基于對未來戰(zhàn)略技術(shù)高瞻遠矚的預測，選擇對未來可能具有巨大社會經(jīng)濟影響的新興技術(shù)和戰(zhàn)略領域進行前瞻布局，以合理的資源配置方式進行有方向、有針對性的技術(shù)創(chuàng)新與發(fā)展，才能夠有力推動我國經(jīng)濟增長，搶占產(chǎn)業(yè)制高點，在全球競爭格局中以領先戰(zhàn)略技術(shù)水平贏得競爭優(yōu)勢。

隨著“知識爆炸”時代的來臨，新興技術(shù)層出不窮，產(chǎn)業(yè)發(fā)展日新月異。戰(zhàn)略技術(shù)的發(fā)展趨勢及其產(chǎn)業(yè)化對國民經(jīng)濟總體水平具有決定性的影響，為了取得更加有利的國際地位和技術(shù)優(yōu)勢，各國在國際競爭中紛紛圍繞掌握戰(zhàn)略技術(shù)、發(fā)展高科技產(chǎn)業(yè)展開角逐。在此背景下，加強戰(zhàn)略技術(shù)預見，系統(tǒng)性探索未來技術(shù)發(fā)展趨勢顯得尤為重要。基于對未來戰(zhàn)略技術(shù)高瞻遠矚的預測，選擇對未來可能具有巨大社會經(jīng)濟影響的新興技術(shù)和戰(zhàn)略領域進行前瞻布局，以合理的資源配置方式進行有方向、有針對性的技術(shù)創(chuàng)新與發(fā)展，才能夠有力推動我國經(jīng)濟增長，搶占產(chǎn)業(yè)制高點，在全球競爭格局中以領先戰(zhàn)略技術(shù)水平贏得競爭優(yōu)勢。

作為全球領先的信息技術(shù)研究和顧問公司，自2007年起，高德納公司每年都會公布各企業(yè)機構(gòu)需要了解和關注的首要戰(zhàn)略技術(shù)發(fā)展趨勢。自1995年起高德納公司開始采用技術(shù)成熟度曲線，該曲線描述了一項技術(shù)從萌芽到可進行商業(yè)化的過程，是評估技術(shù)發(fā)展周期的一種預測模型。本文認為十大戰(zhàn)略技術(shù)與技術(shù)成熟度曲線之間存在必然聯(lián)系，對兩者的比較能讓企業(yè)及早把握技術(shù)發(fā)展趨勢，及早進行戰(zhàn)略準備。因此，在第一部分，基于二手的文本數(shù)據(jù)，本文匯總了2010—2020年高德納十大戰(zhàn)略技術(shù)報告，提取戰(zhàn)略技術(shù)的要點，觀察其趨勢變化背后所體現(xiàn)的規(guī)律；在第二部分，本文選取技術(shù)成熟度曲線上的一些技術(shù)，論述近十年這些技術(shù)在技術(shù)成熟度曲線上的變化；在第三部分將戰(zhàn)略技術(shù)發(fā)展總體趨勢與技術(shù)成熟度曲線結(jié)合，對一些重點技術(shù)在二者中的對應關系進行解讀；最后，在第四部分提出未來可能的研究方向和對我國企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略技術(shù)的建議。

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十大戰(zhàn)略技術(shù)發(fā)展變化

高德納公司在戰(zhàn)略技術(shù)發(fā)展趨勢中所提及的技術(shù)被認為是具有巨大顛覆性潛力、即將脫離初期階段且影響范圍和用途正不斷擴大的戰(zhàn)略技術(shù)；這些技術(shù)在未來五年內(nèi)迅速增長、高度波動、預計達到臨界點，并能有較為廣泛的商業(yè)應用。高德納公司認為企業(yè)，特別是大企業(yè)如果在未來三到五年不關注這些技術(shù)，那么企業(yè)的發(fā)展可能會受阻。

1.1 2010—2020年十大戰(zhàn)略技術(shù)中的戰(zhàn)略技術(shù)變化

附錄表格1匯總了高德納2010—2020年每年十大戰(zhàn)略技術(shù)。從附錄1可以看出，2010—2020年，一些與云計算（Cloud Computing）、智能等相關的技術(shù)頻頻出現(xiàn)，也有一些技術(shù)，如物聯(lián)網(wǎng)（Internet of Things，IoT）、大數(shù)據(jù)（Big Data）和閃存（Flash Memory）等，在前幾年興起后逐漸被普遍接受，不再作為新興焦點的戰(zhàn)略技術(shù)。一些2010年的戰(zhàn)略技術(shù)在2020年依然屬于需要關注的戰(zhàn)略技術(shù)，但側(cè)重點發(fā)生了改變。例如，戰(zhàn)略技術(shù)中，云計算拓展到分布式云計算（Distributed Cloud），安全—活動監(jiān)控（Security—Activity Monitoring）發(fā)展到透明度與可追溯性（Transparency and Traceability）和人工智能安全（Artificial Intelligence Security），以及移動應用（Mobile Applications）延展到人類增強（Human Augmentation）。

