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【中鋼AI現場1：1千5百度高熱密閉生產環境如何監控？】高爐AI應用大剖析

中鋼靠間接量測高爐生產數據，一步步打開黑盒子，運用AI即時監控爐況，提早預測異常生產狀況即時應變

文/翁芊儒 | 2021-03-04發表
攝影／洪政偉

高爐之於鋼廠，是不可或缺的一環。飄洋渡海的鋼鐵原料從港口上岸後，會先由煉焦工廠製成焦炭、燒結工廠製成燒結礦與鐵礦，加入其他次要原料後，就會來到鋼鐵融煉的第一站，高爐。

高爐的作用，就是透過一連串高溫熔融反應，將鋼鐵原料煉成鐵水。雖然說起來容易，實際上，高爐卻是一個複雜的煉鐵反應器。中鋼煉鐵廠高爐二課課長許雍達解釋，每一座高爐，都集合了非常多系統於一身，包括了爐體本身冷卻系統、熱風爐、原料輸送、出鐵、爐氣處理、頂壓回收發電、噴媒等環節，每個系統互相搭配，才能維持高爐穩定運作。

這個系統中，真正煉製鐵之處，就是外觀形似巨大養樂多瓶的高爐爐身。其運作原理，是從上方加入煉鐵原料，以一層焦炭、一層燒結礦與鐵礦的方式，盡量將原料均勻散布其中，再透過周邊的熱風爐，將空氣加熱，從高爐下部的鼓風嘴鼓進高爐，來加熱、還原，將鐵礦石融煉成鐵水與爐渣。

熔煉過程中，中鋼也透過鼓風嘴噴吹粉煤，來取代部分焦炭作為還原劑，可降低煉焦爐的負荷，並有利於爐熱調節；而爐內產生的高爐氣，也能在淨化後用來發電，並作為熱風爐及廠內的燃料，來達成節能、減少碳排放的效益。最後的鐵水與爐渣，則會分開取出，各自進行下一步的加工或販售。

許雍達指出，這套高爐生產的做法，早從十多年前就持續運作至今，但在過去，高爐內部高溫、密閉且不易觀測，難以得知爐況是否符合預期，「比如原料一層一層加入之後，到底分佈均不均勻？又要如何在爐溫下降之前，提早預測來因應？」

這些問題，隨著IoT與AI技術日漸成熟，中鋼開始蒐集更多生產數據，逐步翻轉過去熟悉的高爐運行操作。

落地27項高爐智慧應用，更即時掌握高爐生產動態

中鋼約從3年前開始，致力於研發高爐AI，不只開發高爐爐況監控的相關應用，也開發周邊設備的AI應用，比如原料輸送帶的預測維修、熱風爐生產效率與耗能監控、現場人員的安全監控等，截至今年初，已經完成27項高爐智慧應用的開發，依據應用的特性與適用場域，分散部署在4座高爐中。

由於高爐本身就像是一個黑盒子，為了掌握高爐的生產狀況，中鋼在高爐上裝設了多種感測器，就是要靠各種生產數據，一步步將盒子打開。

比如說，從高爐上方布料時，雖然是均勻旋轉布料，但實際布料情況還是會依據爐內氣流變化而改變，為了監控布料狀況並適時調整，中鋼在布料槽裝設了料面溫度儀與輪廓儀，來掌握布料形狀與高溫氣體的分布情形。在爐壁上，中鋼也裝測了溫度感測器，透過爐壁溫度變化頻率，來預測爐壁冷卻元件是否受侵蝕、內部是否結塊。

不只如此，為了預測爐熱變化，中鋼量測出鐵口的鐵水溫度變化，參考操作條件、鐵渣的化性分析，開發AI預測未來爐熱；也運用爐溫爐壓分布的異常數值，找出發生管道流異常的可能性。透過更即時發現異常並自動預警，就是要讓產線人員盡早發現問題，才能提前調整生產參數來因應。

而且，針對所有開發的生產數據監控與AI應用，中鋼開發了綜合爐況評分機制，能從原料分佈、氣流狀況、目前風量、鐵水產量、爐內溫度等生產狀況，為高爐當下的運行表現評分，讓產線人員可以更直覺、快速地的了解當前高爐爐況，「中鋼自己設定的目標，是要隨時大於89分以上，」許雍達說。

克服AI落地挑戰，中鋼導入一站式生產數據監控平臺

中鋼過去開發AI應用時，是由技術人員設法取得生產數據，開發出AI模型，再由IT單位開發成應用程式，個別部署到現場中控室的單機電腦中。

許雍達指出，這個做法面臨了三大挑戰。首先，當時從生產環境蒐集到的資料，位於封閉式的生產系統中，為避免透過外部線路存取資料時，可能帶來的資安風險，「研究人員不能輕易的取得生產數據資料，分析費時費力。」

再加上，每一支開發完成的應用程式，都必須部署到中控室的單機電腦中，透過視窗介面來呈現，在應用程式分散在多臺電腦的情況下，增加了電腦、網路的維護工作。不只如此，隨著蒐集到的資料量更大，AI分析也需要更大量的硬體運算需求，原有的主機資源逐漸不敷使用。

這三大挑戰，讓中鋼在2019年底，率先在二號高爐場域，規劃建置AIoT智慧分析平臺，更找來研究部門、子公司中冠資訊共同研發，利用二號高爐在去年大修的期間，同步導入該場域。

這套AIoT平臺最主要的目的，是要將分散部署在不同電腦的AI應用，整合到同一個Ｗeb平臺中，讓員工只要以瀏覽器開啟入口網站，登入帳密，就能一站式管理高爐所有的生產資訊。

