每年Gartner的十大趨勢(shì)報(bào)告是最重量級(jí)的報(bào)告，國(guó)內(nèi)外廠商和媒體都會(huì)轉(zhuǎn)發(fā)和解讀。但是大部分解讀內(nèi)容都是提綱性內(nèi)容，很多人看完還是無(wú)法理解科技十大趨勢(shì)究竟是什么。其實(shí)每年的十大趨勢(shì)報(bào)告也就是以一年為周期的科技預(yù)判。下面，筆者就今年的十大科技趨勢(shì)做一次通俗易懂的解讀方便大家理解。每個(gè)部分都包含具體的落地案例，會(huì)讓你覺(jué)得這些科技就在身邊。

Gartner十大趨勢(shì)分為三大部分，分別是Intelligent（智能化）、Digital（數(shù)字化）和Mesh（網(wǎng)格化），對(duì)應(yīng)著當(dāng)下最熱三個(gè)詞“人工智能、物聯(lián)網(wǎng)和區(qū)塊鏈”。這三個(gè)領(lǐng)域有時(shí)不是獨(dú)立存在的，例如：通過(guò)人工智能加持的自動(dòng)化和增強(qiáng)智能的物體同時(shí)用在物聯(lián)網(wǎng)、邊緣計(jì)算和數(shù)字孿生中，從而提供了智慧城市支持，橫跨三大領(lǐng)域的兩個(gè)技術(shù)趨勢(shì)分別是，數(shù)字化倫理和隱私以及量子計(jì)算。

2019年十大技術(shù)趨勢(shì)理念

這里提到的自動(dòng)化物體，是使用AI加成的可以產(chǎn)生高級(jí)的行為的情況。自動(dòng)化的物體類型上有機(jī)器人、汽車、無(wú)人機(jī)、智能家電和人工代理，工作的范圍包括海陸空以及數(shù)字化場(chǎng)景，自動(dòng)化級(jí)別可以參照目前自動(dòng)駕駛級(jí)別的理解：人工輔助、部分自動(dòng)化、場(chǎng)景自動(dòng)化、高度自動(dòng)化和全部自動(dòng)化，從協(xié)同性角度來(lái)講也分為孤立、獨(dú)立、連接和合作協(xié)同四個(gè)方面。

舉幾個(gè)現(xiàn)實(shí)的例子：

1.自動(dòng)巡邏機(jī)器人：Knightscope K5這款機(jī)器人有點(diǎn)像R2-D2的樣子，已經(jīng)在微軟、Uber和Juniper服役，一小時(shí)租金7美金。它不會(huì)打架，裝備了激光和紅外攝像機(jī)可以檢測(cè)一系列聲音包括汽車?guó)Q笛聲、玻璃破碎和人為尖叫，還能一分鐘掃描300個(gè)車牌照，如果遇到異常情況會(huì)報(bào)警給客戶或者Knightscope公司，可以增強(qiáng)安保的效果。

2.高級(jí)農(nóng)業(yè)：美國(guó)國(guó)家級(jí)的機(jī)器人組織NRI將農(nóng)業(yè)自動(dòng)化提高到更高級(jí)的水平，包括利用高級(jí)算法讓機(jī)器人自動(dòng)運(yùn)營(yíng)農(nóng)場(chǎng)，用無(wú)人機(jī)來(lái)進(jìn)行特種作物的監(jiān)控。

3.自動(dòng)駕駛：高科技公司以及傳統(tǒng)的整車廠都在致力于自動(dòng)駕駛。一個(gè)預(yù)測(cè)是，到2021年10%的新車將具備自動(dòng)駕駛能力。

單體的智能可以解決小問(wèn)題，群體的智能可以解決大問(wèn)題。無(wú)人機(jī)的集群已經(jīng)用于很多地方的表演，這是常見(jiàn)的一種集群智慧的表現(xiàn)。美軍已經(jīng)制定了一個(gè)20年計(jì)劃來(lái)發(fā)展小型的無(wú)人機(jī)戰(zhàn)斗集群UAS，核心能力都是圍繞無(wú)人機(jī)集群大小展開(kāi)的，雷神和波音都是無(wú)人機(jī)的供貨商，目前已經(jīng)有相關(guān)的機(jī)型和平臺(tái)可以交付實(shí)驗(yàn)。本田公司Safe Swarm通過(guò)車聯(lián)網(wǎng)群體智能判斷可以有效地優(yōu)化交通流量，可以更好解決并線擁堵的問(wèn)題。

增強(qiáng)分析另一個(gè)優(yōu)勢(shì)是排除了個(gè)人原因?qū)е碌募傧霐?shù)據(jù)或者是片面數(shù)據(jù)，會(huì)加入很多其它合理情況的數(shù)據(jù)和隱藏的情況，這樣會(huì)讓結(jié)果更加合理和可靠。

