前言
金准人工智能专家将战略性技术趋势定义为具有巨大破坏性潜力的战略技术趋势，该战略已开始从新兴的突破，进一步发展成为具有更广泛影响的应用——或者是快速增长的趋势，其高度波动性在未来五年内达到临界点。
未来将以智能设备为特色，在各地提供越来越有洞察力的数字服务，我们称之为智能数字网格。金准人工智能专家认为，智能数字网格在过去两年中一直是焦点之一，并且一直是2019年的主要推动力。这三个主题下的趋势是推动持续创新过程的一个关键因素。
l 智能：人工智能如何渗透到几乎所有现有技术中，并创建全新的类别。
l 数字：融合数字世界和真实的物理世界，创造一个身临其境的世界。
l 网格：利用不断扩展的人员、企业、设备、内容和服务之间的联系。
例如，自动化和增强智能形式的人工智能（AI）与物联网、边缘计算和数字双胞胎一起使用，可提供高度集成的智能空间。这种多种趋势的组合效应，将产生新的机会并推动新的颠覆浪潮，金准人工智能专家预测这是2019年十大战略技术趋势的标志。
尽管科幻小说可能将人工智能机器人描绘成坏人，但一些科技巨头现在已经开始将其用于安全管理。微软和优步等公司使用Knight scope K5机器人巡逻停车场和大型户外区域来预测和预防犯罪。机器人可以读取车牌、报告可疑活动并收集数据以向其所有者报告。
这些人工智能驱动的机器人只是“自动化事物”的一个例子，它是2019年十大战略技术之一，有可能在未来五年内带来重大中断并带来机遇。
金准人工智能专家指出，区块链、量子计算、增强分析和人工智能等技术将推动产生颠覆性的新型商业模式。
一、自动化的一切
机器人、无人驾驶飞机和自动驾驶汽车等自主设备，将依靠使用AI来自动执行以前由人类执行的功能。它们的自动化超越了刚性编程模型提供的自动化，它们利用AI，提供与周围环境和人们更自然地交互的高级行为。
随着自主事物的激增，我们期望从独立智能事物转变为一大堆协作智能事物，多个设备协同工作，无论是独立于人还是人为输入。例如，如果一架无人机检查了一块大型油田并发现它已经准备好开采，它可以派遣一台“自动采油机”前往执行任务。在物流交付市场，最有效的解决方案可能是使用自动驾驶车辆将包裹移至目标区域。然后，车辆上的机器人和无人机可确保最终交付包裹。
“自动化事物”主要有五种类型：
l 机器人
l 车辆
l 无人机
l 家电
l 媒介
这五种类型占据四种环境：海洋、陆地、空中和数字。它们都具有不同程度的能力，协调和智能。例如，它们可以跨越由人工辅助在空中飞行的无人机，在田地中完全自主地操作的农业机器人。这描绘了潜在应用的广泛图景——几乎每个应用程序，服务和物联网对象都将采用某种形式的AI来自动化或增强流程或人为操作。
探索在组织或客户环境中的任何物理对象中AI驱动的自主功能的可能性，但同时应当记住，这些设备最适合用于狭义定义的目的。它们与人类大脑在决策、智力或通用学习方面的能力不同。
二、增强分析
增强分析代表了数据和分析能力的第三大浪潮，因为数据科学家可以使用自动算法来探索更多假设和可能。
增强分析侧重于增强智能的特定领域，使用机器学习（ML）来转换分析内容的开发、消费和共享方式。增强分析功能将迅速推进到主流应用，作为数据准备、数据管理、现代分析、业务流程管理、流程挖掘和数据科学平台的关键特性。
来自增强分析的自动洞察也将嵌入到企业应用程序中，改变了企业产生分析洞察力的过程。例如，人力资源、财务、销售、营销、客户服务、采购和资产管理部门。这些协同和配个将会优化所有员工在其环境中的决策和行动，而不仅仅是为分析师和数据科学家服务。增强分析可自动完成数据准备、洞察生成和洞察可视化过程，在许多情况下无需专业数据科学家的参与。这将导致数据科学进一步普及化，这是一套新兴的功能和实践，使主要工作在统计和分析领域之外的用户能够从数据中提取预测性和规范性的见解。
到2020年，普通公民数据科学家的数量，将比专家数据科学家的数量增长要快5倍。组织可以使用公民数据科学家来填补因数据科学家短缺和高成本而导致的数据科学和机器学习人才缺口。