建置過程中，中鋼不只以Web介面重新設計AI應用儀表板，也將過去難以取得的生產數據整合到一個資料平臺，供技術人員更方便的分析取用資料，更建置了專屬AI應用的硬體資源，取代分散部署到電腦主機的方法。

許雍達指出，AIoT平臺上線後，中控人員不只能即時查看重要的生產資訊，當高爐發生任何異常狀況，平臺也會自動觸發告警，並顯示操作指引，讓員工可以依照指示排除異常，將異常狀況可能帶來的傷害降到最低。

比如說，當AI偵測到四號高爐的爐身發生結塊，就能利用過去一段時間的溫度變化，去推測結塊情形的演變，系統也會提供操作指引，來建議員工應使用哪一種應對模式，才不會導致結塊問題更嚴重。

處置完成後，員工也可以直接在介面中回報，將此次事故處理過程提交出去，作為歷史維運紀錄，而且，過去類似事故的處理方法與結果，也會同步附件於操作指引的介面中，提供緊急處理時參閱。

除了上線網頁版的AIoT監控平臺，中鋼也接續打造了行動裝置版本，只要安裝到手機上，具登入權限的中控人員，就能隨時隨地掌握生產即時動態，了解異常狀態資訊。

今年初，二號高爐完成大修，這套AIoT平臺已經導入二號高爐場域中。中鋼也正在規劃，要將AIoT平臺導入其他座高爐中。許雍達表示，更長久的計畫，則是要開發煉焦、燒結兩大原料加工廠的智能模組，並且整合到AIoT平臺來監控運用，「這樣一來，我們在高爐的現場就能看到原料加工廠的生產數據，如果有異況，高爐也能同步調整、配合。」

高爐AI應用大剖析

「高爐出了問題，就得降風停產，如果能見微知著，在發生狀況前預先防範，就能降低損失產量的風險。」中鋼技術部門代理副總經理鄭際昭，一句話點出高爐AI的重要性。

用AI煉鐵，導入27項高爐場域智慧應用，被中鋼視為第一個進化里程。27項應用中，中鋼不只開發高爐爐況分析監控，也開發周邊設備的AI應用，比如原料輸送帶的預測維修、熱風爐生產效率與耗能監控、現場人員的安全監控等。

其中，高爐本身的爐況監測，更是AI開發的重點任務，因為高爐就像是一個黑盒子，為了掌控高爐的生產狀況，中鋼得在高爐上裝設多種感測器，以AI監控生產數據，才能提前發現問題，並及早因應。

因此，在眾多應用中，中鋼特別介紹7項與高爐爐況分析相關的智慧應用，揭密1,500度高熱密閉的生產環境，如何靠AI監控。

1 爐內布料情形監控

技術關鍵 靠掃描感測儀器與熱像儀，偵測原料、粉塵、高溫氣體分佈狀況，並將資料視覺化

效用 監控氣流是否穩定、布料形狀是否符合預期

將原料從爐頂添加到高爐時，過去無法得知實際布料狀況，但現在，中鋼在爐頂布建掃描感測儀器，就能即時偵測原料在高爐內的分佈，同時透過爐內的熱像儀，掃描粉塵、高溫氣體的分佈，就能比對得知目前氣流是否穩定，布料形狀是否符合預期。中鋼也將量測到的數據，以視覺化的方式來呈現。

2 管道流預警AI

技術關鍵 透過AI判斷爐內壓力與溫度分布是否超過異常值，來預測管道流異常

效用 提早預測管道流異常發生可能性，調整生產參數來因應

一般來說，高爐運作的理想情況，是從下面鼓風，爐氣均勻往上傳遞，將原料還原熔融。但是，若爐氣無法穩定通過爐料，而是累積在某個區塊，就可能因為壓力蓄積過大往上竄出，造成爐頂洩壓閥排放，或造成設備損傷。「氣集中在一個地方，壓力大到一個程度就會往上衝，就好像人打嗝，不能等到衝上來，要想辦法及時拯救。」鄭際昭形容。

為了提早發現管道流的情形，中鋼在高爐爐殼上設置壓力量測與溫度量測點，分別將溫度與壓力的分佈視覺化呈現，若結合兩者數值，發現壓力差超過異常值，或是局部溫度過高，AI判斷為管道流異常可能發生，「系統會發出預警，引導操作人員先降低風壓、風量，」中鋼煉鐵廠高爐二課課長許雍達表示，越早預測出管道流異常，就能越早調整生產參數，來避免管道流發生。

3 爐壁厚度監測AI

技術關鍵 透過爐壁探鑽深度與周圍壁面溫度變化的關聯性，訓練AI靠爐壁溫度變化，判斷爐壁厚薄

效用 預測爐壁冷卻元件受損情形，安排檢修時程

高爐爐壁冷卻元件（冷卻壁）若被蝕破，就可能造成嚴重的生產危機。然而，單從高爐外觀，無法得知爐壁冷卻元件被侵蝕的程度，中鋼以往只能定期量測來推斷爐壁狀況，定期檢修，來降低意外風險。

要監測爐壁厚薄，中鋼在爐壁裝設測溫感測器，找出溫度與爐壁厚薄的關聯性。鄭際昭解釋，一般來說，爐壁變薄後，測得的爐壁溫度會升高，雖然鐵水在壁面結塊或脫落，也會造成可能造成溫度改變，但相較於正常爐壁狀況，溫度變化頻率會較為劇烈。

