量子计算
谷歌宣称实现“量子霸权”，IBM、V神、比特币开发者都来反驳了
资讯 • 8btc 发表了文章 • 2019-10-24 15:49
图片来源：Pixabay
本周三，英国《自然》（Nature）杂志刊登了谷歌在计算机研究领域取得了一项突破，打造出了第一台能够超越当今最强大的超级计算机能力的量子计算机——“西克莫（Sycamore）”。该量子系统只用了 200 秒完成一个计算，而同样的计算用当今最强大的超级计算机 Summit 执行，需要约 10000 年。由此，谷歌公开宣布实现“量子霸权”（量子霸权是指量子计算拥有的超越所有经典计算机的计算能力）。
量子计算利好PoS，而摧毁PoW?
有分析认为，谷歌量子计算技术的应用可以帮助改进那些采用权益证明（PoS）加密货币的技术。
量子计算能够创建真正的随机数
PoS是一种区块链共识算法，其中区块链的区块创建者以与其持有的权益成正比的概率被随机挑选出来，而基于工作量证明（PoW）的数字货币算法则使用挖矿模式（如比特币）。但是，PoS对随机选择的完整性提出了疑问。
得克萨斯大学奥斯汀分校的量子理论家斯科特·亚伦森（Scott Aaronson）在10月23日对《财富》杂志说，量子计算可以减少PoS怀疑论者的怀疑，因为“量子霸权”实验可以产生可证明的随机数。他先前在个人博客上写道：
“基于采样的量子霸权实验几乎可以立即重新用于生成比特（在计算假设下），这些比特可以被证明是随机的。反过来，这可能适用于PoS加密货币和其他加密协议。我希望不久的将来会发现更多这样的应用。”
Google量子项目向邱奇-图灵论题(The Church-Turing thesis)发起挑战
10月23日，Google发布了其量子霸权实验的结果，这一结果得到了Aaronson的同行评审。在实验中，“ Sycamore”量子计算机花了200秒的时间对一个量子电路的一个实例进行了1百万次采样。相比之下，IBM的超级计算机Summit（据称是迄今为止功能最强大的计算机）将需要运算10,000年。
Google指出，它的实验是针对扩展的Church-Turing论文（也称为可计算性论文）的第一个实验挑战，该论文声称传统计算机可以有效地执行任何“合理的”计算模型。 Google在专门的博客文章中解释了：
“我们首先运行12到53量子位的随机简化电路，以保持电路深度恒定。我们使用经典模拟检查了量子计算机的性能，并与理论模型进行了比较。验证系统正常运行后，我们运行了53量子比特且深度不断增加的随机硬电路，直到达到经典模拟变得不可行的地步。 [...]在无法在经典计算机上合理模拟的第一个量子计算中，我们开辟了一个新的计算领域，可供探索。”
比特币受到影响吗？
对于量子计算的最新进展可能危及比特币（BTC）的安全性这一个观点，Bitcoin Core前开发人员彼得·托德（Peter Todd）泼了一盆冷水。托德总结说，仅凭量子计算的巨大使用成本就能使比特币摆脱这种潜在的麻烦。对于谷歌所谓的“量子霸权”，10月23日他在推特上表示，
“这没有任何意义，因为Google的量子突破是针对量子计算的原始类型，而这种类型远没有达到打破密码学的水平。我们甚至都不知道是否有可能扩展量子计算机。 添加量子比特很有可能会带来成倍的成本增长。”
以太坊创始人Vitalik Buterin在谷歌宣布“量子霸权”之后也进行了评论。他表示，
“到目前为止，我对量子霸权理论的一句话印象是，它对于真正的量子计算就像氢弹对于核聚变一样。这证明了一种现象和从这种现象中获取力量的能力是存在的，但离直接投入使用还有很长的路要走。”
谷歌实现“量子霸权”？竞争对手IBM发文反驳
对于谷歌在《自然》杂志上宣称的“已经实现量子霸权”，谷歌在量子计算领域的最大对手之一IBM立即发布博文表示质疑。IBM直言，“按照‘量子霸权’的最严格定义，这一目标尚未实现。”
IBM的研究人员指出，谷歌所谓“最先进的超级计算机大约需要1万年”完成的任务，在一个传统计算机系统上的理想模拟，只需要2.5天，而且保真度要高得多。这实际上还是对一个保守的、最坏情况的估计。谷歌在进行比较时，未能充分考虑“大量磁盘存储”。
博文还援引“量子霸权”提出者普瑞斯基尔最近的观点称，这个词“加剧了对量子技术现状的过度炒作”，并且“通过与‘白人至上（white supremacy）’的联系，唤起了一种令人厌恶的政治立场”。
IBM方面认为，“霸权”一词正在被几乎所有人误解，类似“实现量子霸权”的“标题党报道”会不可避免地误导公众。根据最严格的定义，这一目标尚未实现。
IBM在博文中还表示，量子计算机永远不会‘凌驾’于传统计算机之上，而是与它们协同工作，因为两者都有其独特的优势。 查看全部
本周三，英国《自然》（Nature）杂志刊登了谷歌在计算机研究领域取得了一项突破，打造出了第一台能够超越当今最强大的超级计算机能力的量子计算机——“西克莫（Sycamore）”。该量子系统只用了 200 秒完成一个计算，而同样的计算用当今最强大的超级计算机 Summit 执行，需要约 10000 年。由此，谷歌公开宣布实现“量子霸权”（量子霸权是指量子计算拥有的超越所有经典计算机的计算能力）。
量子计算利好PoS，而摧毁PoW?
有分析认为，谷歌量子计算技术的应用可以帮助改进那些采用权益证明（PoS）加密货币的技术。
量子计算能够创建真正的随机数
PoS是一种区块链共识算法，其中区块链的区块创建者以与其持有的权益成正比的概率被随机挑选出来，而基于工作量证明（PoW）的数字货币算法则使用挖矿模式（如比特币）。但是，PoS对随机选择的完整性提出了疑问。
得克萨斯大学奥斯汀分校的量子理论家斯科特·亚伦森（Scott Aaronson）在10月23日对《财富》杂志说，量子计算可以减少PoS怀疑论者的怀疑，因为“量子霸权”实验可以产生可证明的随机数。他先前在个人博客上写道：
“基于采样的量子霸权实验几乎可以立即重新用于生成比特（在计算假设下），这些比特可以被证明是随机的。反过来，这可能适用于PoS加密货币和其他加密协议。我希望不久的将来会发现更多这样的应用。”
Google量子项目向邱奇-图灵论题(The Church-Turing thesis)发起挑战
10月23日，Google发布了其量子霸权实验的结果，这一结果得到了Aaronson的同行评审。在实验中，“ Sycamore”量子计算机花了200秒的时间对一个量子电路的一个实例进行了1百万次采样。相比之下，IBM的超级计算机Summit（据称是迄今为止功能最强大的计算机）将需要运算10,000年。
Google指出，它的实验是针对扩展的Church-Turing论文（也称为可计算性论文）的第一个实验挑战，该论文声称传统计算机可以有效地执行任何“合理的”计算模型。 Google在专门的博客文章中解释了：
“我们首先运行12到53量子位的随机简化电路，以保持电路深度恒定。我们使用经典模拟检查了量子计算机的性能，并与理论模型进行了比较。验证系统正常运行后，我们运行了53量子比特且深度不断增加的随机硬电路，直到达到经典模拟变得不可行的地步。 [...]在无法在经典计算机上合理模拟的第一个量子计算中，我们开辟了一个新的计算领域，可供探索。”
比特币受到影响吗？
对于量子计算的最新进展可能危及比特币（BTC）的安全性这一个观点，Bitcoin Core前开发人员彼得·托德（Peter Todd）泼了一盆冷水。托德总结说，仅凭量子计算的巨大使用成本就能使比特币摆脱这种潜在的麻烦。对于谷歌所谓的“量子霸权”，10月23日他在推特上表示，
“这没有任何意义，因为Google的量子突破是针对量子计算的原始类型，而这种类型远没有达到打破密码学的水平。我们甚至都不知道是否有可能扩展量子计算机。 添加量子比特很有可能会带来成倍的成本增长。”
以太坊创始人Vitalik Buterin在谷歌宣布“量子霸权”之后也进行了评论。他表示，
“到目前为止，我对量子霸权理论的一句话印象是，它对于真正的量子计算就像氢弹对于核聚变一样。这证明了一种现象和从这种现象中获取力量的能力是存在的，但离直接投入使用还有很长的路要走。”
谷歌实现“量子霸权”？竞争对手IBM发文反驳
对于谷歌在《自然》杂志上宣称的“已经实现量子霸权”，谷歌在量子计算领域的最大对手之一IBM立即发布博文表示质疑。IBM直言，“按照‘量子霸权’的最严格定义，这一目标尚未实现。”
IBM的研究人员指出，谷歌所谓“最先进的超级计算机大约需要1万年”完成的任务，在一个传统计算机系统上的理想模拟，只需要2.5天，而且保真度要高得多。这实际上还是对一个保守的、最坏情况的估计。谷歌在进行比较时，未能充分考虑“大量磁盘存储”。
博文还援引“量子霸权”提出者普瑞斯基尔最近的观点称，这个词“加剧了对量子技术现状的过度炒作”，并且“通过与‘白人至上（white supremacy）’的联系，唤起了一种令人厌恶的政治立场”。
IBM方面认为，“霸权”一词正在被几乎所有人误解，类似“实现量子霸权”的“标题党报道”会不可避免地误导公众。根据最严格的定义，这一目标尚未实现。
IBM在博文中还表示，量子计算机永远不会‘凌驾’于传统计算机之上，而是与它们协同工作，因为两者都有其独特的优势。 查看全部
图片来源：Pixabay
本周三，英国《自然》（Nature）杂志刊登了谷歌在计算机研究领域取得了一项突破，打造出了第一台能够超越当今最强大的超级计算机能力的量子计算机——“西克莫（Sycamore）”。该量子系统只用了 200 秒完成一个计算，而同样的计算用当今最强大的超级计算机 Summit 执行，需要约 10000 年。由此，谷歌公开宣布实现“量子霸权”（量子霸权是指量子计算拥有的超越所有经典计算机的计算能力）。
量子计算利好PoS，而摧毁PoW?
