2017与安防相关的四大热门技术趋势预测

2016埃森哲技术趋势与展望》：世界正处于重大的技术变革之中，特别是一场数字变革。我们的研究模型和分析显示，数字化正在主导经济的各个领域。2015年，全球数字经济占全球经济总量的22％，并且在继续迅速增长。我们预计，这一比例将从2005年的15％，增长到2020年的25％。这是埃森哲对企业数字化转型前景的乐观预测。而推动这次号称第四次“工业革命”的数字化转型潮的原动力则来源于三个相互依存、相互促进的技术趋势：云计算、大数据、人工智能。那么2017年，这三个领域将怎样发展呢？近日不少相关机构积极进行了预测。

人工智能走入主流，这5个预测比较靠谱

科技博客ReadWrite近日撰文，对2017年的人工智能技术发展进行了五个靠谱预测。

1、加速向对话界面转型

许多具有创新精神的科技巨头最近采取的措施表明，今后一年，通过语音与科技展开互动将成为常态。但对话界面真的那么重要吗？这的确是革命性的技术。自从计算机诞生以来，我们一直要被迫使用电脑的语言才能与之交流，但现在可以教给它们通过我们的语言进行交流。

谷歌和必应这样的搜索引擎已经实现了巨大进步，可以接受语音搜索指令。Facebook也推出DeepText人工智能技术，希望了解每个用户的对话形态和兴趣。与此同时，向自然语言界面的过渡已经开始爆发，很多公司开始大力发展聊天机器人和数字助理，而聊天应用的活跃度甚至逐步超过社交网络?？梢韵胂?，2017年之后，我们或许可以随意使用日常语言向个人设备询问各种信息，包括：“我还有多少钱？”“我上次体检是什么时候？”“周围10分钟车程内还有哪家餐馆有两人座空着？”

2、设计模式的进步将加强你对人工智能的信任

如果人们不相信人工智能，就不会使用它。2017年，设计师将会把人与人之间的互动知识应用到人工智能系统中。具体来说，就是我们如何赢得彼此信任和尊重的方式。语调、情绪、时机、视觉线索和用词选择等沟通元素，都将与自然语言处理等人工智能技术整合，从而增强系统运行的透明度。通过这种方式便可帮助用户信任和依赖人工智能系统。斯坦福大学最近对人工智能今后100年可能产生的影响展开了研究，他们在报告中写道：“能够帮助人类理解人工智能系统及其决策（例如明确解释这些决策），并参与到使用过程中的设计战略，可能有助于建立信任，避免重大错误。工程师和设计师必须开发一套系统，针对他们的工作方式展开自由交流?！被痪浠八?，如果我的人工智能家居监控系统为一个没有预约的访客打开大门，他最好解释清楚这么做的原因。

3、我们将开始研究人工智能系统之间的沟通方式

2017年，很多企业将会着手开发人工智能或人工智能互动的通用标准。没有标准，人工智能技术就会变成一个个孤岛。更糟糕的是，当多套人工智能系统共同向一个目标努力时，甚至会相互影响。试想，当一辆无人驾驶汽车试图躲避碰撞时，却无法与其他无人驾驶汽车相互沟通，将会发生什么事情？或者，一家拥有多套人工智能系统的企业用一套预测性分析系统来决定生产水平，但还有另外一套使用不同数据源的人工智能系统认为应该改变生产需求，又会出现什么后果？2017年，科技巨头、行业组织和政府机构将会彼此沟通，建立统一的人工智能标准。

4、人工智能将因为内在偏见受到冲击

2016年，有很多事例都反映出人工智能系统的内在偏见。有些偏见源于训练系统时使用的数据，有的则源自用户与系统的互动，此外还包括相似性偏见以及对相互冲突的目标产生的偏见。多数偏见目前都没有获得人们的关注，但随着人工智能使用量的增加，它对人们的生活也将产生越来越大的影响，到那时就需要承认和解决系统的内在偏见。否则，人工智能未来的发展就会面临障碍。