因此，中鋼以探鑽點位附近的歷史溫度變化，結合實際探鑽的厚度訓練AI模型，再套用到高爐其他測溫點位上，來推測爐壁不同位置的侵蝕狀況。

4 爐壁結塊預測AI

技術關鍵 透過爐壁溫度變化頻率預測結塊情形

效用 監測到爐壁溫度變化異常，提早因應避免結塊情形惡化

高爐溫度一旦降低，就可能造成鐵水冷卻結塊、附著在爐壁上，若爐壁的結塊大量滑落，導致爐氣異常溢出，就可能發生操作上的危險，「許多高爐曾經因為高爐內部結塊過大，掉落時打到鼓風嘴，導致鼓風元件受損漏氣。」許雍達說。

為了維持爐況穩定與操作安全，中鋼開發了爐壁結塊預測AI，當發現溫度變化波動越來越小，就能推測爐壁內部結塊，並提前調整高爐的生產條件，避免結塊情形更嚴重。

許雍達表示，這套AI應用目前部署在三、四號高爐，因為這兩座高爐的爐內冷卻元件形式與一、二號高爐不同，更容易發生產生爐壁結塊問題，較有應用AI的急迫性。

5 爐熱溫度預測AI

技術關鍵 量測出鐵口的鐵水溫度變化，參考操作條件、鐵渣的化性分析，學習預測未來爐熱

效用 預測未來2～4小時內的爐熱變化，提前調整生產參數來因應

對於正在生產鐵水的高爐來說，必須維持一定的爐熱，高爐才能穩地熔煉鐵水，若溫度異常大幅下降，就可能造成爐冷危機，需花費許多時間調整加熱，一旦惡化至鐵水凝固無法排出，復原工作會很困難。

「發生一次就是上億的損失，所以我們要盡可能避免走到這一步。」鄭際昭點出爐熱預測的重要性。

中鋼在建立爐熱溫度預測AI時，就是透過量測出鐵口的鐵水溫度變化，參考操作條件、鐵渣的化性分析，學習預知未來2～4小時的爐熱趨勢，藉此訓練出爐熱預測的AI，若預測到未來爐熱可能下降，就能即時調整生產參數，微調風溫、噴煤量，來維持爐熱的穩定。

6 鼓風嘴噴煤預警AI

技術關鍵 透過大量鼓風嘴噴煤影像訓練AI判斷異常

效用 自動化找出噴煤槍過短、噴煤口堵塞等異常影像，減少人力監控負擔

中鋼透過在鼓風嘴噴吹粉煤，來減少原料焦炭的使用，同時，也能透過粉煤噴吹量來調節爐熱。不過，粉煤噴吹的狀況，過去需要人工監控，透過攝影機將風口影像傳輸到中控室，來監測是否發生噴嘴阻塞、或是噴煤槍設備耗損的情形，而且，需監控的影像還不只一個，光是二號高爐就有30個風口影像需要監控。

為了減少人力的負擔，中鋼正在運用歷史監測影像，訓練影像辨識AI，來自動監診噴煤槍設備，找出噴煤槍過短、噴煤口堵塞等異狀。

7 高爐原料粒徑分析AI

技術關鍵 透過原料粒徑影像資料，訓練AI進行粒徑分析

效用 即時辨識原料粒徑大小與分布，調整入料情形來降低燃料率

將原料送入高爐時，若原料的粒徑大小符合預期、分布較平均，有助於爐況穩定、降低燃料率。中鋼甚至推算，高爐燃燒料率每減少1%，每年可以減少上億的燃料經費，因此，中鋼用AI來即時辨識原料的粒徑大小，即時計算進入到高爐原料粒徑分布，以及是否混雜到其他原料等情況，再根據分析結果來調整原料分布，有助於穩定爐況、降低燃料率。

附圖：光是二號高爐，中鋼就投資約5,700萬元來建置智慧應用，投資的金額雖大，但帶來的效益更可觀，預估每年可以降低成本3,270萬元，減少排放溫室氣體2,217噸。（攝影／洪政偉）

資料來源：https://www.ithome.com.tw/news/142938

三層電路貼在皮膚上，延展度 800%！這款「電子刺青」還能控制機器手

作者 雷鋒網 | 發布日期 2021 年 02 月 12 日 0:00 |

聽過「電子紋身」（Electronic Tattoo）嗎？早在 2013 年，Motorola 高級副總裁 Regina Dugan 就曾拿出看似普通紋身貼紙的產品。Regina Dugan 表示這款電子紋身是行動式智慧設備，可惜並未多展示充滿未來感的那面。

2016 年 YouTube 一支影片，幾位生物駭客展示將電子設備植入皮下的過程──設備差不多硬幣大小，由一個印刷電路板、5 個表面貼裝發光二極管（SMD LED）組成，由矽膠包裹，一塊 3 伏特電池供電。

設備植入並受磁鐵觸發後，LED 燈會發光，皮膚會出現一朵梅花。

如果你覺得電子紋身只是廠商炒概念、科學怪人開腦洞，那就錯了。

2018 年，美國卡內基美隆大學的科學家就將電子紋身寫進論文，用液態金屬合金塗覆銀奈米顆粒，兩者融合後形成電路，經過印刷，紋身就可輕鬆轉移到皮膚，且導電性也很高。

當時參與研究的卡內基美隆大學助理教授 Carmel Majidi 表示：這是電子印刷領域的突破。

就在最近，中國科學家也聯合打造出電子紋身。

2021 年 1 月 13 日，論文發表於《科學》雜誌子刊《科學─進展》，題為「Multilayered electronic transfer tattoo that can enable the crease amplification effect」（可實現摺痕放大效果的多層電子傳遞紋身）。