到2020年，超过40％的数据科学任务将实现自动化。增强分析可识别隐藏的模式，同时消除个人偏见。在公民数据科学家和增强分析之间，数据洞察将在整个企业中得到更广泛的应用，包括分析师、决策者和运营工作者。
三、AI驱动的开发和未来的工作
3.1 AI驱动的开发
市场正在迅速从专业数据科学家必须与应用程序开发人员合作创建大多数人工智能增强型解决方案的模式，转变为专业开发人员可以使用作为服务提供的预定义模型单独操作的模式。这为开发人员提供了人工智能算法和模型的生态系统，以及为将AI功能和模型集成到解决方案中而定制的开发工具。
随着AI应用于开发过程本身以自动化各种数据科学、应用程序开发和测试功能，专业应用程序开发的另一个机会“高峰”出现了。到2022年，至少40％的新应用程序开发项目，将在他们的团队中配置AI协同开发人员。
最终，高度先进的基于人工智能的开发环境自动化应用程序，将在功能和非功能方面迎来“公民应用程序开发人员”的新时代，非专业人员将能够使用AI驱动的工具自动生成新的解决方案。使非专业人员无需编码即可生成应用程序的工具已经不是件什么新鲜事了，但我们希望AI驱动的系统能够提高灵活性。
AI驱动的开发着眼于将AI嵌入到应用程序中并使用AI为开发过程创建AI驱动的工具的工具，技术和最佳实践。这一趋势正在沿着三个方面发展：
用于构建基于AI的解决方案的工具正在从针对数据科学家（AI基础设施，AI框架和AI平台）的工具扩展到针对专业开发人员社区（AI平台，AI服务）的工具。
用于构建基于AI的解决方案的工具正在被赋予AI驱动的功能，这些功能可以帮助专业开发人员并自动执行与AI增强型解决方案开发相关的任务。
支持AI的工具正在从协助和自动化与应用程序开发（AD）相关的功能演变为使用业务领域专业知识和自动化AD流程堆栈（从一般开发到业务解决方案设计）的更高层次活动。
市场将从关注与开发人员合作的数据科学家转移到使用作为服务提供的预定义模型独立运营的开发人员。这使更多的开发人员能够利用这些服务，并提高效率。
3.2 在2020年，人工智能作为网络工作“发动机”
从以往的案例来看，科技的重大创新往往导致一些岗位暂时性失业，并且产生过渡期，然后是行业复苏和业务转型。人工智能也是如此，这一过渡期将在2020年左右，与之前的重大创新相比，人工智能领域更早地发出了警告，预见了人工智能对工作可能产生的负面影响。这可能有助于进一步缩短过渡时期，尽管我们在之前的讨论中没有考虑到这种情况。
在2020年，人工智能作为网络工作“发动机”，将创造230万个工作机会，同时也会消灭180万个工作岗位。
2020年将是人工智能就业动态的关键年份：AI将在2019年之前减少更多的就业机会(主要是制造业)。从2020年开始，与人工智能相关的就业机会将会正向增长，2025年将达到200万个净新增就业岗位。受人工智能影响的就业岗位数量因行业而异：医疗、公共部门和教育部门的就业需求将持续增长;制造业将受到最严重的冲击;医疗保健提供者、公共部门、银行和证券、通信、媒体和服务、零售和批发贸易将从人工智能中受益，而不会遭受年度净失业。
制造业和运输业将遭受较大冲击：到2019年年底，由于人工智能技术的发展，93.8万个制造业岗位将被淘汰;交通运输业将在2020首次实现就业净增长;2018年，全球IT服务公司将有大量的工作岗位流失，新增10万个工作岗位，减少8万个工作岗位。总的来看，Gartner认为人工智能将对工作就业产生积极的影响，就业净增长的主要原因是人工智能本身——其实质是人类与智能的合作关系，两者相辅相成。人工智能对就业的影响在全球范围内处于起步阶段。
为了预测人工智能将如何改变就业前景，我们研究了2015年至2025年10年期间，按行业、按国家分列的商业价值创造的地点和方式。从就业动态走势来看，2025年以后新的行业和工作岗位将被创造出来，但它们是难以预见的;就像过去一样，很难预见智能手机、社交网络和广告等新行业的就业机会。可以肯定的是，从2020年开始，与人工智能相关的工作岗位将稳步增长。
在2021年，人工智能技术将产生2.9万亿美元的商业价值，并节省62亿小时的人工。从长远来看，人工智能将降低劳动力成本占收入的百分比，但其中一部分收入将继续转化为新的工作。