這里提到一個(gè)重要概念是公民數(shù)據(jù)科學(xué)家，這是一個(gè)使用者的角色，而不是真正研究者的角色。假設(shè)以后的大數(shù)據(jù)工具和大數(shù)據(jù)收集系統(tǒng)足夠傻瓜化，公民數(shù)據(jù)科學(xué)家便可以做到利用大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)的基礎(chǔ)上，很好地保證自身的隱私。

這個(gè)從直觀上來(lái)看就是程序員的福音，有三個(gè)維度上的發(fā)展。從工具角度看，針對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)家的工具會(huì)作為基礎(chǔ)工具，并在其上面封裝出適合開(kāi)發(fā)者的的工具，比如AWS lamda和TensorFlow是針對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)家的，但是Amazon Machine Learning 或者更上層的特定服務(wù)類型就是開(kāi)發(fā)人員可以直接工程化使用的工具。在開(kāi)發(fā)過(guò)程中，AI可以幫助程序員做輔助開(kāi)發(fā)和測(cè)試，甚至可以自動(dòng)產(chǎn)生代碼和測(cè)試。業(yè)務(wù)開(kāi)發(fā)角度，AI可以幫助確立商業(yè)模式的確立和方案的開(kāi)發(fā)。

作為自動(dòng)化開(kāi)發(fā)者，是下一個(gè)階段的AI增強(qiáng)開(kāi)發(fā)的狀態(tài)。這個(gè)階段是AI利用工程知識(shí)、領(lǐng)域知識(shí)協(xié)助數(shù)據(jù)科學(xué)家、應(yīng)用開(kāi)發(fā)人員和測(cè)試人員自動(dòng)生成代碼和測(cè)試用例。目前有的例子就是Google的AutoML，它可以利用增強(qiáng)的分析技術(shù)幫助開(kāi)發(fā)人員自動(dòng)化生成模型并且不需要數(shù)據(jù)科學(xué)家。有個(gè)大膽的預(yù)測(cè)是，到2022年，40%的新的應(yīng)用開(kāi)發(fā)項(xiàng)目中會(huì)有基于AI的“聯(lián)合開(kāi)發(fā)者”。

不僅僅是開(kāi)發(fā)代碼還有可能是開(kāi)發(fā)業(yè)務(wù)，這是AI下一個(gè)高級(jí)階段。虛擬架構(gòu)師或解決方案的開(kāi)發(fā)人員會(huì)根據(jù)業(yè)務(wù)的情況進(jìn)行創(chuàng)新的發(fā)展。如果到了這樣的階段，工具的完善度越來(lái)越高，對(duì)開(kāi)發(fā)者能力要求越來(lái)越低，能夠產(chǎn)生的效果會(huì)越來(lái)越好。到那時(shí)，開(kāi)發(fā)者才可以說(shuō)是真正的碼農(nóng)。

說(shuō)這么多理論的情況，其實(shí)現(xiàn)實(shí)的情況已經(jīng)有所進(jìn)展。OutSystems這家公司將20%的研發(fā)費(fèi)用在投資圖靈項(xiàng)目中，在葡萄牙里斯本設(shè)立了研發(fā)中心，主要就是探索AI和ML可以輔助或者自動(dòng)化生成代碼的開(kāi)發(fā)模式，目的就是為了減少開(kāi)發(fā)的復(fù)雜度。重點(diǎn)在三個(gè)方向，AI輔助開(kāi)發(fā)提高開(kāi)發(fā)效率，AI應(yīng)用分析減少應(yīng)用的維護(hù)成本，AI系統(tǒng)自動(dòng)生成功能建議和應(yīng)用需求。

微軟的sketch2code項(xiàng)目，可以實(shí)現(xiàn)白板或者紙面上的設(shè)計(jì)直接轉(zhuǎn)換為html頁(yè)面。雖說(shuō)只是前端展示語(yǔ)言的自動(dòng)化，但也是一個(gè)很好的嘗試?？赡苡幸惶飚?huà)一個(gè)服務(wù)架構(gòu)圖就可以把后端所有的代碼實(shí)現(xiàn)。
 

埃森哲今年收購(gòu)了一家叫Real Time Analytics Platform的公司，這家公司主要就是利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行軟件開(kāi)發(fā)流程上的分析，并集成到埃森哲自身的整個(gè)的測(cè)試系統(tǒng)中。相當(dāng)于是AI輔助測(cè)試。

凱捷管理顧問(wèn)公司有一個(gè)eAPM（economic Application Portfolio Management）的產(chǎn)品，是為了應(yīng)用管理的產(chǎn)品。他們使用AI進(jìn)行應(yīng)用構(gòu)成的分析和優(yōu)化，給出相關(guān)合理化的建議。目前已經(jīng)有25家客戶部署了此類產(chǎn)品來(lái)解決應(yīng)用過(guò)多及分析和優(yōu)化的相關(guān)問(wèn)題。

