2017 年 6 大科技趨勢預測:人工智慧、雲端平台、區塊鏈是發展關鍵

标签: 未分類 AI AR VR 人工智慧 | 发表时间:2017-01-26 06:14 | 作者:藍凱柔 Carol Lan
出处:https://buzzorange.com/techorange

【為什麼我們要編譯這篇文章】2017 年的科技技術發展,將會由人工智慧、機器學習、區塊鏈作為最大發展動力,進而影響到各式各樣的技術應用層面。從物聯網、雲端平台服務 (IaaS),到 AR/VR 全都是潛在的市場商機。想要一次了解這些趨勢關鍵,看這篇就對了。(責任編輯:鄒昀倢)

回顧 2016 年,我們迎來了許多科技上的突破,從 Google 人工智慧圍棋程式 AlphaGo 擊敗棋王,到任天堂發表的「寶可夢 Go」與韓國自拍 app「SNOW」的臉部濾鏡使用擴增實境(Augmented Reality)技術席捲全球,我們的生活正劇烈且迅速地被各種竄起的新技術和概念大幅改變。

2017 年,這個現象只會更加明顯。無論是人工智慧、機器學習,或是虛擬實境、擴增實境,甚至是我們似乎已經習以為常的雲端服務,都將影響我們的個人生活和產業的商業管理。我們的現況將越來越「未來化」,而 2017 年的這六大科技趨勢值得關注:

1. 企業轉往雲端服務平台是趨勢

有在追蹤 IaaS 公共雲端運算市場的分析師,大多都認同 2016 年間,更多的企業開始考慮使用雲端平台,作為企業的主要基礎服務架構。

雲端服務商提供全球顧客更多儲存數據的選擇,並且優化雲端服務的效率,這個趨勢讓許多顧客願意關閉他們的實體數據中心,轉為全雲端服務,或是把他們最重要的企業服務移到 IaaS 上。

今年的IaaS 雲端市場會因為人工智慧、機器學習與更多新型態雲端技術的出現,而大幅度的成長,根據科技媒體 NetworkWorld 報導,2017 年 IaaS 雲端市場趨勢則大概有十項:

IaaS 市場規模迅速擴大:

Forrester Research 公司估計,整個雲端市場正在以 22% 的複合年均增長率(Compound Annual Growth Rate,CAGR)擴張,且會在 2017 年年底達到一千四百六十億。

大量企業會採用雲端架構服務:

IDC 首席分析師 Frank Gens 相信雲端服務將從試驗階段,轉變成企業大量採用。在 2018 年前, Gens 預測百分之六十的企業 IT 工作量將在辦公室以外的地方完成,而百分之八十五的企業將投入於建造多雲端架構模式(multi-cloud architecture model)。

機器學習與人工智慧是雲端市場發展關鍵:

Amazon、Microsoft 與 Google 的雲端計劃中皆加入了關於這兩項技術的應用與研究,可以說機器學習與人工智慧會是雲端服務提供者優先重視的範疇。

無伺服器運算:

在不需開通實際設備資源的情況下,建立並執行一個應用程式服務。

下個世代的雲端運算工具:「容器」(Container)

對雲端服務提供者而言,「容器(Container)」仍然是一個很模糊的概念。IDC 的 IaaS 分析師 Deepak Mohan 將無伺服器運算與「容器」分類為「下一個時代的運算」,比傳統的虛擬機和伺服器更加前衛。

私人雲將會普及、盛行:

在 2017 年,私人雲市場將大幅抽離傳統私人雲套裝,轉向更便宜好用的方式,其會整合「平台即服務」(Platform as a Service,PaaS)的能力、雲端管理以及容器支援。

多工使用的混合雲(Hybrid Cloud)需求大增:

儘管公司組織為他們的私人雲建立了先進的設施,他們仍想讓原先在該設備上處理的工作,最終能進入公共雲中,因此建立了所謂的混合雲。

企業會需要專屬管家幫忙管理雲端平台:

將會有一定數量的公司服務用於協助顧客管理自己的雲端平台。這些工具與市場採用度在 2017 年只會越來越大。擁有雲端平台的人要嘛得學習自己管理雲端,或找到協助自己有效使用雲端工具的代管人員。

數據中心的需求量大增:

各大公司在世界各處都建立了數據中心,以跟上需求和顧客要求,他們也在特定地區增加數據中心的規模和數量,以因應當地的數據管理法規。我們可以預測在 2017 年間,將有更多新的區域、可用地區與數據中心在各地增加。

美國以外的雲端市場才是主戰場:

在美國,這個市場已經趨近飽和,新參與者想獲得高市佔率將會有點困難。不過 IDC 分析師 Mohan 表示,「在美國之外的市場仍非常零碎。」如阿里巴巴和騰訊等中國公司有機會在當地市場取得很高的市占率,而 2017 年的發展會證實這些潛在的國際性潛能會不會強化美國的市場。

2. 物聯網(the Internet of Things)要來真的了

2017 年可能是物聯網從醞釀到爆發的一年。

「聯網裝置」,也就是指過去不曾與網際網路連線、但現在已與之接軌的裝置,並不是一個新概念,不過這個技術的用途,如智慧汽車、智慧房屋以及急劇簡化的工業管理模式,正以令人驚豔的方式改變我們生活的現狀,讓人體認到「未來世界」的來臨。

物聯網最大的隱憂是資料安全,而且從這個概念率先被提出起,資安就是必定面對的問題。儘管不少人試著訂定準則,目前業界少有針對物聯網的共有標準,業者也很少把用於個人電腦、智慧型手機等傳統裝置的資安標準應用在聯網裝置上。

根據分析師 Zeus Kerravala 所言,物聯網安全需要加強網路取用管制(Network Access Controls,NAC),包含即時應用程式管制與監控、如 PPSK 等支援物聯網的安全認證方法、詳盡的裝置政策執行,以及集中化的回報與監控工具。

無論如何,物聯網都會大幅影響 2017 年的電腦計算產業,它可能是一系列新科技產品服務的基石,也可能成為更具破壞性的網路攻擊舞台。

3. 擴增實境和虛擬實境繼續延燒

iPad 在 2010 年發佈時,別說加上商業用途了,幾乎沒有人對它產生多大的興趣,反而被譏是雞肋產品。現在,人手一台 iPad 和各種平板電腦,它們幾乎攻佔了全世界。

同樣的事情將發生在虛擬實境(VR)跟擴增實境(AR)上,而平板與智慧型手機將被作為它們發揚光大的平台。根據 IDC 的分析,2017 年年底前,將有百分之二十五的企業 IT 組織開始測試智慧型手機上的 AR 商用應用程式,而零售業對於AR/VR 相關的軟硬體、程式開發預算將會提升145%,總投資金額超過十億美金。

IDC 的裝置與 AR/VR 團隊的計劃副總監 Tom Mainelli 在最近一場網絡研討會(Webinar)中表示,AR 的目標落在頭戴式 AR 裝備,像是 Microsoft HoloLens,不過許多公司將會針對消費者與企業手上已有的裝置,開發 AR 應用程式與後端程序。

去年暑假上線的寶可夢 Go(Pokémon Go)讓我們得以淺嚐 AR 的用途和特別之處,例如美國最大的藥品、食品零售連鎖企業 Walgreens 、我們所熟悉的玩具反斗城、戶外運動服裝與用品品牌 North Face 、美國家具商 Ashley Furniture 都開始採用此技術為顧客提出更優質的服務。

「我相信 AR 對各產業的影響,會跟幾年前個人電腦的衝擊相差無幾。」Mainelli 說道,「只要開發者意識到這種科技的潛能,企業的樣貌將從裡到外完全被改變……最後,我們將迎來一個新時代,在那裡,AR 會是我們與裝置、數位內容、實際物品與數據互動的主要媒介。」

4.2020年前,60%數位企業的資安面臨重大風險,而人工智慧可能是解方

先看看高德納諮詢公司(Gartner)最近的資安狀況評估:

2020 年前,百分之六十的數位企業將面臨嚴重的服務崩潰,起因為 IT 安全團隊沒有管理數位風險的能力;同時,百分之六十的企業資訊安全預算將被分配給快速監測與回應策略,而在 2016 年間這個數字只有百分之三十。另外,在 2018 年前,百分之二十五的企業數據流量將直接從行動裝置傳輸到雲端,跳過企業自身的安全監控;2018 年間,超過一半的物聯網裝置製造者也會因不足的權限認證制度,導致他們無法即時處理威脅。

這些問題的解決方式,很可能就是所謂的「三 A 保護」──自動化(Automation)、分析(Analytics)與人工智慧(Artificial Intelligence)。

