2023年新兴技术影响力雷达图

Gartner研究报告节选 2023年新兴技术影响力雷达图 Tuong Nguyen、Annette Jump、Danielle Casey 2022年12月22日 Gartner, Inc. | G00767259 第 1 共 75 页 2023年新兴技术影响力雷达图 发布于2022年12月22日 ID G00767259 分析师:Tuong Nguyen、Annette Jump、Danielle Casey 项目：新兴技术和趋势对产品与服务的影响 四大主题为技术提供商界定了2023年最重要的新兴技术，分别为智能世界、生产力革命、透明度和隐私以及关键使能技术。产品领导者必须探索这些技术，充分利用市场机会。 概述 主要发现 ■ 新兴技术正在融合，例如物理空间不断演变，交互转向信息丰富且情境扩展的混合虚实体验。 ■ AI工具、技术和应用的进步正在迅速提升AI的实用性和自动化潜力。 ■ 公司和个人数据呈指数级增长，推动立法、监管审查和公众监督。 ■ 基础模型和神经形态计算等关键使能技术正在推动新一轮的技术进步，孵化新的业务和货币化机会。 建议 产品领导者在评估新兴技术和趋势对产品与服务的影响时，有必要采取以下措施： ■ 调整在“智能世界”基础上的投资。例如数字人、云宇宙、智能空间、多模态UI和数字孪生，通过高级交互体验激发新的客户价值。 ■ 探索可增加AI应用价值的新工具（例如边缘AI、合成数据和模型压缩），克服当前AI的局限性。 ■ 积极投资技术和趋势（例如数字伦理、负责任AI、以人为中心的计算、去中心化身份和同态加密），提高企业透明度和隐私保护水平，减少诉讼和负面品牌印象。 ■ 评估创新型AI算法（如基础模型）、去中心化对产品或服务的影响，为关键使能技术的颠覆性影响做好准备。 Gartner, Inc. | G00767259 第 2 共 75 页 分析 新兴技术影响力雷达图概述 《新兴技术影响力雷达图》突出了最有可能颠覆广泛市场的技术和趋势。本文围绕四大关键主题，介绍了26项最具影响力的新兴技术和趋势（见图1），这些技术对于产品领导者评估竞争策略至关重要。 该雷达图总结了（但不限于）本年度影响力雷达图研究中发现的技术和趋势，最密切相关的（或最具影响力的）四大主题为： ■ 智能世界 ■ 生产力革命 ■ 隐私和透明度 ■ 关键使能技术 影响力雷达 图1基于技术的采用时间，展示了最具影响力的新兴技术和趋势。 图1：2023年影响力雷达图 2023年影响力雷达图 来源：Gartner 767259 _C Gartner 负责任的AI 去中心化身份 数字伦理 以人为中心的AI 智能空间 元宇宙 空间计算 数字人（AI化身） 生成式AI 智能应用 自我监督学习 合成数据 模型压缩 数字孪生 多模态UI 边缘AI 边缘计算机视觉 基础模型 区块链 超大规模边缘计算 Web3 超级自动化安全 6G 代币化 知识图谱 神经形态计算 范围 6到8年 3到6年 1到3年 现在（0到1年） 影响力 低 中等 高 极高 Gartner, Inc. | G00767259 第 3 共 75 页 本研究旨在帮助产品领导者了解新兴技术和趋势，及其对相关领域产生的影响。提供商据此可判断哪些技术和趋势对其业务的成功最为重要，把握改进产品和服务的适宜投资时机。更多信息请参考“如何使用影响力雷达”部分。 新兴技术或趋势概述 表1基于技术的采用时间，列出了2023年的新兴技术。 表1基于技术的采用时间，列出的2023年最具影响力的新兴技术和趋势 表格1中的技术概述按字母顺序排列。 除表1中涉及的技术外，产品领导者还应长期追踪其他技术，为早期投资做好准备，在时机成熟时利用。这些技术包括： ■ 元宇宙 ■ 数字人 四大关键主题 智能世界改变生活 世界正在改变，AI让日常物品变得更加智能，交互从物理空间转变为虚拟混合情境。物理空间扩展为情境感知环境。由AI和数字技术改造的世界即为智能世界。该技术给业务运营各方面和消费者日常生活带来变革性的体验，例如： ■ 多模态UI和数字人（AI化身）让人机交互变得更加自然，并开启了智能软件新时代。 ■ 通过可视化、智能机器人、复杂制造、智慧城市甚至个人物品（如汽车或数字人），数字孪生模型帮助改善业务决策和成果。 ■ 物联网平台和定位服务等相关技术具有监控资产和产品的优势，用于支持情境化和实时数字孪生的开发。 现在 1到3年 3到6年 6到8年 边缘AI 区块链 生成式AI 6G 边缘计算机视觉 数字伦理 以人为本的AI 去中心化身份 数字孪生 超大规模边缘计算 自我监督学习 基础模型 智能应用 空间计算 知识图谱 模型压缩 超级自动化安全 神经形态计算 多模态UI 负责任AI 智能空间 合成数据 代币化 Web3 Gartner, Inc. | G00767259 第 4 共 75 页 ■ 未来的集体3D智能共享空间将在多元技术聚合的元宇宙中实现。云宇宙体验实现了物理世界和数字世界的持久化、情境化和设备无关化融合，重新定义了沉浸式体验的传输、转换和交易能力。 为了从未来的智能世界中获益，Gartner建议技术提供商尽早尝试智能世界创建的赋能技术，即数字人、智能空间、多模态UI和数字孪生技术。这些新兴技术的成熟期跨越多个范围，从1到3年内的多模态UI和数字孪生技术到新兴技术和趋势雷达外围的元宇宙和数字人的实现。该雷达图强调，智能世界将在未来5到8年内逐步创建，条件是关键使能技术、透明度和隐私象限的持续发展。 AI 应用和工具推动生产力革命 AI的进步不断增强AI应用的生产力潜力，并推动其采用。边缘AI可以将模型部署在小型、资源有限的设备上，使智能更接近数据生成点。边缘AI为组织提供实时智能，允许模型在远程环境中运行。消除上云24小时数据流，降低解决方案成本。边缘AI最大的机会领域之一是计算机视觉，因为边缘架构能够显著提升计算机视觉应用的性能和优势。同样，智能业务应用将优化、咨询和决策支持能力注入到企业业务应用以流程为中心的工作流中。 关键的AI工具（合成数据和模型压缩）使组织得以克服AI采用的障碍，如数据访问量和模型大小。合成数据是数据集的合成生成，帮助组织解决AI采用的数据访问挑战。采用时间线外围的自我监督学习从数据本身创建标记数据，从而消除在模型训练中的人为干预。当可用的数据量有限或者当机器学习解决方案的成本不超过手动标记或注释数据的成本时，可以利用自我监督学习加以辅助。模型压缩可以显著降低模型的大小，而对性能的影响可以忽略不计，意味着可以在资源受限的设备上部署更大、更复杂的算法。这些技术将共同为现有和未来的AI应用释放新的潜力。 AI工具、技术和应用的进步正在提升AI的实用性和自动化潜力，并推动生产力革命。 技术信任需要透明度和隐私 组织在智能世界中采用和扩展新兴技术不仅取决于能力、成熟度和交付的业务价值，还取决于对AI决策和监管合规透明度的高度关注。个人数据的隐私合规是大多数技术提供商的首要任务，许多国