有分析认为，谷歌量子计算技术的应用可以帮助改进那些采用权益证明（PoS）加密货币的技术。
量子计算能够创建真正的随机数
PoS是一种区块链共识算法，其中区块链的区块创建者以与其持有的权益成正比的概率被随机挑选出来，而基于工作量证明（PoW）的数字货币算法则使用挖矿模式（如比特币）。但是，PoS对随机选择的完整性提出了疑问。
得克萨斯大学奥斯汀分校的量子理论家斯科特·亚伦森（Scott Aaronson）在10月23日对《财富》杂志说，量子计算可以减少PoS怀疑论者的怀疑，因为“量子霸权”实验可以产生可证明的随机数。他先前在个人博客上写道：
“基于采样的量子霸权实验几乎可以立即重新用于生成比特（在计算假设下），这些比特可以被证明是随机的。反过来，这可能适用于PoS加密货币和其他加密协议。我希望不久的将来会发现更多这样的应用。”
Google量子项目向邱奇-图灵论题(The Church-Turing thesis)发起挑战
10月23日，Google发布了其量子霸权实验的结果，这一结果得到了Aaronson的同行评审。在实验中，“ Sycamore”量子计算机花了200秒的时间对一个量子电路的一个实例进行了1百万次采样。相比之下，IBM的超级计算机Summit（据称是迄今为止功能最强大的计算机）将需要运算10,000年。
Google指出，它的实验是针对扩展的Church-Turing论文（也称为可计算性论文）的第一个实验挑战，该论文声称传统计算机可以有效地执行任何“合理的”计算模型。 Google在专门的博客文章中解释了：
“我们首先运行12到53量子位的随机简化电路，以保持电路深度恒定。我们使用经典模拟检查了量子计算机的性能，并与理论模型进行了比较。验证系统正常运行后，我们运行了53量子比特且深度不断增加的随机硬电路，直到达到经典模拟变得不可行的地步。 [...]在无法在经典计算机上合理模拟的第一个量子计算中，我们开辟了一个新的计算领域，可供探索。”
比特币受到影响吗？
对于量子计算的最新进展可能危及比特币（BTC）的安全性这一个观点，Bitcoin Core前开发人员彼得·托德（Peter Todd）泼了一盆冷水。托德总结说，仅凭量子计算的巨大使用成本就能使比特币摆脱这种潜在的麻烦。对于谷歌所谓的“量子霸权”，10月23日他在推特上表示，
“这没有任何意义，因为Google的量子突破是针对量子计算的原始类型，而这种类型远没有达到打破密码学的水平。我们甚至都不知道是否有可能扩展量子计算机。 添加量子比特很有可能会带来成倍的成本增长。”
以太坊创始人Vitalik Buterin在谷歌宣布“量子霸权”之后也进行了评论。他表示，
“到目前为止，我对量子霸权理论的一句话印象是，它对于真正的量子计算就像氢弹对于核聚变一样。这证明了一种现象和从这种现象中获取力量的能力是存在的，但离直接投入使用还有很长的路要走。”
谷歌实现“量子霸权”？竞争对手IBM发文反驳
对于谷歌在《自然》杂志上宣称的“已经实现量子霸权”，谷歌在量子计算领域的最大对手之一IBM立即发布博文表示质疑。IBM直言，“按照‘量子霸权’的最严格定义，这一目标尚未实现。”
IBM的研究人员指出，谷歌所谓“最先进的超级计算机大约需要1万年”完成的任务，在一个传统计算机系统上的理想模拟，只需要2.5天，而且保真度要高得多。这实际上还是对一个保守的、最坏情况的估计。谷歌在进行比较时，未能充分考虑“大量磁盘存储”。
博文还援引“量子霸权”提出者普瑞斯基尔最近的观点称，这个词“加剧了对量子技术现状的过度炒作”，并且“通过与‘白人至上（white supremacy）’的联系，唤起了一种令人厌恶的政治立场”。
IBM方面认为，“霸权”一词正在被几乎所有人误解，类似“实现量子霸权”的“标题党报道”会不可避免地误导公众。根据最严格的定义，这一目标尚未实现。
IBM在博文中还表示，量子计算机永远不会‘凌驾’于传统计算机之上，而是与它们协同工作，因为两者都有其独特的优势。
Google的量子突破对区块链密码学意味着什么？
攻略 • 8btc 发表了文章 • 2019-09-24 14:49
多年来，我们一直被警告说，量子计算的突破指日可待。当这一天来临时，我们被告知，它可能会使现有的加密标准过时，从而威胁到每个主要区块链的安全性。这一天似乎终于到来，Google实现了“量子霸权”，尽管这一壮举令人激动忐忑，但是这并不标志着加密网络游戏的结束，至少目前还没有。
他们真的做到了——绝对的狂人
上周五，英国《金融时报》发布了一篇报道，声称Google研究人员发表的一篇论文描述了计算机领域的一项重大突破。利用量子计算机，该研究小组在三分钟内完成了一项计算，这一运算量本该花费世界上最强大的超级计算机10000年的时间。在这个以不断改进为特色的行业中，这听起来像是一次质的飞跃，值得同“宇宙大爆炸”相比较。研究人员声称已经实现量子霸权，是指在特定测试中量子计算机胜过世界上最好的经典计算机。
Google将这项成就描述为“迈向全面量子计算的里程碑”，并预测量子计算能力将以“双指数速率”扩展，超过摩尔定律数十年来描述的指数速率。表面上看，这项技术听起来有可能摧毁我们珍视的一切，从比特币开始。现实是（通常如此）：量子计算对比特币“死亡”的预测被极大地夸张了。
密码学与抗量子区块链的兴起
由于担心量子突破即将来临，威胁到所有已知加密算法的神圣性，密码学家一直致力于开发量子抵抗链，以抵抗量子计算机中的“寒武纪爆炸”。
抗量子区块链QAN首席技术官Johann Polecsak 告诉news.Bitcoin.com：“最主流的公钥算法理论上有被量子计算突破的风险。如今截获并存储的大多数加密数据都可能在不久的将来被量子计算机解密。”
Polecsak在Google的量子计算机（据称是Sycamore）上大胆地表示：
“ Google实现量子突破的概念听起来非常引人注目，但实际上，目前很难衡量其重要性。我们如何确定Google的量子计算机比D-wave强大，例如，它在四年前超过了1000量子位？”
QAN协议中所有可能受量子算法（通常是Shor或Grover算法搜索）影响的签名和哈希值均受后量子密码保护。听上去，这是一个致力于保护量子超级计算机世界中的网络的密码学流派。后量子密码学有许多模型，QAN目前支持基于格的方法。后量子密码学研究的六所小学的其他变体包括基于散列和代码的密码。
Andrew Yang暗示威胁真实存在
在讨论量子计算时，最困难的事情之一是将事实与虚构分离，恐惧与制造恐惧剥离，理论与实践分开。在计算领域FUD和FOMO一直供不应求，这或许可以解释为什么量子威胁在密码领域产生如此强烈的共鸣。在量子突破的情况下，比特币和其他加密货币的“公正”程度取决于你想相信谁。例如，支持科技的总统候选人Andrew Yang在他的量子计算和加密标准政策中解释道：
使用量子位的量子计算机理论上将能够在一天之内打破我们当前的加密标准所必需的计算。发生这种情况时，我们所有的加密数据都将受到攻击。这意味着我们的业务、通讯渠道及银行和国家安全系统都可以访问。
至于何时会发生这种情况，Yang指出：“有人估计，这一时间线为10年或更短。简而言之，这是一个必须立即解决的问题……首先，我们需要立即投资并开发新的加密标准和系统，并立即转向使用这些抗量子计算的标准来保护我们最敏感的数据。”
Andrew Yang
比特币还没有失败
虽然量子计算的进步值得密切关注，但没有证据表明BTC和BCH私钥有很快被弹出的危险。为了说明当前加密标准的安全性，Openbazaar的Chris Pacia 在2013年发表了一篇博文，其中讨论了常用的128位高级加密标准（AES），其结论是：“如果地球上70亿人中的每一个人都有10台计算机测试10亿每秒的密钥组合，需要7.7*10^24年才能找到一个128位AES密钥。”
至于量子计算机能以多快的速度实现同样的壮举，Pacia坦言自己不是专家，但他大胆表示：“量子计算可能会将密钥的大小加倍，而密钥可以有效地被强行使用。这可能会导致AES-128失效，但AES-192和AES-256应该仍然安全。”
比特币挖矿使用SHA-256，而密码学使用ECDSA（椭圆曲线数字签名算法）创建私钥和公钥对。例如，在量子计算机破解SHA-256的情况下，一个显而易见的解决方案是切换到更强大的同类加密算法，例如SHA-512。
正如维基百科中后量子密码学里所述：“虽然量子Grover算法确实加快了对对称密码的攻击，但加倍密钥长度可以有效地阻止这些攻击，因此，后量子对称密码学与当前的对称密码学没有显着区别。”换句话说，即使量子计算确实实现了规模化，我们也不太可能需要去彻底重新设计我们的密码学。相反，我们只需要强制执行包含更多位、更强大的算法版本即可。
正如Sabine Hossenfelder在6月一个关于量子霸权的视频中所总结的：
我对量子计算机很快就会有实际应用这一想法并不持乐观态度。我很担心量子计算会像核聚变一样：它永远有前途，但永远不会起作用。不过，量子霸权将是一个超级激动人心的事件。
原文链接：Bitcoin.com| Google的量子突破对区块链密码学意味着什么？
声明：本文为news.bitcoin.com官网翻译文章，如需内容转载请联系官方微信：BitcoinComChina，并在文末处标注原文链接，感谢支持。 查看全部
他们真的做到了——绝对的狂人
上周五，英国《金融时报》发布了一篇报道，声称Google研究人员发表的一篇论文描述了计算机领域的一项重大突破。利用量子计算机，该研究小组在三分钟内完成了一项计算，这一运算量本该花费世界上最强大的超级计算机10000年的时间。在这个以不断改进为特色的行业中，这听起来像是一次质的飞跃，值得同“宇宙大爆炸”相比较。研究人员声称已经实现量子霸权，是指在特定测试中量子计算机胜过世界上最好的经典计算机。
Google将这项成就描述为“迈向全面量子计算的里程碑”，并预测量子计算能力将以“双指数速率”扩展，超过摩尔定律数十年来描述的指数速率。表面上看，这项技术听起来有可能摧毁我们珍视的一切，从比特币开始。现实是（通常如此）：量子计算对比特币“死亡”的预测被极大地夸张了。
密码学与抗量子区块链的兴起
由于担心量子突破即将来临，威胁到所有已知加密算法的神圣性，密码学家一直致力于开发量子抵抗链，以抵抗量子计算机中的“寒武纪爆炸”。
抗量子区块链QAN首席技术官Johann Polecsak 告诉news.Bitcoin.com：“最主流的公钥算法理论上有被量子计算突破的风险。如今截获并存储的大多数加密数据都可能在不久的将来被量子计算机解密。”
Polecsak在Google的量子计算机（据称是Sycamore）上大胆地表示：
“ Google实现量子突破的概念听起来非常引人注目，但实际上，目前很难衡量其重要性。我们如何确定Google的量子计算机比D-wave强大，例如，它在四年前超过了1000量子位？”
QAN协议中所有可能受量子算法（通常是Shor或Grover算法搜索）影响的签名和哈希值均受后量子密码保护。听上去，这是一个致力于保护量子超级计算机世界中的网络的密码学流派。后量子密码学有许多模型，QAN目前支持基于格的方法。后量子密码学研究的六所小学的其他变体包括基于散列和代码的密码。
Andrew Yang暗示威胁真实存在
在讨论量子计算时，最困难的事情之一是将事实与虚构分离，恐惧与制造恐惧剥离，理论与实践分开。在计算领域FUD和FOMO一直供不应求，这或许可以解释为什么量子威胁在密码领域产生如此强烈的共鸣。在量子突破的情况下，比特币和其他加密货币的“公正”程度取决于你想相信谁。例如，支持科技的总统候选人Andrew Yang在他的量子计算和加密标准政策中解释道：
使用量子位的量子计算机理论上将能够在一天之内打破我们当前的加密标准所必需的计算。发生这种情况时，我们所有的加密数据都将受到攻击。这意味着我们的业务、通讯渠道及银行和国家安全系统都可以访问。