在高德納公司每年發(fā)布的十大戰(zhàn)略技術(shù)報告中，自2014年起，與智能相關的戰(zhàn)略技術(shù)逐漸成為熱點。2014年與2015年提及的智能機器（Smart Machines），將環(huán)境感知技術(shù)與深度信息分析結(jié)合，設計了能讓系統(tǒng)認識環(huán)境、自我學習以及自主行動的高級算法。2016年的自主代理與物體（Autonomous Agents and Things）討論了如何利用萬物聯(lián)網(wǎng)信息和先進機器學習算法帶來智能軟件的解決方案。2017年與2018年的智能物件技術(shù)（Intelligent Things），利用人工智能和機器學習（Machine Learning）來實現(xiàn)高級行為。2019年和2020年的自主物件（Autonomous Things），倡導利用人工智能技術(shù)實現(xiàn)傳統(tǒng)只能由人類執(zhí)行的任務，從而更自然地與周邊環(huán)境及人員進行互動。

在2010—2020年發(fā)布的十大戰(zhàn)略技術(shù)中，除2016年與2017年外，其余年份均直接有所提及文字帶有“云”的戰(zhàn)略技術(shù)。繼2010年、2011年、2012年連續(xù)三年提及“云計算”后，2013年起高德納公司對和“云”相關技術(shù)的關注開始聚焦于個人云（Personal Cloud），個人用途的云計算重要性越發(fā)凸顯。2014年十大戰(zhàn)略技術(shù)中與“云”有關的技術(shù)占據(jù)三個席位，分別是混合云和IT成為服務經(jīng)紀人（Hybrid Cloud and IT as Service Broker）技術(shù)、云/客戶端架構(gòu)（Cloud/Client Architecture）技術(shù)、個人云時代技術(shù)，強調(diào)了設備向服務的轉(zhuǎn)移以及云服務整合。

值得一提的是，自2014年起，戰(zhàn)略技術(shù)名單就不再提及內(nèi)存技術(shù)，一方面內(nèi)存技術(shù)已成為諸多技術(shù)的基礎，不屬于新興戰(zhàn)略技術(shù)；另外也有部分原因是與云計算相關的技術(shù)在2014年榜單呈現(xiàn)“井噴式”增長，戰(zhàn)略技術(shù)的關注焦點由采用客戶端的內(nèi)存計算轉(zhuǎn)向了在具有共享性的云端儲存進行的運算。2015年的云/客戶端計算則將重點放在內(nèi)容與應用程序狀態(tài)在多重設備間同步，為應用程序向多重設備方向發(fā)展奠定了基礎。2016年與2017年雖未提及帶有“云”字眼的戰(zhàn)略技術(shù)，但其中對物聯(lián)網(wǎng)、會話系統(tǒng)等技術(shù)的解讀均出現(xiàn)了云服務等字眼，云技術(shù)已經(jīng)成為一些戰(zhàn)略技術(shù)發(fā)展的核心與基礎。自2018年起，從云到邊緣的技術(shù)發(fā)展開始成為主流，這是由于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的出現(xiàn)使得信息數(shù)據(jù)呈現(xiàn)爆炸式增長，集中式的云計算模型已經(jīng)無法滿足萬物互聯(lián)背景下的海量數(shù)據(jù)的高效傳輸以及處理需求。在2019年和2020年的十大戰(zhàn)略技術(shù)名單中，邊緣計算（Edge Computing）技術(shù)均位列其中。憑借對海量數(shù)據(jù)進行實時處理的邊緣計算平臺，邊緣計算技術(shù)正在成為未來戰(zhàn)略技術(shù)的一大熱點。

物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在2012—2016年連續(xù)被十大戰(zhàn)略技術(shù)發(fā)展趨勢提及。這一技術(shù)的關鍵要點在于嵌入各種移動設備，如感應器、圖像識別和近場通信（Near Field Communication，NFC）支付技術(shù)。2014年和2015年對物聯(lián)網(wǎng)的關注聚焦于將各種事物數(shù)字化，結(jié)合數(shù)據(jù)流提供服務。2016年的萬物互聯(lián)信息（Information of Everything）則關注數(shù)字網(wǎng)絡下的物聯(lián)網(wǎng)元素如何推動新架構(gòu)及新平臺能力的需求，來支持物聯(lián)網(wǎng)解決方案。