3.3在2021年，人工智能技术将产生29,000亿美元的商业价值，并节省62亿小时的人工
Gartner的预测显示，人工智能将带来令人震惊的29,000亿美元新的商业价值，以及节省62亿小时的人工。归因于使用人工智能提高了工作效率，创造个性化客户体验，吸引客户参与，并帮助扩大创收机会，并以此作为新的业务模式的一部分，这些新的业务模式是由价值数据驱动的。
许多行业的商业价值将会增加，但制造业将会迎来更多的价值机会，因为人工智能而节约成本，消除价值链中的摩擦消耗。制造业主要因为人工智能而大大节约成本，从而带来更多的收入。然而，这只说明了故事的一个方面。虽然人工智能无疑会带来这些收益，但产业不会停滞不前，不会让人工智能成为决定赢家和输家的唯一因素。事实上，外包等行业正在从根本上改变其商业模式，只是依托人工智能寻求更低的成本，新的商业模式和机会显得更为重要。
目前，虽然人工智能轻松替代人类承担重复的、普通的劳动，使人类自由从事其他活动，但人类与人工智能的共生关系将更加微妙。对于人类来说，智能需要重新设计，而不是简单地用自动化替代。例如，与模仿人的行为和判断的套路不同的是，整个决策过程可以重构，应该充分利用机器和人的相对优势和弱点，最大限度地产生价值。
3.4到2022年，1/5从事非常规工作的工人将依靠人工智能来完成工作
人工智能被用于高度重复的任务，包括执行大量的观察和分析活动，例如筛查乳房的X线扫描结果，来诊断乳腺癌。但是，将人工智能用于一些日常人们接触较少、类型比较独特的工作，将会产生更好的效益。一些特殊的工种，将受到高度关注。人工智能应用于半常规和非常规认知任务，在训练数据的支撑下，会产生更加有趣的联系，使得现有的工作更加有效。
供应商们应该抓住机会，让人工智能通用工具来改进非常规工种。例如，自然语言查询数据集、自动分类内容、重要电子邮件的提醒或即时消息，以及介绍具有类似兴趣的同事等。这些新的潜在工作，将催生积累和分析知识工作的深度改进。应用人工智能技术增强人类认知能力，提高认知任务和决策的质量。
3.5到2022年，零售商试图使用人工智能取代销售人员的做法不可取
多渠道零售有一个复杂的成本结构，有两大驱动因素：商品销售成本和劳动力成本。竞争和投资将产生巨大的驱动力，使几十年来相对不变的任务和流程自动化。利用人工智能和机器人等技术，零售商实现自动化来识别、优化密集型和重复性劳动。
目前，零售商正在扩大对技术的使用，以改进店内财务流程，比如自助结帐，这已经超出了杂货店和大商场零售商的范围，进入了便利店等领域。一些零售公司，如ahold，正在向消费者提供扫描设备，供他们在装载购物车时使用，从而进一步为结账的消费者提供了无缝交易。
沃尔玛目前正在测试一种由客户的移动设备启用的扫描和关闭过程。一些零售商正在试验机器人解决方案的客户服务，积极实验虚拟客户服务助理。尽管所有这些努力都将继续，但研究表明，所有年龄层的消费者在逛商店时仍更愿意与知识渊博的销售助理互动。这一需求在家庭装修、药店和化妆品等专业领域比较明显，零售商会发现很难消除传统的销售关联功能。
到2020年，人工智能及算法将促使前10名零售商削减多达1/3的总部采购人员。到2020年，至少有一家大型多渠道零售商将尝试一个完全自动化的、无关联的物理存储场地。到2020年，将有50%的零售客户服务至少部分通过对话式的人工智能应用程序进行处理。
四、数字双胞胎
数字双胞胎是指现实世界实体或系统的数字化表现。到2020年，金准人工智能专家估计将有超过200亿个连接的传感器和端点，数字双胞胎将连接数十亿的实体设备。企业组织从一开始就会实施数字双胞胎。它们将随着时间的推移不断发展，提高自身收集和可视化正确数据的能力，应用正确的分析和规则，并有效地响应业务目标。
超越物联网的数字双胞胎发展的一个方面是企业实施其组织的数字双胞胎（DTO）。DTO是一种动态软件模型，它依赖于操作或其他数据来了解组织如何实现其业务模型，连接其当前状态，部署资源并响应变化以满足预期的客户价值。DTO有助于提高业务流程的效率，并创建更灵活、动态和响应更快的流程，可以自动对不断变化的条件做出反应。