至于何时会发生这种情况，Yang指出：“有人估计，这一时间线为10年或更短。简而言之，这是一个必须立即解决的问题……首先，我们需要立即投资并开发新的加密标准和系统，并立即转向使用这些抗量子计算的标准来保护我们最敏感的数据。”
Andrew Yang
比特币还没有失败
虽然量子计算的进步值得密切关注，但没有证据表明BTC和BCH私钥有很快被弹出的危险。为了说明当前加密标准的安全性，Openbazaar的Chris Pacia 在2013年发表了一篇博文，其中讨论了常用的128位高级加密标准（AES），其结论是：“如果地球上70亿人中的每一个人都有10台计算机测试10亿每秒的密钥组合，需要7.7*10^24年才能找到一个128位AES密钥。”
至于量子计算机能以多快的速度实现同样的壮举，Pacia坦言自己不是专家，但他大胆表示：“量子计算可能会将密钥的大小加倍，而密钥可以有效地被强行使用。这可能会导致AES-128失效，但AES-192和AES-256应该仍然安全。”
比特币挖矿使用SHA-256，而密码学使用ECDSA（椭圆曲线数字签名算法）创建私钥和公钥对。例如，在量子计算机破解SHA-256的情况下，一个显而易见的解决方案是切换到更强大的同类加密算法，例如SHA-512。
正如维基百科中后量子密码学里所述：“虽然量子Grover算法确实加快了对对称密码的攻击，但加倍密钥长度可以有效地阻止这些攻击，因此，后量子对称密码学与当前的对称密码学没有显着区别。”换句话说，即使量子计算确实实现了规模化，我们也不太可能需要去彻底重新设计我们的密码学。相反，我们只需要强制执行包含更多位、更强大的算法版本即可。
正如Sabine Hossenfelder在6月一个关于量子霸权的视频中所总结的：
我对量子计算机很快就会有实际应用这一想法并不持乐观态度。我很担心量子计算会像核聚变一样：它永远有前途，但永远不会起作用。不过，量子霸权将是一个超级激动人心的事件。
原文链接：Bitcoin.com| Google的量子突破对区块链密码学意味着什么？
声明：本文为news.bitcoin.com官网翻译文章，如需内容转载请联系官方微信：BitcoinComChina，并在文末处标注原文链接，感谢支持。 查看全部
多年来，我们一直被警告说，量子计算的突破指日可待。当这一天来临时，我们被告知，它可能会使现有的加密标准过时，从而威胁到每个主要区块链的安全性。这一天似乎终于到来，Google实现了“量子霸权”，尽管这一壮举令人激动忐忑，但是这并不标志着加密网络游戏的结束，至少目前还没有。
他们真的做到了——绝对的狂人
上周五，英国《金融时报》发布了一篇报道，声称Google研究人员发表的一篇论文描述了计算机领域的一项重大突破。利用量子计算机，该研究小组在三分钟内完成了一项计算，这一运算量本该花费世界上最强大的超级计算机10000年的时间。在这个以不断改进为特色的行业中，这听起来像是一次质的飞跃，值得同“宇宙大爆炸”相比较。研究人员声称已经实现量子霸权，是指在特定测试中量子计算机胜过世界上最好的经典计算机。
Google将这项成就描述为“迈向全面量子计算的里程碑”，并预测量子计算能力将以“双指数速率”扩展，超过摩尔定律数十年来描述的指数速率。表面上看，这项技术听起来有可能摧毁我们珍视的一切，从比特币开始。现实是（通常如此）：量子计算对比特币“死亡”的预测被极大地夸张了。
密码学与抗量子区块链的兴起
由于担心量子突破即将来临，威胁到所有已知加密算法的神圣性，密码学家一直致力于开发量子抵抗链，以抵抗量子计算机中的“寒武纪爆炸”。
抗量子区块链QAN首席技术官Johann Polecsak 告诉news.Bitcoin.com：“最主流的公钥算法理论上有被量子计算突破的风险。如今截获并存储的大多数加密数据都可能在不久的将来被量子计算机解密。”
Polecsak在Google的量子计算机（据称是Sycamore）上大胆地表示：
“ Google实现量子突破的概念听起来非常引人注目，但实际上，目前很难衡量其重要性。我们如何确定Google的量子计算机比D-wave强大，例如，它在四年前超过了1000量子位？”
QAN协议中所有可能受量子算法（通常是Shor或Grover算法搜索）影响的签名和哈希值均受后量子密码保护。听上去，这是一个致力于保护量子超级计算机世界中的网络的密码学流派。后量子密码学有许多模型，QAN目前支持基于格的方法。后量子密码学研究的六所小学的其他变体包括基于散列和代码的密码。
Andrew Yang暗示威胁真实存在
在讨论量子计算时，最困难的事情之一是将事实与虚构分离，恐惧与制造恐惧剥离，理论与实践分开。在计算领域FUD和FOMO一直供不应求，这或许可以解释为什么量子威胁在密码领域产生如此强烈的共鸣。在量子突破的情况下，比特币和其他加密货币的“公正”程度取决于你想相信谁。例如，支持科技的总统候选人Andrew Yang在他的量子计算和加密标准政策中解释道：
使用量子位的量子计算机理论上将能够在一天之内打破我们当前的加密标准所必需的计算。发生这种情况时，我们所有的加密数据都将受到攻击。这意味着我们的业务、通讯渠道及银行和国家安全系统都可以访问。
至于何时会发生这种情况，Yang指出：“有人估计，这一时间线为10年或更短。简而言之，这是一个必须立即解决的问题……首先，我们需要立即投资并开发新的加密标准和系统，并立即转向使用这些抗量子计算的标准来保护我们最敏感的数据。”
Andrew Yang
比特币还没有失败
虽然量子计算的进步值得密切关注，但没有证据表明BTC和BCH私钥有很快被弹出的危险。为了说明当前加密标准的安全性，Openbazaar的Chris Pacia 在2013年发表了一篇博文，其中讨论了常用的128位高级加密标准（AES），其结论是：“如果地球上70亿人中的每一个人都有10台计算机测试10亿每秒的密钥组合，需要7.7*10^24年才能找到一个128位AES密钥。”
至于量子计算机能以多快的速度实现同样的壮举，Pacia坦言自己不是专家，但他大胆表示：“量子计算可能会将密钥的大小加倍，而密钥可以有效地被强行使用。这可能会导致AES-128失效，但AES-192和AES-256应该仍然安全。”
比特币挖矿使用SHA-256，而密码学使用ECDSA（椭圆曲线数字签名算法）创建私钥和公钥对。例如，在量子计算机破解SHA-256的情况下，一个显而易见的解决方案是切换到更强大的同类加密算法，例如SHA-512。
正如维基百科中后量子密码学里所述：“虽然量子Grover算法确实加快了对对称密码的攻击，但加倍密钥长度可以有效地阻止这些攻击，因此，后量子对称密码学与当前的对称密码学没有显着区别。”换句话说，即使量子计算确实实现了规模化，我们也不太可能需要去彻底重新设计我们的密码学。相反，我们只需要强制执行包含更多位、更强大的算法版本即可。
正如Sabine Hossenfelder在6月一个关于量子霸权的视频中所总结的：
我对量子计算机很快就会有实际应用这一想法并不持乐观态度。我很担心量子计算会像核聚变一样：它永远有前途，但永远不会起作用。不过，量子霸权将是一个超级激动人心的事件。
原文链接：Bitcoin.com| Google的量子突破对区块链密码学意味着什么？
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Gartner发布2019年十大战略性技术趋势：自主设备、数字双生、边缘计算等
投研 • tengguvc 发表了文章 • 2018-10-19 17:30
Gartner公司列出了企业组织在2019年需要探究的几大战略性技术趋势：自主设备、增强分析、AI驱动的开发、数字双生、边缘计算、沉浸式体验、区块链、智能空间、数字道德和隐私、量子计算。
分析师在 Gartner Symposium/ITxpo 2018 大会探讨了在 2019 年企业与组织需要探索的十大战略技术趋势（Gartner Top 10 Strategic Technology Trends 2019）。
Gartner 将战略性技术趋势定义为具有巨大破坏性潜力的战略技术趋势，该战略已开始从新兴的突破，进一步发展成为具有更广泛影响的应用——或者是快速增长的趋势，其高度波动性在未来五年内达到临界点。
"未来将以智能设备为特色，在各地提供越来越有洞察力的数字服务，我们称之为智能数字网格。"Gartner 副总裁兼研究员 David Cearley 表示：" 智能数字网格在过去两年中一直是焦点之一，并且一直是 2019 年的主要推动力。这三个主题下的趋势是推动持续创新过程的一个关键因素，作为 ContinuousNEXT 战略的一部分。"
- 智能：人工智能如何渗透到几乎所有现有技术中，并创建全新的类别。
- 数字：融合数字世界和真实的物理世界，创造一个身临其境的世界。
- 网格：利用不断扩展的人员、企业、设备、内容和服务之间的联系。
"例如，自动化和增强智能形式的人工智能（AI）与物联网、边缘计算和数字双胞胎一起使用，可提供高度集成的智能空间。这种多种趋势的组合效应，将产生新的机会并推动新的颠覆浪潮，这是 Gartner 2019 年十大战略技术趋势的标志。"
尽管科幻小说可能将人工智能机器人描绘成坏人，但一些科技巨头现在已经开始将其用于安全管理。微软和优步等公司使用 Knightscope K5 机器人巡逻停车场和大型户外区域来预测和预防犯罪。机器人可以读取车牌、报告可疑活动并收集数据以向其所有者报告。
这些人工智能驱动的机器人只是 " 自动化事物 " 的一个例子，它是 2019 年 Gartner 十大战略技术之一，有可能在未来五年内带来重大中断并带来机遇。
Gartner 指出，区块链、量子计算、增强分析和人工智能等技术将推动产生颠覆性的新型商业模式。
Gartner 公布的 2019 年十大战略技术趋势分别为：
1. 自动化的一切
机器人、无人驾驶飞机和自动驾驶汽车等自主设备，将依靠使用 AI 来自动执行以前由人类执行的功能。它们的自动化超越了刚性编程模型提供的自动化，它们利用 AI，提供与周围环境和人们更自然地交互的高级行为。
"随着自主事物的激增，我们期望从独立智能事物转变为一大堆协作智能事物，多个设备协同工作，无论是独立于人还是人为输入，"Cearley 先生说。 " 例如，如果一架无人机检查了一块大型油田并发现它已经准备好开采，它可以派遣一台‘自动采油机’前往执行任务。在物流交付市场，最有效的解决方案可能是使用自动驾驶车辆将包裹移至目标区域。然后，车辆上的机器人和无人机可确保最终交付包裹。"
"自动化事物" 主要有五种类型：
- 机器人
- 车辆
- 无人机
- 家电
- 媒介
这五种类型占据四种环境：海洋、陆地、空中和数字。它们都具有不同程度的能力，协调和智能。例如，它们可以跨越由人工辅助在空中飞行的无人机，在田地中完全自主地操作的农业机器人。这描绘了潜在应用的广泛图景——几乎每个应用程序，服务和物联网对象都将采用某种形式的 AI 来自动化或增强流程或人为操作。
探索在组织或客户环境中的任何物理对象中 AI 驱动的自主功能的可能性，但同时应当记住，这些设备最适合用于狭义定义的目的。它们与人类大脑在决策、智力或通用学习方面的能力不同。
2. 增强分析
增强分析代表了数据和分析能力的第三大浪潮，因为数据科学家可以使用自动算法来探索更多假设和可能。
增强分析侧重于增强智能的特定领域，使用机器学习（ML）来转换分析内容的开发、消费和共享方式。增强分析功能将迅速推进到主流应用，作为数据准备、数据管理、现代分析、业务流程管理、流程挖掘和数据科学平台的关键特性。
来自增强分析的自动洞察也将嵌入到企业应用程序中，改变了企业产生分析洞察力的过程。例如，人力资源、财务、销售、营销、客户服务、采购和资产管理部门。这些协同和配个将会优化所有员工在其环境中的决策和行动，而不仅仅是为分析师和数据科学家服务。增强分析可自动完成数据准备、洞察生成和洞察可视化过程，在许多情况下无需专业数据科学家的参与。