與虛擬現(xiàn)實相關的技術(shù)自2017年起成為十大戰(zhàn)略技術(shù)名單的“常客”。2017年提及的虛擬現(xiàn)實（Virtual Reality，VR）與增強現(xiàn)實技術(shù)（Augmented Reality，AR）改變了人與人和人與軟件系統(tǒng)交互的方式。2018年和2019年的沉浸式體驗技術(shù)擴展了AR和VR的混合現(xiàn)實，帶給用戶沉浸式體驗，構(gòu)造無形的沉浸式環(huán)境。2020年的多重體驗技術(shù)則注重為用戶帶來多重感官與模式的體驗。

雖然大數(shù)據(jù)技術(shù)受到各方面的強力關注，但是作為戰(zhàn)略技術(shù)，大數(shù)據(jù)僅短暫地出現(xiàn)在2012年和2013年的十大戰(zhàn)略技術(shù)名單之上，強調(diào)組織必須拋棄單一企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫包含所有決策信息的概念，轉(zhuǎn)向多個系統(tǒng)，并將數(shù)據(jù)服務和元數(shù)據(jù)相互結(jié)合，組建“具有邏輯”的企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫。在2014年及以后的榜單上，由于大數(shù)據(jù)已經(jīng)隱含在所有相關的計算以及人工智能技術(shù)中，因此，大數(shù)據(jù)不再作為新興戰(zhàn)略技術(shù)被提及，其發(fā)展更多體現(xiàn)在更為具體的技術(shù)應用，如人工智能、機器學習、數(shù)字孿生（Digital Twins）、超自動化（Hyperautomation）等技術(shù)。

2017—2020年的十大戰(zhàn)略技術(shù)發(fā)展趨勢報告中，區(qū)塊鏈技術(shù)（Blockchain）一直占有一席之地。在2018年后續(xù)幾年高德納公司對區(qū)塊鏈技術(shù)的態(tài)度更加謹慎，認為“雖然區(qū)塊鏈具有長遠潛力，但是在至少今后兩三年，區(qū)塊鏈的現(xiàn)狀比區(qū)塊鏈承諾的前景慢一拍。企業(yè)需要清楚地了解潛在的商業(yè)機會，還要了解這項技術(shù)的能力和局限性”。這也與區(qū)塊鏈技術(shù)本身一些特性有關：去中心化是區(qū)塊鏈技術(shù)強調(diào)的核心特征，而實施去中心化的過程中不可避免地會造成效率的損失。因此，從商業(yè)角度進行評估時，高德納公司對于帶來效率損失的區(qū)塊鏈技術(shù)會采取審慎的態(tài)度。

隨著大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能以及人機結(jié)合技術(shù)的發(fā)展，隱私與安全問題以及數(shù)據(jù)倫理已經(jīng)成為政府、社會和企業(yè)關注的重點。近年來，高德納公司明確指出今后數(shù)據(jù)隱私和倫理將影響企業(yè)的大數(shù)據(jù)投資和業(yè)務的成功。

2010年，安全—活動監(jiān)控技術(shù)首次在十大戰(zhàn)略技術(shù)中被提及。2015年出現(xiàn)的基于風險的安全和自我防衛(wèi)技術(shù)（Risk-Based Security and Self-Protection）主張不應僅僅依靠周邊防御和防火墻，而應該直接在應用程序當中內(nèi)建安全防護的全新模式，實現(xiàn)自我感知及自我防衛(wèi)。2016年與2017年提出了自適應的安全架構(gòu)（Adaptive Security Architecture），構(gòu)建全方位自我保護的實時應用程序系統(tǒng)。2018年關注的持續(xù)自適應風險和信任技術(shù)（Continuous Adaptive Risk and Trust）要求實現(xiàn)實時的決策機制，對安全賦能的數(shù)字企業(yè)實現(xiàn)自適應響應。2019年的數(shù)字倫理與數(shù)據(jù)隱私（Digital Ethics and Privacy）將視角由商業(yè)信息轉(zhuǎn)向個人信息，認為隱私應建立在數(shù)字倫理和信任的基礎之上并主張發(fā)展相關的技術(shù)。在信任體系尚待完善的背景下，2020年的戰(zhàn)略技術(shù)：一方面，強調(diào)透明度與可追溯性（Transparency and Traceability），要求在使用AI及其他先進技術(shù)時確保遵循道德方法，并為此提供支持的技術(shù)與實踐；另一方面，強調(diào)AI安全，倡導管理者考慮利用AI增強系統(tǒng)防御能力和警惕AI為惡意黑客所用。