5、企业开始关注人工智能的投资回报率

企业开始关注人工智能技术的真正价值和投资回报率。虽然与人工智能相关的企业获得的融资越来越多――仅过去5年，人工智能投资总额就增长了10倍，从2011年的9400万美元增长到2016年的10．49亿美元――但却并没有多少商用案例出现。这些技术多数都是创新团队或研发部门的试点项目。2017年将成为一个转折点，许多企业将开始质疑自己在人工智能领域的投资，而人工智能也必须增长。两年前还有人在讨论人工智能和机器人将会置我们于死地，这着实令人感到惊讶。很多科技大拿也认为人工智能将给世界带来灾难，但他们中的某些人现在却成立了一些组织，试图推进人工智能技术的突破。人工智能技术已经在短时间内实现突破，我们现在开始意识到，积极拥抱人工智能技术的确可以带来很多好处，没有必要过于担忧。我已经开始展望2017年，到那时，便可回顾今年的预测，看看究竟实现了多少――我甚至有可能直接让人工智能系统告诉我最终的答案。

云市场再掀浪潮2017年云计算6大趋势抢先看

“第一大趋势来自企业，”Forrester分析师DaveBartoletti说，“具有大预算，数据中心和复杂应用程序的企业现在正在将云作为运行核心业务应用程序的可行场所?！盕orrester发现，北美和欧洲1000多家企业基础设施技术决策者中有38％表示他们正在构建私有云，其中32％采购公共云服务，其余计划在未来12个月内实施某种形式的云技术。此外，59％的受访者表示他们正在采用混合云模型。

Forrester在2017年提供了以下云预测：

1、区域玩家补充“超级云提供商”

最初选择构建私有云的CIO可能siy会发现自己切换到公共云，因为他们意识到这项工作会耗费多少时间和成本。CapitalCIORobAlexander表示，CapitalOne在几年前关闭了亚马逊网络服务的私有云。其首席信息官表示“我们认识到，我们花费了大量的时间，精力，努力创建和管理带宽基础设施已经存在在一个更好的状态和发展逐渐日新月异?！?

全球公共云市场将在2017年达到1460亿美元，高于2015年的87亿美元，并以复合年增长率22％的速度增长。Bartoletti说，这种增长的最大份额将来自亚马逊，微软，谷歌和IBM，他们正在开设新的数据中心和做出让步，例如微软公司同意T－系统在德国管理其云，以满足数据本地化的要求，但是大型厂商无法为每一个独特的请求提供服务，这意味着较小的区域性厂商将在2017年采用上升。

2、云成本遏制

一个流行的理论是，CIO通过投资公共云软件来节省资金，但并不总是这样。大多数CIO利用多个云提供商的事实意味着企业已经在复杂的云供应商管理方面陷入困境。此外，如果公司离开公共云实例运行通过周末，当他们不需要它们，CIO实际上可以花更多的钱比他们在本地解决方案。

IT高管将在2017年更好地控制云成本，因为他们的最佳实践已成熟。它已经发生了。Bartoletti说，一家大型软件公司的云架构师通过监控他的消费，从250万美元的云账单中刮下了30万美元?；褂欣醋訟WS，Cloudability和Cloudyn等成本管理工具?！霸?017年没有理由让你的云成本失去控制，”Bartoletti说。

3、提升和转移那些云应用程序

Forrester还建议公司将应用程序重构为在公共云系统上运行，利用迁移服务，而不是简单地将现有应用程序转储到公共云中。移动应用程序的最佳选项是重写它以利用云的弹性，虽然这种升降移动可能是昂贵的?！霸?017年，移动和迁移迁移工具将加快云迁移速度，因为大量应用迁移的成本较低，”Bartoletti说。

4、超融合您的私有云

Bartoletti说，虽然更多的Forrester客户将引用安全作为转向公共云服务的理由，但并非每个CIO都希望接受将客户和其他敏感数据委托给第三方供应商的相关风险。与其公共云对等方一样，私有云服务需要高级虚拟化，标准化，自动化，自助服务访问和资源监控。将这些能力一起融合到一个有凝聚力的系统是令人生畏和昂贵的。

超融合基础架构（HCI）解决方案有望帮助，提供预集成的计算和存储资源，帮助组织更快地运行云实施。Forrester建议组织将HCI视为其私有云开发的基础，特别是对需要快速，自动扩展的新工作负载?！癏CI正迅速成为构建混合云的私有部分的默认基础架构平台，”Bartoletti说。