NTT Data通過(guò)AI強(qiáng)化測(cè)試引擎，它可以分析測(cè)試用例和缺陷，從而更好地提高用例的覆蓋度和測(cè)試的數(shù)量。在15個(gè)客戶那里，缺陷預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率達(dá)到95%，優(yōu)化了30%-40%的測(cè)試用例。

數(shù)字孿生的概念來(lái)自于虛擬物體模型和真實(shí)世界物體的共存情況，它們兩者是雙胞胎。數(shù)字孿生是指真實(shí)世界物體和系統(tǒng)的數(shù)字化表現(xiàn)，數(shù)字孿生的要素包含四部分：模型、數(shù)據(jù)、唯一性和監(jiān)控能力。模型是指對(duì)現(xiàn)實(shí)物體進(jìn)行數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、元數(shù)據(jù)以及一些核心變量進(jìn)行數(shù)字化模型重建，復(fù)雜的情況下是對(duì)“原子”級(jí)別重建。數(shù)據(jù)是來(lái)源于真實(shí)的物理，包括認(rèn)證數(shù)據(jù)、時(shí)間序列數(shù)據(jù)、當(dāng)前業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)以及上下文數(shù)據(jù)。唯一性是指數(shù)字孿生和真實(shí)物體的一一對(duì)應(yīng)關(guān)系。監(jiān)控能力必須要可以進(jìn)行監(jiān)控和狀態(tài)查詢。與之前的計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)有一些類似，但是又有其特殊的特點(diǎn)：

根據(jù)數(shù)字孿生的上述特點(diǎn)，其實(shí)可以分析出一些很明顯的商業(yè)機(jī)會(huì)：

①可以增強(qiáng)維護(hù)的可靠性。如果有了這個(gè)技術(shù)，可以將維護(hù)從之前的預(yù)防能力到達(dá)預(yù)測(cè)能力，可以明顯的降低因維護(hù)而產(chǎn)生的停工時(shí)間，并且可以減少運(yùn)營(yíng)和維護(hù)成本。

②業(yè)務(wù)流程和資產(chǎn)優(yōu)化。商業(yè)組織可以根據(jù)數(shù)字化的表現(xiàn)并結(jié)合市場(chǎng)需求可以清楚地了解流程上的問(wèn)題并優(yōu)化，同時(shí)對(duì)于資產(chǎn)的管理能夠達(dá)到更精細(xì)的水平。

③數(shù)據(jù)和模型變現(xiàn)。如果有了更進(jìn)一步的數(shù)據(jù)和模型的分析，可以開(kāi)發(fā)出更多新產(chǎn)品和新技術(shù)來(lái)服務(wù)機(jī)器與客戶。

④增強(qiáng)研發(fā)。通過(guò)真實(shí)對(duì)照過(guò)來(lái)的數(shù)據(jù)，可以明確得到用戶使用的情況，跟我們IT世界中使用google analytics這種產(chǎn)品一樣，可以根據(jù)用戶和場(chǎng)景的需求開(kāi)發(fā)出體驗(yàn)更好的產(chǎn)品，同時(shí)保證了研發(fā)成本的有效控制。

現(xiàn)實(shí)的例子有三個(gè)：新加坡的城市級(jí)別的數(shù)字孿生，博世的工廠級(jí)別的數(shù)字孿生，以及鹿特丹港口級(jí)別的數(shù)字孿生。法國(guó)達(dá)索系統(tǒng)公司利用其3DEXPERIENCE平臺(tái)幫助新加坡形成了虛擬新加坡的一個(gè)平臺(tái)。
 

在漢諾威的博世力士樂(lè)、達(dá)索系統(tǒng)公司和博世公司合作構(gòu)建了數(shù)字孿生生產(chǎn)線。生產(chǎn)線的數(shù)字孿生成功的關(guān)鍵在于：基于模型的系統(tǒng)工程，基于開(kāi)放接口的智能控制，使用IoT設(shè)備的持續(xù)改進(jìn)。首先進(jìn)行的是CAD數(shù)據(jù)的同步，然后在虛擬的流程中，對(duì)生產(chǎn)線的所有機(jī)器設(shè)備進(jìn)行傳感器監(jiān)控以及基于RFID的控制生產(chǎn)流程，再次將這個(gè)虛擬的生產(chǎn)線模型以及生產(chǎn)能力做相應(yīng)的模擬，這樣就可以提前測(cè)試新的產(chǎn)品對(duì)空間、穩(wěn)定性、幾何變化，存儲(chǔ)和運(yùn)輸?shù)挠绊?。在關(guān)鍵領(lǐng)域這個(gè)級(jí)別的模擬就可以暴露產(chǎn)品質(zhì)量的問(wèn)題以及降低產(chǎn)品的召回率。在未來(lái)的規(guī)劃中，機(jī)器不再?zèng)Q定生產(chǎn)流程，而是決定產(chǎn)品本身。未來(lái)革命性的一步是有類似marketplaces的地方，這個(gè)東西類似于一個(gè)產(chǎn)品生命管理的平臺(tái)，可以迅速的自動(dòng)化測(cè)試并將模型放在虛擬的運(yùn)營(yíng)環(huán)境中。同時(shí)在未來(lái)這個(gè)軟件會(huì)安裝在口袋大小的PC中，利用IoT網(wǎng)關(guān)軟件和開(kāi)放標(biāo)準(zhǔn)，根據(jù)工業(yè)4.0的標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議OPC UA進(jìn)行收集數(shù)據(jù)，同時(shí)利用5G技術(shù)進(jìn)行傳輸給IT系統(tǒng)進(jìn)行可視化和分析。

