驱动背景
数字化这个概念自2016年在G20峰会被首次提起，至今已有近六年的发展时间。而突发的新冠疫情成了国家、城市、各行各业乃至企业自身层面在数字化建设水平上的试金石，那些已经上线的数字化系统全力支持和保障了疫情期间的生产任务和管理活动，凸显了数字化的技术手段在应对社会危机中的应用价值。
同时，疫情也进一步迫使企业强烈地意识到数字化转型的重要性和迫切性，使其由“可选项”转变为“必选项”，并加快了在数字化项目上的建设进程和运营力度。
部分代表性的先行企业借助数字化转型，挖掘企业的数据资产价值，发现新的业务价值点，助力产品力和服务化创新，衍生出全新的数字化服务和商业模式，形成了良性循环，使数字化持续为企业业绩做出贡献。
云计算、大数据、物联网、 人工智能、增强/虚拟现实（AR/VR）、边缘计算等具有超级辐射力的新动能产业不断在其产品层面和商业化服务应用层面取得渐进式的突破和创新......
相比于疫情前的困惑和盲目，后疫情时代更多的企业则从自身需求和发展需要为出发，根据企业自身的行业特点和业务发展阶段，寻找到适合企业自身成熟度及发展战略的数字化转型方案，并依照急用先行的原则，把握好自己的节奏，有针对性地分阶段、分步骤推进数字化转型项目的开发和落地。
01、了解技术的本质--理论依据：布莱恩·阿瑟《技术的本质》
所有的技术，都脱胎于之前的技术，就像所有现存的生物，都能追根溯源到原始的祖先一样。新一代信息技术是我们国家七个战略性新兴产业之一，同时也是以物联网、云计算、大数据、人工智能等为代表的新一代新兴技术，它既是信息化的纵向升级，同时也是信息化的横向渗透融合，已经发展成为创新史上最活跃、渗透性最强的领域，不断催生更多新业态和新动能，成为产业转型和产业升级的关键。
经济学家、复杂经济学先驱 : 布莱恩·阿瑟
而技术在演化中也是充满了不确定性，易用的技术被广泛推广，首先发展起来的技术往往具有先发优势，再通过规模效应降低单位成本，并利用市场上普遍流行所引发的学习效应和许多跟随者采取相同技术产生的协同效应，致使它在市场上越来越流行，社会也就相信它会更流行，从而实现自我增强的良性循环；这种经济学视角下的‘收益递增规律’所凸显出来的‘正反馈机制’和‘自增强机制’，在技术领域带来的直接影响就是导致强者恒强、弱者越弱的竞争格局。
云计算、大数据、物联网、 人工智能、增强/虚拟现实（AR/VR）、边缘计算等这一系列具有先发优势且具有超级辐射力的新动能产业不断在产品研发和商业化应用层面上取得渐进式的突破和创新；
02、洞察技术图谱--Gartner：新一代信息技术图谱
正如刚才所提到的一样‘所有的技术，都脱胎于之前的技术’的基调，高德纳公司Gartner ['ga:tnə]利用技术进化时间和市场期望值制成了一个模型，目前此模型已成为资本市场投资热点、社会舆论造势、企业开展技术创新的研发依据和选型标准。
Gartner：新一代信息技术图谱（2020版）
正如图中所示，任何一项新技术都会至少经历这五个阶段中的一些阶段：
第一阶段：技术萌芽期——这个时候一些新产品已经出现，早期公众的关注演绎出了一系列成功的故事，大众开始高谈阔论。于是进入第二个阶段
第二阶段：期望膨胀期——在此阶段，随着各路媒体的大肆宣传和报道过度，非理性的渲染，产品的知名度无所不在，新技术在社会各界都受到热烈追捧，这种追棒情绪达到顶峰，它的价值被夸大很多倍。
第三阶段：幻想破灭期——随着这个科技的缺点、问题、风险、技术限制出现，失败的案例大于成功的案例，大部分被市场验证是行不通的，新技术被鼓吹的泡沫破灭等。
第四阶段：复苏期——媒体不在介绍该技术。很多技术都是该阶段销声匿迹的，但仍有不少公司继续实验，在历经前面阶段所存活的科技经过多方扎实有重点的实践，对它的适用范围及条件限制以更加客观的方式，在一些项目上开始逐渐稳定，并且知道该技术哪些方面有用，哪些无用，逐渐开始获得收益，从而再次受到主流媒体与业界高度的注意，这个时候技术的好处已经被一些行业典型客户广为接受。