"这将导致数据科学进一步普及化，这是一套新兴的功能和实践，使主要工作在统计和分析领域之外的用户能够从数据中提取预测性和规范性的见解，"Cearley 先生说。
"到 2020 年，普通公民数据科学家的数量，将比专家数据科学家的数量增长要快 5 倍。组织可以使用公民数据科学家来填补因数据科学家短缺和高成本而导致的数据科学和机器学习人才缺口。"
"到 2020 年，超过 40％的数据科学任务将实现自动化。" 增强分析可识别隐藏的模式，同时消除个人偏见。在公民数据科学家和增强分析之间，数据洞察将在整个企业中得到更广泛的应用，包括分析师、决策者和运营工作者。
3.AI 驱动的开发
市场正在迅速从专业数据科学家必须与应用程序开发人员合作创建大多数人工智能增强型解决方案的模式，转变为专业开发人员可以使用作为服务提供的预定义模型单独操作的模式。这为开发人员提供了人工智能算法和模型的生态系统，以及为将 AI 功能和模型集成到解决方案中而定制的开发工具。
随着 AI 应用于开发过程本身以自动化各种数据科学、应用程序开发和测试功能，专业应用程序开发的另一个机会 " 高峰 " 出现了。到 2022 年，至少 40％的新应用程序开发项目，将在他们的团队中配置 AI 协同开发人员。
"最终，高度先进的基于人工智能的开发环境自动化应用程序，将在功能和非功能方面迎来‘公民应用程序开发人员’的新时代，非专业人员将能够使用 AI 驱动的工具自动生成新的解决方案。使非专业人员无需编码即可生成应用程序的工具已经不是件什么新鲜事了，但我们希望 AI 驱动的系统能够提高灵活性，"Cearley 先生说。
AI 驱动的开发着眼于将 AI 嵌入到应用程序中并使用 AI 为开发过程创建 AI 驱动的工具的工具，技术和最佳实践。这一趋势正在沿着三个方面发展：
- 用于构建基于 AI 的解决方案的工具正在从针对数据科学家（AI 基础设施，AI 框架和 AI 平台）的工具扩展到针对专业开发人员社区（AI 平台，AI 服务）的工具。
- 用于构建基于 AI 的解决方案的工具正在被赋予 AI 驱动的功能，这些功能可以帮助专业开发人员并自动执行与 AI 增强型解决方案开发相关的任务。
- 支持 AI 的工具正在从协助和自动化与应用程序开发（AD）相关的功能演变为使用业务领域专业知识和自动化 AD 流程堆栈（从一般开发到业务解决方案设计）的更高层次活动。
市场将从关注与开发人员合作的数据科学家转移到使用作为服务提供的预定义模型独立运营的开发人员。这使更多的开发人员能够利用这些服务，并提高效率。
4. 数字双胞胎
数字双胞胎是指现实世界实体或系统的数字化表现。到 2020 年，Gartner 估计将有超过 200 亿个连接的传感器和端点，数字双胞胎将连接数十亿的实体设备。企业组织从一开始就会实施数字双胞胎。它们将随着时间的推移不断发展，提高自身收集和可视化正确数据的能力，应用正确的分析和规则，并有效地响应业务目标。
"超越物联网的数字双胞胎发展的一个方面是企业实施其组织的数字双胞胎（DTO）。DTO 是一种动态软件模型，它依赖于操作或其他数据来了解组织如何实现其业务模型，连接其当前状态，部署资源并响应变化以满足预期的客户价值。"Cearley 先生说。 "DTO 有助于提高业务流程的效率，并创建更灵活、动态和响应更快的流程，可以自动对不断变化的条件做出反应。"
数字双胞胎也可以连接起来创建大型系统的双胞胎，例如发电厂或城市。数字双胞胎的想法并不新鲜。它可以追溯到事物的计算机辅助设计表示或客户的在线资料，但今天的数字双胞胎在四个方面有所不同：
- 模型的稳健性，重点关注它们如何支持特定的业务成果；
- 与现实世界的链接，可能实时用于监控和控制；
- 应用先进的大数据分析和人工智能来推动新的商机；
- 能够与他们互动并评估 " 假设 " 情景。
今天的重点是物联网中的数字双胞胎——它可以通过提供有关维护和可靠性的信息，洞察产品如何更有效地执行，新产品数据和提高效率来改善企业决策。
5. 赋权边缘
边缘指的是人们使用或嵌入我们周围世界的端点设备。边缘计算描述了一种计算拓扑，其中信息处理、内容收集和传递更靠近这些端点。它试图保持流量和处理更接近‘本地化’，目标是减少流量损耗和延迟。
在短期内，边缘由物联网驱动，需要使处理接近端点而不是集中式的云服务器。然而，云计算和边缘计算不是创建新的体系结构，而是作为互补模型发展，云服务作为集中服务进行管理——不仅在集中式服务器上，而且在本地的分布式服务器和边缘设备本身之中。
Gartner 预计，在未来五年内（2028 年），专用 AI 芯片以及更强大的处理能力、存储和其他先进功能将被添加到更广泛的边缘设备中。嵌入式物联网世界的极端异质性和工业系统等资产的长生命周期将带来重大的管理挑战。从长远来看，随着 5G 的成熟，不断扩展的边缘计算环境将更加强大的通信回到集中式服务。5G 提供更低的延迟、更高的带宽，并且（非常重要的是边缘）每平方公里节点（边缘端点）的数量急剧增加。
目前，该技术的大部分重点是物联网系统需要在嵌入式物联网世界中提供断开连接或分布式功能。这种类型的拓扑结构将解决高 WAN 成本和不可接受的延迟水平等挑战。此外，它还将实现数字业务和 IT 解决方案的细节。
6. 身临其境的体验（沉浸式技术）
会话平台正在改变人们与数字世界互动的方式。虚拟现实（VR）、增强现实（AR）和混合现实（MR）正在改变人们对数字世界的感知方式。感知和交互模型的这种组合转变将带来未来的沉浸式用户体验。
"随着时间的推移，我们将从考虑个人设备和分散的用户界面（UI）技术转变为多渠道和多模式体验。多模式体验将人们与数字世界连接起来，包括传统计算设备、可穿戴设备、汽车、环境传感器和消费电器等数百种边缘设备。"Cearley 先生表示。
"多声道体验将在这些多模式设备中动用所有人类感官以及先进的计算机感官（如热量，湿度和雷达）。这种多体验环境将创造一种环境体验，其中我们周围的空间定义了 " 计算机 "，而不是单个设备。实际上，环境就是计算机。"
到 2022 年，70％的企业将尝试使用沉浸式技术进行消费和企业使用，25％将部署到生产中。会话平台的未来，从虚拟个人助理到聊天机器人，将结合扩展的感官渠道，使平台能够根据面部表情检测情绪，并且他们将在交互中变得更加顺畅地对话。
7. 区块链
是一种分布式账本，它有望通过实现信任，提供透明度和减少业务生态系统间的摩擦，来重塑行业，从而降低成本，缩短交易结算时间并改善现金流。今天，信任被置于银行、证券交易所、政府和许多其他机构作为中央当局，在其数据库中安全地保持 " 单一版本的事实 "。集中信任模型会增加交易的延迟和摩擦成本（佣金、费用和货币的时间价值）。区块链提供了另一种信任模式，无需中央机构来仲裁交易。
"目前的区块链技术和概念在任务关键型、规模化的业务运营中尚不成熟，人们对其知之甚少且未经证实。对于支持更复杂场景的复杂元素尤其如此，"Cearley 先生说。 " 尽管面临挑战，但破坏的巨大潜力意味着 CIO 和 IT 领导者应该开始评估区块链，即使未来几年内他们不会很积极低去采用这些技术。"
目前来看，许多区块链计划都没有实现区块链的所有属性，例如高度分布的数据库。这些基于区块链的解决方案被定位为通过自动化业务流程或通过数字化记录来实现运营效率的手段。它们有可能加强已知实体之间的信息共享，并改善跟踪和追踪物理和数字资产的机会。
但是，这些方法错过了真正的区块链颠覆性影响的价值，并可能增加供应商的锁定。那些选择这类做法的组织应了解这些限制，并准备随着时间的推移逐步完成区块链解决方案，以保证可以通过更有效和更有效地使用现有非区块链技术来实现相同的结果。
Gartner 预计，区块链将在 2030 年之前创造 3.1 万亿的商业价值。
8. 智能空间
智能空间，指的是物理或数字环境、人类和技术支持的系统，在日益开放、连接、协调和智能的生态系统中相互作用。多个元素——包括人员、流程、服务和事物——将汇集在智能空间中，为目标人群和行业场景创建更加身临其境、交互式和自动化的体验。
"这一趋势已经融合了一段时间，如智能城市、数字化工作场所、智能家居和联网工厂等。我们相信市场正在进入一个加速提供强大智能空间的时期，技术成为我们日常生活中不可或缺的一部分，无论是作为员工、客户、消费者、社区成员还是公民，"Cearley 先生说。
智能空间主要实现扩展的五个关键维度是：开放性、连通性、协调性、智能性和应用范围。
9. 数字道德与隐私
数字道德和隐私是个人、组织和政府日益关注的问题。人们越来越关注公共和私营部门的组织如何使用他们的个人信息，而且只有那些没有主动解决这些问题的组织才会不断提出反对意见。
"任何有关隐私的讨论都必须建立在更广泛的数字道德主题以及客户、选民和员工的信任基础之上。虽然隐私和安全是建立信任的基础组成部分，但信任实际上不仅仅是这些组件，"Cearley 先生说。 " 信任是指在没有证据或调查的情况下接受陈述的真实性。最终，组织在隐私方面的立场必须由其在道德和信任方面的更广泛立场所驱动。从隐私转向道德，使谈话超越 " 我们是否合规 "，转向探讨‘我们做的是不是正确的事情’。"
政府越来越多地规划或通过公司必须遵守的法规，消费者正在谨慎地保护或删除有关他们自己的信息。公司必须获得并保持与客户的信任才能取得成功，并且他们还必须遵循内部价值观，以确保客户将其视为值得信赖的伙伴。
10. 量子计算
量子计算（QC）是一种非经典计算，其操作基于亚原子粒子（例如，电子和离子）的量子态，其将信息表示为量子比特（量子比特）的元素。
例如，虽然经典计算机会以线性方式读取库中的每本书，但量子计算机会同时读取所有书籍。量子计算机理论上可以同时处理数百万次计算。以商业可用，价格合理且以可靠服务形式进行的量子计算将改变一个行业。
量子计算机的并行执行和指数可扩展性意味着它们优于传统方法过于复杂的问题，或者传统算法需要很长时间才能找到解决方案。汽车、金融、保险、制药、军事和研究机构等行业从质量控制的进步中获益最多。
例如，在制药行业，量子计算可用于模拟原子水平的分子相互作用，以加快新的癌症治疗药物的上市进程，或量子计算可加速并更准确地预测蛋白质的相互作用，从而产生新的制药方法。
量子计算真实世界的应用范围，已经从个性化医疗走向图像识别优化等一系列广泛现象。该技术仍处于新兴状态，这意味着现在是企业增加对潜在应用程序的理解并考虑任何安全隐患的好时机。
"首席信息官和 IT 领导者应该通过增加理解以及如何将其应用于实际业务问题来开始规划质量控制。在技术仍处于新兴状态时，就开始投入学习。确定那些量子计算有潜力去解决的现实问题，并考虑可能对安全产生的影响，"Cearley 先生说。 " 但与此同时，不要期待它在未来几年会彻底改变某些事物。大多数组织应该在 2022 年之前了解和监控量子计算的应用，并且可能需要从 2023 年或 2025 年开始使用它。" 查看全部
分析师在 Gartner Symposium/ITxpo 2018 大会探讨了在 2019 年企业与组织需要探索的十大战略技术趋势（Gartner Top 10 Strategic Technology Trends 2019）。
Gartner 将战略性技术趋势定义为具有巨大破坏性潜力的战略技术趋势，该战略已开始从新兴的突破，进一步发展成为具有更广泛影响的应用——或者是快速增长的趋势，其高度波动性在未来五年内达到临界点。
"未来将以智能设备为特色，在各地提供越来越有洞察力的数字服务，我们称之为智能数字网格。"Gartner 副总裁兼研究员 David Cearley 表示：" 智能数字网格在过去两年中一直是焦点之一，并且一直是 2019 年的主要推动力。这三个主题下的趋势是推动持续创新过程的一个关键因素，作为 ContinuousNEXT 战略的一部分。"
- 智能：人工智能如何渗透到几乎所有现有技术中，并创建全新的类别。
- 数字：融合数字世界和真实的物理世界，创造一个身临其境的世界。