数字双胞胎也可以连接起来创建大型系统的双胞胎，例如发电厂或城市。数字双胞胎的想法并不新鲜。它可以追溯到事物的计算机辅助设计表示或客户的在线资料，但今天的数字双胞胎在四个方面有所不同：
l 模型的稳健性，重点关注它们如何支持特定的业务成果；
l 与现实世界的链接，可能实时用于监控和控制；
l 应用先进的大数据分析和人工智能来推动新的商机；
l 能够与他们互动并评估“假设”情景。
今天的重点是物联网中的数字双胞胎——它可以通过提供有关维护和可靠性的信息，洞察产品如何更有效地执行，新产品数据和提高效率来改善企业决策。
五、赋权边缘与物联网
5.1赋权边缘
边缘指的是人们使用或嵌入我们周围世界的端点设备。边缘计算描述了一种计算拓扑，其中信息处理、内容收集和传递更靠近这些端点。它试图保持流量和处理更接近“本地化”，目标是减少流量损耗和延迟。
在短期内，边缘由物联网驱动，需要使处理接近端点而不是集中式的云服务器。然而，云计算和边缘计算不是创建新的体系结构，而是作为互补模型发展，云服务作为集中服务进行管理——不仅在集中式服务器上，而且在本地的分布式服务器和边缘设备本身之中。
金准人工智能专家预计，在未来五年内（2028年），专用AI芯片以及更强大的处理能力、存储和其他先进功能将被添加到更广泛的边缘设备中。嵌入式物联网世界的极端异质性和工业系统等资产的长生命周期将带来重大的管理挑战。从长远来看，随着5G的成熟，不断扩展的边缘计算环境将更加强大的通信回到集中式服务。5G提供更低的延迟、更高的带宽，并且（非常重要的是边缘）每平方公里节点（边缘端点）的数量急剧增加。
目前，该技术的大部分重点是物联网系统需要在嵌入式物联网世界中提供断开连接或分布式功能。这种类型的拓扑结构将解决高WAN成本和不可接受的延迟水平等挑战。此外，它还将实现数字业务和IT解决方案的细节。
5.2物联网
即将在2020年正式商用的5G网络，将催生万物互联的新趋势。移动互联时代，手机成为连接一切的中心，因此智能手机在这十年间迎来了飞跃发展。下一个十年，人将代替手机成为主宰，并于万事万物互联，并因此催生全新的行业及应用的深远发展。
5G网络将推进工业互联深远发展
5G网络的到来，对于工业制造升级工业“质”造的有着至关重要的作用，5G将成为提升生产力的关键底层技术之一。2019年5G产品研发、商用部署会进入冲刺阶段，美国、韩国、日本、中国等全球各地的电信厂商将陆续进行5G商转规划，首款5G智能手机将有机会问世。随着移动网络服务范畴的扩展，将丰富电信网路生态体系，5G提供除了更大频宽和更高速行动连网体验外，也将支持包括高画质影音（4K/8K）、移动增强现实及虚拟现实游戏和沉浸式媒体应用、工业自动化、远距手术机器人(15.97 +0.00%,诊股)、大规模物联网与自动车辆控制等更多元且更深入的应用领域。
此外，由于Mini LED拥有高亮度、高对比的高显示效果，可与有机发光二极管（OLED）显示抗衡，因此现阶段已导入对视觉效果要求较高的电影院显示屏，以及家庭电影院等家用市场。该机构预估，Mini LED在2018年发展成熟后，将于2019至2020年进入高速发展阶段，2022年产值将会达到16.99亿美元。
金准人工智能专家还认为，2018年是物联网各层面逐步落实的一年，如低功耗广域物联网于全球各地陆续商用、边缘运算与人工智能融入物联网架构、各垂直应用领域的智慧升级均开始有显著起步。2019年，随着技术与基础建设的完备，物联网企业得以发挥本身的核心与商业价值，但随之而来的是市场竞争强度增加，考验着企业的物联网商业模式投资成本效益，以及能否实现长期获利目标，2019年将是物联网企业能否站稳商业市场的关键年。
未来远程医疗、自动驾驶、智慧城市、智能家居等细分行业领域都将因为高速低延迟的5G网络而迎来蓬勃的发展，并通过5G网络与万事万物的主宰——人，实现互联。基于5G网络的智慧互联，以及面向终端侧的市场拓展。至此我们可以看到，人工智能或将迎来第二次重大突破。
