​阿里达摩院, Gartner,百度研究院,埃哲森等全球顶尖机构给出的 2020十大科技趋势...

阿里达摩院: 2020十大科技趋势

趋势一、人工智能从感知智能向认知智能演进

【趋势概要】人工智能已经在“听、说、看”等感知智能领域已经达到或超越了人类水准，但在需要外部知识、逻辑推理或者领域迁移的认知智能领域还处于初级阶段。认知智能将从认知心理学、脑科学及人类社会历史中汲取灵感，并结合跨领域知识图谱、因果推理、持续学习等技术，建立稳定获取和表达知识的有效机制，让知识能够被机器理解和运用，实现从感知智能到认知智能的关键突破。

趋势二、计算存储一体化突破AI算力瓶颈

【趋势概要】冯诺伊曼架构的存储和计算分离，已经不适合数据驱动的人工智能应用需求。频繁的数据搬运导致的算力瓶颈以及功耗瓶颈已经成为对更先进算法探索的限制因素。类似于脑神经结构的存内计算架构将数据存储单元和计算单元融合为一体，能显著减少数据搬运，极大提高计算并行度和能效。计算存储一体化在硬件架构方面的革新，将突破AI算力瓶颈。

趋势三、工业互联网的超融合

【趋势概要】5G、IoT设备、云计算、边缘计算的迅速发展将推动工业互联网的超融合，实现工控系统、通信系统和信息化系统的智能化融合。制造企业将实现设备自动化、搬送自动化和排产自动化，进而实现柔性制造，同时工厂上下游制造产线能实时调整和协同。这将大幅提升工厂的生产效率及企业的盈利能力。对产值数十万亿乃至数百万亿的工业产业而言，提高5%-10%的效率，就会产生数万亿人民币的价值。

趋势四、机器间大规模协作成为可能

【趋势概要】传统单体智能无法满足大规模智能设备的实时感知、决策。物联网协同感知技术、5G通信技术的发展将实现多个智能体之间的协同——机器彼此合作、相互竞争共同完成目标任务。多智能体协同带来的群体智能将进一步放大智能系统的价值：大规模智能交通灯调度将实现动态实时调整，仓储机器人协作完成货物分拣的高效协作，无人驾驶车可以感知全局路况，群体无人机协同将高效打通最后一公里配送。

趋势五、模块化降低芯片设计门槛

【趋势概要】传统芯片设计模式无法高效应对快速迭代、定制化与碎片化的芯片需求。以RISC-V为代表的开放指令集及其相应的开源SoC芯片设计、高级抽象硬件描述语言和基于IP的模板化芯片设计方法，推动了芯片敏捷设计方法与开源芯片生态的快速发展。此外，基于芯粒（chiplet）的模块化设计方法用先进封装的方式将不同功能“芯片模块”封装在一起，可以跳过流片快速定制出一个符合应用需求的芯片，进一步加快了芯片的交付。

趋势六、规模化生产级区块链应用将走入大众

【趋势概要】区块链BaaS(Blockchain as a Service)服务将进一步降低企业应用区块链技术的门槛，专为区块链设计的端、云、链各类固化核心算法的硬件芯片等也将应运而生，实现物理世界资产与链上资产的锚定，进一步拓展价值互联网的边界、实现万链互联。未来将涌现大批创新区块链应用场景以及跨行业、跨生态的多维协作，日活千万以上的规模化生产级区块链应用将会走入大众。

趋势七、量子计算进入攻坚期

【趋势概要】2019年，“量子霸权”之争让量子计算在再次成为世界科技焦点。超导量子计算芯片的成果，增强了行业对超导路线及对大规模量子计算实现步伐的乐观预期。2020年量子计算领域将会经历投入进一步增大、竞争激化、产业化加速和生态更加丰富的阶段。作为两个最关键的技术里程碑，容错量子计算和演示实用量子优势将是量子计算实用化的转折点。未来几年内，真正达到其中任何一个都将是十分艰巨的任务，量子计算将进入技术攻坚期。