- 网格：利用不断扩展的人员、企业、设备、内容和服务之间的联系。
"例如，自动化和增强智能形式的人工智能（AI）与物联网、边缘计算和数字双胞胎一起使用，可提供高度集成的智能空间。这种多种趋势的组合效应，将产生新的机会并推动新的颠覆浪潮，这是 Gartner 2019 年十大战略技术趋势的标志。"
尽管科幻小说可能将人工智能机器人描绘成坏人，但一些科技巨头现在已经开始将其用于安全管理。微软和优步等公司使用 Knightscope K5 机器人巡逻停车场和大型户外区域来预测和预防犯罪。机器人可以读取车牌、报告可疑活动并收集数据以向其所有者报告。
这些人工智能驱动的机器人只是 " 自动化事物 " 的一个例子，它是 2019 年 Gartner 十大战略技术之一，有可能在未来五年内带来重大中断并带来机遇。
Gartner 指出，区块链、量子计算、增强分析和人工智能等技术将推动产生颠覆性的新型商业模式。
Gartner 公布的 2019 年十大战略技术趋势分别为：
1. 自动化的一切
机器人、无人驾驶飞机和自动驾驶汽车等自主设备，将依靠使用 AI 来自动执行以前由人类执行的功能。它们的自动化超越了刚性编程模型提供的自动化，它们利用 AI，提供与周围环境和人们更自然地交互的高级行为。
"随着自主事物的激增，我们期望从独立智能事物转变为一大堆协作智能事物，多个设备协同工作，无论是独立于人还是人为输入，"Cearley 先生说。 " 例如，如果一架无人机检查了一块大型油田并发现它已经准备好开采，它可以派遣一台‘自动采油机’前往执行任务。在物流交付市场，最有效的解决方案可能是使用自动驾驶车辆将包裹移至目标区域。然后，车辆上的机器人和无人机可确保最终交付包裹。"
"自动化事物" 主要有五种类型：
- 机器人
- 车辆
- 无人机
- 家电
- 媒介
这五种类型占据四种环境：海洋、陆地、空中和数字。它们都具有不同程度的能力，协调和智能。例如，它们可以跨越由人工辅助在空中飞行的无人机，在田地中完全自主地操作的农业机器人。这描绘了潜在应用的广泛图景——几乎每个应用程序，服务和物联网对象都将采用某种形式的 AI 来自动化或增强流程或人为操作。
探索在组织或客户环境中的任何物理对象中 AI 驱动的自主功能的可能性，但同时应当记住，这些设备最适合用于狭义定义的目的。它们与人类大脑在决策、智力或通用学习方面的能力不同。
2. 增强分析
增强分析代表了数据和分析能力的第三大浪潮，因为数据科学家可以使用自动算法来探索更多假设和可能。
增强分析侧重于增强智能的特定领域，使用机器学习（ML）来转换分析内容的开发、消费和共享方式。增强分析功能将迅速推进到主流应用，作为数据准备、数据管理、现代分析、业务流程管理、流程挖掘和数据科学平台的关键特性。
来自增强分析的自动洞察也将嵌入到企业应用程序中，改变了企业产生分析洞察力的过程。例如，人力资源、财务、销售、营销、客户服务、采购和资产管理部门。这些协同和配个将会优化所有员工在其环境中的决策和行动，而不仅仅是为分析师和数据科学家服务。增强分析可自动完成数据准备、洞察生成和洞察可视化过程，在许多情况下无需专业数据科学家的参与。
"这将导致数据科学进一步普及化，这是一套新兴的功能和实践，使主要工作在统计和分析领域之外的用户能够从数据中提取预测性和规范性的见解，"Cearley 先生说。
"到 2020 年，普通公民数据科学家的数量，将比专家数据科学家的数量增长要快 5 倍。组织可以使用公民数据科学家来填补因数据科学家短缺和高成本而导致的数据科学和机器学习人才缺口。"
"到 2020 年，超过 40％的数据科学任务将实现自动化。" 增强分析可识别隐藏的模式，同时消除个人偏见。在公民数据科学家和增强分析之间，数据洞察将在整个企业中得到更广泛的应用，包括分析师、决策者和运营工作者。
3.AI 驱动的开发
市场正在迅速从专业数据科学家必须与应用程序开发人员合作创建大多数人工智能增强型解决方案的模式，转变为专业开发人员可以使用作为服务提供的预定义模型单独操作的模式。这为开发人员提供了人工智能算法和模型的生态系统，以及为将 AI 功能和模型集成到解决方案中而定制的开发工具。
随着 AI 应用于开发过程本身以自动化各种数据科学、应用程序开发和测试功能，专业应用程序开发的另一个机会 " 高峰 " 出现了。到 2022 年，至少 40％的新应用程序开发项目，将在他们的团队中配置 AI 协同开发人员。
"最终，高度先进的基于人工智能的开发环境自动化应用程序，将在功能和非功能方面迎来‘公民应用程序开发人员’的新时代，非专业人员将能够使用 AI 驱动的工具自动生成新的解决方案。使非专业人员无需编码即可生成应用程序的工具已经不是件什么新鲜事了，但我们希望 AI 驱动的系统能够提高灵活性，"Cearley 先生说。
AI 驱动的开发着眼于将 AI 嵌入到应用程序中并使用 AI 为开发过程创建 AI 驱动的工具的工具，技术和最佳实践。这一趋势正在沿着三个方面发展：
- 用于构建基于 AI 的解决方案的工具正在从针对数据科学家（AI 基础设施，AI 框架和 AI 平台）的工具扩展到针对专业开发人员社区（AI 平台，AI 服务）的工具。
- 用于构建基于 AI 的解决方案的工具正在被赋予 AI 驱动的功能，这些功能可以帮助专业开发人员并自动执行与 AI 增强型解决方案开发相关的任务。
- 支持 AI 的工具正在从协助和自动化与应用程序开发（AD）相关的功能演变为使用业务领域专业知识和自动化 AD 流程堆栈（从一般开发到业务解决方案设计）的更高层次活动。
市场将从关注与开发人员合作的数据科学家转移到使用作为服务提供的预定义模型独立运营的开发人员。这使更多的开发人员能够利用这些服务，并提高效率。
4. 数字双胞胎
数字双胞胎是指现实世界实体或系统的数字化表现。到 2020 年，Gartner 估计将有超过 200 亿个连接的传感器和端点，数字双胞胎将连接数十亿的实体设备。企业组织从一开始就会实施数字双胞胎。它们将随着时间的推移不断发展，提高自身收集和可视化正确数据的能力，应用正确的分析和规则，并有效地响应业务目标。
"超越物联网的数字双胞胎发展的一个方面是企业实施其组织的数字双胞胎（DTO）。DTO 是一种动态软件模型，它依赖于操作或其他数据来了解组织如何实现其业务模型，连接其当前状态，部署资源并响应变化以满足预期的客户价值。"Cearley 先生说。 "DTO 有助于提高业务流程的效率，并创建更灵活、动态和响应更快的流程，可以自动对不断变化的条件做出反应。"
数字双胞胎也可以连接起来创建大型系统的双胞胎，例如发电厂或城市。数字双胞胎的想法并不新鲜。它可以追溯到事物的计算机辅助设计表示或客户的在线资料，但今天的数字双胞胎在四个方面有所不同：
- 模型的稳健性，重点关注它们如何支持特定的业务成果；
- 与现实世界的链接，可能实时用于监控和控制；
- 应用先进的大数据分析和人工智能来推动新的商机；
- 能够与他们互动并评估 " 假设 " 情景。
今天的重点是物联网中的数字双胞胎——它可以通过提供有关维护和可靠性的信息，洞察产品如何更有效地执行，新产品数据和提高效率来改善企业决策。
5. 赋权边缘
边缘指的是人们使用或嵌入我们周围世界的端点设备。边缘计算描述了一种计算拓扑，其中信息处理、内容收集和传递更靠近这些端点。它试图保持流量和处理更接近‘本地化’，目标是减少流量损耗和延迟。
在短期内，边缘由物联网驱动，需要使处理接近端点而不是集中式的云服务器。然而，云计算和边缘计算不是创建新的体系结构，而是作为互补模型发展，云服务作为集中服务进行管理——不仅在集中式服务器上，而且在本地的分布式服务器和边缘设备本身之中。
Gartner 预计，在未来五年内（2028 年），专用 AI 芯片以及更强大的处理能力、存储和其他先进功能将被添加到更广泛的边缘设备中。嵌入式物联网世界的极端异质性和工业系统等资产的长生命周期将带来重大的管理挑战。从长远来看，随着 5G 的成熟，不断扩展的边缘计算环境将更加强大的通信回到集中式服务。5G 提供更低的延迟、更高的带宽，并且（非常重要的是边缘）每平方公里节点（边缘端点）的数量急剧增加。
目前，该技术的大部分重点是物联网系统需要在嵌入式物联网世界中提供断开连接或分布式功能。这种类型的拓扑结构将解决高 WAN 成本和不可接受的延迟水平等挑战。此外，它还将实现数字业务和 IT 解决方案的细节。
6. 身临其境的体验（沉浸式技术）
会话平台正在改变人们与数字世界互动的方式。虚拟现实（VR）、增强现实（AR）和混合现实（MR）正在改变人们对数字世界的感知方式。感知和交互模型的这种组合转变将带来未来的沉浸式用户体验。
"随着时间的推移，我们将从考虑个人设备和分散的用户界面（UI）技术转变为多渠道和多模式体验。多模式体验将人们与数字世界连接起来，包括传统计算设备、可穿戴设备、汽车、环境传感器和消费电器等数百种边缘设备。"Cearley 先生表示。
"多声道体验将在这些多模式设备中动用所有人类感官以及先进的计算机感官（如热量，湿度和雷达）。这种多体验环境将创造一种环境体验，其中我们周围的空间定义了 " 计算机 "，而不是单个设备。实际上，环境就是计算机。"
到 2022 年，70％的企业将尝试使用沉浸式技术进行消费和企业使用，25％将部署到生产中。会话平台的未来，从虚拟个人助理到聊天机器人，将结合扩展的感官渠道，使平台能够根据面部表情检测情绪，并且他们将在交互中变得更加顺畅地对话。
7. 区块链
是一种分布式账本，它有望通过实现信任，提供透明度和减少业务生态系统间的摩擦，来重塑行业，从而降低成本，缩短交易结算时间并改善现金流。今天，信任被置于银行、证券交易所、政府和许多其他机构作为中央当局，在其数据库中安全地保持 " 单一版本的事实 "。集中信任模型会增加交易的延迟和摩擦成本（佣金、费用和货币的时间价值）。区块链提供了另一种信任模式，无需中央机构来仲裁交易。
"目前的区块链技术和概念在任务关键型、规模化的业务运营中尚不成熟，人们对其知之甚少且未经证实。对于支持更复杂场景的复杂元素尤其如此，"Cearley 先生说。 " 尽管面临挑战，但破坏的巨大潜力意味着 CIO 和 IT 领导者应该开始评估区块链，即使未来几年内他们不会很积极低去采用这些技术。"
目前来看，许多区块链计划都没有实现区块链的所有属性，例如高度分布的数据库。这些基于区块链的解决方案被定位为通过自动化业务流程或通过数字化记录来实现运营效率的手段。它们有可能加强已知实体之间的信息共享，并改善跟踪和追踪物理和数字资产的机会。
但是，这些方法错过了真正的区块链颠覆性影响的价值，并可能增加供应商的锁定。那些选择这类做法的组织应了解这些限制，并准备随着时间的推移逐步完成区块链解决方案，以保证可以通过更有效和更有效地使用现有非区块链技术来实现相同的结果。
Gartner 预计，区块链将在 2030 年之前创造 3.1 万亿的商业价值。
8. 智能空间
智能空间，指的是物理或数字环境、人类和技术支持的系统，在日益开放、连接、协调和智能的生态系统中相互作用。多个元素——包括人员、流程、服务和事物——将汇集在智能空间中，为目标人群和行业场景创建更加身临其境、交互式和自动化的体验。
"这一趋势已经融合了一段时间，如智能城市、数字化工作场所、智能家居和联网工厂等。我们相信市场正在进入一个加速提供强大智能空间的时期，技术成为我们日常生活中不可或缺的一部分，无论是作为员工、客户、消费者、社区成员还是公民，"Cearley 先生说。
智能空间主要实现扩展的五个关键维度是：开放性、连通性、协调性、智能性和应用范围。
9. 数字道德与隐私
数字道德和隐私是个人、组织和政府日益关注的问题。人们越来越关注公共和私营部门的组织如何使用他们的个人信息，而且只有那些没有主动解决这些问题的组织才会不断提出反对意见。
