美國資訊咨詢公司Gartner剛剛發布2015年十大戰略資訊技術預測。它做這個預測已經有好多年。雖然預測的結果是對錯都有，這個預測是非常有啟發性的，特別是對于刺激決策領導人的戰略思維上。順便提一下，Gartner另外一個比較熟悉的項目是“魔方象限”，它把某個技術方面所有的供應商或者運行商放在一起比較。這個魔方象限也有爭議的地方，但許多決策層都愿意拿這個“魔方象限”作為參考。筆者自己也多次利用這些資源決策，調整方向。

今年的十大戰略資訊技術預測多數和物聯網有關。而它們的核心又在于數字化和智能化。通俗一點，以前從科幻電影中的一些技術，逐漸地會變成現實。注意這些預測戰略價值多于執行價值。尤其是定量化的預測上，這是一個趨勢的估計。

我們通過這十大預測，來探討如何思考企業的戰略走向。

到2018年，20%的商業內容會由機器來撰寫。這個命題很有爆炸性。 隨機理論中經典故事“足夠多的猴子可以寫成一部莎士比亞”似乎可以實現了。首先實行的將是敘事類的內容，已經有這樣的公司，比如“Narrative Science”，他們在試驗自動產生一場體育比賽的評論，通過比賽的球員，得分，進球失誤等具體的數據。在企業運行中，可以持續性地產生這些新聞，尤其是一些規范性的結果（產品數量達到一定目標，第一次將產品銷售到非洲，等等），你需要設置一些“激發點”。很快，由機器產生的Twitter將是常態。這個預測，和許多下面的幾個預測，都涉及到人的替換。技術的發展，人的代替是必然之路。NetApp創始人David Hitz提出也許有一天，人將是機器人的一個“寵物”。所以筆者認為這個趨勢社會效果多于經濟價值。

到2018年，60億個智能設備會加入物聯網，而且這些智能物體需要技術支持。各種智能傳感器，智能設備會聯網而這些物的本身也需要維護。筆者估計會有一個全新的行業產生，我們可以稱它為“第三方智聯體維護商”。原產品供應商當然會提供維護，但由于數量巨大，由新的一個維護商來維修保養可能更加有效，正如普通商品，可以有原廠家維修，也可以有第三方維修。這個行業細分下去，可能會有專門維護某一個行業（縱向業務）或者某一類傳感器（橫向業務）。

到2020年，5%的商業交易將會由軟件自動執行。不需要人為干預的商業交易。筆者有個大膽的推測，股票交易員是否會成為超級人工智能的犧牲品？

到2018年，將會有超過三百萬的員工，他們的上司是一個機器人。筆者認為這個概念在企業運行部門會最早出現。為什么呢？因為運行部門是一個比較規范運作的機構。它遵循運行操作步驟。舉例來說，對于一個高度自動化和物聯網的車間來說，由于物聯網已經把每時每刻的數據已經收集一起，需要多少工人，出多少產品，一線出了問題如何解決，都會有一套完善的步驟。這些指令可以由機器人來發出。至于工人請假，產品成品率下降等都會有標準程序。這個機器人老板會根據情況調整工人的工作范圍，發出指令。而且這個機器人老板會比人更加規范化和有效（他可以同時發出指令叫所有的員工去開會）。

到2018年，20%的智能樓宇會受到數字攻擊。物聯網是把一個文明社會進一步向前推動。從早期的航海，到高速公路，到本世紀初的互聯網和今天的物聯網，每次這樣一個文明，都縮小了地球村的距離。這個是個開放的過程，帶來的副作用就是“病毒”。物聯網的安全問題就是一個不可避免的副產品。和互聯網的安全問題不同，物聯網的安全不僅僅是數據安全，又是“物”的安全。你的網絡防火墻，不但要保護網絡，也要有足夠的智能，提供你的車庫門的保護。這些保護會不會象今天的互聯網一樣，以公司單位居家的范圍（一維）來定義？不一定，可以有多維，公司或居家環境是一維，再加上智能樓宇的商業物聯網。筆者認為其他智能物聯網也會受到攻擊，不但是智能樓宇。

到2018年，50%的最優秀公司的員工數量要比智能機器要少。明天的公司，招人的時候可能會有一個招機器人的選擇。筆者認為，這個“機器人”可以是“抽象的機器人”，并不一定是實在的一個機器人。可能是一個高度自動化程序或項目（軟件自動化）。所以當你在考慮購買機器人進行車間轉型的時候，建議考慮重新評估生產流程，是否有“抽象的機器人”服務的機會。

到2018年，客戶服務部門的應用系統會全方位地認知每個客戶的臉型和語音。這個是實現批量化和個性化一體的標志。物聯網使得這兩者從原本矛盾的對立實現了和諧。識別臉型和語音是一個革命性的技術，雖然理論已經成熟，然而執行依然有很多困難，錯誤率高。需要認識到的是，一旦語音臉型識別系統進入主流，不但是客戶服務受惠，網絡安全和安檢方面也會有一個質變。筆者估計傳統上的AAA 行業 (Authentication, Authorization and Accounting)，會被顛覆，實現真正的全面性的SSO (Single Sign On)。

到2018年，兩百萬員工會配戴智能健康手環或類似的健康設備。由于物聯網的普及，健康穿戴產品將被定義成“工作必要條件”，尤其是和健康條件會影響到效益和其他安全的行業（例如公共汽車駕駛員）。這會涉及到個人隱私。這里再提物聯網的核心，它是把物，人和數據都連接起來的萬物網。這個預測和機器人老板預測有聯系，員工的健康數據可以作為工作安排的一個參考因素。

到2020年，由40%的移動應用將會自動形成，不再需要下載。筆者不認為這是一個革命性的話題，無論是否實現。

到2020年，95%的云安全事故是因為客戶失誤引起的。這個命題的反面意味著網絡安全會越趨成熟。現在的物聯網，安全是一個主要發展方向。相信有五年時間，這個話題不再是一個重要的領域。

作者簡介：

詹凱君，加拿大Guelph大學數學博士。現任美國半導體Atmel公司全球數據中心主任。在此之前任全球最大的電子設計自動化軟件公司Cadence全球數據中心主任。同時兼任幾家投資和創新公司的顧問。商務專長：戰略定位，國際商務及談判，組織設計優化。技術專長：云計算，超級計算機科學工程計算，數據中心，大數據設計，構架設計和方案，物聯網。