趋势八、新材料推动半导体器件革新

【趋势概要】在摩尔定律放缓以及算力和存储需求爆发的双重压力下，以硅为主体的经典晶体管很难维持半导体产业的持续发展，各大半导体厂商对于3纳米以下的芯片走向都没有明确的答案。新材料将通过全新物理机制实现全新的逻辑、存储及互联概念和器件，推动半导体产业的革新。例如，拓扑绝缘体、二维超导材料等能够实现无损耗的电子和自旋输运，可以成为全新的高性能逻辑和互联器件的基础；新型磁性材料和新型阻变材料能够带来高性能磁性存储器如SOT-MRAM和阻变存储器。

趋势九、保护数据隐私的AI技术将加速落地

【趋势概要】数据流通所产生的合规成本越来越高。使用AI技术保护数据隐私正在成为新的技术热点，其能够在保证各方数据安全和隐私的同时，联合使用方实现特定计算，解决数据孤岛以及数据共享可信程度低的问题，实现数据的价值。

趋势十、云成为IT技术创新的中心

【趋势概要】随着云技术的深入发展，云已经远远超过IT基础设施的范畴，渐渐演变成所有IT技术创新的中心。云已经贯穿新型芯片、新型数据库、自驱动自适应的网络、大数据、AI、物联网、区块链、量子计算整个IT技术链路，同时又衍生了无服务器计算、云原生软件架构、软硬一体化设计、智能自动化运维等全新的技术模式，云正在重新定义IT的一切。广义的云，正在源源不断地将新的IT技术变成触手可及的服务，成为整个数字经济的基础设施。

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回望2019年的科技领域，静水流深之下仍有暗潮涌动。AI芯片崛起、智能城市诞生、5G催生全新应用场景……达摩院去年预测的科技趋势一一变为现实。科技浪潮新十年开启，围绕AI、芯片、云计算、区块链、工业互联网、量子计算等领域，达摩院继续提出最新趋势，并断言多个领域将出现颠覆性技术突破。

芯片技术推动了历次科技浪潮，但随着摩尔定律的放缓和高算力需求场景的井喷，传统芯片陷入性能增长瓶颈，业界试图从芯片产业链的各个环节寻找破解之道。达摩院认为，芯片领域的重大突破极有可能在体系架构、基础材料和设计方法三处实现。

体系架构方面，存储、计算分离的冯·诺依曼架构难以满足日益复杂的计算任务，业界正在探索计算存储一体化架构，以突破芯片的算力和功耗瓶颈；基础材料方面，以硅为代表的半导体材料趋于性能极限，半导体产业的持续发展需寄望于拓扑绝缘体、二维超导材料等新材料；芯片设计方法也需应势升级，基于芯粒（chiplet）的模块化设计方法可取代传统方法，让芯片设计变得像搭积木一样快速。

芯片技术突破的背后是“算力爆炸”，而人工智能无疑是未来最重要的算力需求方和技术牵引者。目前，语音、视觉、自然语言处理等感知AI技术的发展已到极限，但在通向“强人工智能”的认知智能方面，AI还处在初级发展阶段。达摩院认为，在不久的将来，AI有望习得自主意识、推理能力以及情绪感知能力，实现从感知智能向认知智能的演进。

AI的认知演进，使得机器间的“群体智能”成为可能。达摩院预测，今后AI不仅懂得“人机协同”，还能做到“机机协同”。当机器像人一样，彼此合作、相互竞争共同完成目标任务，大规模智能交通灯调度、仓储机器人协作分拣货物、无人驾驶车自主感知全局路况等场景便不难想象。

与人工智能技术范式转变同步的是IT技术范式的转变。传统物理机、网络、软件等发展失速，云计算正在融合软件、算法和硬件，加速各行各业的数字化转型。达摩院指出，无论芯片、AI还是区块链，所有技术创新都将以云平台为中心，为云定制的芯片、与云深度融合的AI、云上的区块链应用将层出不穷。一言以蔽之，云将成所有IT技术创新的中心。