六、身临其境的体验（沉浸式技术）
会话平台正在改变人们与数字世界互动的方式。虚拟现实（VR）、增强现实（AR）和混合现实（MR）正在改变人们对数字世界的感知方式。感知和交互模型的这种组合转变将带来未来的沉浸式用户体验。混合现实生态系统已经给媒体机构创造了一些机遇，从沉浸式视频到可穿戴技术，新闻和娱乐媒体机构应当开始为新型设备和平台规划策略。
随着时间的推移，我们将从考虑个人设备和分散的用户界面（UI）技术转变为多渠道和多模式体验。多模式体验将人们与数字世界连接起来，包括传统计算设备、可穿戴设备、汽车、环境传感器和消费电器等数百种边缘设备。
多声道体验将在这些多模式设备中动用所有人类感官以及先进的计算机感官（如热量，湿度和雷达）。这种多体验环境将创造一种环境体验，其中我们周围的空间定义了“计算机”，而不是单个设备。实际上，环境就是计算机。
AR、VR和MR用户期望更大程度上从2D界面转移到更身临其境的3D世界，从3D捕捉更丰富、更平滑的图景，从3D获得新的体验。影响面包括商业、店内体验、聊天机器人、虚拟助理、区域规划、监控等。
6.1到2022年，使用3D输入/输出接口采用者达20%
到2022年，20%的早期采用者将使用3D输入/输出接口来取代传统的2d/平面交互。
人工智能和计算机视觉技术的进步将为3D图像扫描、创建和消费者用户案例提供更多的价值。预计计算机视觉功能将越来越多地嵌入智能手机和智能终端。亚马逊最近投资于人体实验室，用于3D人体模型扫描，一些初创企业和公司，如Styku和Bodi.me，正在推动3D人体扫描，以实现对衣服的虚拟试穿和健康状况评估。
空间音频的进步可以为用户提供既能将声音放置在3D环境中，又能检测出声音位置来源的体验。Google VR音频系统创建多个虚拟扬声器来再现声波。空间音频的进步可以为用户提供在三维环境中放置声音以及探测声音的位置源的体验，而DearVR空间连接简化了集成音频之间的互动环境和3D空间渲染。智能手机厂商的强大投资，为3D深度感知成为智能手机的标配功能开辟了道路。
6.2 到2021年，虚拟形象在发达国家达20%
到2021年，20%的虚拟助理、聊天机器人和短信互动在发达国家将获得更丰富的形象，2017年这个比例只有3%。
几十年来，虚拟人类互动实验室(VHIL)一直在探索从面部表情到身体位置等虚拟人的视觉描绘的细微差别，以及它们如何对社会互动产生明确的影响。一是语音技术。例如，亚马逊在2017年推出了它的语音标记功能，允许开发人员通过同步语音和面部动画来进行唇同步。二是面部跟踪技术。脸谱网展示了今年早些时候的社会虚拟实验。
通过机器学习工具从2D照片中推断3D模型。例如，loom.ai通过机器学习将自拍转换为个人3D形象，并以内嵌式自动实现头像的创建过程。它使用公共API和视觉效果(VFX)创建逼真的可视化，然后可以动画化，并用于一系列应用程序。三是人体扫描技术。多伦多的ITSME这样的公司使用全身扫描，并且能够在扫描后的一分钟内创建一个个人的3D形象。
它的第一款产品ITSMIJI，允许个性化形象作为表情符号。这些技术也将在消费环境中发挥作用，用户当前不存在于社会虚拟现实中，将能够支持基本的自动化交互。像Furhat机器人公司这样的动画厂商也将扩大业务，提供品牌体验，利用应用于酒店、商店、交通枢纽和其他公共场所的ARVR技术。
6.3到2022年，增强现实将成为头戴式显示器的主流
到2022年，增强现实将超过虚拟现实成为头戴式显示器的主流，将占头盔式显示销售的55%，2017年这一比例小于5%
头盔显示器将从2016的1,600万台增长到2021年的6,700万台(复合年增长率为33%)。在这个预测期内，ARHMD将增长到这一数量的近一半。由于苹果和谷歌等领先厂商发布了各自的平台ARkit和ARcore，开发者和消费者的关注度有所提高。
AR是一组技术集合，提供一种将物理世界与数字信息结合在一起的体验和用户界面。智能手机实际上是消费者的个性化设备。智能手机上的一般消费者AR体验很难获得吸引力，这是因为形式因素(手持)限制了用户的行为。大众市场的用户不愿意不停地拿起手机到他们周围的环境，以获得更多的信息。