1.2 十大戰(zhàn)略技術(shù)預測的發(fā)展變化

高德納公司發(fā)布的十大戰(zhàn)略技術(shù)發(fā)展趨勢為相關行業(yè)制定技術(shù)戰(zhàn)略、創(chuàng)造發(fā)展機會、獲得產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢提供了重要的參考。縱觀高德納公司2010—2020年公布的報告，可以發(fā)現(xiàn)戰(zhàn)略技術(shù)存在以下明顯的變化規(guī)律。

1.2.1 新興戰(zhàn)略技術(shù)不斷涌現(xiàn)，成為新的關注熱點。從高德納公司2010—2020年發(fā)布的報告可以發(fā)現(xiàn)，每一年較上一年都會有新的戰(zhàn)略技術(shù)進入大眾的視線，其原因在于新興信息技術(shù)不斷成熟發(fā)展，逐漸成為關注焦點。例如，2014年起，與智能相關的戰(zhàn)略技術(shù)成為熱點，后續(xù)幾年一直活躍在戰(zhàn)略技術(shù)的名單上。2018年起憑借對海量數(shù)據(jù)進行實時處理的邊緣計算平臺，邊緣計算這一技術(shù)走入了大家的視野。與虛擬現(xiàn)實相關的技術(shù)自2017年起成為十大戰(zhàn)略技術(shù)名單關注的焦點之一，同年區(qū)塊鏈技術(shù)也作為新興戰(zhàn)略技術(shù)，開始為人們所關注。

1.2.2 戰(zhàn)略技術(shù)之間交叉融合，存在相互影響。2010年與2020年的技術(shù)名單對比有很大的不同，但這些變化也不是一蹴而就的，技術(shù)在變化過程中存在相互影響，彼此之間發(fā)生的交叉融合會導致后續(xù)名單上對戰(zhàn)略技術(shù)論述的變化。例如，大數(shù)據(jù)在趨于成熟的同時隱含在相關的計算以及人工智能技術(shù)中，之后的發(fā)展主要體現(xiàn)在更為具體的技術(shù)應用中，如機器學習、數(shù)字孿生等技術(shù)；人工智能與機器學習進行結(jié)合，也促進了自主物件、沉浸式體驗（Immersive Experience）等技術(shù)的發(fā)展。

1.2.3 重要的戰(zhàn)略技術(shù)具有一定的繼承性與延續(xù)性。通過對戰(zhàn)略技術(shù)發(fā)展過程與內(nèi)容進行對比，可以發(fā)現(xiàn)盡管其名單每年都有一定差異，但在變化中整體呈現(xiàn)出很強的繼承性和延續(xù)性。例如，與智能相關的技術(shù)從2014年起活躍在名單上，直到2020年仍能夠通過自主物件技術(shù)背后的解讀看到其身影；云計算技術(shù)在2010—2020年戰(zhàn)略技術(shù)發(fā)展趨勢名單上被直接或間接提及；物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在2012—2016年活躍在戰(zhàn)略技術(shù)發(fā)展趨勢名單上；而與數(shù)字安全防衛(wèi)相關的技術(shù)趨勢在2015—2020年一直為人們所關注。

1.2.4 戰(zhàn)略技術(shù)的詮釋隨著技術(shù)應用和技術(shù)焦點等變化而變化。戰(zhàn)略技術(shù)一直處于動態(tài)變化的過程，人們對于技術(shù)關注的焦點會發(fā)生轉(zhuǎn)移。例如，云計算技術(shù)關注的重心先后發(fā)生了從個人云向云服務架構(gòu)、多設備云服務的轉(zhuǎn)移，近幾年又向邊緣計算的方向變化；物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)從最初以實現(xiàn)移動設備互聯(lián)為核心，到2016年開始關注在數(shù)字化背景下構(gòu)建新平臺、采用新架構(gòu)實現(xiàn)萬物信息互聯(lián)。

1.2.5 戰(zhàn)略技術(shù)的劃分隨著技術(shù)之間的交叉融合更加細化。例如，數(shù)字安全與自我防衛(wèi)技術(shù)發(fā)展到2020年，由于與人工智能等應用技術(shù)進行結(jié)合，開始更多地強調(diào)透明度與可追溯性以及基于人工智能的自適應安全防衛(wèi)能力；虛擬現(xiàn)實相關技術(shù)在2017年強調(diào)VR/AR技術(shù)的普遍應用，到2020年則聚焦于特定情境下的多重感官體驗技術(shù)。到2020年，戰(zhàn)略技術(shù)發(fā)展的變化方向整體可以劃分為無處不在的人工智能、透明交互的沉浸式體驗、無所不能的數(shù)字技術(shù)平臺三大發(fā)展趨勢。