第五阶段：生产成熟期——技术的好处已经广为展示和接受，新科技产生的利益与潜力被市场实际接受，进入了非常成熟的阶段，大家都在默默使用它，此处通常正式升级，进入新一轮的萌芽期。
03、紧扣技术发展趋势--新一代信息技术发展趋势分析
若干技术首次出现在曲线中，这些技术包括：
（1）3D感应相机：该技术可用于增强现实（AR）、驾驶员辅助系统、手势识别、工厂自动化和认证。
（2）自适应机器学习：该技术使机器学习模型能在在线运行环境中进行训练，对自动驾驶汽车和智能机器人等自动化系统意义重大。
（3）增强现实云：该技术是将物理世界中的对象和位置持续映射到数字内容层。一旦该技术发展成熟，将可以创造出一个物理世界的数字孪生世界，并可利用信息与虚拟对象对其进行增强。----数字孪生，智能建筑信息模型
（4）增强智能：增强智能是在人与AI间建立的、以人为本的合作关系，可提高人们的认知能力，并最大限度地减少AI算法出错造成的影响。
（5）去中心化自治组织（DAO）：这种类型的组织是一个数字实体，可以与其他数字代理和公司实体进行交互，而无需传统的人工管理。DAO基于区块链技术，依靠智能合约与其他实体合作，在整个业务生态系统中交换价值。----协会类企业的会员运营
（6）去中心化Web：该技术用于开发分布式Web应用程序，可让用户控制其身份和数据，有望实现真正的点对点交互和交易，摆脱对集中式平台和中介的依赖。
（7）数字化运营：该技术可以快速开发和调整动态、实时、可扩展的业务产品和应用程序，从而促进数字业务技术平台的出现。----全屋智能层面上的自动加载、自动升级
（8）边缘分析：该技术支持在生成数据的分布式设备、服务器或网关等边缘位置进行决策。----边缘自治、智能决策
（9）情绪AI：情绪AI是使用AI技术来分析用户的情绪状态。应用场景包括市场研究、欺诈检测、医学诊断和自适应学习等。----物联网营销、产品设计
（10）可解释AI：该技术包括描述AI模型的功能、强调其优势和劣势、预测其可能的行为并识别任何潜在的偏差。----安防监测及行为自动干预
（11）生成对抗网络（GAN）：该技术通过使用生成模型创建对象复制品，并通过判别模型与之相互博弈，从而训练AI模型。
（12）图形分析：该技术可以探索组织、人员或交易等实体之间的关系。图形分析在风险评估、欺诈分析、路线优化、聚类、异常检测、马尔可夫链、离散事件模拟等方面大有用处。----潜客会员关系
（13）沉浸式工作空间：沉浸式工作空间是一种协作工作环境，通过使用视觉（AR、虚拟现实VR和混合现实MR）、听觉、触觉和其他方式传达真实存在的感官元素，其用途为模拟更丰富和更自然的合作场景、知识共享、入职培训等。----共享办公的尝试
（14）知识平台：这些平台使用混合语义或机器学习方法提供中间件，以便跨客户、合作伙伴和员工域进行知识的开发和使用。----供应商资源管理
（15）轻型货运交付无人机：此类无人机是用于运送小包裹（约10公斤）的飞行或轮式自动驾驶车辆。通过无人机运输可降低成本，解决对时间敏感的最后一英里配送问题。----场景小众
（16）低轨道卫星系统：该技术可以为卫星通信覆盖不良或欠缺的地区提供低延迟、高速的全球宽带或窄带语音和数据网络服务。
（17）纳米级3D打印：虽然该技术目前处于实验室研发阶段，但在小型化工作、开发新药、体内医疗设备、间谍工具、微传感器、艺术品、微机器人和可印刷电子产品等领域大有用武之处。
（18）下一代内存：存储级内存（SCM）等技术将从根本上改变新兴应用程序的性能。这类新型存储器技术，能够提供非易失性存储，访问速度接近传统的DRAM存储器，但成本低廉，对于实时大数据分析、内存数据库等应用意义重大。