在自動化的機制之下,安全平台將根據最新監測到的威脅,在沒有人為干預的情況下設計並執行管制。這將大幅縮短從損害到解除威脅的時間,進而減少攻擊者能造成破壞的管道。

安全分析引擎可以消化從裝置傳來的數據,以尋找代表威脅的反常現象。透過設立一個代表「正常」的基準線,這些引擎挑出稍有不同的使用行為,並評估它們是否為有害的活動。

最後,採用人工智慧和機器學習(Machine Learning)能夠提升這項技術的監測能力,除了在網路流量監測反常活動外,也能針對獨立機器、使用者以及特定機器的使用族群的行為進行分析。

隨著這些工具在 2017 年開發得更精確、更值得信賴,它們將能在前期就發現攻擊行為,並在攻擊行為造成資安漏洞前阻止破壞產生。

5.機器學習(Machine Learning)保證預測未來的能力

從以往的經驗看來,想要使用機器學習和認知運算(Cognitive Computing)技術的組織都會面對一個挑戰:需要雇用具有經驗、投入研究如何將數據放入人工智慧演算法的專家級的數據科學家。

近幾年,多虧公共雲端運算平台的發展,這點被解決了,許多廠商皆發表了雲端機器學習平台。長期追蹤機器學習市場的分析師 Sam Charrington 認為,這份技術已被大幅平民化(democratized),供日常開發者在他們的應用程式中使用。

基本上,機器學習是指使用數據來預測未來行為,最常被用於欺詐保護(訓練電腦來檢測反常行為)與訓練應用程式預測未來的利潤和客戶流失。IBM 便已訓練他們的 Watson 平台創造精明的聊天機器人(Chatbot)負責客戶互動,以及協助醫護工作人員提供更好的照護服務。

與區塊鏈一樣,機器學習也仍在應用前期,勤業眾信顧問公司(Deloitte)的報告指出,現今只有百分之八的企業正在使用機器學習技術。消費者對亞馬遜 Echo 和 Apple Siri 等平台與工具的採用度已在這個市場種下發展的種子,但由於市場教育的不足,再加上現有企業平台鮮少與這些系統整合,企業用途的發展一直停滯不前。不過,Krishna Roy 也指出,總有一天這項技術會成為「企業分析不可或缺的一部份」。

6. 區塊鏈的地位應被企業提升到核心發展重點

區塊鏈將對各種金融與商業交易帶來革命式的轉變。業界對這點的熱切程度從未消退過。在新的一年中,一些企業即將把這個區塊鏈熱潮變成實際的技術測試,以探索它減少交易成本、串流夥伴互動與加速企業程序的能力。

原則上來說,區塊鏈紀錄交易的方式將這些互動串成一條具時間鏈,這些紀錄皆永遠不能刪除,只能循序更新,形成一條越來越長久的交易歷史足跡。區塊鏈像是一本公共的分類帳目,透過可認證的交易紀錄以及取代對中介者的需求,它在數位世界中建立起使用者之間、使用者與企業之間,以及企業之間的信任。

在金融產業之外,產業觀察者認為區塊鏈將在核心企業功能中扮演重要的角色,從供應鏈與製造業到法律與健康醫學產業都一樣。當管理者需進行審計跟蹤(Audit Trail),以追蹤完成品的製造源頭或記錄房地產擁有權,區塊鏈網絡可以用來建立具認證性、防竄改性、加密過的紀錄,且不受制於一個中央管理權力。

不過,區塊鏈科技距離發展成熟還有一段距離。

早期採用者已執行過上百個試點項目(Pilot Project),但在區塊鏈成為主流前,還有許多問題必需正視:技術挑戰、沒有執行標準與管理模型、技術缺乏以及擴張性隱憂。

若企業對於區塊鏈應用有興趣,高德納諮詢公司(Gartner)建議從針對特定問題的小型試驗開始。企業可以開始評估,分佈式網路(Distributed Network)將如何改善原先被交易效率失能限制的商業程序,以及科技供應者能如何協助區塊鏈應用。

延伸閱讀

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資料來源:
  Network World 5 enterprise technologies that will shake things up in 2017
  Network World 10 must-watch IaaS cloud trends for 2017、
圖片來源:  cata.strophic., CC licensed,本文開放合作夥伴轉載。

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