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技術(shù)成熟度曲線分析

與當下經(jīng)常看到的信息技術(shù)走向市場成熟過程等所呈現(xiàn)的成熟度曲線發(fā)展階段類似，高德納公司的技術(shù)成熟度曲線描述技術(shù)創(chuàng)新從萌芽到成熟的五階段發(fā)展過程：技術(shù)萌芽期（Technology Trigger）、期望膨脹期（Peak of Inflated Expectations）、泡沫破裂低谷期（Trough of Disillusionment）、穩(wěn)步爬升恢復期（Slope of Enlightenment and Climbing the Slope）以及進入高速發(fā)展階段而形成實質(zhì)生產(chǎn)的生產(chǎn)成熟期（Entering the Plateau of Productivity），如圖1高德納公司提出的2019年技術(shù)成熟度曲線。技術(shù)成熟度曲線的橫軸為“時間”，表示一項技術(shù)將隨時間發(fā)展經(jīng)歷各個階段。技術(shù)成熟度曲線的不同縱向形狀顯示在技術(shù)發(fā)展過程中預期隨時間的膨脹和收縮情況，是由市場對技術(shù)未來價值的評估決定的。

圖1 高德納公司2019年發(fā)布技術(shù)成熟度曲線

來源：https：//www.gartner.com/en/webinars/28261/gartner-hype-cycle-for-emerging-technologies-2019。

本文將選取一些持續(xù)活躍在技術(shù)成熟度曲線上的技術(shù)應用，通過將2010—2019年高德納公司發(fā)布的技術(shù)成熟度曲線圖進行縱向?qū)Ρ龋瑢@些重點技術(shù)在成熟度曲線上的變化進行簡要介紹。

關于人工智能技術(shù)，2017年技術(shù)成熟度曲線上出現(xiàn)了尚處技術(shù)萌芽期的通用人工智能（Artificial General Intelligence）（參見圖1技術(shù)萌芽期對應區(qū)域）。2018年與人工智能相關的技術(shù)更加豐富化，在曲線上的萌芽期可以看到通用人工智能、邊緣人工智能（Edge AI）。2019年情緒人工智能（Emotion AI）、可解釋人工智能（Explainable AI）、邊緣人工智能技術(shù)在曲線上得到了體現(xiàn)。

與云計算相關的技術(shù)在高德納公司發(fā)布的技術(shù)成熟度曲線上也存在動態(tài)變化的過程。云計算在2010年、2011年處于曲線上的期望膨脹期（參見圖1期望膨脹期對應區(qū)域）；2012年、2013年處于泡沫破裂低谷期（參見圖1泡沫破裂低谷期對應區(qū)域）；2014年混合云計算技術(shù)（Hybrid Cloud Computing）出現(xiàn)在泡沫破裂低谷期并持續(xù)至2015年；2017年的技術(shù)成熟度曲線上邊緣計算出現(xiàn)在期望膨脹期；2019年邊緣分析、邊緣AI雙雙出現(xiàn)在期望膨脹期。

物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在成熟度曲線上的變化主要體現(xiàn)在后期重心轉(zhuǎn)向?qū)ζ脚_的建設。2011年、2012年物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)處于技術(shù)萌芽期；2013—2014年物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)處于期望膨脹期；到2015年技術(shù)成熟度曲線上出現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)平臺技術(shù)（IOT Platform），物聯(lián)網(wǎng)平臺技術(shù)由技術(shù)萌芽期起步；2017—2018年物聯(lián)網(wǎng)平臺技術(shù)發(fā)展到了期望膨脹期。

虛擬現(xiàn)實相關技術(shù)在技術(shù)成熟度曲線上時間跨度較廣。2013—2015年增強現(xiàn)實技術(shù)、虛擬現(xiàn)實技術(shù)二者均處于泡沫破裂低谷期，2016—2017年增強現(xiàn)實技術(shù)處于泡沫破裂低谷期，而虛擬現(xiàn)實技術(shù)進入穩(wěn)步爬升恢復期（參見圖1穩(wěn)步爬升恢復期對應區(qū)域）；2018年增強現(xiàn)實技術(shù)仍處于泡沫破裂低谷期。