科研与应用间的张力是科技进步的永恒动力。达摩院的科技预测既有前瞻性又充分考虑落地性。去年，达摩院提出，区块链的商业化应用将加速，这一论断得到了现实验证。2019年，区块链技术上升为国家战略，在数字金融、数字政府、智能制造等领域逐步落地。

达摩院认为，2020年企业应用区块链技术的门槛将进一步降低，专为区块链设计的端、云、链各类固化核心算法的硬件芯片等也将应运而生，日活千万的区块链应用将走入大众。

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Gartner :  2020 年十大战略技术趋势展望

近日，Gartner 公布了 2020 年十大战略技术趋势展望，包括：超自动化、多重体验、专业知识的民主化进程、人类增强、透明度与可追溯性、边缘计算、分布式云、自主设备、实用型区块链以及 AI 安全。下面逐个进行介绍分析。

1. 超自动化

指多种用于交付工作成果的机器学习、软件工具包以及自动化工具的总和。Gartner 认为超自动化的开端体现为机器人流程自动化 RPA，而纯 RPA 并不算是超自动化。超自动化要求将多种工具组合起来，从而在任务流程的各个环节当中复制以往只能由人类实现的操作效果。在此之中，理解自动化机制的范围、各机制间的相互关系以及如何实现组合与协调，将成为实现超自动化的重点所在。

2. 多重体验

到 2028 年，用户体验将在用户感知与数字世界互动等层面迎来巨大变化。感知与交互模式的变化，将在未来几年为我们带来前所未有的多重感官与模式体验。

这种模式的核心意图，是从拥有技术素养的人转化为拥有人文素养的技术。也就是说，相关负担将由用户处被转移给计算机。这种跨多种人类感官与用户建立交流渠道的能力，将为传递微妙信息提供更丰富的运行环境。

3. 专业知识的民主化进程

这里的民主化是指“从根本上简化体验，无需广泛且昂贵的培训”，从而确保用户能够更广泛地获取技术专业知识或者业务相关专业知识。

据 Gartner 预测，到 2023 年，民主化趋势将在数据与分析技能民主化、开发技能民主化、设计技能民主化以及知识民主化四个方面迎来加速发展。

4. 人类增强

指利用技术的力量促进人类在认知与体能方面的提升。在接下来的十年中，随着个人不断追求自我提升，人类对身体及认知的增强性举措将越来越普遍。这将建立起新的“消费效应”，使得用户能够借此扩展个人能力，进而改善办公环境与业务执行效率。

5. 透明度与可追溯性

主要指用于解决监管要求，在使用人工智能及其他先进技术时，确保遵循道德方法并修复日益缺失的信任体系的一系列态度、行动以及为此提供支持的技术与实践。在关于数字道德与隐私需求的浪潮当中，透明度与可追溯性无疑是两大关键性要素，主要有三大重点应用领域：人工智能与机器学习，个人数据隐私、归属与控制，以及符合道德规范的设计。

6. 边缘计算

目前，对于边缘计算的关注主要来自物联网系统的实际需求，但边缘计算有潜力在几乎所有行业及用例当中发挥作用。因为边缘将获得越来越复杂且专业的计算资源，以及更多数据存储支持。

7. 分布式云

它的本质是将公有云服务分发至不同的位置，并由原公有云服务供应商负责服务的运营、治理、更新与演进工作。这代表着以往高度强调集中化的公有云服务模式开始发生重大转变，并有望引领云计算进入新的时代。

8. 自主设备

指利用 AI 技术实现传统只能由人类执行的任务的自动化物理设备，具体包括机器人、无人机、无人驾驶汽车等。随着技术能力的提高以及法规许可范围的放宽，再配合社会认可度的增长，自主设备将被越来越快地部署在更多公共场所当中。

