Gartner公佈2019年五大新興科技趨勢 - 工程師

Gartner公佈2019年五大新興科技趨勢

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國際研究暨顧問機構Gartner於2019年8月29日公布2019年新興技術發展週期報告（Hype Cycle for Emerging Technologies, 2019）公布29項必須關注及觀察的技術，並從中歸納出五大重點新興科技趨勢將創造並提供全新的體驗，這五大重點新興科技趨勢包括感測與行動力、擴增人類能力、後傳統運算及通訊、數位生態系、先進人工智慧與分析技術，並特別標註企業若能善加利用人工智慧（AI）和其他重要概念，便能從新興數位生態系中獲益。

同時，非醫療保健相關保險欺詐所需花費的總成本每年約為400億美元。但是，一種稱為情感人工智慧（AI）的成熟新興技術，使基於音頻分析呼叫者(Caller)可用來檢測保險欺詐而成為可能。甚至，該技術還可以通過跟踪更準確地指導呼叫者，更好地診斷癡呆症、檢測駕駛員的注意力分散，甚至應用於教學依學生情緒狀態適應改善學習體驗。

情感AI是2019年加入Gartner Hype Cycle for Emerging Technologies的21項新技術之一。

2019年的新興技術分為五大趨勢：感知和移動性(Sensing and mobility)、擴增人類能力(augmented human)，後經典計算和通信(postclassical compute and comms)，數位生態系統(digital ecosystems)以及先進AI和分析(advanced AI and analytics)。

趨勢一：感知和移動性(Sensing and mobility)
感知和移動性結合了感測技術與人工智慧的機器，除了能更了解四周環境，也有足夠的移動力及操控物件的能力。感測技術將對於物聯網（IoT）與其所蒐集大量資料扮演不可或缺的角色，而人工智慧的機器能洞察多樣化的數據，並將這些資訊應用在各種情境。

例如，未來10年利用AR雲將可繪製3D世界地圖，創造新的互動模式，進一步促生全新的商業模式，使企業得以藉由實體空間獲利。

企業應將下列技術納入考量，包括：3D感測攝影機、AR雲、輕型貨物運送無人機、載客無人機（flying autonomous vehicle），以及Level 4和Level 5的自動駕駛技術。

趨勢二：擴增人類能力（augmented human）
擴增人類能力技術的進展，以提昇人類的感知力和體能。例如：打造具有特殊功能的義肢，超越人類自然的體能極限，提供超人般的能力。

企業應考量納入下列技術，包括：生物晶片（biochip）、擬人化（personification）、擴增智慧（augmented intelligence）、情緒人工智慧（emotion AI）、沉浸式辦公室（immersive workspace）和生物科技（人工組織培養）。

趨勢三：後經典計算和通信(postclassical compute and comms)
過去數十年來，傳統的核心運算、通訊及整合技術已獲得重大進展。正如摩爾定律（Moore’s Law）預測，中央處理器（CPU）速度越來越快、記憶體密度更高且規模量不斷增加。這些技術在未來幾年將採用與目前完全不同的架構，透過漸進式改善帶來重大影響力。

舉例來說，低地球軌道（LEO）衛星可提供遍及全球的低延遲網際網路連線功能。這種由小型衛星組成的星群（constellation），未來可針對目前未能連網的偏遠家庭（全球占比48％）提供連網服務，並帶來經濟成長的新機會。目前衛星數量仍較少，此技術還在發展初期，但未來幾年可能對社會及商業帶來重大影響。

因此，企業應評估的技術，包括：5G、次世代記憶體、低地球軌道衛星系統和奈米級3D列印。

趨勢四：數位生態系
數位生態系為一群相互依存的參與者（企業、人與物件）相互分享數位平台，達成互惠目的。因此，企業可納入考量的關鍵技術，包括：數位營運（DigitalOps）、知識圖譜（knowledge graph）、合成數據（synthetic data）、分散式網路（decentralized web）和分散式自治組織（decentralized autonomous organization）。

趨勢五：先進人工智慧與分析技術
藉由延遲敏感度高（如自動導航）、易受網路中斷影響（如遠端監控、自然語言處理NLP、臉部辨識），和資料密集（如影片分析）等應用，已逐漸提高邊緣人工智慧的採用比例。

例如，值得學習的相關技術，包括：自適應機器學習（ML）、邊緣人工智慧、邊緣分析、可解釋性人工智慧（explainable AI）、人工智慧平台即服務（AI PaaS）、遷移學習（transfer learning）、生成對抗網路（generative adversarial network）和圖形分析（graph analytics）。


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