大數(shù)據(jù)技術(shù)的變化在技術(shù)成熟度曲線上也體現(xiàn)得較為明顯。2011年大數(shù)據(jù)技術(shù)出現(xiàn)在技術(shù)成熟度曲線的萌芽期；2012年大數(shù)據(jù)進入期望膨脹期并持續(xù)至2013年；2014年大數(shù)據(jù)技術(shù)進入到泡沫破裂低谷期；隨后幾年在技術(shù)成熟度曲線上鮮少提及大數(shù)據(jù)技術(shù)。

區(qū)塊鏈技術(shù)在技術(shù)成熟度曲線上出現(xiàn)的時間較為短暫。在2016年、2017年的技術(shù)成熟度曲線上，區(qū)塊鏈技術(shù)處于期望膨脹期；2018年區(qū)塊鏈技術(shù)進入泡沫破裂低谷期。

數(shù)字安全與防衛(wèi)相關的技術(shù)自2015年起活躍在曲線上。2015年數(shù)字安全（Digital Security）和軟件定義的安全技術(shù)（Software-Defined Security）處于技術(shù)萌芽期；2016年軟件定義的安全技術(shù)進入熱情預期膨脹期；2017軟件定義的安全技術(shù)進入泡沫破裂低谷期。

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戰(zhàn)略技術(shù)發(fā)展趨勢與技術(shù)成熟度曲線相關性分析

對比十大戰(zhàn)略技術(shù)發(fā)展趨勢與高德納公司2010—2019年發(fā)布的技術(shù)曲線圖，人們可以發(fā)現(xiàn)技術(shù)成熟度曲線與十大戰(zhàn)略技術(shù)之間存在相當緊密的聯(lián)系，這能讓我們通過技術(shù)成熟度曲線做好技術(shù)投資和儲備。

十大戰(zhàn)略技術(shù)名單上大部分技術(shù)都能夠在技術(shù)成熟度曲線上找到對應。例如，2017年高德納公司發(fā)布的名單中首次提及應用型人工智能（Applied AI），而2017年技術(shù)成熟度曲線上也第一次提及了尚處技術(shù)萌芽期的通用人工智能；2018年十大技術(shù)中“AI基礎”可以在當年技術(shù)成熟度曲線上的通用人工智能、邊緣人工智能等處于技術(shù)萌芽期的技術(shù)找到對應；2019年十大技術(shù)中的AI驅(qū)動的開發(fā)技術(shù)（AI-Driven Development）也在技術(shù)成熟度曲線上的情緒人工智能、可解釋人工智能、邊緣人工智能技術(shù)得到了體現(xiàn)。區(qū)塊鏈于2017—2020年出現(xiàn)在十大戰(zhàn)略技術(shù)發(fā)展趨勢名單中，而在技術(shù)成熟度曲線上，區(qū)塊鏈技術(shù)在2016年、2017年處于期望膨脹期（參見圖1期望膨脹期對應區(qū)域），2018年區(qū)塊鏈技術(shù)進入泡沫破裂低谷期（參見圖1泡沫破裂低谷期對應區(qū)域）。

與云計算相關的技術(shù)在十大戰(zhàn)略技術(shù)發(fā)展趨勢名單上主要在2010—2015年被提及。2018年起高德納公司的關注點由云計算轉(zhuǎn)向邊緣計算，這一趨勢在高德納公司發(fā)布的技術(shù)成熟度曲線也得到了印證：2010年、2011年云計算處于曲線上的期望膨脹期，人們對于云計算的關注度由頂峰開始回落，2012年起云計算進入泡沫破裂低谷期，并在2014年期望達到低谷，2015年的曲線上云計算消失，取而代之的是混合云計算，隨后兩年的曲線上云計算的蹤影一度消失，2017年、2019年的技術(shù)成熟度曲線上邊緣計算出現(xiàn)在期望膨脹期。云計算在高速發(fā)展的過程中被邊緣計算取代的過程在技術(shù)成熟度曲線上得到了充分的體現(xiàn)。

大部分技術(shù)在技術(shù)成熟度曲線上的位置變化與在十大戰(zhàn)略技術(shù)榜單上的出現(xiàn)規(guī)律聯(lián)系十分緊密。本文通過對比發(fā)現(xiàn)，十大戰(zhàn)略技術(shù)名單上的技術(shù)趨勢，在當年的技術(shù)成熟度曲線上一般處于技術(shù)萌芽期、期望膨脹期、泡沫破裂低谷期三個時期，其中后兩者居多。隨著時間推移，技術(shù)在技術(shù)成熟度曲線上的三個時期推進，當在曲線上到達泡沫破裂低谷期，就不再成為十大戰(zhàn)略技術(shù)關注的焦點。以大數(shù)據(jù)技術(shù)為例，在技術(shù)成熟度曲線上，2011年大數(shù)據(jù)技術(shù)首次在成熟度曲線上的技術(shù)萌芽期被提及，到2012年、2013年大數(shù)據(jù)技術(shù)處于期望膨脹期，而這恰好對應大數(shù)據(jù)技術(shù)于2012年、2013年成為十大戰(zhàn)略技術(shù)關注的焦點，到2014年大數(shù)據(jù)技術(shù)進入泡沫破裂低谷期，而在十大戰(zhàn)略技術(shù)發(fā)展趨勢名單上自2014年起不再提及大數(shù)據(jù)技術(shù)。

