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
在神经网络模型搭建中,“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活,导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中,“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据, ...
2025-12-05在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力模型中,“指标计算”是基础技能,而“指标体系搭建”则是区分新手与资深分析 ...
2025-12-05在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01在时间序列预测任务中,LSTM(长短期记忆网络)凭借对时序依赖关系的捕捉能力成为主流模型。但很多开发者在实操中会遇到困惑:用 ...
2025-12-01引言:数据时代的“透视镜”与“掘金者” 在数字经济浪潮下,数据已成为企业决策的核心资产,而CDA数据分析师正是挖掘数据价值的 ...
2025-12-01数据分析师的日常,常始于一堆“毫无章法”的数据点:电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中,“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段,理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工具包中,透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码,仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中,数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”,直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中,技术人员常面临一个选择:是一次性查询500条数据,还是分5次每次查询100条?这个问 ...
2025-11-27