論文作者來自南方科技大學（深圳灣實驗室生物醫學工程研究所）、首都醫科大學生物醫學工程學院及中國科學院大學國家奈米科學技術中心。

什麼是「電子紋身」？

看過前文，大概能對電子紋身下個定義：「能直接貼在皮膚上的超薄電路」。電子紋身可隨著皮膚狀態任意拉伸彎曲，可說是穿戴式設備的最高境界了。運作原理是 NFC（Near Field Communication，近距離無線通訊），能讓設備靠近時交換數據的技術。

NFC 是在 RFID（無線射頻身分辨識）技術的基礎上結合無線連接技術研發而成，日常場景也為各類電子產品提供安全快捷的通訊支援。行動支付、文件傳輸、門禁、手機與車鑰匙集合的背後，都離不開 NFC──轉到電子紋身，NFC 可確保訊號傳遞。

其實電子紋身有很多用途，如耳機、無線收發器、電源、噪音檢測器、測謊儀等等。作者也提到：「電子紋身在皮膚健康和運動感測有很大潛力。」

然而電子紋身目前問題是：固形性、黏性和多層性等特性不能並存，是研究人員設計新型電子紋身的起因。

多層電子傳遞紋身

研究人員設計出「多層電子傳遞紋身」，即 multilayered electronic transfer tattoo（下稱 METT）。

為了組成多層電路模板，科學家用到兩種材料，一是金屬聚合物導體（metal-polymer conductors），二是彈性體嵌段共聚物（elastomeric block copolymer）。

METT 共有 3 層：

黏合層（adhesive layer）：很薄（~8μm）的壓敏膠，受外部壓力時，黏合層使 METT 與皮膚緊密附著。

釋放層（release layer）：矽酮膜，主要目的是便於電路模板從釋放膜剝離。

兩者間的電路模組：含 3 層電路，每層都嵌有可拉伸導體的聚苯乙烯─丁二烯─苯乙烯（SBS）薄膜（~14μm）。

第一、二層電路上有應變感測器，數量分別為 11 和 4，第三層電路上有一個加熱器。

由於金屬─聚合物導體（metal-polymer conductor）有良好延展、可重複性，因此可用作應變感測器。

如下圖 A、B 所示，基於金屬─聚合物導體的應變感測器電阻，隨著拉伸應變增加而增加，METT 甚至可容易拉伸到 800%，遠遠超過皮膚最大變形度。

METT 可用於溫度調節、運動監測和機器人遠端控制，具高延展性（800%）、固形性和黏性，可做到摺痕放大效果，因而能將聚集應變感測器的輸出訊號放大 3 倍。事實證明，無需任何溶劑或加熱，METT 就能在不同表面牢牢附著。

遠端控制機器手臂

不僅如此，為了展示新型電子紋身的可擴展性，科學家更製造出 7 層 METT，當成可拉伸加熱器。

上圖 A 是 7 層加熱器俯視圖，每個電路層都包含一個基於金屬─聚合物導體的加熱器，兩端有 2 個連接點，用於與其他層加熱器形成垂直電連接。因此，7 個加熱器就以串聯方式連接電源。

上圖 B 展示不同層基於金屬─聚合物導體的加熱器，透過連接點形成的電連接。

論文介紹，除連接點外，金屬─聚合物導體透過 SBS 形成良好電絕緣，熱成像時未發現短路。研究結論之一是，隨著層數增加，紋身的順應性隨厚度增加而降低，兩層電子紋身足以滿足大多數功能。

科學家將 METT 實際應用──透過手指彎曲發出的訊號放大，透過藍牙傳輸到機器手臂，因此 METT 能遠端控制機器手臂，模仿人手動作時也不會出現異常震動。

論文表示，團隊已透過 2 層 METT 做到以 6 個自由度遠端控制機器手，透過 3 層 METT 以 15 個自由度遠端控制機器手。

可肯定的是，未來電子紋身在醫療、VR 和可穿戴式機器人方面有巨大潛力。

附圖：▲ 蘋果手機上的 NFC 功能。
▲ 科學家測試 METT 應變感測器的機電性能。

資料來源：https://technews.tw/2021/02/12/multilayered-electronic-transfer-tattoo/

德勤發佈2020技術趨勢報告：五個新趨勢可引發顛覆性變革

北京新浪網 10-26 18:12
來源：產業智能官

「2020 年的趨勢將顛覆整個行業，並在未來十年重新定義業務，即使數字創新已成為各種規模企業的常規行為。」德勤管理諮詢新興技術研究總監兼政府及公共服務首席技術官 Scott Buchholz 在一份報告中如是說。

近日，《德勤 2020 技術趨勢報告》（中文版）正式發佈（以下簡稱《報告》），報告指出了五個可能在短期內引發顛覆性變革的關鍵新興趨勢：「數字孿生：連結現實與數字世界」；「架構覺醒」；「技術道德與信任」；「人感體驗平台」；「財務與 IT 的未來」。

值得注意的是，這是德勤第十一年發佈技術趨勢年度報告。今年的技術趨勢報告繼續在開篇回顧了 11 年來的技術趨勢發展，展示了技術趨勢隨時間推移的演進全過程以及最新宏觀科技力量作為業務轉型基礎帶來的共生效益和不久的未來的新興科技力量。與此同時，《報告》還指出，未來三大顛覆性技術（即環境體驗、指數智能和量子技術）正蓄勢待發，我們將在本世紀20年代末開始感受到它們的影響。

