尽管科幻小（xiǎo）说可能（néng）将人工智能（néng）机（jī）器人描绘成坏人，但一些（xiē）科技巨头现在也（yě）将（jiāng）其用于安全。部（bù）分公司（sī）使（shǐ）用（yòng）Knightscope K5机器人巡逻停（tíng）车场和大型（xíng）户外区域来预测和预防犯罪。机器人可以读（dú）取车牌，报告可疑（yí）活动并收集数据以向其（qí）所有者报告。

这些人工智（zhì）能驱动的机器人只（zhī）是“自主事物”的一个例子（zǐ），它（tā）是2019年Gartner 7大战略技术之一（yī），有可能在未来五（wǔ）年内带来重大中断并（bìng）带来机遇。

趋势1：自主事物（wù）

无论（lùn）是汽车，机器人还是（shì）农（nóng）业，自主事物都使用AI来执（zhí）行传统上由人类完成的任务。 智能的复杂程（chéng）度各不相（xiàng）同，但所（suǒ）有自主（zhǔ）事物都使用人（rén）工智能与他们的环（huán）境进行（háng）更自然的交（jiāo）互。

自主（zhǔ）事物有五（wǔ）种类（lèi）型：

1.机器人

2.车辆（liàng）

3.无人机

4.家电

5.虚拟助理

这（zhè）五种类型占据（jù）四种环境：海洋，陆地，空中和数字。 它们都具有（yǒu）不同程度的（de）能力，协调和（hé）智能。例如，它们可以跨（kuà）越在空中操作的无人机，人工辅（fǔ）助在（zài）田地中（zhōng）完全自主地操作的农业机器人（rén）。 这（zhè）描绘了潜在（zài）应用的广泛图景，几乎（hū）每个（gè）应用程序，服务和（hé）物联网（wǎng）对象都将采用某（mǒu）种形式（shì）的（de）AI来自动（dòng）化或增强（qiáng）流（liú）程或人为操作。 诸（zhū）如无人机群（qún）之类的协（xié）作自主事（shì）物（wù）将越来越多地推动（dòng）人工智能系统（tǒng）的未来发展。

趋（qū）势（shì）2：增（zēng）强（qiáng）式分析(大（dà）数据)

数（shù）据（jù）科（kē）学家现在拥有越来越（yuè）多的数据来准备，分（fèn）析和（hé）分组（zǔ） - 并从（cóng）中得出（chū）结论。鉴于数（shù）据量（liàng），探（tàn）索（suǒ）所有可能性变（biàn）得不可能。这意味着（zhe）企业可能会（huì）错过数据科学家无法探（tàn）索的假设的关键见解（jiě）。

增强分析代（dài）表了数据和分析能力的第三大浪潮，因为数（shù）据科学家使用自动算法来探索更多假设。数据科学和（hé）机器（qì）学习平台已经改变了企业（yè）如何产生分析洞（dòng）察力。

“到2020年（nián），超过40%的数据科学任务将实（shí）现自动化”。

增强分析（xī）可识别隐藏（cáng）的模式，同时消（xiāo）除（chú）个人偏见。虽然（rán）企业存在无（wú）意中将偏差（chà）插入算法的风险（xiǎn），但增强分析和自动（dòng）化（huà）洞（dòng）察（chá）最终将（jiāng）嵌入到企业应（yīng）用程序中。

到2020年，公民数据科学家的（de）数量将比专业数据科学家（jiā）快5倍。公民数据科（kē）学（xué）家使用人工智能驱动的增强分析工（gōng）具（jù），自动化数据科学（xué）功能，自（zì）动识（shí）别数据（jù）集，开发（fā）假设和识别数据模式。企业将把公民数（shù）据科学家视（shì）为实现（xiàn）和（hé）扩展（zhǎn）数据（jù）科学能力的一种方式。 Gartner预测，到（dào）2020年（nián），超（chāo）过40%的数据科学任务将实（shí）现自（zì）动化，从而（ér）提高公民数据（jù）科学（xué）家的生产（chǎn）力和广泛使用。在公民数据科学家和增强分析（xī）之间，数据洞察将在整个企（qǐ）业中（zhōng）得到更广泛的（de）应用，包括分析师，决策（cè）者（zhě）和运营工作者。

趋势（shì）3：人（rén）工（gōng）智能驱动的开发

AI驱动的开发（fā）着眼于（yú）将（jiāng）AI嵌（qiàn）入到（dào）应用程（chéng）序中（zhōng）并（bìng）使用AI为开发过程创建（jiàn）AI驱动的工具的工具，技术和最佳实践（jiàn）。这一（yī）趋（qū）势正在沿着三个方面发展：

用于（yú）构建基于AI的解决方案的（de）工具正在（zài）从针对数据科学家(AI基础设施，AI框（kuàng）架和AI平台)的工具扩展到针对专业开发人员（yuán）社区(AI平台，AI服务)的工具。借助这些工具（jù），专业（yè）开发人员（yuán）可以将AI驱动的功能和模型注入应用程序（xù），而无需专业数据科学（xué）家（jiā）的参与。

用于构建基于AI的解决方案的（de）工（gōng）具正在被（bèi）赋予AI驱动（dòng）的（de）功能，这些功能可以帮助专业开（kāi）发人员并自动执（zhí）行与AI增强型解（jiě）决方案开发相关的任务。增强分析，自动化（huà）测试（shì），自动代码生成和自动（dòng）化（huà）解决方案（àn）开发将加速开（kāi）发过程，并使更广泛（fàn）的（de）用（yòng）户（hù）能够开（kāi）发应用程序。

