Gartner：2017年中国新兴技术成熟度曲线-36大数据

每年Gartner发布的技术成熟度曲线（The Hype Cycle）都备受市场关注，也成为企业做出重大投资决策的风向标。技术成熟度曲线又称技术循环曲线，光环曲线，炒作周期，指的是企业用来评估新科技的可见度，利用时间轴与市面上的可见度（媒体曝光度）决定要不要采用新科技的一种工具。
报告的主要作者盛陵海透露，今年的中国报告加入了机器学习、区块链、低功耗广域技术、窄带物联网等内容。

Gartner根据分析预测来推论各种新科技的成熟演变速度及要达到成熟所需的时间，曲线分成5个阶段：技术诞生的触发期 （Technology Trigger）：媒体的过度曝光等因素导致技术在没有成熟前就被大肆渲染，例如。com公司在1998~2000年之间的非理性疯狂飙升期；期望膨胀的峰值期（Peak of Inflated Expectations）：受到高度关注的技术被推到了发展的顶峰期，大量的投资在这一阶段进入；泡沫破裂的幻灭期 （Trough of Disillusionment）：由于技术发展等方面首先导致产品无法迅速普及，受关注程度下降；稳步爬升的复苏期 （Slope of Enlightenment）：随着技术方面的提升和应用场景的成熟，再次引起公众的兴趣，并且开始真正走向普及；实质生产的成熟期 （Plateau of Productivity）：新科技产生的利益与潜力被市场实际接受，进入商业化的成熟阶段。

无处不在的人工智能

2017年，Gartner推出三方面趋势：无处不在的人工智能（AI）；透明化身临其境的体验；数字化平台。在这三大趋势下，Gartner指出，四个技术领域值得决策者优先关注：商业生态扩展类技术，例如区块链；融合类技术，例如脑机接口；商业自动化技术，例如承载货物与服务的商业无人机；安全类技术，例如软件定义安全将带来更加安全的数字化世界。

Gartner研究副总裁盛陵海表示：“Gartner发布的任何一个曲线周期出来都会受到高度关注，企业也会根据这些技术的成熟度以及处于什么位置，来决定是否要投资这些新技术。”

具体而言，企业大致分为A、B、C三类，A类公司比如英特尔这样的大企业，在任何一种新技术刚刚出现苗头时（科技诞生的触发期）就会介入，从而还将影响整个技术曲线的走势。B类公司是快速跟随者。比如华为、联想等，他们会先采取观望的态度，在炒作峰值期立即跟进投资。C类公司是那些普通的公司，他们因为不愿承担过大的风险，所以会选择在技术成熟普及之后在投资。

相比较全球的曲线报告而言，中国市场有其特别之处，今年的报告也相比往年有些改变。报告的主要作者盛陵海透露，今年加入了Machine Learning（机器学习），Block Chain（区块链）；LPWA（低功耗广域技术）等，同时把和物联网相关的产业都整合到了IOT的分类中。

盛陵海表示：“窄带物联网（NB-IOT）方面，由于政府和运营商的推动，中国会走在世界的前列，从而加速物联网技术的普及。” 据Gartner预测，到2020年全球物联网设备数量将达到260亿个，物联网市场规模达1.9万亿美元。全球物联网迎来快速的发展，物联网已成为运营商着力抢占的市场。

中国电信在窄带物联网方面表现积极。今年6月推出首个“NB-loT资费套餐”，首次提出按照“连接次数”计费的模式，套餐规定一定的连接数；超出套餐外的连接次数部分，另行收取一定的高频使用功能费。

Gartner公布的2017全球新兴技术成熟度曲线

Gartner中国新兴技术成熟度曲线

从两张图可以看到，无论在中国还是全球，5G技术都尚处于科技诞生触发期，需要5-10年的发展才能进入成熟期。根据Gartner全球的报告，该机构预计，到2020年，3%的基于网络的移动通信服务提供商（CSP）将推出5G商业化网络。从2018到2022年，国际上将主要利用5G来支持物联网通信、高清视频和固定无线接入。