9. 实用型区块链

区块链技术通过建立信任、提供透明度以及跨业务生态系统实现价值交换，可以显著降低成本、减少交易结算时间并改善现金流，甚至有望重塑行业的整体面貌。除了资产跟踪，区块链的另一大重要潜在发展方向在于身份管理，我们可以通过编程方式将智能合约添加至区块链内，从而通过事件触发操作，例如在确认收货时，执行对应的付款操作。

目前，区块链技术由于较差的可扩展性与互操作性等问题，在企业部署领域仍然不够成熟。但它具有巨大颠覆性与创新潜力，即使企业不打算在短期之内主动采用此项技术，也应尽快着手对其开展评估。

10.AI 安全

AI 与机器学习为实现由超自动化与自主设备主导的业务转型创造了巨大机遇，但物联网、云计算、微服务以及高连接性系统等智能元素都有可能成为潜在攻击点。因此安全与风险管理者应着力关注三大核心安全区域：保护 AI 系统、利用 AI 增强安全防御能力以及做好恶意攻击者可能利用 AI 技术的准备。

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百度研究院发布2020年十大科技趋势：AI进入工业大生产、智能交通多场景应用

转眼间我们已经与2019年告别。过去一年中，多技术融合正在加快，AI开发门槛迅速降低，产业智能化让第四次工业革命的晨曦喷涌而出。在2019年的末尾，百度研究院发布了2020年十大科技趋势预测，涵盖人工智能、芯片、自动驾驶、物联网、量子计算、区块链等前沿科技领域，为2020年的发展提供了一份可靠的指引。

趋势1：AI技术已发展到可大规模生产的工业化阶段，2020年将出现多家“AI工厂”

AI技术本身以及各类商业解决方案已日臻成熟，正在快速进入“工业化”阶段。伴随着国内外科技巨头对AI技术的持续投入，2020年在全球范围内将出现多家AI模型工厂、AI数据工厂，将AI技术和商业解决方案大规模生产出来，运用在各行各业帮助产业升级。例如客服行业的AI解决方案将可以大规模复制运用到金融、电商、教育等行业。

趋势2：2020年将会是AI芯片大规模落地的关键年

最近几年，AI芯片已经逐步达到了可用的状态，2020年将会是AI芯片大规模落地的关键年。端侧AI芯片将更加低成本、专业化、解决方案集成化。同时，NPU(神经网络处理单元)将成为下一代端侧通用CPU芯片的基本模块，未来越来越多的端侧CPU芯片都会以深度学习为核心进行全新的芯片规划。芯片之外，AI还将重新定义计算机体系架构，支持AI的训练和预测计算成为新的异构设计架构思路。

趋势3：深度学习技术深入渗透产业，并大规模应用

深度学习是当前人工智能领域最重要，也是被产业界证明最有效的技术。以深度学习框架为核心的开源深度学习平台大大降低了人工智能技术的开发门槛，有效提高了人工智能应用的质量和效率。2020年，各行各业将会大规模应用深度学习技术实施创新，加快转型和升级。

趋势4：自动机器学习AutoML将大大降低机器学习的门槛

AutoML将能够把传统机器学习中的迭代过程综合在一起，构建一个自动化的过程。研究人员仅需输入元知识(如卷积的运算过程，问题的描述等)，该算法就可以自动选择合适的数据，自动调优模型结构和配置，自动地训练模型，并将其适配部署到不同的设备上。AutoML的快速发展将大大降低机器学习的门槛，扩大AI应用普及率。

趋势5: 多模态深度语义理解进一步成熟，得到更广泛应用

多模态深度语义理解以声音、图像、文本等不同模态的信息为输入，综合感知和认知等AI技术，实现对信息的多维度深层次理解。随着视觉、语音、自然语言理解和知识图谱等技术的快速发展和大规模应用，多模态深度语义理解进一步成熟，应用场景更加广阔。结合AI芯片等，将广泛应用于互联网、智能家居、金融、安防、教育、医疗等行业。