"任何有关隐私的讨论都必须建立在更广泛的数字道德主题以及客户、选民和员工的信任基础之上。虽然隐私和安全是建立信任的基础组成部分，但信任实际上不仅仅是这些组件，"Cearley 先生说。 " 信任是指在没有证据或调查的情况下接受陈述的真实性。最终，组织在隐私方面的立场必须由其在道德和信任方面的更广泛立场所驱动。从隐私转向道德，使谈话超越 " 我们是否合规 "，转向探讨‘我们做的是不是正确的事情’。"
政府越来越多地规划或通过公司必须遵守的法规，消费者正在谨慎地保护或删除有关他们自己的信息。公司必须获得并保持与客户的信任才能取得成功，并且他们还必须遵循内部价值观，以确保客户将其视为值得信赖的伙伴。
10. 量子计算
量子计算（QC）是一种非经典计算，其操作基于亚原子粒子（例如，电子和离子）的量子态，其将信息表示为量子比特（量子比特）的元素。
例如，虽然经典计算机会以线性方式读取库中的每本书，但量子计算机会同时读取所有书籍。量子计算机理论上可以同时处理数百万次计算。以商业可用，价格合理且以可靠服务形式进行的量子计算将改变一个行业。
量子计算机的并行执行和指数可扩展性意味着它们优于传统方法过于复杂的问题，或者传统算法需要很长时间才能找到解决方案。汽车、金融、保险、制药、军事和研究机构等行业从质量控制的进步中获益最多。
例如，在制药行业，量子计算可用于模拟原子水平的分子相互作用，以加快新的癌症治疗药物的上市进程，或量子计算可加速并更准确地预测蛋白质的相互作用，从而产生新的制药方法。
量子计算真实世界的应用范围，已经从个性化医疗走向图像识别优化等一系列广泛现象。该技术仍处于新兴状态，这意味着现在是企业增加对潜在应用程序的理解并考虑任何安全隐患的好时机。
"首席信息官和 IT 领导者应该通过增加理解以及如何将其应用于实际业务问题来开始规划质量控制。在技术仍处于新兴状态时，就开始投入学习。确定那些量子计算有潜力去解决的现实问题，并考虑可能对安全产生的影响，"Cearley 先生说。 " 但与此同时，不要期待它在未来几年会彻底改变某些事物。大多数组织应该在 2022 年之前了解和监控量子计算的应用，并且可能需要从 2023 年或 2025 年开始使用它。" 查看全部
Gartner公司列出了企业组织在2019年需要探究的几大战略性技术趋势：自主设备、增强分析、AI驱动的开发、数字双生、边缘计算、沉浸式体验、区块链、智能空间、数字道德和隐私、量子计算。
分析师在 Gartner Symposium/ITxpo 2018 大会探讨了在 2019 年企业与组织需要探索的十大战略技术趋势（Gartner Top 10 Strategic Technology Trends 2019）。
Gartner 将战略性技术趋势定义为具有巨大破坏性潜力的战略技术趋势，该战略已开始从新兴的突破，进一步发展成为具有更广泛影响的应用——或者是快速增长的趋势，其高度波动性在未来五年内达到临界点。
"未来将以智能设备为特色，在各地提供越来越有洞察力的数字服务，我们称之为智能数字网格。"Gartner 副总裁兼研究员 David Cearley 表示：" 智能数字网格在过去两年中一直是焦点之一，并且一直是 2019 年的主要推动力。这三个主题下的趋势是推动持续创新过程的一个关键因素，作为 ContinuousNEXT 战略的一部分。"
- 智能：人工智能如何渗透到几乎所有现有技术中，并创建全新的类别。
- 数字：融合数字世界和真实的物理世界，创造一个身临其境的世界。
- 网格：利用不断扩展的人员、企业、设备、内容和服务之间的联系。
"例如，自动化和增强智能形式的人工智能（AI）与物联网、边缘计算和数字双胞胎一起使用，可提供高度集成的智能空间。这种多种趋势的组合效应，将产生新的机会并推动新的颠覆浪潮，这是 Gartner 2019 年十大战略技术趋势的标志。"
尽管科幻小说可能将人工智能机器人描绘成坏人，但一些科技巨头现在已经开始将其用于安全管理。微软和优步等公司使用 Knightscope K5 机器人巡逻停车场和大型户外区域来预测和预防犯罪。机器人可以读取车牌、报告可疑活动并收集数据以向其所有者报告。
这些人工智能驱动的机器人只是 " 自动化事物 " 的一个例子，它是 2019 年 Gartner 十大战略技术之一，有可能在未来五年内带来重大中断并带来机遇。
Gartner 指出，区块链、量子计算、增强分析和人工智能等技术将推动产生颠覆性的新型商业模式。
Gartner 公布的 2019 年十大战略技术趋势分别为：
1. 自动化的一切
机器人、无人驾驶飞机和自动驾驶汽车等自主设备，将依靠使用 AI 来自动执行以前由人类执行的功能。它们的自动化超越了刚性编程模型提供的自动化，它们利用 AI，提供与周围环境和人们更自然地交互的高级行为。
"随着自主事物的激增，我们期望从独立智能事物转变为一大堆协作智能事物，多个设备协同工作，无论是独立于人还是人为输入，"Cearley 先生说。 " 例如，如果一架无人机检查了一块大型油田并发现它已经准备好开采，它可以派遣一台‘自动采油机’前往执行任务。在物流交付市场，最有效的解决方案可能是使用自动驾驶车辆将包裹移至目标区域。然后，车辆上的机器人和无人机可确保最终交付包裹。"
"自动化事物" 主要有五种类型：
- 机器人
- 车辆
- 无人机
- 家电
- 媒介
这五种类型占据四种环境：海洋、陆地、空中和数字。它们都具有不同程度的能力，协调和智能。例如，它们可以跨越由人工辅助在空中飞行的无人机，在田地中完全自主地操作的农业机器人。这描绘了潜在应用的广泛图景——几乎每个应用程序，服务和物联网对象都将采用某种形式的 AI 来自动化或增强流程或人为操作。
探索在组织或客户环境中的任何物理对象中 AI 驱动的自主功能的可能性，但同时应当记住，这些设备最适合用于狭义定义的目的。它们与人类大脑在决策、智力或通用学习方面的能力不同。
2. 增强分析
增强分析代表了数据和分析能力的第三大浪潮，因为数据科学家可以使用自动算法来探索更多假设和可能。
增强分析侧重于增强智能的特定领域，使用机器学习（ML）来转换分析内容的开发、消费和共享方式。增强分析功能将迅速推进到主流应用，作为数据准备、数据管理、现代分析、业务流程管理、流程挖掘和数据科学平台的关键特性。
来自增强分析的自动洞察也将嵌入到企业应用程序中，改变了企业产生分析洞察力的过程。例如，人力资源、财务、销售、营销、客户服务、采购和资产管理部门。这些协同和配个将会优化所有员工在其环境中的决策和行动，而不仅仅是为分析师和数据科学家服务。增强分析可自动完成数据准备、洞察生成和洞察可视化过程，在许多情况下无需专业数据科学家的参与。
"这将导致数据科学进一步普及化，这是一套新兴的功能和实践，使主要工作在统计和分析领域之外的用户能够从数据中提取预测性和规范性的见解，"Cearley 先生说。
"到 2020 年，普通公民数据科学家的数量，将比专家数据科学家的数量增长要快 5 倍。组织可以使用公民数据科学家来填补因数据科学家短缺和高成本而导致的数据科学和机器学习人才缺口。"
"到 2020 年，超过 40％的数据科学任务将实现自动化。" 增强分析可识别隐藏的模式，同时消除个人偏见。在公民数据科学家和增强分析之间，数据洞察将在整个企业中得到更广泛的应用，包括分析师、决策者和运营工作者。
3.AI 驱动的开发
市场正在迅速从专业数据科学家必须与应用程序开发人员合作创建大多数人工智能增强型解决方案的模式，转变为专业开发人员可以使用作为服务提供的预定义模型单独操作的模式。这为开发人员提供了人工智能算法和模型的生态系统，以及为将 AI 功能和模型集成到解决方案中而定制的开发工具。
随着 AI 应用于开发过程本身以自动化各种数据科学、应用程序开发和测试功能，专业应用程序开发的另一个机会 " 高峰 " 出现了。到 2022 年，至少 40％的新应用程序开发项目，将在他们的团队中配置 AI 协同开发人员。
"最终，高度先进的基于人工智能的开发环境自动化应用程序，将在功能和非功能方面迎来‘公民应用程序开发人员’的新时代，非专业人员将能够使用 AI 驱动的工具自动生成新的解决方案。使非专业人员无需编码即可生成应用程序的工具已经不是件什么新鲜事了，但我们希望 AI 驱动的系统能够提高灵活性，"Cearley 先生说。
AI 驱动的开发着眼于将 AI 嵌入到应用程序中并使用 AI 为开发过程创建 AI 驱动的工具的工具，技术和最佳实践。这一趋势正在沿着三个方面发展：
- 用于构建基于 AI 的解决方案的工具正在从针对数据科学家（AI 基础设施，AI 框架和 AI 平台）的工具扩展到针对专业开发人员社区（AI 平台，AI 服务）的工具。
- 用于构建基于 AI 的解决方案的工具正在被赋予 AI 驱动的功能，这些功能可以帮助专业开发人员并自动执行与 AI 增强型解决方案开发相关的任务。
- 支持 AI 的工具正在从协助和自动化与应用程序开发（AD）相关的功能演变为使用业务领域专业知识和自动化 AD 流程堆栈（从一般开发到业务解决方案设计）的更高层次活动。
市场将从关注与开发人员合作的数据科学家转移到使用作为服务提供的预定义模型独立运营的开发人员。这使更多的开发人员能够利用这些服务，并提高效率。
4. 数字双胞胎
数字双胞胎是指现实世界实体或系统的数字化表现。到 2020 年，Gartner 估计将有超过 200 亿个连接的传感器和端点，数字双胞胎将连接数十亿的实体设备。企业组织从一开始就会实施数字双胞胎。它们将随着时间的推移不断发展，提高自身收集和可视化正确数据的能力，应用正确的分析和规则，并有效地响应业务目标。
"超越物联网的数字双胞胎发展的一个方面是企业实施其组织的数字双胞胎（DTO）。DTO 是一种动态软件模型，它依赖于操作或其他数据来了解组织如何实现其业务模型，连接其当前状态，部署资源并响应变化以满足预期的客户价值。"Cearley 先生说。 "DTO 有助于提高业务流程的效率，并创建更灵活、动态和响应更快的流程，可以自动对不断变化的条件做出反应。"
数字双胞胎也可以连接起来创建大型系统的双胞胎，例如发电厂或城市。数字双胞胎的想法并不新鲜。它可以追溯到事物的计算机辅助设计表示或客户的在线资料，但今天的数字双胞胎在四个方面有所不同：
- 模型的稳健性，重点关注它们如何支持特定的业务成果；
- 与现实世界的链接，可能实时用于监控和控制；
- 应用先进的大数据分析和人工智能来推动新的商机；
- 能够与他们互动并评估 " 假设 " 情景。
今天的重点是物联网中的数字双胞胎——它可以通过提供有关维护和可靠性的信息，洞察产品如何更有效地执行，新产品数据和提高效率来改善企业决策。
5. 赋权边缘
边缘指的是人们使用或嵌入我们周围世界的端点设备。边缘计算描述了一种计算拓扑，其中信息处理、内容收集和传递更靠近这些端点。它试图保持流量和处理更接近‘本地化’，目标是减少流量损耗和延迟。
在短期内，边缘由物联网驱动，需要使处理接近端点而不是集中式的云服务器。然而，云计算和边缘计算不是创建新的体系结构，而是作为互补模型发展，云服务作为集中服务进行管理——不仅在集中式服务器上，而且在本地的分布式服务器和边缘设备本身之中。
Gartner 预计，在未来五年内（2028 年），专用 AI 芯片以及更强大的处理能力、存储和其他先进功能将被添加到更广泛的边缘设备中。嵌入式物联网世界的极端异质性和工业系统等资产的长生命周期将带来重大的管理挑战。从长远来看，随着 5G 的成熟，不断扩展的边缘计算环境将更加强大的通信回到集中式服务。5G 提供更低的延迟、更高的带宽，并且（非常重要的是边缘）每平方公里节点（边缘端点）的数量急剧增加。
目前，该技术的大部分重点是物联网系统需要在嵌入式物联网世界中提供断开连接或分布式功能。这种类型的拓扑结构将解决高 WAN 成本和不可接受的延迟水平等挑战。此外，它还将实现数字业务和 IT 解决方案的细节。
6. 身临其境的体验（沉浸式技术）
会话平台正在改变人们与数字世界互动的方式。虚拟现实（VR）、增强现实（AR）和混合现实（MR）正在改变人们对数字世界的感知方式。感知和交互模型的这种组合转变将带来未来的沉浸式用户体验。