值得关注的是，华为已经在技术触发期就进入了5G领域的布局，成为该技术的领导者和推动者。华为已经与全球30多家领先运营商开展创新合作，同时也联合垂直行业伙伴，在技术研发验证、网络架构、产业合作等方面积极试验。

无人驾驶普及至少还要10年

同样处于技术触发期的还有自动驾驶技术。中国和全球的报告中都提到了自动驾驶技术和机器学习。Gartner指出，2017年汽车制造商和技术公司开发的自动驾驶汽车得到了主流媒体的吹捧，导致对这项技术不切实际的和过高的期望。AI是一个关键的技术，使基于机器学习和算法的自动驾驶得以加速发展。自动驾驶目前的主要挑战是成本，当然人们也在可靠性、道德、法律层面展开研讨。

Gartner认为，无人驾驶技术距离成熟和普及还需要至少10年时间，在全球和中国都是如此。但在全球的报告中，无人驾驶已经进入到期望膨胀期，而在中国则处于技术的促动期。盛陵海表示：“在国内法规和制度都还尚处落后的情况下，会阻碍无人驾驶技术的发展。”

而在机器学习方面，中国和全球都处于期望膨胀的高峰期。Gartner提出，机器学习会在自动化领域、药物研究、客户关系管理、供应链优化、预见性维护、操作效能、反欺诈、自动驾驶、资源优化等领域展现大量的商业和社会场景。盛陵海表示，这次报告中的大多数新兴技术，中国和全球的差距大概是一个周期。“但是一个周期的差距也就是1-2年，最多不超过5年，中国在技术方面的追赶非常快。”盛陵海说。

在全球的报告中，特别提到了增强现实AR技术和虚拟现实VR技术，并且VR技术已经处于稳步爬升的复苏期，也就是经历了技术的幻灭期后，人们又重新燃起对技术的期望，将逐步步入成熟期。

Gartner指出，2017年虽然VR能够展示令人惊讶的内容，但定制的价格和成本依旧高昂。在头盔显示技术的最新进展可能有助于缓解这些障碍，开发商应更注重质量体验。云图形处理、移动视频游戏等技术以及宽带接入的普及，将使应用程序开发人员更容易将虚拟现实集成到他们的产品中。而AR技术则位于泡沫破裂的幻灭期。这也是Gartner整理的所有的新兴技术中最早进入成熟期的。但这两项技术都没有在中国的报告中体现。对此，盛陵海表示：“VR和AR技术，中国都是跟随者，看全球的发展趋势即可。”

同样在全球进入期望膨胀期的还有虚拟助理技术，在美国科技巨头谷歌、亚马逊、苹果、微软、Facebook等推动下，虚拟助理技术已经成为人工智能最先能够接近为普通人所用的应用。不过，盛陵海表示：“在虚拟助理的应用方面，中国和全球的差距还很大，这与中文的特殊性以及中国消费者的使用习惯有关。”

Gartner指出，成千上万的供应商都在探索深度学习领域的应用，如计算机视觉、会话系统和生物信息学领域的应用。研究人员正在不断地发布惊人的新的关于这一主题的论文。硬件制造商正在加紧交付新的、深层的神经网络训练的高性能算法（深度神经网络算法，DNNs）。未来在科学数据平台上，深度学习的功能将变得更容易获得，估计到2018年，80%的数据科学家的标配是深度学习。

根据技术的重要性程度，Gartner还列出一张表格。其中变革性的技术包括物联网、云计算、大数据、深度学习、区块链和自动驾驶；重要的技术包括5G、LPWA、新型的数字电商平台和数字金融、SaaS和PaaS等。

盛陵海表示：“在云计算技术上，PaaS，SaaS和IaaS目前国内尚处于技术发展阶段，在技术采用和服务成熟度等方面距离国际先进水平还有距离，国内厂商比如等正在努力赶上。”

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