1.5 通過新技術及AI感知未來

互聯網、物聯網、各類設備不斷產生大量的數據，圍繞這些數據會不斷有更多的應用場景、商業模式及新技術出現。

1.5.1 新技術加速發展

互聯網新技術在中國發展越來越迅猛，飛速發展的互聯網產生并沉淀了越來越多的數據，大數據、數據科學、人工智能、區塊鏈近三年來在中國逐步成為一個個熱點。大數據分析并不是業已退潮的趨勢，隨著數據量的持續增長，大數據分析也在不斷進步。通過數據挖掘、機器學習和人工智能技術來分析當前數據，已經幫助某些行業和公司改進了原有的生產作業方式，并將深刻改變我們日常工作方式。

麥肯錫的一份報告分析，中國有超過1億名勞動人口需要在2030年前離開原有行業尋找新的就業機會，中國是全球受技術革命影響最大的勞動人口大國，這種行業轉移不僅影響畢業生進入勞動市場的問題，也將體現在市場人才轉型和遷移上。

1.5.2 云端環境變化

如圖1-6所示，在未來世界，云端會成為新的基礎存儲方式，數據資源成為新的企業生產要素，更多跨領域業務的出現，促使更多分工合作體系出現，內外部互相滲透，打破了原有的企業組織邊界。更多企業的內部、外部創業者，上游、下游領域的合作者都能夠在業務滲透發展過程中獲得更多的新商業發展機會。數據將會成為企業服務領域新的生產要素，更多企業將利用大數據分析來更好地改善業務。

作為大數據技術基礎的云計算技術，其特點主要有：

· 分布式計算：簡單地講就是計算能力并非來自一臺計算機，而是分布在網絡中任何可用的計算機上。

· 虛擬化：虛擬化使用軟件的方法重新定義和劃分IT資源，可以實現IT資源的動態分配、靈活調度、跨域共享，提高IT資源的利用率，使IT資源能夠真正成為社會基礎設施，滿足各行各業靈活多變的應用需求。

· 網絡存儲：把網絡作為數據存儲服務器，只不過用于云計算的NAS接入的網絡要“廣闊”很多。

· 按需使用，按使用付費：用戶可以根據自己的需求，購買自己需要的存儲和計算能力。

云計算按需使用、按使用付費，讓使用計算能力像使用電能一樣方便。那么，理論上計算機不需要有存儲功能了。生產類企業每年會產生大量的數據，這些數據資源的分析、變現也已成為企業迫在眉睫的事情。數據資源這個新生產要素的引入，也對企業的組織變化產生了一定的影響。

1.5.3 新技術成熟度與市場接受度

隨著互聯網新技術的快速更新迭代，企業理解并掌握新技術，將新技術在合適的時間引入企業中，也變成一個緊迫的問題。圖1-7所示是高德納咨詢公司勾勒出的新技術進入市場及市場接受度趨勢圖。

對企業來說，云計算、大數據、物聯網已經進入穩定應用期。大數據分析、人工智能及區塊鏈技術在國內的應用處于快速成長期，并逐步形成壁壘。企業級服務領域，擁有上述核心技能的團隊會快速在企業級服務領域構筑新的壁壘，形成新的競爭力。企業（尤其是產業公司）可以根據自己行業特性，有意識地布局相關領域的技術，謀求在未來能夠有不錯的發展機遇。

1.5.4 產業公司的科技機會

研究近幾年全球新技術的發展，可以預測未來新技術會在哪些產業領域快速滲透，這些領域包括政府大力支持和推動的智能制造、大數據、數據分析及區塊鏈，還有被眾多投資機構認為是下一個“獨角獸”的物聯網，如圖1-8所示。

這些新技術正在快速切入更多產業，為龐大的產業公司提供相應的技術服務，更多原有的傳統IT公司也逐步在這些領域進行布局。從更長遠的投資角度來看，未來的機會屬于那些有前瞻性，并且能夠審時度勢，在合適的時機引入新技術的企業、組織或者個人。順勢而為，方能跟上趨勢快速發展。