《2022年技术趋势报告》显示，以下关键技术趋势值得关注:
信息技术的自我颠覆
网络人工智能:有效防御
技术堆栈具体化扩展
数据共享更方便。
渗透到云垂直领域
区块链:商业应用的开始
德勤管理咨询中国团队认为，上述技术趋势不仅在中国具有广阔的应用前景，而且有望形成更多具有“中国特色”的创新实践。因此，此次发布的《2022年科技趋势》中文版不仅涵盖了英文版的全部内容，还包含了德勤管理咨询中国团队的中文见解:
行业:边界，机遇，洞察。
制造、金融、贸易、医疗等多个行业的头部企业，突破了内部优化、自我提升的局限，转向了全局优化、行业赋能的数字化战略。这些企业将与云厂商、专业咨询服务机构、软件服务商和系统集成商合作，开发一系列具有行业特定属性的基于云的解决方案，形成面向垂直领域的行业云平台、行业集成供应链平台、行业互联网平台和行业大数据中心。
符合国家战略的区块链技术。
在国家政策的支持下，区块链的应用在国内已经形成了“百花齐放”的格局，各种区域性、小联盟链、协同链层出不穷。未来实践者应专注于促进不同区块链生态系统的整合，并探索如何通过生态整合创造更大的价值。
除了上述技术趋势，《2022年技术趋势报告》还指出，量子、指数智能和环境体验可能会在未来十年或更长时间内主导整个数字领域。
跨境数据共享更加便捷
强大的数据共享和隐私保护技术开启了数据货币化的新时代。
许多新技术致力于简化组织内部和组织之间的数据共享机制，同时保护隐私。越来越多的组织开始借助之前无法接触到的大量外部数据，挖掘其敏感数据的价值，从而实现企业成长。这将带来新的数据驱动的机会。
事实上，在同一个生态系统或价值链内的安全数据共享将带来新的商业模式和产品。例如，当新冠肺炎疫情刚刚爆发时，许多平台共享临床数据。研究人员、医疗机构和制药公司通过共享平台收集临床医疗数据，这加快了治疗方法和疫苗的研发。而且，这些数据共享协议也有助于制药公司、政府机构、医院和药房共同行动，大规模实施疫苗接种计划，在保护知识产权的同时确保效率和安全。
研究机构Forrester Research发现，超过70%的全球数据和分析决策者都在不断扩大使用外部数据的能力。随着数据共享的趋势，报告预测将有更多的组织参与“数据协作”以应对共同的挑战。
同一价值链中的合作伙伴。许多制造商和零售商从第三方数据公司购买消费者数据，但这些数据的质量往往不够好，没有用处。如果同一价值链中的合作系统可以将汇集的消费者数据结合起来，形成更详细的需求地图，会怎么样？
外包AI模型培训。人工智能模型通常被认为是一种高度敏感的知识产权形式。因为它们可以安装在u盘上，这意味着很高的安全风险，所以许多组织一般选择在内部构建自己的模型。由于加密技术，这种模式可能会改变。通过安全的建模数据，首席数据官可以安全地将AI建模和培训外包给第三方。
供应商简化数据交付。在数据共享平台上，实时市场或物流数据使用权的购买非常简单，一键即可完成。数据提供者不需要提供API或发送文件。
走向云产业的垂直化行业解决方案帮助组织自动化手动任务，并将其重点转移到竞争优势上。数字化转型的重点已经从满足任何行业组织的IT需求，转变为满足特定行业甚至子行业的特殊战略和运营需求。超大规模云服务提供商和SaaS提供商正在与全球系统集成商和客户合作，提供模块化和垂直的业务服务和加速器，这些服务和加速器易于采用和部署，从而帮助组织建立自己独特的竞争优势。
随着这种趋势变得越来越明显，部署应用程序的过程将从创建变为组装——这种变化可能会对整个价值体系进行重新排序。业务流程将成为需要购买的战略商品，使组织能够将宝贵的开发资源集中在战略和竞争差异化的关键领域。
在未来18到24个月内，报告预测越来越多的市场组织将开始探索使用行业云来满足其独特的垂直需求的方法。事实上，根据德勤管理咨询公司的分析，预计未来五年行业云市场价值将达到6400亿美元。
爬栈:云服务提供商将不断增长的订单业务流程自动化、抽象化，打造行业优化平台。