随着时间的推移，这些设备将成为用户的重要装备，多模态(触摸、手势、语音和运动)和免提交互将成为这些设备的主流功能。消费者将开始转变，从智能手机到HMDS，以更透明、更直观的方式与物理和数字世界互动。计算机视觉等技术将使消费者能够直观地搜索和识别其物理环境。
6.4到2021年，25%的大型企业将试点并部署混合现实(MR)解决方案
到2021年，25%的大型企业将试点并部署混合现实(MR)解决方案，而今天只占1%。
根据Gartner预计，到2020年，增强现实和虚拟现实将合并他们的特性和功能。预计，微软的其他技术供应商可能在2018年和2019年推出更便宜的MR硬件。混合现实是市场中的一种沉浸式解决方案，不像AR和VR那么成熟，这项技术是通过一个带有透明镜头的耳机，将3D图形叠加到真实世界的视图上。
MR促进了复杂的用户体验，增强了真实世界的视觉覆盖、音频和触觉反馈。混合现实目前处于早期阶段，以航空航天、空间探索、汽车制造、建筑和设计、医疗保健等领域为中心正在进行试点。该技术使企业能够使用复杂的多通道和多视觉体验来桥接物理真实世界和虚幻世界。
更自然的是，与3D对象和数字世界进行交互，并提供虚拟和真实环境的更灵活的集成，支持在业务和虚拟现实中更广泛的协作场景。可视化和定制新车、新房子、新的互动游戏、新的购物或娱乐体验(博物馆或旅游目的地)等方面将潜伏商机。
6.5到2021年，苹果、微软和谷歌占据沉浸式解决方案60%的营收
到2021年，硬件和平台市场的整合将导致苹果、微软和谷歌占据沉浸式解决方案60%的营收
沉浸式技术包括增强现实技术、虚拟现实技术和混合现实技术。AR与实际环境相关度较高，VR使得用户被放置到充分的虚拟环境中，MR把虚拟对象插入到实际环境中。谷歌和苹果两家公司，都在积极关注身临其境的体验，并将其带给主流用户。最近推出的ARcore，旨在使AR开发人员能够不需要特殊的深度传感器来操作安卓系统。
苹果的关注点是AR，因为苹果已经发布了ARkit(IOS 11的一部分)。iPhoneX也有一个正面的3D深度感测相机，将允许用户查看三维的世界。微软是市场的领导者，它的全息透镜设备正在引领未来。
沉浸式设备和技术的现实市场非常分散，就像苹果、微软和谷歌等科技巨头的新兴科技市场一样，如今占据的市场份额不到15%。所有这三家领先的技术供应商都对沉浸式的现实市场抱有很高的期望。
他们希望在这些市场上获胜，因为这是用户如何与设备以及物理和虚拟世界互动的一个新兴前沿。目前，AR、VR和MR更像是一个单独的市场，每个市场都有特定的参与者。沉浸式现实解决方案的成功不仅取决于硬件/设备的可用性和能力，还取决于内容、开发人员的支持和生态系统。
6.6到2022年，70％的企业将使用沉浸式技术进行消费和使用，25％将部署到生产中
到2022年，70％的企业将尝试使用沉浸式技术进行消费和企业使用，25％将部署到生产中。会话平台的未来，从虚拟个人助理到聊天机器人，将结合扩展的感官渠道，使平台能够根据面部表情检测情绪，并且他们将在交互中变得更加顺畅地对话。
以泛娱乐领域中虚拟现实的发展前景为例，虚拟现实会是未来泛娱乐产业的下一个人机交互入口。不管是从现实世界技术的壁垒，到技术的延展，还是到人口的分布情况，包括人口现在娱乐的业态，我们可以看到未来的510年，不管是传统的广告，还是娱乐，还是人所能接触到的载体，数字娱乐技术是一个必然的发展趋势。
泛娱乐的创意产业集群正在一步步改变着人们的生活，从最早的文学到今天的直播，随着科技的发展，VR技术将会渗透在文娱领域的方方面面。在未来，泛娱乐领域的主力军必将是后千禧一代，迎合这类互联网原住民的消费习惯的核心是了解他们如何“娱乐”。未来的泛娱乐将会是第四维度的沉浸式体验：在更短的时间获取更丰富的内容，以更快的方式连接更广泛的人群，用更少的显性成本摄取更大的商业价值。而VR以自身不可替代的优势（突破时间、空间和自由）将满足和引领后千禧时代互联网原住民突破时间和空间的限制，创造一个多维度并行的未来世界。