一些云計(jì)算廠商已經(jīng)將云的能力推向了邊緣計(jì)算，比如微軟的Office 365的服務(wù)可以將客戶的服務(wù)放在邊緣云上，同時(shí)也有Azure Stack 在本地部署云計(jì)算產(chǎn)品來(lái)支持邊緣計(jì)算。Google 在今年也發(fā)布了本地的Kubernetes服務(wù)。AWS的re:Invent大會(huì)上發(fā)布了其與VMware合作的私有云產(chǎn)品Outposts，也是為了應(yīng)對(duì)邊緣計(jì)算的一種對(duì)策。

邊緣計(jì)算的能力不僅僅指云端，還有考慮終端設(shè)備的能力。從簡(jiǎn)單的傳感器和嵌入式設(shè)備到熟悉的邊緣計(jì)算設(shè)備比如手機(jī)，還有更復(fù)雜的邊緣設(shè)備比如自動(dòng)駕駛的汽車。通過(guò)邊緣的服務(wù)器和網(wǎng)關(guān)，這些設(shè)備也具有一定的計(jì)算能力并可以連接到后端的服務(wù)。

5G技術(shù)作為邊緣計(jì)算一個(gè)很重要的通信技術(shù)的支持，主要在三個(gè)方面體現(xiàn)：

增強(qiáng)移動(dòng)帶寬（eMBB），這是所有運(yùn)營(yíng)商實(shí)現(xiàn)的第一步；超可靠、低時(shí)延通信（URLLC），在目前工業(yè)、醫(yī)療、無(wú)人機(jī)、交通的高可靠低延遲的要求下使用；海量機(jī)器類通信（mMTC），可以應(yīng)用在大量的IoT邊緣計(jì)算場(chǎng)景下。

高頻以及大容量的情況下要求5G部署是高密度的，所以這種部署更多的是區(qū)域級(jí)的而不是國(guó)家級(jí)的覆蓋。確定相應(yīng)的場(chǎng)景確定需要5G的技術(shù)特性（高端性能、低延遲、高密部署），才有必要采用這種技術(shù)。其實(shí)可以考慮其它性價(jià)比更高的技術(shù)，比如低功耗廣域網(wǎng)（LPWA）技術(shù)，NB-IoT、LoRa、Sigfox以及Wi-SUN。

人機(jī)相互的平臺(tái)以前都是文本輸入類的，現(xiàn)在這些對(duì)話式的平臺(tái)也是一種進(jìn)步：

VPA（虛擬私人助理），包括亞馬遜的Alexa，蘋(píng)果的Siri，Google的Assistant，以及微軟的Cortana。

VCA（虛擬客戶助理），有IPsoft的Amelia，IBM的Watson Virtual Agent等。

聊天機(jī)器人框架，有亞馬遜的Lex，Google的Dialogflow，IBM的Watson Assistant以及微軟的Bot Framework。

目前對(duì)話式的平臺(tái)都是簡(jiǎn)單的結(jié)構(gòu)式的問(wèn)答，如果技術(shù)成熟，復(fù)雜的請(qǐng)求也可以得到應(yīng)答，比如通過(guò)收集證人的口供可以得出罪犯的畫(huà)像。還有需要集成一些第三方的服務(wù)來(lái)豐富語(yǔ)音交互的場(chǎng)景。目前的服務(wù)僅限于一些很簡(jiǎn)單的信息，以后的語(yǔ)音交互系統(tǒng)肯定是生態(tài)系統(tǒng)之間的競(jìng)爭(zhēng)。

未來(lái)將是整個(gè)環(huán)境氛圍的交互。使用AR和VR技術(shù)，以及相關(guān)的手機(jī)、可穿戴設(shè)備、IoT設(shè)備以及環(huán)境的各種傳感器的支撐，這種交互場(chǎng)景能夠充分的再現(xiàn)物理環(huán)境。