十大戰(zhàn)略技術(shù)榜單上某一技術(shù)領域關注的重心轉(zhuǎn)移時，在技術(shù)成熟度曲線上對應具體技術(shù)會由期望膨脹期或泡沫破裂低谷期重新回到技術(shù)萌芽期，繼續(xù)隨時間在曲線上向后推移。例如，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在2012—2014年連續(xù)被十大戰(zhàn)略技術(shù)發(fā)展趨勢提及，對應成熟度曲線上2011年、2012年處于技術(shù)萌芽期的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和2013年、2014年處于期望膨脹期的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)。2016年的萬物聯(lián)網(wǎng)信息、物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)及平臺技術(shù)開始將重心轉(zhuǎn)向數(shù)字網(wǎng)絡下的物聯(lián)網(wǎng)建設新架構(gòu)及新平臺，同年技術(shù)成熟度曲線的技術(shù)萌芽期區(qū)域又出現(xiàn)了物聯(lián)網(wǎng)平臺技術(shù)，隨后在2017年、2018年物聯(lián)網(wǎng)平臺技術(shù)發(fā)展到了期望膨脹期。

一些具體的應用技術(shù)雖未在十大戰(zhàn)略技術(shù)發(fā)展趨勢中被提及，但作為很多技術(shù)的基礎活躍在技術(shù)成熟度曲線上。作為近年來通信業(yè)和學術(shù)界探討的熱點，第五代移動通信系統(tǒng)（5G）并未在高德納公司發(fā)布的十大戰(zhàn)略技術(shù)發(fā)展趨勢報告中被提及，但自2017年起，技術(shù)成熟度曲線上便出現(xiàn)了其身影。從2017年、2018年的技術(shù)萌芽期，到2019年處于期望膨脹期曲線頂端，5G技術(shù)毫無疑問是一項備受關注、發(fā)展勢頭強勁的技術(shù)，但作為一項通信技術(shù)，5G的發(fā)展會對機器學習、聯(lián)邦學習（Federated Learning）等技術(shù)帶來變革性的影響，進而影響到工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的構(gòu)建，這些影響作為戰(zhàn)略技術(shù)發(fā)展的變化方向，體現(xiàn)在了高德納公司發(fā)布的十大戰(zhàn)略技術(shù)發(fā)展趨勢名單上。

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相關建議

技術(shù)變化趨勢和戰(zhàn)略技術(shù)發(fā)展方向綜合評判可以為企業(yè)和產(chǎn)業(yè)技術(shù)戰(zhàn)略制定和資源配置提供依據(jù)。不難看出，高德納公司發(fā)布的戰(zhàn)略技術(shù)名單主要圍繞著幾個趨勢：智能、數(shù)字、網(wǎng)絡、人類體驗。以自主物件、超自動化為代表的智能化趨勢的重要性在數(shù)字化背景下愈發(fā)明顯，這也是一些進行數(shù)字化變革的產(chǎn)業(yè)必須要考慮到的。一些處于數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中的企業(yè)要著重考慮區(qū)塊鏈、人工智能、邊緣計算方向的發(fā)展，與此同時也應注意數(shù)字道德與隱私，采取符合道德規(guī)范、保護數(shù)據(jù)隱私的措施。可以考慮采用邊緣計算，將數(shù)據(jù)在本地進行處理，能減少原本數(shù)據(jù)均集中存儲和計算所帶來的人們對數(shù)據(jù)隱私和倫理的擔憂，這也是最近逐漸熱門的聯(lián)邦學習實現(xiàn)的基礎。