5、容器技术

容器使开发人员能够管理软件代码，特别是为云应用程序开发的软件。Forrester说，到2017年年底，Linux容器将在每个主要的公共和私有云平台上可用?？⑷嗽苯苯酉阉?，并且经常构建他们自己的堆栈来为微服务开发提供动力。但新的范式意味着新的挑战；公司将需要应对新的安全，监控，存储和网络问题，因为容器广泛部署在生产环境中?！澳牡谝徊接Ω檬瞧拦滥诓克接蠵aaS与受管理的公共云开发平台的利弊；你可能需要两个，“Bartoletti说。

6、企业应用程序来到公有云

有几家公司在AWS中托管企业应用程序，这表明CIO已经更容易在公有云中托管关键软件。DollarShaveClub在AWS中运行Spark分析软件。CardinalHealth在AWS中运行Splunk。其他几家公司正在AWS中运营业务应用程序，如SAP。Bartoletti说，你可以预期这种趋势将继续，因为CIO更多地依赖公有云提供商?！捌笠嫡诮按蟮南敕ū涑扇砑投床旄?，云是最好的地方，从企业数据获得快速洞察，”Bartoletti说。

2017年开始，物联网将会成为企业重大变革之一。许多公司在物联网上看到了巨大的机遇，一方面可以通过提高生产质量和可靠性来增强与客户之间的关系，另一方面降低成本和一些不必要的风险。公司通过使用恰当的物联网模式，来获得更多新客户和更优的洞察力，并且可以提高顾客满意度。

首先让我们探讨一下，在2017年物联网将会对业务和技术带来哪些影响？

（1）物联网和区块链的聚合

区块链（Blockchain）现在不仅仅是一个概念，除了“金融科技”（FinTech）它在许多领域都有应用，包括物联网。许多专家认为，区块链技术是解决物联网中可扩展性、隐私和可靠性的缺失环节。

区块链技术可用于跟踪数十亿联网设备，并且能够完成设备之间的处理和协调事务；对物联网行业制造商来说，能够很好的节约成本。这种分散的方法可以消除单点故障，为设备运行创建一个富有弹性的生态系统。区块链所使用的加密算法可以让消费者的数据更加安全。在2017年，物联网将会和区块链技术融合，来提供更优越的安全性来?；ひ?。这对应用程序、硬件和人才来说都是打开了新世界的大门。

（2）物联网设备和更多的DDoS攻击

Forrester认为，最近发生在美国的1600个网站DDoS攻击事件只是冰山一角，如果涉及到更多的连网设备，那将会对世界造成威胁。这次攻击事件证实了，物联网设备在巨大的分布式拒绝服务攻击（DDoS）下的脆弱性。

在美国当地时间2016年10月21日，造成了许多服务器瘫痪，如Twitter，NetFlix，纽约时报（NYTimes）和PayPal。这次攻击范围巨大，包括数百位网站和恶意软件，其中Dyn是这次主要受害者?！罢獯卫丛粗饕且桓霰籑irai僵尸网络感染的设备”。所有迹象表明，无数的物联网设备包括摄像机、智能家居等日常用电设备都可能被恶意软件劫持，来攻击服务器。

（3）物联网和许多移动设备

物联网正在为当前和新兴市场为企业创造更多新的机会，来提高竞争优势。它触及一切领域――不仅仅是数据，还有收集数据的方式、时间和地点。创造物联网技术，不只是为了改变互联网，而是要改变连接互联网的东西。更多移动设备会出现，从家用电器到汽车、智能手表和虚拟助手。所有这些连接着的设备都将会提供丰富的数据流，该数据流将会连接产品和消费者来实现交互。

（4）物联网、人工智能和软件容器

在物联网下，人工智能可以帮助公司拥有的数十亿数据点用到真正有意义的地方。一般前提是与应用程序一致――先审查分析你手机的数据，从中找出可以学习的模式和相似之处，以便进行更优的决策。

2017年将会看到分布在云服务、边缘设备和网关上的物联网软件。你还会见证，建立在微服务（（Microservices）一种程序开发方法）和软件容器（轻量级虚拟化）上的物联网解决方案，可以在分布式构架上工作。此外，机器学习云服务和人工智能都会在物联网上提取有用数据。