更加注重差异化发展:通过云采购商品行业流程，首席信息官可以将人力资源和预算的投资集中在创造竞争优势的系统上。
构建转型能力:云能力有助于组织通过几个动作打开他们的视野。更少的定制代码意味着更大的灵活性。
区块链:商业应用偏离
分布式账本技术正在改变企业运营的本质，并帮助企业重新思考如何管理有形资产和数字资产。
新潮的加密数字货币和不可伪造的代币总是占据着媒体的头条，刺激着大众的想象力。然而，这些技术以及其他区块链和分布式账本技术也在企业中掀起了波澜。
事实上，区块链和DLT平台已经走出了技术成熟度曲线的低谷，正在转化为现实生产力。它们从根本上改变了跨组织开展业务的性质，并帮助公司重新思考他们创建和管理有形和数字资产的方式，如身份、数据、品牌、来源、专业认证、版权等。技术进步和新监管标准的制定，尤其是非公共网络和平台上的监管标准，促使金融服务机构以外的企业采用区块链和DLT技术。
随着企业适应区块链和DLT，各行各业的创意应用案例不断涌现。成熟的行业领导者努力扩大投资组合，创造新的价值流，而初创企业则致力于探索令人兴奋的新商业模式。
规模区块链:成熟的技术、标准和交付模式推动区块链技术在企业中的应用。
金融行业之外的应用:企业的区块链应用实践已导致许多行业创造性地使用区块链。
从需求出发:无论是成熟企业还是初创企业，都必须以真实需求为出发点，通过区块链实现商业利益。
IT的自我颠覆:自动化技术的大规模应用
那些着眼于未来的IT组织已经开始对“IT后台”进行现代化改造，以形成前瞻性的自助服务和工程自动化模式。随着技术越来越复杂，用户对稳定性和可用性的期望越来越高，一些企业的首席信息官对其IT组织进行了大刀阔斧的改革。他们是怎么做到的？他们借鉴了云服务提供商的经验。他们识别重复的手动流程，并集成工程、自动化和自助服务。这样可以缩短时间，加快价值传递，全面提升IT技术的有效性和稳定性。这种自我颠覆的自动化预示着一个巨大但仍未被认识的机会。之前的技术趋势，比如NoOps，Zero Trust，DevSecOps，都有一个共同的主题，就是对整个组织进行编码。从手动管理到工程和自动化，组织可以更有效地管理复杂系统，并通过提高可用性和灵活性来改善客户体验。
对于首席信息官和其他寻找自动化机会的领导者来说，时间是至关重要的。在当今快速发展的创新环境下，花钱雇人维护服务器和数据中心是没有什么商业价值的。随着首席信息官通过使用自动化技术对其组织进行大刀阔斧的颠覆性变革，将有一个成熟的机会将员工的注意力从修补、监控和测量转移到更高价值的工程活动。自动化技术可以广泛地扩展到开发、部署、维护和安全领域，这使得提高更多it操作的效率和保持一致性成为可能。
由于检测网络攻击所涉及的巨大数据、复杂性和难度，安全团队可能很快就会不堪重负。企业面临的攻击呈指数级增长。5G的覆盖范围越来越广，联网设备越来越多，越来越多的企业转向远程办公，所以第三方的攻击也越来越致命。这时候人工智能就派上用场了。网络人工智能作为加速器，不仅可以帮助组织比攻击者反应更快，还可以提前预测网络攻击并采取相关防御措施。
人工智能可以扩展到新的应用，例如，加快数据分析，识别异常和检测威胁。这些新兴的人工智能技术可以帮助分析师专注于预防和补救，并形成更积极和更具弹性的安全态势。而且，如果整个企业都应用AI技术，还可以用来帮助保护宝贵的AI资源，防止AI驱动的攻击。
技术堆栈具体化扩展
首席信息官越来越需要管理物理技术堆栈。随着“智能设备”的大规模应用和作业自动化程度的提高，IT的覆盖面日益扩大，超出了笔记本电脑和手机的范围。首席信息官现在必须考虑如何连接、管理、维护和保护各种核心业务资产，如智能工厂设备、自动烹饪机器人、巡检无人机、健康监测器等。由于停机时间可能危及企业或生命，不断发展的物理技术堆栈中的设备对系统的正常运行时间和灵活性有着最高的要求。同时，可能需要一种新的设备治理和监督方法来帮助IT处理不熟悉的标准、监管机构以及责任和道德问题。最后，首席信息官可能需要考虑如何招聘所需的技术人才并对现有员工进行再培训。