支持AI的工（gōng）具正在从协助（zhù）和自动（dòng）化与（yǔ）应用程序开（kāi）发(AD)相（xiàng）关的（de）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（bān）开（kāi）发（fā）到业（yè）务解决方（fāng）案（àn）设计（jì）)的（de）更高（gāo）活动。

趋（qū）势4：赋权边缘

边缘计（jì）算是一（yī）种拓扑，其中（zhōng）信息处理（lǐ）和内（nèi）容收集（jí）和传递更靠近信息源，并且将流量保持在本地将（jiāng）减少（shǎo）延迟。目前，该技术的大部分重点是物联网系统需要（yào）在（zài）嵌入式物联网世界中提（tí）供（gòng）断开连接或分（fèn）布式功（gōng）能。这种类（lèi）型的拓扑（pū）结构将解决高WAN成本和不可接受的（de）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。

“技术和思维将（jiāng）转变为经验（yàn）将人们与数百个边缘设备联系起来的地步”。

到2028年，Gartner预计（jì）在边缘设（shè）备中嵌入传（chuán）感器，存储，计算和高级AI功能将不断增加（jiā）。一（yī）般而言，智（zhì）能将（jiāng）走向各种（zhǒng）终（zhōng）端设备的边缘，从工业设备到屏（píng）幕再到智能（néng）手机再到汽车（chē）发电机。

趋（qū）势（shì）5：沉浸式技术

到（dào）2028年，改变用户与世界互动方（fāng）式的会（huì）话平台（tái），以及改变用户（hù）感知世界的方式（shì）的（de）增强现（xiàn）实(AR)，混合现实(MR)和虚拟现（xiàn）实(VR)等技术将带来新的身临其境的体（tǐ）验。 AR，MR和VR显示（shì）出提高（gāo）生产（chǎn）力的潜力，下一代（dài）VR能够感知形（xíng）状（zhuàng）并跟踪用户的（de）位（wèi）置和MR，使人们能够查看和与他们的世界互动。

到2022年（nián），70%的企业将尝试使用沉浸（jìn）式技术进行消费和企（qǐ）业使用，25%将部署（shǔ）到生产中。会话平台的未来，从虚拟个人（rén）助（zhù）理到聊天机器人，将结合（hé）扩展的感（gǎn）官渠道，使平台能够根据面部（bù）表情（qíng）检测情绪，并且他们将（jiāng）在交互中变得更加对（duì）话（huà）。

最终，技术和思维（wéi）将转移（yí）到这样的程度，即人们将数（shù）百种（zhǒng）边缘（yuán）设备(从计算机到汽车（chē）)连接起来。

趋势6：智能空（kōng）间

智能空间是物理或数字（zì）环境，人类和技（jì）术支持的系统在日益开放（fàng），连接，协调和智能的生态（tài）系（xì）统中（zhōng）相互作用。随着技术（shù）成为日常生（shēng）活中更（gèng）加集成的一部分，智能空间将进入加速交付的时期。此外，随着（zhe）个人（rén）解决（jué）方案成为智能空间，其他趋势，如AI驱动技术（shù），边缘计算，区块链和数字（zì）双胞胎（tāi）正在朝着这（zhè）一趋势发展。

智能空间仅在五个（gè）关键方面（miàn）发展：开放性，连通性，协（xié）调性，智能性和范（fàn）围（wéi）。从本（běn）质上（shàng）讲，智能空间正在发展，因为单（dān）个（gè）技术（shù）从孤岛中产生，共同协作以创（chuàng）建协（xié）作和（hé）交互（hù）环境。智能空间最广泛的（de）例子（zǐ）是（shì）智（zhì）能城市，其（qí）中（zhōng）结合（hé）商（shāng）业，住宅和工业社区的（de）区域正在使用智能城市生态系统框架（jià）进行设（shè）计（jì），所有部门（mén）都与社会和社区协（xié）作相关联。

趋势7：量（liàng）子计算（suàn）

量子计（jì）算是一种非经典计算，它（tā）基于亚原（yuán）子（zǐ）粒子的量子态，它将信息表示为（wéi）表示为量子位或“量子位”的元素。

量子（zǐ）计算机是指数级（jí）可扩（kuò）展且高度并行的计算模型。想象传统计（jì）算机和（hé）量（liàng）子计算机之间差异的一种方法是想象一（yī）个巨大的图书馆。

虽然（rán）经典计（jì）算机会以（yǐ）线性方式（shì）读取库中的每本书（shū），但量子计算机会同（tóng）时读取所有书籍。量子（zǐ）计算机理论上可以同时处（chù）理数百万次计算。 以商（shāng）业可用，价格合理且可靠（kào）的服务形式进（jìn）行的量（liàng）子计（jì）算将改变一些行业。

市场将从专（zhuān）注（zhù）于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（de）预（yù）定义模型独（dú）立运营的开发人（rén）员（yuán）。这（zhè）使更多的开发人员能够（gòu）利（lì）用这（zhè）些服务（wù），并提高效率。这些趋势（shì）也导致虚拟软件开发人员和非专业“公民应用程序开发人员”的主流（liú）使用。