美國資訊咨詢公司Gartner剛剛發(fā)布2015年十大戰(zhàn)略資訊技術(shù)預測。它做這個預測已經(jīng)有好多年。雖然預測的結(jié)果是對錯都有，這個預測是非常有啟發(fā)性的，特別是對于刺激決策領(lǐng)導人的戰(zhàn)略思維上。順便提一下，Gartner另外一個比較熟悉的項目是“魔方象限”，它把某個技術(shù)方面所有的供應(yīng)商或者運行商放在一起比較。這個魔方象限也有爭議的地方，但許多決策層都愿意拿這個“魔方象限”作為參考。筆者自己也多次利用這些資源決策，調(diào)整方向。

　　今年的十大戰(zhàn)略資訊技術(shù)預測多數(shù)和物聯(lián)網(wǎng)有關(guān)。而它們的核心又在于數(shù)字化和智能化。通俗一點，以前從科幻電影中的一些技術(shù)，逐漸地會變成現(xiàn)實。注意這些預測戰(zhàn)略價值多于執(zhí)行價值。尤其是定量化的預測上，這是一個趨勢的估計。

　　我們通過這十大預測，來探討如何思考企業(yè)的戰(zhàn)略走向。

　　到2018年，20%的商業(yè)內(nèi)容會由機器來撰寫。這個命題很有爆炸性。 隨機理論中經(jīng)典故事“足夠多的猴子可以寫成一部莎士比亞”似乎可以實現(xiàn)了。首先實行的將是敘事類的內(nèi)容，已經(jīng)有這樣的公司，比如“Narrative Science”，他們在試驗自動產(chǎn)生一場體育比賽的評論，通過比賽的球員，得分，進球失誤等具體的數(shù)據(jù)。在企業(yè)運行中，可以持續(xù)性地產(chǎn)生這些新聞，尤其是一些規(guī)范性的結(jié)果（產(chǎn)品數(shù)量達到一定目標，第一次將產(chǎn)品銷售到非洲，等等），你需要設(shè)置一些“激發(fā)點”。很快，由機器產(chǎn)生的Twitter將是常態(tài)。這個預測，和許多下面的幾個預測，都涉及到人的替換。技術(shù)的發(fā)展，人的代替是必然之路。NetApp創(chuàng)始人David Hitz提出也許有一天，人將是機器人的一個“寵物”。所以筆者認為這個趨勢社會效果多于經(jīng)濟價值。

　　到2018年，60億個智能設(shè)備會加入物聯(lián)網(wǎng)，而且這些智能物體需要技術(shù)支持。各種智能傳感器，智能設(shè)備會聯(lián)網(wǎng)而這些物的本身也需要維護。筆者估計會有一個全新的行業(yè)產(chǎn)生，我們可以稱它為“第三方智聯(lián)體維護商”。原產(chǎn)品供應(yīng)商當然會提供維護，但由于數(shù)量巨大，由新的一個維護商來維修保養(yǎng)可能更加有效，正如普通商品，可以有原廠家維修，也可以有第三方維修。這個行業(yè)細分下去，可能會有專門維護某一個行業(yè)（縱向業(yè)務(wù)）或者某一類傳感器（橫向業(yè)務(wù)）。

　　到2020年，5%的商業(yè)交易將會由軟件自動執(zhí)行。不需要人為干預的商業(yè)交易。筆者有個大膽的推測，股票交易員是否會成為超級人工智能的犧牲品？

　　到2018年，將會有超過三百萬的員工，他們的上司是一個機器人。筆者認為這個概念在企業(yè)運行部門會最早出現(xiàn)。為什么呢？因為運行部門是一個比較規(guī)范運作的機構(gòu)。它遵循運行操作步驟。舉例來說，對于一個高度自動化和物聯(lián)網(wǎng)的車間來說，由于物聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)把每時每刻的數(shù)據(jù)已經(jīng)收集一起，需要多少工人，出多少產(chǎn)品，一線出了問題如何解決，都會有一套完善的步驟。這些指令可以由機器人來發(fā)出。至于工人請假，產(chǎn)品成品率下降等都會有標準程序。這個機器人老板會根據(jù)情況調(diào)整工人的工作范圍，發(fā)出指令。而且這個機器人老板會比人更加規(guī)范化和有效（他可以同時發(fā)出指令叫所有的員工去開會）。

