京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
2017年十大战略科技发展趋势,你值得关注
如今技术创新的速度比以往任何时候都快。就在几年前,云技术被认为是最前沿的。现在,不仅互联网企业都在部署云计算,传统企业也纷纷向云计算转型。对于未来科技发展趋势,我们依然充满期待。

全球信息技术研究和顾问公司Gartner曾提出十项将在2016年影响多数企业机构战略科技趋势的研究结果。包括:终端网络(Device Mesh)、环境用户体验(Ambient User Experience)、3D打印材料、万物联网信息、高等机器学习、自主代理与物体(Autonomous Agents and Things)、自适应安全架构(Adaptive Security Architecture)、高级系统架构(Advanced System Architecture)、网络应用程序与服务架构、物联网平台。
根据Gartner的定义,战略科技趋势是指可能对企业机构带来重大影响的技术趋势。而重大影响因素包括:可能对业务、终端用户或IT层面造成颠覆性效果;需要大量投入资金;或是太晚采用相关技术便会导致风险。此外,这些技术也足以影响企业机构的长期规划、方案与活动。
随着数据科学技术和方法的不断演化,对于大多数企业具有战略性意义的科技发展趋势也在不断更新。
Gartner副总裁兼院士级分析师David Cearley表示:‘2017年十大战略科技发展的前三大趋势(人工智能和高级机器学习、智能应用、智能物件)体现了‘智能无处不在’,数据科学技术和方法向着高级机器学习和人工智能发展,进而将智能物理和基于软件的系统应用于学习和自适应编程。紧随其后的三个趋势(虚拟和增强现实、数字孪生、区块链和分布式分类帐)以数字世界为主,物理和数字世界正在变得密不可分。最后四个趋势(会话系统、格网应用和服务架构、数字技术平台、自适应安全架构)则提供了智能数字格网所需的平台和服务网络。’
2017年的十大战略科技发展趋势包括:
人工智能和高级机器学习,
智能应用,
智能物件,
虚拟和增强现实,
数字孪生,
区块链,
分布式分类帐,
会话系统,
格网应用和服务架构,
数字技术平台,
自适应安全架构。
不难看出,在这十大战略科技发展趋势中,‘智能’一词尤其夺人眼球。Cearley指出:‘未来10年,几乎每个应用和服务都将包含一定的人工智能。这将成为一种长期发展趋势,不断发展和壮大人工智能和机器学习应用和服务。’人工智能(AI)和高级机器学习(ML)等更先进的技术将超越基于规则的传统算法,创造能够理解、学习、预测、适应,甚至可以自主操作的系统。
最近大受追捧的‘区块链’也被列为2017年十大战略科技发展趋势之一,区块链(Blockchain)是一种分布式分类账(Distributed Ledgers),价值交换交易(以比特币或其他代币计算)按顺序分组成块。每个块链接到前一个块,使用加密的信任和保证机制,在对等网络进行记录。区块链和分布式账本概念正在获得人们的关注,它们为改变行业运营模式带来了希望。虽然目前的卖点还是以金融服务行业为主,但是其应用前景广泛,包括:音乐发行、身份验证、所有权登记和供应链。
Cearley表示:‘分布式分类帐将极有可能引发变革,但大多数计划仍处于初期的Alpha或Beta测试阶段。’
颇具人气的VR体验让人有一种身临其境的感觉,Gartner将这项体验所涉及的VR技术也列为十大战略科技发展趋势之一。虚拟现实(VR)和增强现实(AR)技术都属于沉浸式技术,将改变人与人、人与软件系统的互动方式。Cearley认为:‘VR和AR功能将与数字格网合并,形成一个更加无缝的设备系统,提供超级个性化和互相关联的应用和服务,精心编排用户收到的信息流。融合多个移动、可穿戴设备、物联网与大量传感器的环境将扩展沉浸式应用,使其远胜单独和单人体验。房间和空间将与物体互动,最终它们将通过格网连接并与沉浸式虚拟世界一起工作。’
与2016年强调实体与虚拟世界的融合以及数字网络崛起的战略科技发展趋势相比,Gartner在2017年十大战略科技发展趋势预测中,更加强调智能化、数字化变革将会对人类和技术带来广泛影响。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据处理的全流程中,数据呈现与数据分析是两个紧密关联却截然不同的核心环节。无论是科研数据整理、企业业务复盘,还是日常数 ...
2026-03-06在数据分析、数据预处理场景中,dat文件是一种常见的二进制或文本格式数据文件,广泛应用于科研数据、工程数据、传感器数据等领 ...
2026-03-06在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,早已超越单纯的数据清洗与统计分析,而是通过数据 ...
2026-03-06在教学管理、培训数据统计、课程体系搭建等场景中,经常需要对课时数据进行排序并实现累加计算——比如,按课程章节排序,累加各 ...
2026-03-05在数据分析场景中,环比是衡量数据短期波动的核心指标——它通过对比“当前周期与上一个相邻周期”的数据,直观反映指标的月度、 ...
2026-03-05数据治理是数字化时代企业实现数据价值最大化的核心前提,而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师作为数据全生命周期的核心 ...
2026-03-05在实验检测、质量控制、科研验证等场景中,“方法验证”是确保检测/分析结果可靠、可复用的核心环节——无论是新开发的检测方法 ...
2026-03-04在数据分析、科研实验、办公统计等场景中,我们常常需要对比两组数据的整体差异——比如两种营销策略的销售额差异、两种实验方案 ...
2026-03-04在数字化转型进入深水区的今天,企业对数据的依赖程度日益加深,而数据治理体系则是企业实现数据规范化、高质量化、价值化的核心 ...
2026-03-04在深度学习,尤其是卷积神经网络(CNN)的实操中,转置卷积(Transposed Convolution)是一个高频应用的操作——它核心用于实现 ...
2026-03-03在日常办公、数据分析、金融理财、科研统计等场景中,我们经常需要计算“平均值”来概括一组数据的整体水平——比如计算月度平均 ...
2026-03-03在数字化转型的浪潮中,数据已成为企业最核心的战略资产,而数据治理则是激活这份资产价值的前提——没有规范、高质量的数据治理 ...
2026-03-03在Excel办公中,数据透视表是汇总、分析繁杂数据的核心工具,我们常常通过它快速得到销售额汇总、人员统计、业绩分析等关键结果 ...
2026-03-02在日常办公和数据分析中,我们常常需要探究两个或多个数据之间的关联关系——比如销售额与广告投入是否正相关、员工出勤率与绩效 ...
2026-03-02在数字化运营中,时间序列数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师最常接触的数据类型之一——每日的营收、每小时的用户 ...
2026-03-02在日常办公中,数据透视表是Excel、WPS等表格工具中最常用的数据分析利器——它能快速汇总繁杂数据、挖掘数据关联、生成直观报表 ...
2026-02-28有限元法(Finite Element Method, FEM)作为工程数值模拟的核心工具,已广泛应用于机械制造、航空航天、土木工程、生物医学等多 ...
2026-02-28在数字化时代,“以用户为中心”已成为企业运营的核心逻辑,而用户画像则是企业读懂用户、精准服务用户的关键载体。CDA(Certifi ...
2026-02-28在Python面向对象编程(OOP)中,类方法是构建模块化、可复用代码的核心载体,也是实现封装、继承、多态特性的关键工具。无论是 ...
2026-02-27在MySQL数据库优化中,索引是提升查询效率的核心手段—— 面对千万级、亿级数据量,合理创建索引能将查询时间从秒级压缩到毫秒级 ...
2026-02-27