原标题：Gartner发布2021年重要战略科技趋势

Gartner发布的2021年战略科技趋势聚焦于“人本科技”（Human-Centric Technology），强调技术在提升人类能力、优化体验和推动社会可持续发展中的作用。以下为十大核心趋势的深度解析：

一、行为互联网（Internet of Behaviors, IoB）

1. 定义

• 通过数据采集+AI分析，追踪、分析和响应人类行为模式（如位置、消费、健康数据），以优化决策或影响行为。

2. 技术支撑

• 数据来源：物联网设备、公共摄像头、社交媒体、移动应用等。

• 分析工具：机器学习、自然语言处理（NLP）、计算机视觉。

3. 应用场景

• 公共卫生：追踪疫情期间的人员流动，优化隔离政策。

• 零售：通过店内摄像头分析顾客动线，优化商品陈列。

4. 风险与争议

• 隐私侵犯（如企业通过员工行为数据评估绩效）。

• 需遵守GDPR等数据保护法规。

二、全面体验（Total Experience, TX）

1. 定义

• 整合客户体验（CX）、员工体验（EX）、用户体验（UX）和多体验（MX），通过跨职能协作提升组织竞争力。

2. 核心逻辑

• 客户满意度与员工效率正相关（例如，员工体验差会导致客户服务质量下降）。

3. 实践案例

• 远程办公：通过协作工具（如Slack、Zoom）和虚拟现实（VR）会议，提升远程员工参与感与客户沟通效率。

4. 实施关键

• 建立跨部门团队（如CX+EX联合工作组）。

• 使用数字孪生技术模拟体验优化效果。

三、隐私增强计算（Privacy-Enhancing Computation, PEC）

1. 定义

• 在保护数据隐私的前提下，实现跨组织、跨地域的数据安全共享与分析。

2. 核心技术

• 可信执行环境（TEE）：在硬件隔离区处理敏感数据（如英特尔SGX）。

• 联邦学习：模型在本地设备训练，仅上传参数（如谷歌Gboard输入法）。

• 同态加密：数据加密后仍可进行计算（如IBM Z15加密处理器）。

3. 应用场景

• 医疗：多家医院联合训练AI模型，无需共享原始患者数据。

• 金融：反欺诈系统通过联邦学习分析跨行交易数据。

4. 市场预测

• 2025年，60%的大型企业将采用至少一种PEC技术（Gartner）。

四、分布式云（Distributed Cloud）

1. 定义

• 将公有云服务延伸至用户指定的物理位置（如边缘数据中心、5G基站），实现低延迟与合规性。

2. 与混合云的区别

• 混合云：私有云+公有云，资源由用户管理。

• 分布式云：公有云服务直接部署到用户侧，由云服务商统一管理。

3. 典型案例

• 自动驾驶：车载系统通过5G连接边缘云，实时处理路况数据。

• 工业物联网：工厂本地部署云服务，满足数据驻留要求。

4. 市场规模

• 2024年，分布式云支出将占全球云服务市场的20%（IDC）。

五、随处运营（Anywhere Operations）

1. 定义

• 通过数字化工具和远程协作，支持企业在任何地点、任何时间开展核心业务（如生产、销售、服务）。

2. 关键技术

• 数字孪生：模拟工厂生产流程，远程优化设备参数。

• 远程办公套件：Microsoft 365、Zoom等工具支持跨地域协作。

3. 行业影响

• 制造业：通过AR眼镜实现远程专家指导（如波音使用HoloLens维修飞机）。

• 零售业：线上商城与线下门店库存实时同步。

六、网络安全网格（Cybersecurity Mesh）

1. 定义

• 通过去中心化的安全架构，将安全能力（如认证、访问控制）部署到网络边缘，提升整体防御灵活性。

2. 与传统安全架构对比

• 传统架构：集中式防火墙，单点故障风险高。

• 安全网格：分布式安全节点，支持动态扩展。

3. 应用场景

• 零信任网络：基于身份的动态访问控制（如Google BeyondCorp）。

• 物联网安全：为每个设备分配独立安全策略。

七、组装式智能企业（Intelligent Composable Business）

1. 定义

• 通过模块化技术（如API、微服务）和AI，快速响应市场变化，实现业务能力的动态重组。

2. 核心能力

• 可组合性：业务能力可拆解为独立模块（如支付、物流）。

• AI驱动：通过机器学习优化模块组合（如动态调整供应链策略）。

3. 实践案例

• 零售业：根据天气数据自动调整促销策略（如雨天推送雨具优惠）。

八、人工智能工程化（AI Engineering）

1. 定义

• 通过自动化、标准化的流程，提升AI模型的开发效率、可解释性和可维护性。

2. 关键环节

• MLOps：自动化模型训练、部署和监控（如Kubeflow、MLflow）。

• 可解释性AI（XAI）：解释模型决策依据（如SHAP值分析）。

3. 行业痛点

• 60%的AI项目因技术债务（如数据质量差）失败（Gartner）。

九、超级自动化（Hyperautomation）

1. 定义

• 结合RPA（机器人流程自动化）、AI、低代码平台，实现端到端业务流程的自动化。

2. 技术组合

• RPA：执行重复性任务（如发票处理）。

• AI：处理非结构化数据（如OCR识别手写发票）。

• 低代码：快速开发自动化流程（如Microsoft Power Automate）。

3. ROI数据

• 超级自动化可使企业运营成本降低30%（Deloitte）。

十、生成式AI（Generative AI）

1. 定义

• 通过深度学习生成新内容（如文本、图像、代码），如GPT-3、DALL-E。

2. 应用场景

• 内容创作：自动生成新闻稿、广告文案。

• 药物研发：设计新型分子结构（如Insilico Medicine）。

3. 风险与挑战

• 深度伪造：生成虚假视频/音频，威胁社会安全。

• 版权争议：生成内容的归属权问题。

总结与建议

1. 技术优先级

• 短期（1-2年）：关注超级自动化、AI工程化、分布式云，提升运营效率。

• 长期（3-5年）：布局生成式AI、隐私增强计算，抢占创新高地。

2. 企业行动

• 建立跨职能团队（如CTO+CIO+CMO），推动技术落地。

• 投资员工技能培训（如数据科学、低代码开发）。

通过以上趋势，企业可明确技术投资方向，在数字化转型中占据先机。