　　到2018年，20%的智能樓宇會受到數(shù)字攻擊。物聯(lián)網(wǎng)是把一個文明社會進一步向前推動。從早期的航海，到高速公路，到本世紀初的互聯(lián)網(wǎng)和今天的物聯(lián)網(wǎng)，每次這樣一個文明，都縮小了地球村的距離。這個是個開放的過程，帶來的副作用就是“病毒”。物聯(lián)網(wǎng)的安全問題就是一個不可避免的副產(chǎn)品。和互聯(lián)網(wǎng)的安全問題不同，物聯(lián)網(wǎng)的安全不僅僅是數(shù)據(jù)安全，又是“物”的安全。你的網(wǎng)絡(luò)防火墻，不但要保護網(wǎng)絡(luò)，也要有足夠的智能，提供你的車庫門的保護。這些保護會不會象今天的互聯(lián)網(wǎng)一樣，以公司單位居家的范圍（一維）來定義？不一定，可以有多維，公司或居家環(huán)境是一維，再加上智能樓宇的商業(yè)物聯(lián)網(wǎng)。筆者認為其他智能物聯(lián)網(wǎng)也會受到攻擊，不但是智能樓宇。

　　到2018年，50%的最優(yōu)秀公司的員工數(shù)量要比智能機器要少。明天的公司，招人的時候可能會有一個招機器人的選擇。筆者認為，這個“機器人”可以是“抽象的機器人”，并不一定是實在的一個機器人。可能是一個高度自動化程序或項目（軟件自動化）。所以當你在考慮購買機器人進行車間轉(zhuǎn)型的時候，建議考慮重新評估生產(chǎn)流程，是否有“抽象的機器人”服務(wù)的機會。

　　到2018年，客戶服務(wù)部門的應(yīng)用系統(tǒng)會全方位地認知每個客戶的臉型和語音。這個是實現(xiàn)批量化和個性化一體的標志。物聯(lián)網(wǎng)使得這兩者從原本矛盾的對立實現(xiàn)了和諧。識別臉型和語音是一個革命性的技術(shù)，雖然理論已經(jīng)成熟，然而執(zhí)行依然有很多困難，錯誤率高。需要認識到的是，一旦語音臉型識別系統(tǒng)進入主流，不但是客戶服務(wù)受惠，網(wǎng)絡(luò)安全和安檢方面也會有一個質(zhì)變。筆者估計傳統(tǒng)上的AAA行業(yè)(Authentication, Authorization and Accounting)，會被顛覆，實現(xiàn)真正的全面性的SSO (Single Sign On)。

　　到2018年，兩百萬員工會配戴智能健康手環(huán)或類似的健康設(shè)備。由于物聯(lián)網(wǎng)的普及，健康穿戴產(chǎn)品將被定義成“工作必要條件”，尤其是和健康條件會影響到效益和其他安全的行業(yè)（例如公共汽車駕駛員）。這會涉及到個人隱私。這里再提物聯(lián)網(wǎng)的核心，它是把物，人和數(shù)據(jù)都連接起來的萬物網(wǎng)。這個預測和機器人老板預測有聯(lián)系，員工的健康數(shù)據(jù)可以作為工作安排的一個參考因素。

　　到2020年，由40%的移動應(yīng)用將會自動形成，不再需要下載。筆者不認為這是一個革命性的話題，無論是否實現(xiàn)。

　　到2020年，95%的云安全事故是因為客戶失誤引起的。這個命題的反面意味著網(wǎng)絡(luò)安全會越趨成熟?，F(xiàn)在的物聯(lián)網(wǎng)，安全是一個主要發(fā)展方向。相信有五年時間，這個話題不再是一個重要的領(lǐng)域。

　　作者簡介：

　　詹凱君，加拿大Guelph大學數(shù)學博士?，F(xiàn)任美國半導體Atmel公司全球數(shù)據(jù)中心主任。在此之前任全球最大的電子設(shè)計自動化軟件公司Cadence全球數(shù)據(jù)中心主任。同時兼任幾家投資和創(chuàng)新公司的顧問。商務(wù)專長：戰(zhàn)略定位，國際商務(wù)及談判，組織設(shè)計優(yōu)化。技術(shù)專長：云計算，超級計算機科學工程計算，數(shù)據(jù)中心，大數(shù)據(jù)設(shè)計，構(gòu)架設(shè)計和方案，物聯(lián)網(wǎng)。