七、区块链
区块链是一种分布式账本，它有望通过实现信任，提供透明度和减少业务生态系统间的摩擦，来重塑行业，从而降低成本，缩短交易结算时间并改善现金流。今天，信任被置于银行、证券交易所、政府和许多其他机构作为中央当局，在其数据库中安全地保持“单一版本的事实”。集中信任模型会增加交易的延迟和摩擦成本（佣金、费用和货币的时间价值）。区块链提供了另一种信任模式，无需中央机构来仲裁交易。
目前的区块链技术和概念在任务关键型、规模化的业务运营中尚不成熟，人们对其知之甚少且未经证实。对于支持更复杂场景的复杂元素尤其如此。尽管面临挑战，但破坏的巨大潜力意味着CIO和IT领导者应该开始评估区块链，即使未来几年内他们不会很积极低去采用这些技术。
目前来看，许多区块链计划都没有实现区块链的所有属性，例如高度分布的数据库。这些基于区块链的解决方案被定位为通过自动化业务流程或通过数字化记录来实现运营效率的手段。它们有可能加强已知实体之间的信息共享，并改善跟踪和追踪物理和数字资产的机会。
但是，这些方法错过了真正的区块链颠覆性影响的价值，并可能增加供应商的锁定。那些选择这类做法的组织应了解这些限制，并准备随着时间的推移逐步完成区块链解决方案，以保证可以通过更有效和更有效地使用现有非区块链技术来实现相同的结果。
金准人工智能专家预计，区块链将在2030年之前创造3.1万亿的商业价值。
7.1到2022年，10%的企业将利用区块链技术实现彻底变革
企业如果要充分运用区块链技术，需要对自己现有的业务模式进行解构和变革。因为，区块链技术可以在不需要中间人的情况下发展分散的企业和系统，而今天的大多数系统都是集中的或依赖中间人。其实，运用区块链技术构建集中式系统是可能的，前提是技术经过验证。区块链技术有待进一步成熟，当前企业在技术性能、数据管理、技术集成和可操作性都有较高的需求，这也是渐进发展进化的重要体现。传统企业不擅长利用创新技术进行颠覆，可能不会像初创企业那样热衷于区块链技术。
初创企业没有任何体制束缚或路径锁定，可能会最大限度地利用破坏性技术武装自己的商业能力。目前活跃的区块链企业符合这一特征。开发基于区块链的企业管理，需要跨越公司战略、业务流程、风险管理、员工技能、技术投资和管理操作等多个方面。
7.2到2022年，超过10亿人将数据存储在区块链上
几乎所有区块链项目都涉及将数据存储在区块链分布式分类账上。区块链技术有多个方面，包括加密货币令牌、分布式分类账、协商一致机制和智能契约。虽然并不是所有的项目都涉及每个元素，但它们总是将一些数据存储在分布式分类账上。大多数企业还没有准备好替换它们当前的数据存储(通常是关系数据库)，而是进行扩充。
区块链被认为是可以存储各种数据，包括身份、交易、交互、事件等数据。区块链炒作几乎在所有行业都很普遍。除了政府之外，许多其他行业也在分析调研区块链，其中许多涉及将客户数据存储在分布式分类账上。虽然金融服务可能是传统行业中第一个进行试验的行业，但它们并不是唯一的，而且人们对其他行业领域的兴趣也越来越大。基于区块链中的创业活动非常活跃，风险投资和天使投资者等都将对区块链产生极大的兴趣。初创企业及其客户都希望将数据存储在分布式分类账上。
7.3到2022年，至少将有5个国家(包括至少一个G7国家)将发行一种由法定货币支持的加密货币
加密货币将有助于集中和分散情况下创建、转移数字资产，并且避免相关花费。目前几乎所有的加密货币都是比特币和其他由初创企业推广的替代货币，而不是通过中央银行或其他金融机构发行的货币。加密货币可以作为另一种支付工具，也可以作为另一种存储价值，但目前加密货币的市场增长主要围绕后者，并有较高的投机成分，所以已经不仅仅是一种支付工具。在部分国家，接受比特币作为替代支付机制已被采纳，与法定货币挂钩的加密货币将减少对加密货币的接受难度，并将提高加密货币的合法性。各国央行对加密货币技术的兴趣一直在上升。
7.4到2020年，80%的基于区块链的企业的省钱计划将会不切实际