一、九大宏觀科技力量

隨著以技術為驅動的創新的空前擴張，一場高風險的「打地鼠」的競爭遊戲由此展開，企業利用技術保持先進的能力將決定其生死存亡。

過去十年內，數字化體驗、分析技術和雲技術為各項技術賦能，展現了他們自身的價值，已然成為眾多企業有效地推進戰略和新商業模式的核心基礎。接下來十年中，數字現實、認知技術和區塊鏈將成為企業變革的顛覆性驅動力。它們的應用範圍將越來越廣，各行各業的案例成倍增加。技術業務、 風險和核心系統現代化是驅動企業變革和創新的基礎技術，它們需要保持穩定、強勁、可持續發展。

基於此框架下討論新興技術，可以簡化技術進步對企業所造成的顛覆性影響。同時，圍繞九大宏觀科技力量衍生更多細分領域和更加細化的技術創新點和趨勢點。

十年前我們首次探索數字化體驗、分析技術和雲技術之時，只能看到其中的可能性，並不能確切地估測 它們的影響。現如今，這些技術已經為大家所熟知，並在對業務、運營模式和市場造成了顛覆性影響之 后，發展勢頭依舊迅猛。

（1）數字化體驗

數字化體驗依然是企業變革的重要驅動因素。實際上，在德勤 2018 年全球 CIO 調查報告 中，64% 的參與者表示接下來的三年裡，數字化技術將對他們的業務造成影響。在去年的超越營銷：體驗重塑中，我們已經審視了這一趨勢，企業正逐漸摒棄傳統意義上以獲客為核心的營銷模式，轉而致力於創造更多以人為本的互動——包括與其員工和商業夥伴的互動。

（2）分析技術

分析技術包括能夠提供深刻洞察的基本技術和工具。數據管理、數據治理以及數據運營體系這些重要因素不僅僅是人工智慧項目的核心基礎。同時，鑒於企業內對數據儲存、數據隱私和數據使用的嚴格要求，這些重要因素也是必須面對和考慮的重大策略點。

60%的首席信息官（CIO）表示，在未來的三年內， 數據和分析技術將對他們業務帶來影響。但這個問題正變得更具挑戰性。「靜止的數據」 和「使用的數據」這兩個久經考驗的概念被「動態數據」所連接，藉助工具和平台動態數據進而支持數據流、數據攝取、數據分類、儲存和訪問。值得欣喜的是，雲技術、核心系統重塑、認知技術和其它技術正在為異常複雜的挑戰帶來全新的解決方案。

（3）雲技術

雲技術已經全面深入企業。90% 的企業在使用基於雲技術的服務,並且這一比例有增無減。實際上，就信息技術領域的投資預算來看，接下來三年內對雲技術的投資會翻倍。正如我們 2017 年所預計的那樣，雲技術已經不僅僅只是作為基礎應用，它帶來了 「一切即服務」 的藍海，使任何 IT 能力都可以變成基於雲的服務供企業使用。在眾多企業當中，少數超大規模企業主宰了公有雲和雲技術服務市場,在雲技術的賦能下，為其它宏觀力量的進一步創新提供基礎和平台，例如分析技術、雲技術、區塊鏈、數字現實，以及未來的量子技術。

雲技術還驅動我們思考並重塑一些陳舊的企業管理和業務職能。

當今的顛覆性驅動力（即數字現實、認知技術和區塊鏈）都是由體驗、分析技術和雲技術發展而來。未 來十年，這些新的趨勢雖然不再新鮮，但它們將和過往的重大趨勢一樣，在人們持續深刻的理解和應用 中，推動重要的變革。

（4）數字現實

數字現實技術，包括 AR/VR 、混合現實、語音交互、語音識別、普適計算、360°全方位攝像和沉浸式技術等，幫助用戶突破鍵盤和屏幕的禁錮，與用戶感知無縫銜接，用戶可更加自然地參與互動。數字現實的目的是打破傳統的空間界限，讓人與底層技術進行自然、本能、甚至下意識的互動。

（5）認知技術

機器學習、神經網路、機器人流程自動化、機器人程序、自然語言處理、以及更廣泛的人工智慧領域等認知技術可能推動所有產業變革。這些技術將人機互動個性化、場景化，通過 定製化語言或圖像信息，驅動業務流程，實現無人值守。

企業對認知技術的需求大幅增長一一互聯網數據中心（IDC）預測 2022 年 企業此項支出將達 776 億美元，與此同時，信任和技術道德問題也迫在眉睫。

（6）區塊鏈

德勤 2019 年全球區塊鏈調查報告中，超過半數的參與者表示區塊鏈技術至關重要，較前一 年增長了 10% 。83% 的人能夠明確構思區塊鏈技術的實際應用，較前一年增長了 9% 。調查結果顯示，2019 年，企業已經不再討論「區塊鏈是否可行？」，轉而關注「我們該如何利用區塊鏈？」

金融服務和金融科技公司持續領航區塊鏈技術的發展，但其它領域也開始推行區塊鏈技術， 尤其是政府、生命科學與醫療健康、科技、媒體、通訊等領域。

再提技術業務、風險和核心系統重塑似乎有些枯燥無味，但不可否認，它們是業務的核心所在。企業在這些已經發展很成熟的領域，依然繼續進行著可觀的投資。綜合來看，正是因為它們不僅為數字化轉型、創新與增長提供了可靠的、可規模化的基礎，也是在分析技術、認知技術、區塊鏈等顛覆性技術成功投資的必要條件。