（5）物联网和连接技术

可以通过Wi－Fi，蓝牙，低功率Wi－Fi，Wi－Max，以太网，LTE和最近兴起的技术Li－Fi（使用光作为包括传感器的典型网络的不同部分之间的通信介质）来将物联网上不同的部分连接到传感器上。在2017年新的无线连接技术将会接受测试，比如3GPP、NB－IoT、LoRaWAN和Sigfox。将会迫使物联网决策者来评估这20多种无线连接协议，这一切都是建立正确的新连接标准的一步。

（6）物联网和人才短缺

物联网项目的开展，包括智慧城市和工业设施，将会面临一段人才短缺的时期。更麻烦的是，找到足够人手来保障物联网安全更是一个挑战。

据TEKsystems调查，45％的物联网公司正在寻求安全专业的人才，30％的公司表示找相关数字营销人员有困难。2017年，物联网企业将会投资建立培训和认证机构，并成为科技行业的主流趋势。

（7）物联网和新商业模式

目前还没有一个完善的物联网商业模式，这成为商业投资和营销的巨大动机，当然也会成为泡沫。这种商业模式必须满足电子上午的所有要求――垂直市场、横向市场和消费级市场。新的商业模式需满足消费者共享设备的成本要求，降低成本使得用户拥有更加体验。2017年将会看见智能市场加入新的类别。一个关键点就是捆绑服务，包括服务和产品。例如亚马逊的一款产品Alexa，如果没有语音识别、流媒体音乐和预订Uber服务，那它就是一款普通的无线扬声器而已。

未来的路

物联网是一个日益复杂的生态系统。生活中下一代自动化或者新技术都会使物联网的实现变得更加容易和便捷，对应的，我们在家中、工作中和生活中的方方面面都会得到改善。从冰箱到停车场再到智能房屋，物联网将会给我们数字化生活带来更多内容，在不久的将来，物联网将会成为一个数万亿美元的产业。

离我们最近的就是“物联网服务”技术，并应用到生活中创造无限可能性。但实现这个梦想还是要很长一段路，我们需要克服很多障碍才能看见这个技术的好处。

大数据在2017年发展的8个预测

又到了年终岁尾时，业界权威市场研究和咨询机构Ovum公司日前估计，大数据市场规模将从2016年的17亿美元增长到2020年的94亿美元。随着市场的增长，企业的挑战正在转变，对人们的技能需求正在改变，而大数据服务供应商的景观也在风云变幻。2017年将是大数据专业人士更为忙碌的时刻。以下是一些来自相关行业观察家和技术专家对大数据在2017年的发展预测。

1．对数据科学家的需求将减弱

组织对数据科学家的需求正在减弱，Ovum公司在其关于大数据趋势的报告中表示。该研究公司引用了来自Indeed．com的数据，显示了组织在过去四年对数据科学家的需求。同时，大学正在培养更多的拥有数据科学证书的大学毕业生。

“谁招募这些潜在客户？很可能，排除在线数字业务，在全球2000强以外的一些少数企业会招募他们，但却很少有人会想到如何使用数据科学家?！監vum公司指出，“对于大量依赖于打包分析的组织来说，不需要数据科学家本身，而是需要应用数据科学的应用程序或工具。

2．使数据科学成为团队运动将成为重中之重

Ovum公司警告，数据科学家和数据工程师在企业中扮演不同的角色：数据科学家关注数据形成和测试假设，而数据工程师选择数据集，提供集群，并优化他们的生产算法。没有协作，数据科学家开发的模型和假设就会遇到陷入风险之中。

“真正的需要是让数据科学家和数据工程师更好地连接，以确保数据科学家在他或她的笔记本电脑上编写和测试的模型正确地部署在集群上合适的数据集?！監vum写道。

同时，机器学习正在嵌入企业软件和工具，用于整合和准备数据，这也给企业带来压力，确保他们的数据科学家和业务分析师密切合作?！叭绻Ｐ腿匀辉谑菘蒲Ъ业牧斓枷?，企业将无法获得机器学习的全部价值?！監vum公司表示，“重叠的趋势将是协作环境，其中业务分析师和数据科学家可以在计划，部署，以及执行机器学习模型中共享工作流?！?