區(qū)塊鏈?zhǔn)且环N分布式賬本，這種賬本是去中心化，并且可追溯和可信。目前在區(qū)塊鏈的應(yīng)用主要聚焦在金融領(lǐng)域，但是實(shí)際上有很多潛在的場(chǎng)景，比如行政、醫(yī)療、工業(yè)生產(chǎn)、供應(yīng)鏈、內(nèi)容分發(fā)、身份認(rèn)證以及名稱注冊(cè)等。區(qū)塊鏈的技術(shù)可以增強(qiáng)可信，提供透明度以及減少商業(yè)上的摩擦，從而降低成本、減少交易結(jié)算時(shí)間最終改進(jìn)現(xiàn)金流。

區(qū)塊鏈資產(chǎn)追蹤也可以應(yīng)用于很多場(chǎng)景，不僅僅是商品防偽的場(chǎng)景，同時(shí)比如食品的供應(yīng)鏈以及原產(chǎn)地追溯。智能合約也可以集成在區(qū)塊鏈里，比如說(shuō)貨物收到了支付就會(huì)被觸發(fā)。有些使用也并不是全部的區(qū)塊鏈技術(shù)，使用的是區(qū)塊鏈概念的三種核心思想：中心認(rèn)證的分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、加密和消息傳遞層，其實(shí)并沒(méi)有用代幣化和去中心化。其實(shí)區(qū)塊鏈的一些解決方案是通過(guò)自動(dòng)化商業(yè)過(guò)程和數(shù)字化記錄，為了提高運(yùn)營(yíng)效率。雖說(shuō)如此，企業(yè)也需要認(rèn)識(shí)到現(xiàn)有的非區(qū)塊鏈技術(shù)在解決問(wèn)題上可能會(huì)有同樣的效果甚至可能更高效。區(qū)塊鏈技術(shù)和概念并不成熟，同時(shí)理解不夠充分，在關(guān)鍵的批量化的商業(yè)運(yùn)營(yíng)中并沒(méi)有實(shí)質(zhì)的證明。預(yù)計(jì)2025年有1760億美金市場(chǎng)，到2030年有3.1萬(wàn)億美金。要想很好地將區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)用于實(shí)際場(chǎng)景需要以下幾個(gè)能力：

·對(duì)商業(yè)機(jī)會(huì)以及潛在行業(yè)影響有清晰的理解

·對(duì)區(qū)塊鏈技術(shù)有很透徹的理解，包括它的能力和局限性

·一個(gè)可信的架構(gòu)

·有必備的能力能夠?qū)嵤┻@種技術(shù)

根本上是要對(duì)商業(yè)場(chǎng)景的理解和區(qū)塊鏈技術(shù)的理解，在兩者之間得到很好的結(jié)合。重點(diǎn)可以關(guān)注分布式賬本的開(kāi)發(fā)生態(tài)，比如共識(shí)機(jī)制、側(cè)鏈和區(qū)塊鏈。如果資源允許可以做一些開(kāi)發(fā)類型的POC測(cè)試。如果要啟動(dòng)一個(gè)分布式合約的項(xiàng)目，團(tuán)隊(duì)成員要具備商業(yè)場(chǎng)景知識(shí)和加密技術(shù)相關(guān)的場(chǎng)景，并能夠理解區(qū)塊鏈技術(shù)哪些可以做到哪些不能做到。

智慧空間在五個(gè)維度進(jìn)行發(fā)展：

①開(kāi)放性。開(kāi)放性指能夠互相訪問(wèn)和數(shù)據(jù)共享的程度。孤立的系統(tǒng)跟其他的系統(tǒng)是隔離的，并且無(wú)法共享數(shù)據(jù)；而開(kāi)放的系統(tǒng)之間是可以互相訪問(wèn)，并且數(shù)據(jù)是可以共享的，有標(biāo)準(zhǔn)的接口以及數(shù)據(jù)格式。

②連接性。連接性跟開(kāi)放性有些接近，但是更側(cè)重于連接的深度、廣度和健壯性。IoT、IoT平臺(tái)、數(shù)字孿生、邊緣計(jì)算、API和API網(wǎng)關(guān)以及網(wǎng)格應(yīng)用和服務(wù)架構(gòu)都是為連接提供的具體技術(shù)。

③協(xié)調(diào)性。這個(gè)特征主要針對(duì)是在智能空間相互之間的協(xié)調(diào)。連接只是在傳輸層面，協(xié)調(diào)性更側(cè)重于不用物體或者系統(tǒng)實(shí)際交互以及配合的場(chǎng)景，如果是僅僅是賬號(hào)打通是一種比較低的協(xié)調(diào)水平，如果能夠互相共享數(shù)據(jù)并能有集成的聯(lián)動(dòng)執(zhí)行就是一種比較高的聯(lián)動(dòng)情況。