（7） 技術業務

隨著技術應用與業務戰略的融合，技術業務也在不斷發展。隨著企業更多地通過重塑 IT 來實現運營效率提升和與業務部門合作者一起進行價值創造，很多 IT 團隊通過實施促進跨業務協作的開發體系（如敏捷和 DevOps ），逐漸將傳統的項目制交付調整為產品化運營。

強大的技術功能讓企業更敏捷地響應技術驅動的市場和業務的變化。一隻強大的數字化技術運營團隊能夠幫助企業迅速回應技術對市場的影響以及相關業務挑戰。

（8）風險

在以創新為驅動力的時代，企業面臨的風險遠遠超越了傳統的網路風險、監管風險、運營風險及財務威。2019 年的 CEO 和風險管理調查報告指出，企業最大的風險廣泛涉及新顛覆性技術、創新、生態系統合作夥伴、企業品牌及名譽、文化等。對此，很多公司清楚地意識到他們還未對此類風險做好準備，或沒有想法在管理此類風險方面進行投資。

除合規和安全的必要要求，企業還面臨新興技術對產品、服務和商業目標的潛在影響，這些使得企業正在把更為廣泛的信任作為企業戰略。

（9）核心系統現代化

核心系統現代化體現了數字化轉型、用戶期望及數據密集型演算法給核心系統的前台、中台和後台帶來的持續性壓力。無論是在財務數字化、實時供應鏈，還是在客戶關係管理系統，核心系統都承載了關鍵業務流程。

在如今這個即時、持續和定製交互的時代，企業需要降低整體的技術負債。實現核心系統 現代化的成熟舉措，比如重塑現有的遺留系統，更新 ERP 系統及重寫其他系統，這些目前來講尤為重要。

二、未來三大顛覆性技術

隨著三大顛覆性技術（即數字現實、認知技術和區塊鏈）崛起，並準備在未來十年為業務做出重大貢獻 的同時，未來三大技術發展和創新的新星（環境體驗、指數型智能和量子技術）正蓄勢待發。我們將在 本世紀 20 年代末開始感受到它們的影響。

a：環境體驗

環境體驗展望了這樣一個構想：在未來，技術只是環境的一部分。計算設備的功率不斷增加，體積不斷縮小。這些越來越小的設備將我們的輸入從非自然的（指向、點擊和滑動） 演變為自然的（說話、手勢和思考），它們與我們的交互從被動的（回答問題）變成主動的（提出意料之外的建議）。

隨著設備變得無縫和無處不在，它們和我們越來越密不可分。想像未來的世界，一些微小的，已連接的，內容感知的設備被嵌入辦公室、家中或者其他地方，成為背景活動的一部分。例如，你如果在腦海中想「我要在一個小時之內出發去機場」，就能觸發一系列背景活動，包括安排航班值機，準備可供生物特徵識別的虛擬登機牌，將無人駕駛汽車目的地設置為正確的航站樓，將家中的智能系統狀態調為「離開」，以及暫停出差期間的快遞服務等等。

b：指數智能

指數智能建立在當今認知技術能力上。如今，機器智能能夠發現數據中蘊藏的規律，但是無法判斷這些規律是否有內在的意義。同時，它目前還缺乏識別和響應人類互動和情感的細微差別的能力。而且，機器智能的認知能力還非常有限，比如機器能夠打敗國際象棋大師，卻不能理解房間發生了火災需要逃跑。

未來有無限可能。隨著對語義和符號識別的理解，機器逐漸能從假想的相關中梳理出真實的因果關係。藉助來自人感訥驗平台的技術組合，我們的虛擬助手將越來越能夠識別並適應我們的情緒。隨著研究人員開發出更廣義的智能，指數智能將超越統計和計算的層面。我們敢說，最終，這將導致更有能力的人工智慧誕生。

c：量子技術

量子技術利用亞原子微粒的反直覺特性處理信息，進行新型計算，實現「不可非法侵入式」 交流，技術微型化等等。量子計算中，這些量子比特（或量子位）的特殊屬性有可能發生 指數型變化。通過操縱單個粒子，量子計算機將能夠解決某些高度複雜的問題，這些問題 對於目前的超級計算機來說，太大，太雜亂，包括從數據科學到材料科學。

隨著研究者們不斷突破技術限制，量子計算機將逐漸取代傳統的計算機。數據科學家將能 夠處理前所未有宏大的數據量，並從中獲取相關性信息。材料科學家利用量子比特模擬原 子，這是無法在傳統計算機上實現的。同時，在通訊、物流、安全、密碼學、能量等不同領域，我們都能預見無限可能。

為了幫助大家更好的理解各類前沿技術動態，基於宏觀科技力量及其可被預期的時間範圍，報告歸納整理了一張完整的統一化視圖。

三、五大關鍵新興趨勢

一）技術道德與信任

技術變革常態化的同時，贏得全方位的信任變得更具挑戰——但也充滿機遇。

隨著數字技術的出現，企業要用戶以新的更深層次的方式信任他們，過去是獲取用戶個人信息，現在則是通過數字痕迹追蹤用戶的線上行為。同時，技術引起的問題也經常成為新聞頭條，例如安全漏洞、不當或非法監視、個人信息濫用、虛假信息傳播、演算法歧視、缺乏透明度等等。這些事件導致利益相關方之間不信任（包括客戶、僱員、合作 夥伴、投資者和管理者），嚴重損害企業聲譽。的確，消費者對商家的信任正在逐漸下降，人們對公共機構的態度也越來越謹慎，員工則要求企業明確闡述其核心價值觀。