趋势6：自然语言处理技术将与知识深度融合，面向通用自然语言理解的计算平台得到广泛应用

随着大规模语言模型预训练技术的出现和发展，通用自然语言理解能力有了大幅度提升。基于海量文本数据的语义表示预训练技术将与领域知识进行深度融合，持续提升自动问答、情感分析、阅读理解、语言推断、信息抽取等自然语言处理任务的效果。集合超大规模算力、丰富领域数据、预训练模型和完善研发工具的通用自然语言理解计算平台将逐渐成熟，并在互联网、医疗、法律、金融等领域得到广泛应用。

趋势7：物联网将在边界、维度和场景三个方向形成突破

随着5G和边缘计算的发展，算力将突破云计算中心的边界，向万物蔓延，将会产生一个泛分布式计算平台。同时，时间和空间是这个物理世界最重要的两个维度，对时间和空间的洞察将成为新一代物联网平台的基础能力。这也将促进物联网与能源、电力、工业、物流、医疗、智能城市等更多场景发生融合，创造出更大的价值。

趋势8:智能交通将加速在园区、城市等多样化场景中落地

自动驾驶的发展正在趋于理性，市场将对智能驾驶未来数年的发展更加充满信心。2020年，更多自动驾驶汽车被应用于物流快递、公共交通、封闭道路等不同场景。同时，V2X(vehicle to everything)技术启动规模化部署和应用，使得车车、车路形成广泛连接，进一步推动智能车路协同技术的实现，智能交通加速在园区、城市、高速等多样化场景中落地。

趋势9：区块链技术将以更加务实的姿态融入更多场景

随着区块链技术与AI、大数据、IOT和边缘计算的深度结合，数据和资产线下线上的映射问题逐一解决。围绕区块链构建的数据确权、数据使用，数据流通和交换等解决方案，将在各行各业发挥巨大的作用。例如，在电商领域，可保证商品的全流程数据真实性;供应链领域，可保证全流程数据的公开和透明，以及企业之间的安全交换;在政务领域，能实现政府数据的打通，实现证件的电子化等等。

趋势10：量子计算将迎来新一轮爆发，为AI和云计算注入新活力

随着 “量子霸权”的成功展示，量子计算将在2020年迎来新一轮的爆发。量子硬件方面，可编程的中等规模有噪量子设备的性能会得到进一步提升并初步具备纠错能力，最终将可在上面运行具有一定实用价值的量子算法，量子人工智能应用也将得到很大的发展。量子软件方面，高质量的量子计算平台和软件将会涌现并与AI和云计算技术实现深度融合。此外，伴随着量子计算生态产业链的初步形成，量子计算必将在更多应用领域获得重视，越来越多的行业巨头陆续投入研发资源进行战略布局，有机会为未来AI和云计算领域带来全新面貌。

Gartner：影响2020年基础架构和运营的十大趋势

Gartner公司上周发布《影响2020年基础架构和运营的十大趋势》，近年来，受云快速增长和企业机构向混合IT迁移的驱动，基础架构和运营（I&O）经历了巨大的变化。位于美国的企业可能会将网站托管在公有云基础架构上，同时将客户信息和备份储存在印度和英国多座数据中心的私有云基础架构上。

如今，基础架构无处不在。由于IT领导者面临着加快创建、部署、管理和治理动态应用环境的压力，基础架构和运营的变革速度在2020年必然会加快。Gartner高级研究总监Ross Winser表示：“混合IT环境正在成为一种新常态，许多企业都在数据中心、公有云和边缘管理工作负载。传统的基础架构和运营工具在应对如此广泛的数据处理场所时很快就会捉襟见肘。如今的基础架构和运营专业人员须愿意突破传统的方法和思维方式，顺应将对基础架构和运营团队及其业务能力产生深远影响的趋势。”

以下是基础架构和运营领导者在展望2020年时应关注的十大趋势。

趋势一，目前一些基础架构和运营团队采取的自动化策略大都具有一定的投机性，2020年随着数字化业务规模的扩大，企业必须转向战略性的自动化方法;