"随着时间的推移，我们将从考虑个人设备和分散的用户界面（UI）技术转变为多渠道和多模式体验。多模式体验将人们与数字世界连接起来，包括传统计算设备、可穿戴设备、汽车、环境传感器和消费电器等数百种边缘设备。"Cearley 先生表示。
"多声道体验将在这些多模式设备中动用所有人类感官以及先进的计算机感官（如热量，湿度和雷达）。这种多体验环境将创造一种环境体验，其中我们周围的空间定义了 " 计算机 "，而不是单个设备。实际上，环境就是计算机。"
到 2022 年，70％的企业将尝试使用沉浸式技术进行消费和企业使用，25％将部署到生产中。会话平台的未来，从虚拟个人助理到聊天机器人，将结合扩展的感官渠道，使平台能够根据面部表情检测情绪，并且他们将在交互中变得更加顺畅地对话。
7. 区块链
是一种分布式账本，它有望通过实现信任，提供透明度和减少业务生态系统间的摩擦，来重塑行业，从而降低成本，缩短交易结算时间并改善现金流。今天，信任被置于银行、证券交易所、政府和许多其他机构作为中央当局，在其数据库中安全地保持 " 单一版本的事实 "。集中信任模型会增加交易的延迟和摩擦成本（佣金、费用和货币的时间价值）。区块链提供了另一种信任模式，无需中央机构来仲裁交易。
"目前的区块链技术和概念在任务关键型、规模化的业务运营中尚不成熟，人们对其知之甚少且未经证实。对于支持更复杂场景的复杂元素尤其如此，"Cearley 先生说。 " 尽管面临挑战，但破坏的巨大潜力意味着 CIO 和 IT 领导者应该开始评估区块链，即使未来几年内他们不会很积极低去采用这些技术。"
目前来看，许多区块链计划都没有实现区块链的所有属性，例如高度分布的数据库。这些基于区块链的解决方案被定位为通过自动化业务流程或通过数字化记录来实现运营效率的手段。它们有可能加强已知实体之间的信息共享，并改善跟踪和追踪物理和数字资产的机会。
但是，这些方法错过了真正的区块链颠覆性影响的价值，并可能增加供应商的锁定。那些选择这类做法的组织应了解这些限制，并准备随着时间的推移逐步完成区块链解决方案，以保证可以通过更有效和更有效地使用现有非区块链技术来实现相同的结果。
Gartner 预计，区块链将在 2030 年之前创造 3.1 万亿的商业价值。
8. 智能空间
智能空间，指的是物理或数字环境、人类和技术支持的系统，在日益开放、连接、协调和智能的生态系统中相互作用。多个元素——包括人员、流程、服务和事物——将汇集在智能空间中，为目标人群和行业场景创建更加身临其境、交互式和自动化的体验。
"这一趋势已经融合了一段时间，如智能城市、数字化工作场所、智能家居和联网工厂等。我们相信市场正在进入一个加速提供强大智能空间的时期，技术成为我们日常生活中不可或缺的一部分，无论是作为员工、客户、消费者、社区成员还是公民，"Cearley 先生说。
智能空间主要实现扩展的五个关键维度是：开放性、连通性、协调性、智能性和应用范围。
9. 数字道德与隐私
数字道德和隐私是个人、组织和政府日益关注的问题。人们越来越关注公共和私营部门的组织如何使用他们的个人信息，而且只有那些没有主动解决这些问题的组织才会不断提出反对意见。
"任何有关隐私的讨论都必须建立在更广泛的数字道德主题以及客户、选民和员工的信任基础之上。虽然隐私和安全是建立信任的基础组成部分，但信任实际上不仅仅是这些组件，"Cearley 先生说。 " 信任是指在没有证据或调查的情况下接受陈述的真实性。最终，组织在隐私方面的立场必须由其在道德和信任方面的更广泛立场所驱动。从隐私转向道德，使谈话超越 " 我们是否合规 "，转向探讨‘我们做的是不是正确的事情’。"
政府越来越多地规划或通过公司必须遵守的法规，消费者正在谨慎地保护或删除有关他们自己的信息。公司必须获得并保持与客户的信任才能取得成功，并且他们还必须遵循内部价值观，以确保客户将其视为值得信赖的伙伴。
10. 量子计算
量子计算（QC）是一种非经典计算，其操作基于亚原子粒子（例如，电子和离子）的量子态，其将信息表示为量子比特（量子比特）的元素。
例如，虽然经典计算机会以线性方式读取库中的每本书，但量子计算机会同时读取所有书籍。量子计算机理论上可以同时处理数百万次计算。以商业可用，价格合理且以可靠服务形式进行的量子计算将改变一个行业。
量子计算机的并行执行和指数可扩展性意味着它们优于传统方法过于复杂的问题，或者传统算法需要很长时间才能找到解决方案。汽车、金融、保险、制药、军事和研究机构等行业从质量控制的进步中获益最多。
例如，在制药行业，量子计算可用于模拟原子水平的分子相互作用，以加快新的癌症治疗药物的上市进程，或量子计算可加速并更准确地预测蛋白质的相互作用，从而产生新的制药方法。
量子计算真实世界的应用范围，已经从个性化医疗走向图像识别优化等一系列广泛现象。该技术仍处于新兴状态，这意味着现在是企业增加对潜在应用程序的理解并考虑任何安全隐患的好时机。
"首席信息官和 IT 领导者应该通过增加理解以及如何将其应用于实际业务问题来开始规划质量控制。在技术仍处于新兴状态时，就开始投入学习。确定那些量子计算有潜力去解决的现实问题，并考虑可能对安全产生的影响，"Cearley 先生说。 " 但与此同时，不要期待它在未来几年会彻底改变某些事物。大多数组织应该在 2022 年之前了解和监控量子计算的应用，并且可能需要从 2023 年或 2025 年开始使用它。"
量子计算将彻底摧毁区块链？
攻略 • cryptovalley 发表了文章 • 2018-09-17 12:11
对于数字资产爱好者来说，以上论断听起来近乎天方夜谭。当然，还夹杂着恐惧、疑虑等复杂的情绪。
量子技术是对人类发展大为有益的尖端技术，无数学术期刊都在强调这一点。但对区块链行业而言，这项技术的发展进程可能会构成某种威胁。
且听我一 一道来。
如果支撑数字资产的密码学基础，不复存在，将会怎样？
量子计算如果发展得当，将在不久的将来破解大部分加密技术。而加密技术正是区块链赖以维系的底层技术之一。没有加密，数据交换、智能合约和共识机制都将成为空谈。
区块链行业的研究人员已经看到了这种潜在威胁。出于安全考量，他们已经开始布局重构数字资产的底层技术，希望以此抵御「量子攻击」。
台湾中山大学研究员张方国在一篇名为《Anonymous Post-Quantum Cryptocash》的论文中指出：
数字资产安全直接与客户利益相关，是一个敏感话题。密码学家必须对量子计算的快速发展保持警醒，并采取适当的防御措施。
张方国团队设计了一种新的数字资产结构，使用了名为「理想点阵（Ideal Lattice）」的加密技术，以替代传统的数字签名方式，以便可以承受量子计算的冲击。
尽管目前为止，量子计算的研究人员在时间轴方面还未彻底达成共识，但已经有许多人已经投身其中，竭力寻求解决方案。
此前，加拿大科技公司 D-Wave 正式发布了全球首款商用型量子计算机 D-Wave One。
中国科学技术大学量子信息重点实验室已经在非局域量子模拟器方面有了部分研究成果，可以模拟宇称—时间（Parity-time, PT）世界中的超光速现象。
可以说，量子计算领域已经逐渐受到了科技界的重视。
数字签名的替代方案
量子计算会对数字资产安全造成冲击，所有数字资产的签名算法将首当其冲。
在区块链世界中，基于特定算法生成的数字签名允许资产持有人以此储存、传输其公钥和私钥。公钥和私钥配对才构成完整的数据结构。
对今天的计算设备而言，私钥不能通过公钥来数学生成。但量子计算已经在理论上具备了这种潜力。量子计算机与传统计算机的一个主要区别是，传统计算机使用二进制存储信息，并进行计算，而量子计算机使用的量子比特所包含的信息要多得多。
张方国团队从事的研究正是这样。他们设想以「理想点阵」取代现行的密码学。不仅具有抗量子性，还保证了隐私。
具体实现方式是，采用不可链接的环签名和隐藏地址。然而，由于该理论框架过于复杂，可能会需要部署一个全新的数字资产币种，而这并不在原有计划中。因此，这一项目的发展前景目前为止还是一个未知数。
即使量子计算发展缓慢，区块链世界还是会遇到其他挑战
现有的数字资产世界已经过于拥挤，因此，为了单独的一个学术项目创建一种新的价值流通介质的必要性遭到了很多人的质疑。
在去年 11 月举行的数字资产论坛上，大量研究者都对量子计算进行了抵制。
其他研究人员就将重心放在了对现有的数字资产存储方案加以优化上。目前，萨尔兰大学、伦敦帝国理工学院等高等院校都已有所动作。
萨尔兰大学的 Ruffing 向数字资产开发者用邮件形式初步阐述过他的理念。简单来讲，Ruffing 描述了一个「两分法」的交易过程。首先，他隐藏用户的公钥，直到恰当时机才会被移动到可以抵御量子攻击的地址。
帝国理工的研究人员 Alexei Zamyatin 也正在开展相关主题的独立研究。Zamyatin 认为，另一种较为可行的方案是向后兼容的软件升级。
但 Zamyatin 也坦言，即使量子计算发展缓慢，区块链世界还是会遭遇其他挑战。这是技术发展的动态均衡。 查看全部
量子技术是对人类发展大为有益的尖端技术，无数学术期刊都在强调这一点。但对区块链行业而言，这项技术的发展进程可能会构成某种威胁。
且听我一 一道来。
如果支撑数字资产的密码学基础，不复存在，将会怎样？
量子计算如果发展得当，将在不久的将来破解大部分加密技术。而加密技术正是区块链赖以维系的底层技术之一。没有加密，数据交换、智能合约和共识机制都将成为空谈。
区块链行业的研究人员已经看到了这种潜在威胁。出于安全考量，他们已经开始布局重构数字资产的底层技术，希望以此抵御「量子攻击」。
台湾中山大学研究员张方国在一篇名为《Anonymous Post-Quantum Cryptocash》的论文中指出：
数字资产安全直接与客户利益相关，是一个敏感话题。密码学家必须对量子计算的快速发展保持警醒，并采取适当的防御措施。
张方国团队设计了一种新的数字资产结构，使用了名为「理想点阵（Ideal Lattice）」的加密技术，以替代传统的数字签名方式，以便可以承受量子计算的冲击。
尽管目前为止，量子计算的研究人员在时间轴方面还未彻底达成共识，但已经有许多人已经投身其中，竭力寻求解决方案。
此前，加拿大科技公司 D-Wave 正式发布了全球首款商用型量子计算机 D-Wave One。
中国科学技术大学量子信息重点实验室已经在非局域量子模拟器方面有了部分研究成果，可以模拟宇称—时间（Parity-time, PT）世界中的超光速现象。
可以说，量子计算领域已经逐渐受到了科技界的重视。
数字签名的替代方案
量子计算会对数字资产安全造成冲击，所有数字资产的签名算法将首当其冲。
在区块链世界中，基于特定算法生成的数字签名允许资产持有人以此储存、传输其公钥和私钥。公钥和私钥配对才构成完整的数据结构。
对今天的计算设备而言，私钥不能通过公钥来数学生成。但量子计算已经在理论上具备了这种潜力。量子计算机与传统计算机的一个主要区别是，传统计算机使用二进制存储信息，并进行计算，而量子计算机使用的量子比特所包含的信息要多得多。
张方国团队从事的研究正是这样。他们设想以「理想点阵」取代现行的密码学。不仅具有抗量子性，还保证了隐私。
具体实现方式是，采用不可链接的环签名和隐藏地址。然而，由于该理论框架过于复杂，可能会需要部署一个全新的数字资产币种，而这并不在原有计划中。因此，这一项目的发展前景目前为止还是一个未知数。
即使量子计算发展缓慢，区块链世界还是会遇到其他挑战
现有的数字资产世界已经过于拥挤，因此，为了单独的一个学术项目创建一种新的价值流通介质的必要性遭到了很多人的质疑。
在去年 11 月举行的数字资产论坛上，大量研究者都对量子计算进行了抵制。
其他研究人员就将重心放在了对现有的数字资产存储方案加以优化上。目前，萨尔兰大学、伦敦帝国理工学院等高等院校都已有所动作。
萨尔兰大学的 Ruffing 向数字资产开发者用邮件形式初步阐述过他的理念。简单来讲，Ruffing 描述了一个「两分法」的交易过程。首先，他隐藏用户的公钥，直到恰当时机才会被移动到可以抵御量子攻击的地址。