德勤 2020 年全球市場趨勢報告中提到，當今時代，品牌信任對企業來講尤為重要，關係到企業的方方面面。無論是客戶、監管機構，還是媒體，都期望品牌商在其開展業務的各個領域都是開放、誠信和始終如一，從產品生產、促銷活動、到員工文化和合作夥伴關係維護等。

被技術顛覆的企業，它的每一個方面都意味著可以贏得或失去任何一個客戶、員工、合作夥伴、投資者和/或監管機構信任的機會。如果領導者能夠充分貫徹企業價值觀和技術道德觀，努力履行「做好事」的承諾，企業就能夠與利益相關者建立長期牢固的信任關係。在這種情況下，信任就變成了一個全方位的 承諾，並且確保信任是企業的技術，流程，人員都在共同努力維護的基礎。

技術道德這一術語指的是不局限於或側重於任何 一項技術的綜合價值觀，這個價值觀是指導企業對技術使用的整體方法及通過部署這些技術驅動業務戰略和運營企業應考慮主動評估如何以符合公司宗旨和核心價值觀的方式使用技術。

在數字時代，信任是個複雜的議題，企業面臨著無數的生存威脅。雖然顛覆性技術通常會給企業帶來指數型增長，但僅憑技術卻無法建立長期信任。因此，領先企業們正在通過全方位的維持利益相關者所期望的高度信任。領先企業們正在嘗 試通過各種方式，來維持利益相關者所期望的高度信任。

人工智慧、機器學習、區塊鏈、數字現實和其它 新興技術正以前所未有的速度和深度融入我們的 曰常生活。企業該如何通過客戶、合作夥伴和員工使用這些技術來構建信任呢？

解讀企業價值觀。

如今，技術根植於業務，機器學習也驅動著業務決策和行為，因此，必須先了解企業的技術解決方案，才能進一步解讀和評價企業價值觀。數字化系統可以被設計用來減少偏差，讓企業能夠遵循自己的原則運 營。

保障措施可以防止用戶以不健康或不負責任的方式使用技術，從而幫助提高利益相關者的利益。例如，一家公司對可能成癮的遊戲強制限定遊戲時間和遊戲花費一個內容提供商提醒用戶關注信息來源的準確性；雲計算提供商在 戶超出其預算之前自動發出警報。

建立強大的數據基礎。

如果不能系統性地、統一地追蹤數據內容及來源，並確定可訪問數據的人員，就沒有辦法營造良好的信任環境。強大的數據基礎讓利益相關者擁有共同的願景， 為數據負責，採用安全的技術手段實現有效的數據管理。管理者需要讓利益相關者了解他們提供的數據將如何運用，此外，除非為了法律或監管的目的，在利益相關者要求時須刪除相關數據。

強化防護措施。

德勤 2019 年未來網路調查報告顯示，管理者為網路問題花費的時間越來越多，網路防禦體系意味著您要 保護您的客戶、員工和商業合作夥伴，讓他們遠離與他們——或者說你們——的價值觀不同的群體。從最開始就需要建立並實施網路安全風險策略略，並將其貫穿於商業運營和政策制定的全過程，這絕不僅僅是信息技術部門的問題。企業領導者應當與信息技術部門一起制定全面的數字安全風險策略，考慮安全、隱私、 誠信和保密等各方面，增強利益相關者的信任，提高企業競爭力和優勢。因此，需要評估企業的風險容忍度，明確弱點所在，並判斷企業最具價值的數據和系統，制定風險緩解策略和恢復計劃。

二）財務與 IT 的未來

IT 和財務領導者共同努力為創新融資尋找靈活的途徑。

德勤的研究發現，56% 的首席信息官（CIO）期望應用 Agile, DevOps 或類似的靈活 IT 交付模式，來提高 IT 的響應能力並激發更廣泛的創新的雄心。

但目前有些難以克服的障礙阻礙這些努力：資金的來源和分配。IT 的運營和開發流程正變得越來越靈活，更加側重產品，而財務部門仍舊按照過去數十年的方式來制定預算、融資和財報。結果顯而易見：IT 需求與財務流程之間的矛盾。若這個問題得不到解決，那麼它可能會破壞首席信息官（CIO）的創新計劃，乃至整個企業的戰略目標。

IT 對資金的需求與財務的漫長流程之間的矛盾並非形成於一夜之間。而是在過去十年中曰漸累積。雲技術和平台技術一步步地顛覆了傳統運營模式，迫使財務部門不得不重新評估財務管理方法。

《報告》指出這種變革體現在三方面：

從資本支出轉向運營支出

從在現場轉型到基於雲的系統，涉及大量的支出從資本支出轉移到運營支出。事實上，團隊一直都有一些資本支出和運營支出。新的準則是「誰開發誰管理」。從會計的角度而言，短期運營支出增長會影響季度財報。

衡量難以捉摸的投資回報率。

技術創新舉措通常是難以達到內部收益率預期的嘗試，可能產生正回報也可能不會。在財務及短期收益上， 創新投資通常不具備傳統 IT 項目的信心水平， 因此這類投資往往也很難通過標準管理流程獲得有力支持。在某些情況下，這會導致財務部門難以建立精確的流程，來跟蹤長期投資回報率。例如，對於無限期重複使用的平台這類的固定預算投資，跟蹤其投資回報率更是難上加難。

計算交付價值。

根據德勤《 2018 年全球首席信息官(CIO)調查報 告》，65% 的受訪者表示他們在評估 IT 投資時， 通常採用具體案例具體分析的方法，而不是遵循常規財報流程。顯然，在評估 IT 帶來的價值這件事上，首席信息官 (CIO )與首席財務官 (CFO)不在同一立場。