目前大部分企业试图基于区块链提高企业的效率，实现过程自动化、流程简单化、技术精炼化，以减少不必要的错误。企业考虑用区块链取代陈旧、封闭、支离破碎的系统，特别是难以维护并具有许多手动过程的系统。这样的企业不需要考虑区块链平台，很少关联区块链的关键方面如密码、分布式账本、协商一致机制或智能合同等。虽然区块链技术提供了独特的好处，但它并不是一个目标明确和成熟的平台，无法在可伸缩性、延迟、互操作性和分析等领域处理企业需求。此外，技术组成部分尚未在规模上得到强化。
可以预见，2018年，85%用区块链命名的项目，就是不使用区块链，都会有商业价值产生。金准人工智能专家注意到，人们倾向于将区块链作为流程中许多问题的解决方案。虽然区块链似乎是一种适用的技术，但很可能还有其他更适合并准备就绪的技术。我们必须认真细致地评估其他技术的优点。目前，“青春期”的区块链技术要求任何考虑其使用的人，在作出决定之前，都要评估其对功能性和非功能性需求的适用性。此外，大多数区块链项目需要得到生态系统中其他各方的采纳和支持才能取得成功，应该搞清楚需要支持的所有对象、支持动机(或缺乏支持)，以及这样做的可行性，除非及早处理，否则这些问题可能在以后阶段无法解决。
八、智能空间
智能空间，指的是物理或数字环境、人类和技术支持的系统，在日益开放、连接、协调和智能的生态系统中相互作用。多个元素——包括人员、流程、服务和事物——将汇集在智能空间中，为目标人群和行业场景创建更加身临其境、交互式和自动化的体验。
这一趋势已经融合了一段时间，如智能城市、数字化工作场所、智能家居和联网工厂等。我们相信市场正在进入一个加速提供强大智能空间的时期，技术成为我们日常生活中不可或缺的一部分，无论是作为员工、客户、消费者、社区成员还是公民。
智能空间主要实现扩展的五个关键维度是：开放性、连通性、协调性、智能性和应用范围。
九、数字道德与隐私
数字道德和隐私是个人、组织和政府日益关注的问题。人们越来越关注公共和私营部门的组织如何使用他们的个人信息，而且只有那些没有主动解决这些问题的组织才会不断提出反对意见。
任何有关隐私的讨论都必须建立在更广泛的数字道德主题以及客户、选民和员工的信任基础之上。虽然隐私和安全是建立信任的基础组成部分，但信任实际上不仅仅是这些组件。信任是指在没有证据或调查的情况下接受陈述的真实性。最终，组织在隐私方面的立场必须由其在道德和信任方面的更广泛立场所驱动。从隐私转向道德，使谈话超越“我们是否合规”，转向探讨“我们做的是不是正确的事情”。
政府越来越多地规划或通过公司必须遵守的法规，消费者正在谨慎地保护或删除有关他们自己的信息。公司必须获得并保持与客户的信任才能取得成功，并且他们还必须遵循内部价值观，以确保客户将其视为值得信赖的伙伴。
十、量子计算
量子计算（QC）是一种非经典计算，其操作基于亚原子粒子（例如，电子和离子）的量子态，其将信息表示为量子比特（量子比特）的元素。
例如，虽然经典计算机会以线性方式读取库中的每本书，但量子计算机会同时读取所有书籍。量子计算机理论上可以同时处理数百万次计算。以商业可用，价格合理且以可靠服务形式进行的量子计算将改变一个行业。
量子计算机的并行执行和指数可扩展性意味着它们优于传统方法过于复杂的问题，或者传统算法需要很长时间才能找到解决方案。汽车、金融、保险、制药、军事和研究机构等行业从质量控制的进步中获益最多。
例如，在制药行业，量子计算可用于模拟原子水平的分子相互作用，以加快新的癌症治疗药物的上市进程，或量子计算可加速并更准确地预测蛋白质的相互作用，从而产生新的制药方法。
量子计算真实世界的应用范围，已经从个性化医疗走向图像识别优化等一系列广泛现象。该技术仍处于新兴状态，这意味着现在是企业增加对潜在应用程序的理解并考虑任何安全隐患的好时机。
首席信息官和IT领导者应该通过增加理解以及如何将其应用于实际业务问题来开始规划质量控制。在技术仍处于新兴状态时，就开始投入学习。确定那些量子计算有潜力去解决的现实问题，并考虑可能对安全产生的影响。但与此同时，不要期待它在未来几年会彻底改变某些事物。大多数组织应该在2022年之前了解和监控量子计算的应用，并且可能需要从2023年或2025年开始使用它。