戰(zhàn)略技術(shù)發(fā)展趨勢的動態(tài)分析能讓高科技創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)企業(yè)及時挖掘突破的窗口和前瞻性技術(shù)研發(fā)機會。在十大戰(zhàn)略技術(shù)名單上，一些原有的技術(shù)會受到新時代背景、其他技術(shù)的影響發(fā)生改變（例如，數(shù)字化趨勢促使安全技術(shù)興起，進而促使云計算向邊緣計算轉(zhuǎn)變），技術(shù)與技術(shù)的互聯(lián)組合導致舊技術(shù)完全改變了形態(tài)，成為新的技術(shù)繼續(xù)活躍在名單上，重新進入技術(shù)成熟度曲線的技術(shù)萌芽期。對于新興技術(shù)，企業(yè)應結(jié)合時代背景，對其背后的基礎和核心技術(shù)進行分析，考慮自身條件，順應發(fā)展動態(tài)，將新技術(shù)的成熟度曲線開端內(nèi)化為自身產(chǎn)品或技術(shù)新一輪生命周期的開端。創(chuàng)業(yè)型企業(yè)可以在進行機會識別后利用新興技術(shù)逐步獲得競爭優(yōu)勢，實現(xiàn)新技術(shù)商業(yè)化這一企業(yè)目標。

戰(zhàn)略技術(shù)動態(tài)變化趨勢的預測結(jié)合技術(shù)成熟度預判，可以為我國進行“使命導向型”戰(zhàn)略技術(shù)規(guī)劃以應對重大機遇和挑戰(zhàn)提供參考。經(jīng)濟全球化背景下，我國近年受到出口管制與技術(shù)限制等一系列問題，預示著我國正面臨愈發(fā)嚴峻的重大挑戰(zhàn)。使命導向具備了跨部門、長期性、自下而上和系統(tǒng)觀等特點，強調(diào)在關鍵戰(zhàn)略技術(shù)領域進行研發(fā)突破，順應了當今時代的發(fā)展，為我國創(chuàng)新政策的制定、克服技術(shù)障礙提供了一種新的思考方法。面對新科技革命與產(chǎn)業(yè)變革的重大機遇和嚴峻挑戰(zhàn)，我國也可以結(jié)合高德納公司對戰(zhàn)略技術(shù)發(fā)展趨勢的預測，參考技術(shù)成熟度曲線，以使命驅(qū)動型創(chuàng)新理論應對眾多社會挑戰(zhàn)，滿足深化科技體制改革與加快融入全球創(chuàng)新網(wǎng)絡的戰(zhàn)略需要。國家構(gòu)建使命導向的戰(zhàn)略科技力量體系的同時，我國相關企業(yè)應保持對國家產(chǎn)業(yè)政策動向的敏感性，結(jié)合技術(shù)成熟度曲線中對應技術(shù)所處階段以及發(fā)展速度的預測進行提前布局，對基礎研究進行更多投入，便于企業(yè)及時調(diào)整和適應新的應用。

新興戰(zhàn)略技術(shù)的產(chǎn)生與技術(shù)發(fā)展趨勢的動態(tài)變化可以為我國科研工作者提供新的技術(shù)研究導向和創(chuàng)新思路。例如，以前沿應用為導向，進行新興技術(shù)的商業(yè)化以及未來發(fā)展趨勢的原理研究。此外，還可以從創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)角度出發(fā)，研究新興技術(shù)與輔助技術(shù)之間的交叉性互聯(lián)重組，這需要跨產(chǎn)業(yè)、跨學科、跨組織的技術(shù)合作協(xié)同。例如，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展背后需要自動化、物聯(lián)網(wǎng)平臺、機器學習技術(shù)的支撐；5G通信技術(shù)導致的帶寬變化也會引發(fā)邊緣計算、數(shù)字孿生、人機結(jié)合、機器學習等技術(shù)的進一步應用與發(fā)展；自主物件（如無人駕駛等技術(shù)）的快速發(fā)展，也會給人機應用的倫理研究等帶來新的挑戰(zhàn)。此外，一些沒有進入十大戰(zhàn)略技術(shù)名單，卻在技術(shù)曲線上預測將于今后五到十年發(fā)展起來的技術(shù)（如5G通信技術(shù)），可能會成為后續(xù)新興戰(zhàn)略技術(shù)的基礎，因而也是研究過程中值得關注的對象。我國學者可以考慮將戰(zhàn)略技術(shù)與技術(shù)成熟度曲線結(jié)合，更加細致地分析戰(zhàn)略技術(shù)提及的十大方面各自會涉及的細分技術(shù)，這些細分技術(shù)可能會對社會、經(jīng)濟、組織層面帶來不同程度的影響，提前對這些技術(shù)可能會帶來的影響進行研究，有利于對戰(zhàn)略技術(shù)的發(fā)展趨勢進行預測，協(xié)助我國在全球技術(shù)競爭背景下進行提前布局，獲得技術(shù)優(yōu)勢。

表1 高德納公司2010—2020十大戰(zhàn)略技術(shù)匯總附錄

原文標題：高德納公司十大戰(zhàn)略技術(shù)發(fā)展趨勢分析（2010—2020年）

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