④智能化。主要指使用機(jī)器學(xué)期以及AI的技術(shù)應(yīng)用于智慧空間。給每個(gè)智慧空間更高的自動(dòng)化以及增強(qiáng)分析的能力。

⑤覆蓋范圍。能夠覆蓋的范圍越廣，證明成熟度和復(fù)雜度更高。

高水平的智慧空間實(shí)現(xiàn)大概在2028年。

智慧城市作為主要智慧空間的代表引領(lǐng)。智慧城市是一種框架，并不是一種技術(shù)或者商業(yè)策略，是為了相關(guān)服務(wù)以及人員的聯(lián)合以及生態(tài)。規(guī)劃合理的智慧城市的目標(biāo)是為了達(dá)到整體的目標(biāo)以及關(guān)注與智能的城市生態(tài)。第一波智慧城市建設(shè)浪潮，主要集中在單獨(dú)的IoT設(shè)備以及資產(chǎn)管理上，為了節(jié)省成本?，F(xiàn)在是第二波浪潮，是要避免復(fù)雜的單獨(dú)的每個(gè)POC驗(yàn)證，要整合新的系統(tǒng)到已有的系統(tǒng)中，重點(diǎn)是在連接和協(xié)調(diào)上來(lái)增強(qiáng)開(kāi)放和擴(kuò)展的能力。

沙特阿拉伯三國(guó)交界的地方啟動(dòng)了一個(gè)巨型的智慧城市項(xiàng)目叫做Neom，在阿拉伯語(yǔ)中是全新的未來(lái)的意思。需要投入5000億美金進(jìn)行投資來(lái)對(duì)這個(gè)地區(qū)進(jìn)行智慧化建造，主要使用物聯(lián)網(wǎng)以及人工智能等新興技術(shù)打造。但是華盛頓郵報(bào)的沙特裔記者被謀殺，導(dǎo)致目前投資人和一些科技企業(yè)有一些擔(dān)心，沙特王儲(chǔ)也聲明沒(méi)有任何人投資這個(gè)項(xiàng)目，可能這個(gè)項(xiàng)目會(huì)擱淺。

在個(gè)人、組織和政府層面數(shù)字化的倫理和隱私考慮越來(lái)越多，消費(fèi)者意識(shí)到自己的個(gè)人信息很有價(jià)值，要求必須在控制范圍內(nèi)。組織也意識(shí)到保護(hù)和管理個(gè)人的數(shù)據(jù)的面臨越來(lái)越多的風(fēng)險(xiǎn)，政府則需要實(shí)行相應(yīng)的法律法規(guī)來(lái)保證這一點(diǎn)。

私人機(jī)構(gòu)受到越來(lái)越多隱私法律法規(guī)的約束，但是安全的服務(wù)卻很少能夠滿足這些要求。同時(shí)美國(guó)警察可以利用Fitbit的數(shù)據(jù)查獲你的健身數(shù)據(jù)同時(shí)可以判定你的犯罪時(shí)間，還可以在審訊中利用Face ID可以解鎖犯罪嫌疑人的手機(jī)。人們?cè)絹?lái)越關(guān)心個(gè)人的數(shù)據(jù)如何被組織使用的，無(wú)論這個(gè)組織是公共的還是私人的，如果不主動(dòng)的面對(duì)這些問(wèn)題，后果可能會(huì)更嚴(yán)重，比如最近發(fā)生的萬(wàn)豪個(gè)人信息泄露事件。在從隱私到倫理的過(guò)程轉(zhuǎn)換中，我們不應(yīng)該僅僅關(guān)注合規(guī)，而是要關(guān)注是否在做正確的事情。這樣就從合規(guī)驅(qū)動(dòng)型組織轉(zhuǎn)向倫理驅(qū)動(dòng)型組織。

1、考慮合規(guī)：在整個(gè)層次中處于最低的位置，合規(guī)是外部驅(qū)動(dòng)的，為了避免出現(xiàn)事故。如果沒(méi)有規(guī)定反對(duì)，那就是允許的。歐盟的GDPR法案對(duì)于隱私的規(guī)范有全球性的影響，同時(shí)其他國(guó)家也在研究類似的法案，包括中國(guó)、俄羅斯、德國(guó)和韓國(guó)。數(shù)據(jù)的歸屬要求是重點(diǎn)的評(píng)估對(duì)象，本地的數(shù)據(jù)中心是一個(gè)選擇。無(wú)論是從法律監(jiān)管的角度還是客戶選擇的角度，云服務(wù)提供商一般會(huì)把數(shù)據(jù)中心放在相應(yīng)的國(guó)家。