趋势二，混合基础架构令灾难恢复变得更加复杂，基础架构和运营领导者必须重新思考灾难恢复策略，需要将公有云和私有云、传统数据中心以及边缘中的工作负载都考虑在内;

趋势三，企业应提高开发运营的灵活性，到2023年，如果不创建共享自助服务平台，那么90%的企业将无法扩展开发运营活动;

趋势四，混合IT使得企业基础架构部署相对分散，数据存储也是如此，因此在IT解决方案设计初期阶段，企业需要确认数据的存储位置、数据可能的使用方式以及增长率等重要因素对数据保护及管理能力的影响;

趋势五，企业必须尽早参与到物联网计划的讨论中，从而了解拟定的大规模服务和支持模型。以避免意料之外的服务缺口产生“瀑布效应”;

趋势六，分布式云是未来趋势，基础架构和运营领导者必须探究隐藏在市场炒作背后的潜在影响;

趋势七，当今的用户比以往任何时候都期望无缝集成、即时反馈和极高可用性的沉浸式体验;

趋势八，IT将趋于民主化，低层代码和无代码平台使用户可以使用最少的代码方法快速构建应用，从而实现节省时间和资源的“民间开发”;

趋势九，未来的网络创新将重视操作的简便性、自动化、可靠性以及灵活的业务模型，但网络团队也要承担预期风险;

趋势十，2020年，基础架构和运营领导者必须寻找能够打破可见性孤岛的工具，但这些新兴工具无法解决混合数字基础架构管理中的所有挑战，因此企业可能被迫通过整合工具和提高(不是替代)基准来弥补缺口。

埃森哲：全新的企业价值观将会改变商业意义

埃森哲中国日前发布《Fjord趋势2020》，该文认为，未来十年，全新的企业价值观将会改变商业的意义。只有目光长远、切实关注自身对世界的影响，并制定可持续业务模式的企业才能制胜新时代。文中提到七大趋势：

趋势一，金钱非万能。目前，企业面临着大众观念变更所带来的巨大压力，不得不从多维度定义成功，而不是将财务增长作为衡量成功的唯一标准;

趋势二，货币大变身。人们对于货币的看法以及支付方式正在迅速发生变化。这催生了多种新产品和服务，并推动众多新企业进军支付领域;

趋势三，随身条形码。随着面部和身体识别技术的发展，人们在现实生活中的活动也变得与网上一样有迹可循。这时，企业应该在隐私和便利之间取得平衡;

趋势四，流动消费者。人们以更动态的方式认知和定义自己的身份，人们的消费习惯也随之改变。新消费体验这一领域蕴藏着巨大机遇;

趋势五，智能再设计。人的体验正变得越发复杂。未来，人工智能的应用领域将不再局限于自动化。企业将设计出将人类技能和人工智能有机融合的体系，促进人机交互;

趋势六，新数字孪生。数字孪生的应用范围不再局限于工业领域，而将逐渐应用于我们的日常生活;

趋势七，万物皆有灵。合意性、可行性、存续性的重点正在从“我”转向“我们”。服务设计将超越自有界限，从以用户为中心转变为以整个生态系统为中心。

COMMVAULT：2020年亚太地区行业趋势预测

趋势一：云中数据策略现已成为企业战略的关键组成部分

2020年，企业需要采取更加成熟的云中数据策略。过去，许多企业将大量的应用程序和数据迁移到了云中，直到现在，他们开始逐步转变策略，以更缓慢并更具战略性的方式进行适当地迁移，甚至将部分工作负载从云上迁移回本地数据中心。不同行业的企业纷纷认识到其应该在保持灵活性和成本价值的前提下进行选择性上云，因此他们也开始重新评估哪种环境能够实现业务目标和工作负载需求的有效平衡。