作為財務與未來的T趨勢的一部分，我們預計有更多首席信息官(CIO)、首席財務官(CFO)以及他們各自的團隊，將會積極探索解決這些及其他在融資、會計與財報上所面臨的挑戰的方法。

三）數字孿生技術

利用下一代數字攣生技術助力企業設計、優化和轉型。

當下，企業正以多種方式使用數字彎生技術。在汽車和飛機製造領域，數字彎生技術逐漸成為優化整個製造價值鏈和創新產品的重要工具；在能源領域，油田服務運營商通過獲取和分析大量井內數據，建立數字模型，實時指導鑽井作業在醫療保健領域，心血管研究人員正在為臨床診斷、教育、培訓,創造高模擬的人類心臟的數字彎生體；作為智慧城市管理的典型案例， 新加坡使用詳細的虛擬城市模型，用於城市規劃、維護和災害預警項目。

數字彎生可以模擬物理對象或流程的各個方面。它們可以展現新 產品的工程圖和尺寸，也可以展現從設計到消費者整個供應鏈中 所有子部件和相應環節——即」已建成「數字彎生，也可採用 「即維護」模式——生產車間設備的實物展現。模擬模型可以捕獲 設備如何操作，工程師如何維護，甚至該設備生產的產品如何與客戶關聯。數字彎生可以有多種形式，但它們無一例外都在捕獲和利用現實世界的數據。

數字孿生髮展勢頭迅猛，得益於快速發展的模擬和建模能力、更好的互操作性和物聯網感測器， 以及更多可用的工具和計算的基礎架構等。因此， 各領域內的大小型企業都可以更多地接觸到數字孿生技術。IDC 預測，到 2022 年，40% 的物聯網平台供應商將集成模擬平台、系統和功能來創建數字孿生，70% 的製造商將使用該技術進行流程模擬和場景評估。

與此同時，通過訪問大量數據，使得創建比以往更為詳細、更為動態化的模擬成為可能。對於數字孿生的長期用戶而言，這就好比從模糊的黑白快照過渡到彩色高清數碼照片一樣，從數字源中獲取的信息越多，最後呈現的照片就越生動逼真。

長期來看，若想要實現數字孿生技術的全部潛力， 可能需要集成整個生態圈內的系統和數據。創建 一個完整的客戶生命周期或供應鏈(囊括了一線供應商和其自身的供應商)的數字化模擬，可以提供富有洞察力的宏觀運營觀點，但仍然需要將外部實體整合到內部數字化生態系統內。直至今曰，大多數企業仍對點對點連接之外的外部集成感到不滿意。克服這種猶豫可能是一個長期挑戰, 但最終，所有的付出都將是值得的。未來，期望企業會利用區塊鏈打破信息孤島，繼而驗證信息並將其輸入數字孿生體中。這可以釋放先前無法訪問的大量數據，從而使模擬更加細節化、動態化、更具潛在價值。

四）人感體驗平台

通過Al、神經科學、人本設計重塑人機聯接。

人感體驗平台趨勢顛覆了傳統的設計方法，它首先確定我們想要實現的人性化和情感體驗，而後決定使用何種情感和 AI 技術組合能夠達成這一效果。企業將面臨的一大挑戰是，如何針對不同的客戶群體、員工群體和其它利益相關者，確定能引起他們共鳴和引發他們情緒的具體響應或行為，並進一步開發情感技術，使其能夠識別和複製某一段體驗中的特質。

在不久的未來，我們將會看到人們對人性化的技術需求曰益增長。在數字化革命進程中，我們目前進入到一個階段，就是每個人之間未必有 接，但每個人一定都與技術有聯結。我們正在消除流程和交互，直接與機器互動。因此，我們渴望我們正在迅速失去的東西：有意義的聯結。為此，我們期望技術能夠用更 加人性化，更人道化的方式跟我們互動。設計能夠滿足這一期望的技術需要對人的行為有更深刻的洞察，並不斷創新，以提高我們預測和響應人們需求的能力。不久的將來，人感體驗很有可能會帶來長久的、可持續的競爭優勢。

五）架構覺醒

演進架構師角色，從而轉變系統架構並支持業務 發展的速度。

越來越多的技術領導層和高管們逐漸意識到，如今，技術架構領域的科學在戰略上比以往任何時候都更加重要。事實上，為了在技術創新顛覆的市場中保持競爭力，已成立的企業需要不斷演 他們的架構一一這一過程可以從改變技術架構師在企業內扮演的角色開始。

這種轉變的目的非常明確：把經驗最豐富的架構師安排到最需要他們的地方——即加入到設計複雜技術的軟體開發團隊中。一旦這些架構師被重新部署和賦能，他們便可幫助簡化技術棧， 提升技術敏捷性，從而為新興企業獲得市場優勢。另外，他們還可以直接負責實現業務成果，解決架構難題。

此外，擁抱架構覺醒這一趨勢的企業將開始重新定義架構師角色，使其更具協作性、創新性，並能對利益相關者的需求做出回應。具有全局觀的架構師可能會發現，自己正在多部 門混合的項目團隊中，與專注於應用程序的架構師 以及來自 1T 和業務部門的同事共同作戰。未來，他們的使命將不僅是利用傳統的架構組件，還要利用顛覆性力量（如區塊鏈、AI、及機器學習）大胆創新。

資料來源：https://m.news.sina.com.tw/article/20201026/36690918.html