2、降低風(fēng)險(xiǎn)：需要對(duì)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估承擔(dān)相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)并將風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，到自己可以承受的地步。目前IoT和AI以及第三方數(shù)據(jù)指數(shù)型爆炸，會(huì)增多了數(shù)據(jù)的攻擊面。比如劍橋分析這家公司利用Facebook的數(shù)據(jù)在競(jìng)選中投放精準(zhǔn)廣告來(lái)影響投票人的行為。

人們意識(shí)到個(gè)人數(shù)據(jù)的問(wèn)題并進(jìn)行反擊，可以采取消失的一些策略，比如偽造、隱藏、偽裝等手段，比如支付使用現(xiàn)金和比特幣，使用VPN隱藏地理位置，同時(shí)提供錯(cuò)誤的信息以及隱藏一些關(guān)系。被遺忘的權(quán)利（RTBF）法案存在于許多國(guó)家包括歐洲、南非、韓國(guó)和中國(guó)，要求公司在客戶要求下必須刪除個(gè)人數(shù)據(jù)。公司如果錯(cuò)誤使用數(shù)據(jù)可能會(huì)喪失消費(fèi)者的信任。有時(shí)候信任是營(yíng)收和利潤(rùn)的來(lái)源，讓消費(fèi)者對(duì)一個(gè)公司建立信任很難，但是喪失很容易。因此公司必須保持和獲得客戶對(duì)其的信任度。預(yù)測(cè)2020年，公司如果在數(shù)據(jù)上得到信任比那些得不到信任的，多產(chǎn)生20%以上的在線利潤(rùn)。

3、做出差異：倫理的考慮是對(duì)客戶的一種差異的表現(xiàn)。比如公司可以實(shí)行一個(gè)為隱私而設(shè)計(jì)的產(chǎn)品或者服務(wù)，可以比競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手更加關(guān)注隱私。這樣就可以產(chǎn)生一種基于信任的價(jià)值體現(xiàn)。2017年的一個(gè)調(diào)查發(fā)現(xiàn)87%的客戶聲明，如果沒(méi)有很好的使用他們的數(shù)據(jù)，他們會(huì)不再信任這個(gè)公司并會(huì)選擇其它的公司。

4、遵循價(jià)值觀：這個(gè)在道德層面或者倫理層面的靈魂拷問(wèn)，必須要確認(rèn)你做的事情是對(duì)的，無(wú)論是對(duì)于客戶、雇員還是公民。對(duì)科技的最成功的使用不是犧牲消費(fèi)者最大化組織利益，而是考慮個(gè)人和組織的利益綜合最大化。

·量子計(jì)算對(duì)密碼學(xué)的威脅

·量子計(jì)算的能力是時(shí)間框架對(duì)于具體應(yīng)用的影響

·量子計(jì)算的潛在應(yīng)用

量子計(jì)算是一種非經(jīng)典的計(jì)算，以亞原子上量子態(tài)計(jì)算，并以量子位（qubits）進(jìn)行表示。一個(gè)量子可以同時(shí)存儲(chǔ)所有的情況直到被讀取的時(shí)候，同時(shí)可以連接其它的量子，也就是量子的疊加特性和糾纏特性。量子計(jì)算可以處理大量的指數(shù)型增長(zhǎng)的并行計(jì)算。

想象一個(gè)圖書(shū)館存了大量的圖書(shū)，傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)只能按照順序一本一本進(jìn)行讀取，而量子計(jì)算機(jī)可以同時(shí)讀取所有的圖書(shū)，這種并行計(jì)算的能力和指數(shù)擴(kuò)展的能力意味著超越了傳統(tǒng)的方法需要很長(zhǎng)時(shí)間來(lái)發(fā)現(xiàn)解決方案。特定的應(yīng)用包括機(jī)器學(xué)習(xí)、路徑優(yōu)化、圖片分析、生物化學(xué)、藥品研制、物質(zhì)科學(xué)以及軟件破解（素?cái)?shù)分解）。

量子計(jì)算主要的潛在應(yīng)用包括：

1、優(yōu)化問(wèn)題。優(yōu)化問(wèn)題可以是量子計(jì)算排名第一的用例場(chǎng)景。量子計(jì)算優(yōu)化可以幫助機(jī)器學(xué)習(xí)、AI和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更快的得出結(jié)果。