自2020年起，全方位的云中数据策略将逐渐成为亚太地区企业保持竞争力的必要条件。为了优化上云之旅，企业首先要充分了解其数据，以便从云环境部署中获得最大收益。据IDC报告指出，在过去一年里，80%的企业将其工作负载从公有云迁移回本地环境;总体来看，企业将在未来两年内将其公共云上50%的应用程序迁移回托管私有云或本地环境; 据Forrester指出，数据策略将逐渐转变。领先企业将在数据策略上投入双倍的预算。而随着为数据错误付出的代价显著增加，2020年势必将成为许多企业在数据策略上的“醒悟之年”; 据Gartner分析，由于技术现代化转型所需的成本以及简化关联操作过程中产生的计划外成本，提升数字化的策略可能无法满足企业领导层对收入增长的预期。同时，运营操作的复杂性也会阻碍企业变革的步伐，难以实现数字化企业运营所需的创新度与适应性。

趋势二：多混合云将成为2020年的常态，数据保护将成为关键需求

随着企业持续将数据迁移回本地环境，跨多个混合云环境进行数据管理将成为2020年的新常态。越来越多的企业开始认识到，将工作负载部署到多个云环境能够产生价值，帮助企业获得适应性、最大程度降低风险并实现价值提升。企业往往采用多个云服务提供商以打造多云环境，因此数据管理、访问和保护将成为关键需求。

2020年，数字化转型将通过加强数字化采集数据和分散数据的整合，从组织层面聚焦于技术和服务的提升，从而为企业提供竞争优势和真正的洞察力。同时，这个过程必须严格合规，管理日益增长的个人数据时要遵守法律层面与文化层面的规定。据Commvault指出，一部分企业最初将工作负载存储于物理密集的磁带内，节省了成本与资源;其他企业最初即部署了便于云间备份与迁移的应用程序或大型云原生数据库。因此，涵盖云中灾备的数据策略将会是趋势所向。据IDC报告指出，截至2022年，70%的企业将部署统一的混合云或多云管理技术、工具和流程。IDC高级副总裁兼首席分析师Frank Gens表示：“我们将迈入企业云上竞争的新篇章。数字化时代，企业竞争力取决于其数字化业务范围，而云孤岛的一体化管理将成为其中的关键组成部分。”

趋势三：未来属于SaaS模式

客户倾向于通过持续订阅的方式仅仅购买其所需的服务，使得SaaS模式得到蓬勃发展，而SaaS产品以其易用性、速度快、基础架构成本较低及可扩展的价值定位受到了广泛认可。

2020年，技术合作伙伴将继续优先提供基于SaaS的产品服务。通过聚合存储、容器和云技术等新功能，SaaS将持续发展，以实现自动化的基础架构管理并简化多云环境，帮助用户降低成本，并缩短产品上市时间。

据IDC研究指出：企业应当优先采用基于SaaS的管理和治理产品、制定相关业务KPI，并围绕数字化优先的基础架构重新整合其IT环境。截至2023年，排名前五的大型公有云平台将整合至少75%的IaaS和PaaS市场份额，同时越来越多的SaaS提供商将转型为公有云平台。排名前十的SaaS专营提供商将通过扩展其PaaS服务平均产生近20%的收入。

罗兰贝格：数字化将成为影响中国产业发展的重要力量

罗兰贝格大中华区执行合伙人、亚洲区联席总裁戴璞( Denis Depoux)此前发布《罗兰贝格“预见2020”年度特别趋势报告》 ，报告指出，尽管贸易战的阴霾笼罩着中国经济，但数字化已经成为助推中国产业理性化发展的重要力量。

他认为，在公众的视野里，互联网企业基于消费场景的跨界经营正潜移默化地改变人们的生活方式，这成为互联网产业发展的新常态。这一新常态也在不断地向产业链上游延伸，并与生产相关的各个环节发生关系，根本性地改变着中国从消费品到工业品的品牌、渠道、供应链、商业模式以及企业管理方式，甚至是影响到产业的集中度与规范程度，最终决定了中国产业的竞争力。而2020年即将全面铺开的5G技术将以更快的速度和更广的范围改变中国产业的格局。

