1.5 通过新技术及AI感知未来

互联网、物联网、各类设备不断产生大量的数据，围绕这些数据会不断有更多的应用场景、商业模式及新技术出现。

1.5.1 新技术加速发展

互联网新技术在中国发展越来越迅猛，飞速发展的互联网产生并沉淀了越来越多的数据，大数据、数据科学、人工智能、区块链近三年来在中国逐步成为一个个热点。大数据分析并不是业已退潮的趋势，随着数据量的持续增长，大数据分析也在不断进步。通过数据挖掘、机器学习和人工智能技术来分析当前数据，已经帮助某些行业和公司改进了原有的生产作业方式，并将深刻改变我们日常工作方式。

麦肯锡的一份报告分析，中国有超过1亿名劳动人口需要在2030年前离开原有行业寻找新的就业机会，中国是全球受技术革命影响最大的劳动人口大国，这种行业转移不仅影响毕业生进入劳动市场的问题，也将体现在市场人才转型和迁移上。

1.5.2 云端环境变化

如图1-6所示，在未来世界，云端会成为新的基础存储方式，数据资源成为新的企业生产要素，更多跨领域业务的出现，促使更多分工合作体系出现，内外部互相渗透，打破了原有的企业组织边界。更多企业的内部、外部创业者，上游、下游领域的合作者都能够在业务渗透发展过程中获得更多的新商业发展机会。数据将会成为企业服务领域新的生产要素，更多企业将利用大数据分析来更好地改善业务。

作为大数据技术基础的云计算技术，其特点主要有：

· 分布式计算：简单地讲就是计算能力并非来自一台计算机，而是分布在网络中任何可用的计算机上。

· 虚拟化：虚拟化使用软件的方法重新定义和划分IT资源，可以实现IT资源的动态分配、灵活调度、跨域共享，提高IT资源的利用率，使IT资源能够真正成为社会基础设施，满足各行各业灵活多变的应用需求。

· 网络存储：把网络作为数据存储服务器，只不过用于云计算的NAS接入的网络要“广阔”很多。

· 按需使用，按使用付费：用户可以根据自己的需求，购买自己需要的存储和计算能力。

云计算按需使用、按使用付费，让使用计算能力像使用电能一样方便。那么，理论上计算机不需要有存储功能了。生产类企业每年会产生大量的数据，这些数据资源的分析、变现也已成为企业迫在眉睫的事情。数据资源这个新生产要素的引入，也对企业的组织变化产生了一定的影响。

1.5.3 新技术成熟度与市场接受度

随着互联网新技术的快速更新迭代，企业理解并掌握新技术，将新技术在合适的时间引入企业中，也变成一个紧迫的问题。图1-7所示是高德纳咨询公司勾勒出的新技术进入市场及市场接受度趋势图。

对企业来说，云计算、大数据、物联网已经进入稳定应用期。大数据分析、人工智能及区块链技术在国内的应用处于快速成长期，并逐步形成壁垒。企业级服务领域，拥有上述核心技能的团队会快速在企业级服务领域构筑新的壁垒，形成新的竞争力。企业（尤其是产业公司）可以根据自己行业特性，有意识地布局相关领域的技术，谋求在未来能够有不错的发展机遇。

1.5.4 产业公司的科技机会

研究近几年全球新技术的发展，可以预测未来新技术会在哪些产业领域快速渗透，这些领域包括政府大力支持和推动的智能制造、大数据、数据分析及区块链，还有被众多投资机构认为是下一个“独角兽”的物联网，如图1-8所示。

这些新技术正在快速切入更多产业，为庞大的产业公司提供相应的技术服务，更多原有的传统IT公司也逐步在这些领域进行布局。从更长远的投资角度来看，未来的机会属于那些有前瞻性，并且能够审时度势，在合适的时机引入新技术的企业、组织或者个人。顺势而为，方能跟上趋势快速发展。