2、物質(zhì)科學(xué)。量子計(jì)算可以分析復(fù)雜的原子交互，可以更快的發(fā)現(xiàn)新的物質(zhì)。

3、化學(xué)。在原子層面利用量子模擬可以設(shè)計(jì)出新的化學(xué)過(guò)程。

4、個(gè)性化醫(yī)藥。量子計(jì)算可以加速蛋白質(zhì)、分子乃至原子的交互，可以加速生產(chǎn)出新的癌癥治療藥物。

5生物學(xué)。可以加速模擬各種情況來(lái)優(yōu)化光合作用的效率，從而可以改進(jìn)糧食產(chǎn)量。

在未來(lái)，量子計(jì)算將會(huì)破解今天的密碼學(xué)的秘鑰交換協(xié)議，量子的安全加密可能會(huì)出現(xiàn)。美國(guó)標(biāo)準(zhǔn)化組織（NIST）決定開(kāi)發(fā)后量子加密學(xué)標(biāo)準(zhǔn)，并將在2021年推出建議的后量子學(xué)加密標(biāo)準(zhǔn)化算法。美國(guó)國(guó)家安全局（NSA）也簽署命令要求國(guó)家安全局雇員以及供應(yīng)商開(kāi)始檢查可能被量子計(jì)算機(jī)破解的加密算法。NIST也在尋求對(duì)RSA和橢圓曲線加密算法的替代，量子計(jì)算將會(huì)改變安全產(chǎn)品的加解密算法以及哈希長(zhǎng)度。量子計(jì)算不僅僅是現(xiàn)有安全機(jī)制的挑戰(zhàn)，同時(shí)也可以改進(jìn)現(xiàn)有的安全情況。在醫(yī)療行業(yè)，同態(tài)加密作為一個(gè)理想的方案可以支持隱私以及個(gè)人數(shù)據(jù)的處理。同態(tài)是一種可以抵抗量子計(jì)算加密的特性，使得對(duì)密文的操作跟對(duì)明文的操作一樣，不需要對(duì)密文進(jìn)行解密后進(jìn)行操作，這樣會(huì)使得數(shù)據(jù)在處理過(guò)程中就算截獲了也無(wú)法讀取。

量子計(jì)算機(jī)不是為了通用目的設(shè)計(jì)的計(jì)算機(jī)，只能處理一些特定的算法可以加速處理速度。由于量子硬件的復(fù)雜性和實(shí)驗(yàn)特性，建議是用成熟量子計(jì)算服務(wù)而不是購(gòu)買(mǎi)量子計(jì)算機(jī)，比如IBM和D-Wave的服務(wù)。量子計(jì)算的供應(yīng)商已經(jīng)有多家提供了：1QBit, Alibaba Cloud, D-Wave Systems, Google, IBM, Microsoft, QC Ware, QinetiQ and Rigetti Computing。量子計(jì)算技術(shù)可能在5年左右能夠成熟。但是核心的挑戰(zhàn)也還存在：

1、量子誤差。最小化量子誤差是最重要的。能夠做出有效的工作要求量子計(jì)算機(jī)有100到300個(gè)邏輯上的量子位和一些復(fù)雜的問(wèn)題。

2、量子退相干性。量子系統(tǒng)沒(méi)辦法跟環(huán)境完全隔離，但是隨著跟環(huán)境的接觸下來(lái)，相關(guān)性會(huì)減弱，這個(gè)過(guò)程我們叫做量子退相干性。但是量子計(jì)算的算法基本只能在相關(guān)性存在的前提下執(zhí)行，所以目前只存在一些很短時(shí)間的相關(guān)性可以用來(lái)計(jì)算。

3、缺乏標(biāo)準(zhǔn)化編程語(yǔ)言。量子計(jì)算的開(kāi)發(fā)語(yǔ)言估計(jì)會(huì)跟現(xiàn)存的開(kāi)發(fā)語(yǔ)言完全不一樣。估計(jì)會(huì)設(shè)計(jì)新的一門(mén)語(yǔ)言同時(shí)需要培訓(xùn)開(kāi)發(fā)者來(lái)進(jìn)行產(chǎn)品的開(kāi)發(fā)。

目前的一些量子計(jì)算的進(jìn)展還是很顯著的。2018年9月，Rigetti宣布它的量子計(jì)算云服務(wù)（QCS）和128-qubit的處理器，谷歌設(shè)計(jì)出了72-qubit的芯片，IBM提供量子計(jì)算即服務(wù)（QCaaS）和50-qubit的處理器。D-Wave不僅提供QCaaS同時(shí)可以有Ocean開(kāi)發(fā)平臺(tái)提供SDK環(huán)境以及示范代碼。微軟也在研究拓?fù)淞孔游灰员阋院笤贏zure上提供量子計(jì)算服務(wù)。

量子計(jì)算還是非常早期的技術(shù)，如果有超級(jí)計(jì)算機(jī)需求的組織可以進(jìn)行一些簡(jiǎn)單的嘗試。2023年可能會(huì)有20%組織進(jìn)行量子計(jì)算項(xiàng)目的嘗試，并且估計(jì)量子計(jì)算在2028年會(huì)有巨大的變化，無(wú)論在技術(shù)上還是在架構(gòu)上以及在算法上。

（本文轉(zhuǎn)自安全噴子，作者：程度）