VMware大中华区战略发展副总裁李映：2020年企业技术八大趋势

VMware大中华区战略发展副总裁李映博士发表文章预测2020年企业技术八大趋势。

一、混合应用的曙光;混合应用是在一定程度上集合了各种微服务架构的应用，以此创建最佳应用和差异化服务，帮助企业从竞争中脱颖而出。

二、边缘解决方案活跃舞台。企业正在紧锣密鼓地寻求能够帮助解决边缘问题，加快边缘计算投入的技术合作伙伴。

三、专用硬件成为共享池。当新一代的应用需要FPGA或GPU等专用硬件时，企业通常必须购买这些应用的专属服务器和设备。2020年，我们将有望见证这些专用的硬件资源将以远程连接的方式组成统一的资源池。未来，应用将可以随时随地根据应用需要，远程连接各种专用硬件。

四、迈向内生安全的第一步。新一代的恶意软件异常复杂，层层进化。为了防御这些恶意软件，面对高度动态化的安全威胁，企业必须采取动态化的更胜一筹的安全策略。

五、机器学习走进99%的企业。能帮助占比99%、不具备数据科学专长的企业成功使用机器学习的供应商将主导未来。

六、云服务进一步分散。云服务已经可以开始独立于云数据中心运行，本地运行的Amazon Relational Database Service(RDS)就是个典例。2020年期望看到更多的类似场景。云服务运行的物理位置将最终取决于业务的要求。

七、共享服务平台的新生。未来，有望涌现一些能整合不同业务合作伙伴的服务、通过虚拟化软件实现多租户隔离，并以云的模式的一站式平台的创新服务提供商的出现。

八、分裂的IT生态系统的危险性。过去几十年IT技术的发展，是一个全球化的过程和技术统一的过程。X86、虚拟化、云的出现，以及移动技术的发展都是全球协作的丰硕成果。随着IT对社会发展的日益重要以及新的创新技术比如5G，云，区块链的出现，不可避免的未来的IT生态系统发展将会受政治和其他因素的制约和影响。

阿里达摩院公布2020十大科技趋势：多个技术领域将现颠覆性突破

1月2日消息，阿里巴巴达摩院第二次预测年度科技趋势，“达摩院2020十大科技趋势”于日前发布。达摩院认为，芯片领域的重大突破极有可能在体系架构、基础材料和设计方法三处实现。类似于脑神经结构的存内计算架构将数据存储单元和计算单元融合为一体，能显著减少数据搬运，极大提高计算并行度和能效。AI方面，在不久的将来，AI有望习得自主意识、推理能力以及情绪感知能力，实现从感知智能向认知智能的演进。达摩院认为，2020年企业应用区块链技术的门槛将进一步降低，专为区块链设计的端、云、链各类固化核心算法的硬件芯片等也将应运而生，日活千万的区块链应用将走入大众。此外，该报告还对新材料、量子计算、机器间大规模协作、工业互联网、计算存储一体化和数据隐私等诸多方面做出了预测。具体如下：

第一，人工智能会从从感知智能向认知智能演进;

第二，计算存储一体化将会突破AI算力瓶颈，存储和计算分离已经不适合数据驱动的人工智能应用需求;

第三，工业互联网将走向超融合，即实现工控系统、通信系统和信息化系统的智能化融合;

第四，机器间大规模协作成为可能，多智能体协同带来的群体智能将进一步放大智能系统的价值;

第五，模块化将降低芯片设计门槛，不同功能“芯片模块”封装在一起，可以跳过流片快速定制出一个符合应用需求的芯片;

第六，规模化生产级区块链应用将走入大众;

第七，2020年量子计算领域将会经历投入进一步增大、竞争激化、产业化加速和生态更加丰富的阶段，进入攻坚期;

第八，新材料推动半导体器件革新，以硅为主体的经典晶体管很难维持半导体产业的持续发展;

第九，数据流通所产生的合规成本越来越高，保护数据隐私的AI技术将加速落地;

第十，云成为IT技术创新的中心。