3．将会有更多的压力来保持数据本地化

全球律师事务所Morrison＆Foerster预测将加强隐私法，旨在将数据保存在各国境内。

Morrison＆Foerster律师事务所全球隐私＋数据安全小组主席MiriamWugmeister说，“预计将会出台更多的数据本地化法律，在最近的发展中，如俄罗斯数据本地化法律得到了俄罗斯法院支持，中国最近也通过自己的数据本地化法律。其他国家将在未来一年内采取行动。

4．企业将努力通过数据获利

研究机构IDC公司警告说，企业必须投入更多的生产资料产生数据，但它不会是容易做到，许多企业将错过机会。

IDC公司在名为“IDCFutureScape：全球CIO2017年议程预测”的报告中写道：“尽管商业领袖希望企业努力成功创造有意义的产品和收入来源。那些取得成功的企业将以坚实的IT战略和数据导向服务为基?。菏莶杉?；运输，转型和储存；分析和仪表板；数据作为产品／服务；以及安全和访问控制。

而IDC提供的指导性建议是，IT领导者“建立一个由IT和业务人员组成的创新团队，审查现有和未来的应用程序／系统，以获得可能的结果数据货币化?！?

5．数据湖将最终变得有用

“许多早期采用数据湖的企业花费了大量资金，不仅购买了低成本存储和流程，而且还收集了大量服务，以便汇总和提供大量数据相关和发现以获得更好的见解?！?，数据管理供应商Reltio公司首席营销官RamonChen说。企业所面临的挑战一直在寻找有能力理解信息的人；使数据湖能够向操作应用程序提供输入，并从操作应用程序接收实时更新的数据；弥合主要数据管理和运行应用程序，分析数据仓库和数据湖之间的差距。

“现有的大数据项目意识到需要一个可靠的数据基础，而新的项目被整合到一个整体的数据管理战略中，数据湖可能会在2017年履行他们的承诺?！盧amonChen预测。

6．并购活动将加快进程

Reltio公司首席营销官RamonChen说，“毫无疑问，人工智能、机器学习、深度学习等新技术得到了企业的关注?！彼薪灰椎墓丶蛩厥嵌匀斯ぶ悄茏业男枨??！坝捎诒皇展旱拇蠖嗍醮垂镜脑擞泛芏?，这些举措是尽可能招募到数量有限的人工智能专家?！彼?，并预计在未来一年，行业厂商将会开展更加积极的并购活动。

7．对物联网架构师的需求将飙升

根据研究机构IDC公司的数据，到2020年，物联网（IoT）市场规模预计将达到1．46万亿美元。因为规模激增，因此也将需要大量熟练的物联网专家。

“物联网架构师的作用将使数据科学家们成为人力资源部门最有价值的独角兽。物联网的浪潮将会让边缘计算和物联网操作设计激增?！笔莺头治龉┯ι蘐eradata公司物联网技术营销专家DanGraham预测，届时，数以千计的简历将在一夜之间更新?！按送?，不到10％的企业意识到他们需要一个物联网分析架构师，而物联网系统架构师将成为一个独特的物种。因此，能够为物联网设计分布式和中央分析的软件架构师的市场价值将飙升?！?

8．流式分析将会获得重生

“分析运动中的数据并不是什么新鲜事，因为事件处理程序已经存在了近20年?！監vum公司表示。但是有很多因素正在将实时流技术从利基技术转变为更具广泛吸引力的技术。例如，开源技术使实时流更加容易访问，也为可扩展的商品基础设施带来可用性，Ovum公司指出。在需求方面，物联网正在加强企业对可以实时感测，分析和响应的流应用程序的兴趣。

Ovum公司预测，其市场整合不会立即发生?！叭缃?，企业有越来越多的选择，竞争新的工作负载。最终，我们预计市场会下降到三到四个流媒体平台?！钡荢parkStreaming和AmazonKinesisAnalytics等平台及其竞争对手的市场竞争仍在进行中?！凹谑谐≡缙谧纯?，我们预计2017年市场不会下跌；我们预计流式引擎将需要2－3年才能成熟，物联网的实施将达到临界质量?！監vum公司指出