扩展的物理技术堆栈有可能极大地改变公司创造和交付价值的方式。凭借利用行业洞察力和通过人机交互促进收入增长的能力，公司的商业模式可能会继续发展。例如，公司可能将设备的监控和维护作为设备部署的附加服务项目出售；有可能发展出共享资产模式，客户将过剩产能放回市场继续销售；可能使用传感器来开发一个程序，用于自动重新订购打印机墨盒等消耗品；可能会从经销商模式延伸到直接面向消费者的模式；或者将其设备数据货币化。
预测未来:未来的报告《2022年技术趋势报告》在最后一章提供了一个框架，对目前似乎刚刚出现在地平线上的技术的可能性进行战略性思考。着重讨论了以下三种值得注意的可能性:预计量子技术将在未来十年改变计算、传感和通信。
指数智能是下一代人工智能技术，有望理解人类的情感和意图。
环境计算将使技术在我们的工作和家庭环境中普及。
量子技术和其他有希望的关键领域包括:
算算。量子计算机是解决高级计算问题的专用工具，利用量子现象处理信息，进行高度专业化的计算。考虑到这一点，量子计算机可能不会取代传统计算机，但会与其共存，并根据复杂计算工作量的需要提供先进的计算能力。在这些演示中，量子计算机在五分钟内完成了专门的任务，研究人员指出，这些任务需要传统的超级计算机数千年才能完成。
交流。量子通信是一种基于硬件的解决方案，它利用量子力学的原理创建一个防篡改的通信网络，理论上可以检测拦截和窃听。量子密钥分发是实现这种安全通信水平的技术之一，这意味着所有通信方通过交换高度安全的加密密钥在光网络之间传输数据。虽然量子密钥分发技术尚未完全成熟，但许多量子通信网络已经部署或正在开发中。
感知。由于亚原子粒子的高灵敏度，量子传感器件比传统传感器具有更快的响应速度和更高的精度。未来十年，量子传感器有可能在某些应用中取代传统传感器。其实量子感知在很多领域都有应用，比如能源、交通、医疗。量子传感器已经可以使用，但目前只在有限的范围内使用。研究人员正试图让量子传感器更便宜、更轻、更便携、更节能。
指数智能:再次感受
随着创新者使用下一代深度学习技术来训练机器，识别和模仿人的魅力、情感和其他特征，情感计算将在未来十年继续改变和发展。这些技术还将通过“符号化”和“连接主义”技术，将演绎推理和逻辑推理能力嵌入到人工智能和人工神经网络中。很快，这些技术将能够像人脑一样揭示统计相关性，并确定这种统计相关性是否有意义，或者只是缺乏内在意义的支持数据的随机特征。换句话说，机器将能够像人类一样欣赏这个世界，而不仅仅是一组缺乏上下文的0和1。
环境:银幕外的生活
更平滑。今天的移动设备只需要一个“快速启动”功能，这是一个数字应用程序。尽管底层技术变得更加复杂，但用户体验却变得更加简单。技术有望进一步降低学习和使用新工具的难度。
更加主动和直观。想象一下，世界上每个人都有一个聪明、能干、敬业的私人助理。这些高性能助手是数字化的，由各种传感器、语音识别、分析和指数智能支持，可以全天候监控环境，并将用户将面临的困难降至最低。
眼睛能看见。用数字信息增强一个人的实际体验将是玻璃之外生活的另一个主要维度。想一想:通过观察太阳来确定离日落还有多长时间不是很自然吗？或者说，通过看站牌，下一趟车要多久才能到？
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编辑郑石
研究所简介
国际技术经济研究所成立于1985年11月，是隶属于国务院发展研究中心的非营利性研究机构。其主要职能是研究我国经济、科技和社会发展中的重大政策性、战略性和前瞻性问题，跟踪分析世界科技和经济发展趋势，为中央政府和有关部委提供决策咨询服务。“全球科技地图”是国际技术经济研究所的官方微信账号，致力于向公众传递前沿科技信息和科技创新洞察。
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