（19）拟人化：该技术无需处理受法规限制的个人数据，即可实现个性化定制的市场价值与意义。
（20）合成数据：合成数据是一类不需要从直接来源获得的、人工生成的数据。合成数据解决了AI模型训练中存在的数据稀疏、数据缺乏或难以获取等问题，还可以通过取代个人信息来降低管理个人信息的监管风险。----物联网营销
（21）迁移学习：迁移学习通过重用以前训练过的机器学习模型，来减少新模型所需的学习时间，将有可能克服人工智能广泛应用的障碍。----跨区域、同类项目的产品技术创新。
这个技术图谱清晰的告诉了我们技术的发展阶段以及如何识别技术是值得投资和应用，在早期以有利于自己的企业和产品服务的的方式参与进去，用‘技术成熟度曲线的优先级矩阵’评估各项技术的潜在效益并确定投资优先级。不过呢普罗大众通常用来判断技术创新最常用标志是该项创新可以向供应商购买而不是从实验室去培育获得。
04、判断标准：是否采用某项技术进行创新的判断标准
--上升期（概念设计）--
**只有少数供应商能提供这种创新技术（通常屈指可数，只有一两家）；
**供应商所孵化的产品正处于风险投资VC的种子期；
**一家成熟提供商在市场上推出根本性创新产品，该项创新需要经过大范围定制才能在生产环境中使用，定制主要是由供应商执行的；
**供应商不再提供参考用户或案例研究；
**相对于生产成本和比较成熟的相关产品的成本而言价格较高；
--顶峰（概念设计）--
**资本市场及一些主流媒体开始频繁地描绘关于该技术创新的案例及其早期实践者的使用情况的案例；
**各界行业专家媒体推测该创新的未来影响和变革力量；
**人们使用主流名词取代最初的、学术性或专业性较强的工程技术术语；
**出现简单、夸大、非专用的修饰性促销口号；
**众多供应商(常常超过 30 家)提供该创新的各种变型；
**拥有关联市场产品的供应商围绕该创新调整其定位和销售；
**供应商可以提供一两个早期采纳者案例；
**投资者积极地为其产品组合寻找代表性供应商。有些早期风险投资者此时可能会出售；
**在峰顶的末端，一两家早期领先供应商被成熟企业以高昂的价格高调收购；
--跌入低谷（成功示范案例）--
**社会舆论转向负面，主要报道该创新的技术难点和失败案例；
**供应商需要投资者进行第二轮和第三轮注资来维持；
**供应商总是使用同样的少数成功采纳者案例和实例；
**供应商兼并开始，其中包括大型企业和投资者的收购；
**出现对该创新的变革潜力的普遍讥讽；
--爬坡（行业实践领先）--
**技术创新的供应商开始提供第二、三代产品，而且这些产品几乎不需要供应商提供的咨询支持；
**对于技术创新，供应商提供在多种工具中融合了该创新的产品套件；
**能够获得关于成本、价值和价值实现时间的可靠定量评估指标；
**咨询机构和行业组织发布该创新的采用方法；
**社会舆论关注逐渐成熟的能力和供应商的市场动态；
**新的成功故事和实例开始大面出现；
--成熟期（大规模商用）--
**知名论坛、各大新媒体上开始出现关于该创新的最佳部署方法的文章；
**在复苏期参与市场的众多供应商中开始出现明确的领先者；
**投资活动集中于收购和 IPO；
**在多个行业中都能看到很多成功部署案例；
**创新相关术语变成日常用语；
由于正面和负面宣传的持续影响，企业可能往往不是以最好的方式利用其资源，应从哪些技术可能是对其业务有益的，并在早期对这些技术进行场景支撑设计和价值评估，建立更为符合实际的预期。
参考资料：
1、布莱恩·阿瑟《技术的本质》
2、https://www.gartner.com
3、https://zhuanlan.zhihu.com/p/64157151
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