帝国理工的研究人员 Alexei Zamyatin 也正在开展相关主题的独立研究。Zamyatin 认为，另一种较为可行的方案是向后兼容的软件升级。
但 Zamyatin 也坦言，即使量子计算发展缓慢，区块链世界还是会遭遇其他挑战。这是技术发展的动态均衡。 查看全部
对于数字资产爱好者来说，以上论断听起来近乎天方夜谭。当然，还夹杂着恐惧、疑虑等复杂的情绪。
量子技术是对人类发展大为有益的尖端技术，无数学术期刊都在强调这一点。但对区块链行业而言，这项技术的发展进程可能会构成某种威胁。
且听我一 一道来。
如果支撑数字资产的密码学基础，不复存在，将会怎样？
量子计算如果发展得当，将在不久的将来破解大部分加密技术。而加密技术正是区块链赖以维系的底层技术之一。没有加密，数据交换、智能合约和共识机制都将成为空谈。
区块链行业的研究人员已经看到了这种潜在威胁。出于安全考量，他们已经开始布局重构数字资产的底层技术，希望以此抵御「量子攻击」。
台湾中山大学研究员张方国在一篇名为《Anonymous Post-Quantum Cryptocash》的论文中指出：
数字资产安全直接与客户利益相关，是一个敏感话题。密码学家必须对量子计算的快速发展保持警醒，并采取适当的防御措施。
张方国团队设计了一种新的数字资产结构，使用了名为「理想点阵（Ideal Lattice）」的加密技术，以替代传统的数字签名方式，以便可以承受量子计算的冲击。
尽管目前为止，量子计算的研究人员在时间轴方面还未彻底达成共识，但已经有许多人已经投身其中，竭力寻求解决方案。
此前，加拿大科技公司 D-Wave 正式发布了全球首款商用型量子计算机 D-Wave One。
中国科学技术大学量子信息重点实验室已经在非局域量子模拟器方面有了部分研究成果，可以模拟宇称—时间（Parity-time, PT）世界中的超光速现象。
可以说，量子计算领域已经逐渐受到了科技界的重视。
数字签名的替代方案
量子计算会对数字资产安全造成冲击，所有数字资产的签名算法将首当其冲。
在区块链世界中，基于特定算法生成的数字签名允许资产持有人以此储存、传输其公钥和私钥。公钥和私钥配对才构成完整的数据结构。
对今天的计算设备而言，私钥不能通过公钥来数学生成。但量子计算已经在理论上具备了这种潜力。量子计算机与传统计算机的一个主要区别是，传统计算机使用二进制存储信息，并进行计算，而量子计算机使用的量子比特所包含的信息要多得多。
张方国团队从事的研究正是这样。他们设想以「理想点阵」取代现行的密码学。不仅具有抗量子性，还保证了隐私。
具体实现方式是，采用不可链接的环签名和隐藏地址。然而，由于该理论框架过于复杂，可能会需要部署一个全新的数字资产币种，而这并不在原有计划中。因此，这一项目的发展前景目前为止还是一个未知数。
即使量子计算发展缓慢，区块链世界还是会遇到其他挑战
现有的数字资产世界已经过于拥挤，因此，为了单独的一个学术项目创建一种新的价值流通介质的必要性遭到了很多人的质疑。
在去年 11 月举行的数字资产论坛上，大量研究者都对量子计算进行了抵制。
其他研究人员就将重心放在了对现有的数字资产存储方案加以优化上。目前，萨尔兰大学、伦敦帝国理工学院等高等院校都已有所动作。
萨尔兰大学的 Ruffing 向数字资产开发者用邮件形式初步阐述过他的理念。简单来讲，Ruffing 描述了一个「两分法」的交易过程。首先，他隐藏用户的公钥，直到恰当时机才会被移动到可以抵御量子攻击的地址。
帝国理工的研究人员 Alexei Zamyatin 也正在开展相关主题的独立研究。Zamyatin 认为，另一种较为可行的方案是向后兼容的软件升级。
但 Zamyatin 也坦言，即使量子计算发展缓慢，区块链世界还是会遭遇其他挑战。这是技术发展的动态均衡。
谷歌宣称实现“量子霸权”，IBM、V神、比特币开发者都来反驳了
资讯 • 8btc 发表了文章 • 2019-10-24 15:49
图片来源：Pixabay
本周三，英国《自然》（Nature）杂志刊登了谷歌在计算机研究领域取得了一项突破，打造出了第一台能够超越当今最强大的超级计算机能力的量子计算机——“西克莫（Sycamore）”。该量子系统只用了 200 秒完成一个计算，而同样的计算用当今最强大的超级计算机 Summit 执行，需要约 10000 年。由此，谷歌公开宣布实现“量子霸权”（量子霸权是指量子计算拥有的超越所有经典计算机的计算能力）。
量子计算利好PoS，而摧毁PoW?
有分析认为，谷歌量子计算技术的应用可以帮助改进那些采用权益证明（PoS）加密货币的技术。
量子计算能够创建真正的随机数
PoS是一种区块链共识算法，其中区块链的区块创建者以与其持有的权益成正比的概率被随机挑选出来，而基于工作量证明（PoW）的数字货币算法则使用挖矿模式（如比特币）。但是，PoS对随机选择的完整性提出了疑问。
得克萨斯大学奥斯汀分校的量子理论家斯科特·亚伦森（Scott Aaronson）在10月23日对《财富》杂志说，量子计算可以减少PoS怀疑论者的怀疑，因为“量子霸权”实验可以产生可证明的随机数。他先前在个人博客上写道：
“基于采样的量子霸权实验几乎可以立即重新用于生成比特（在计算假设下），这些比特可以被证明是随机的。反过来，这可能适用于PoS加密货币和其他加密协议。我希望不久的将来会发现更多这样的应用。”
Google量子项目向邱奇-图灵论题(The Church-Turing thesis)发起挑战
10月23日，Google发布了其量子霸权实验的结果，这一结果得到了Aaronson的同行评审。在实验中，“ Sycamore”量子计算机花了200秒的时间对一个量子电路的一个实例进行了1百万次采样。相比之下，IBM的超级计算机Summit（据称是迄今为止功能最强大的计算机）将需要运算10,000年。
Google指出，它的实验是针对扩展的Church-Turing论文（也称为可计算性论文）的第一个实验挑战，该论文声称传统计算机可以有效地执行任何“合理的”计算模型。 Google在专门的博客文章中解释了：
“我们首先运行12到53量子位的随机简化电路，以保持电路深度恒定。我们使用经典模拟检查了量子计算机的性能，并与理论模型进行了比较。验证系统正常运行后，我们运行了53量子比特且深度不断增加的随机硬电路，直到达到经典模拟变得不可行的地步。 [...]在无法在经典计算机上合理模拟的第一个量子计算中，我们开辟了一个新的计算领域，可供探索。”
比特币受到影响吗？
对于量子计算的最新进展可能危及比特币（BTC）的安全性这一个观点，Bitcoin Core前开发人员彼得·托德（Peter Todd）泼了一盆冷水。托德总结说，仅凭量子计算的巨大使用成本就能使比特币摆脱这种潜在的麻烦。对于谷歌所谓的“量子霸权”，10月23日他在推特上表示，
“这没有任何意义，因为Google的量子突破是针对量子计算的原始类型，而这种类型远没有达到打破密码学的水平。我们甚至都不知道是否有可能扩展量子计算机。 添加量子比特很有可能会带来成倍的成本增长。”
以太坊创始人Vitalik Buterin在谷歌宣布“量子霸权”之后也进行了评论。他表示，
“到目前为止，我对量子霸权理论的一句话印象是，它对于真正的量子计算就像氢弹对于核聚变一样。这证明了一种现象和从这种现象中获取力量的能力是存在的，但离直接投入使用还有很长的路要走。”
谷歌实现“量子霸权”？竞争对手IBM发文反驳
对于谷歌在《自然》杂志上宣称的“已经实现量子霸权”，谷歌在量子计算领域的最大对手之一IBM立即发布博文表示质疑。IBM直言，“按照‘量子霸权’的最严格定义，这一目标尚未实现。”
IBM的研究人员指出，谷歌所谓“最先进的超级计算机大约需要1万年”完成的任务，在一个传统计算机系统上的理想模拟，只需要2.5天，而且保真度要高得多。这实际上还是对一个保守的、最坏情况的估计。谷歌在进行比较时，未能充分考虑“大量磁盘存储”。
博文还援引“量子霸权”提出者普瑞斯基尔最近的观点称，这个词“加剧了对量子技术现状的过度炒作”，并且“通过与‘白人至上（white supremacy）’的联系，唤起了一种令人厌恶的政治立场”。
IBM方面认为，“霸权”一词正在被几乎所有人误解，类似“实现量子霸权”的“标题党报道”会不可避免地误导公众。根据最严格的定义，这一目标尚未实现。
IBM在博文中还表示，量子计算机永远不会‘凌驾’于传统计算机之上，而是与它们协同工作，因为两者都有其独特的优势。 查看全部
本周三，英国《自然》（Nature）杂志刊登了谷歌在计算机研究领域取得了一项突破，打造出了第一台能够超越当今最强大的超级计算机能力的量子计算机——“西克莫（Sycamore）”。该量子系统只用了 200 秒完成一个计算，而同样的计算用当今最强大的超级计算机 Summit 执行，需要约 10000 年。由此，谷歌公开宣布实现“量子霸权”（量子霸权是指量子计算拥有的超越所有经典计算机的计算能力）。
量子计算利好PoS，而摧毁PoW?
有分析认为，谷歌量子计算技术的应用可以帮助改进那些采用权益证明（PoS）加密货币的技术。
量子计算能够创建真正的随机数
PoS是一种区块链共识算法，其中区块链的区块创建者以与其持有的权益成正比的概率被随机挑选出来，而基于工作量证明（PoW）的数字货币算法则使用挖矿模式（如比特币）。但是，PoS对随机选择的完整性提出了疑问。
得克萨斯大学奥斯汀分校的量子理论家斯科特·亚伦森（Scott Aaronson）在10月23日对《财富》杂志说，量子计算可以减少PoS怀疑论者的怀疑，因为“量子霸权”实验可以产生可证明的随机数。他先前在个人博客上写道：
“基于采样的量子霸权实验几乎可以立即重新用于生成比特（在计算假设下），这些比特可以被证明是随机的。反过来，这可能适用于PoS加密货币和其他加密协议。我希望不久的将来会发现更多这样的应用。”
Google量子项目向邱奇-图灵论题(The Church-Turing thesis)发起挑战
10月23日，Google发布了其量子霸权实验的结果，这一结果得到了Aaronson的同行评审。在实验中，“ Sycamore”量子计算机花了200秒的时间对一个量子电路的一个实例进行了1百万次采样。相比之下，IBM的超级计算机Summit（据称是迄今为止功能最强大的计算机）将需要运算10,000年。
Google指出，它的实验是针对扩展的Church-Turing论文（也称为可计算性论文）的第一个实验挑战，该论文声称传统计算机可以有效地执行任何“合理的”计算模型。 Google在专门的博客文章中解释了：
“我们首先运行12到53量子位的随机简化电路，以保持电路深度恒定。我们使用经典模拟检查了量子计算机的性能，并与理论模型进行了比较。验证系统正常运行后，我们运行了53量子比特且深度不断增加的随机硬电路，直到达到经典模拟变得不可行的地步。 [...]在无法在经典计算机上合理模拟的第一个量子计算中，我们开辟了一个新的计算领域，可供探索。”
比特币受到影响吗？
对于量子计算的最新进展可能危及比特币（BTC）的安全性这一个观点，Bitcoin Core前开发人员彼得·托德（Peter Todd）泼了一盆冷水。托德总结说，仅凭量子计算的巨大使用成本就能使比特币摆脱这种潜在的麻烦。对于谷歌所谓的“量子霸权”，10月23日他在推特上表示，
“这没有任何意义，因为Google的量子突破是针对量子计算的原始类型，而这种类型远没有达到打破密码学的水平。我们甚至都不知道是否有可能扩展量子计算机。 添加量子比特很有可能会带来成倍的成本增长。”
以太坊创始人Vitalik Buterin在谷歌宣布“量子霸权”之后也进行了评论。他表示，
“到目前为止，我对量子霸权理论的一句话印象是，它对于真正的量子计算就像氢弹对于核聚变一样。这证明了一种现象和从这种现象中获取力量的能力是存在的，但离直接投入使用还有很长的路要走。”
谷歌实现“量子霸权”？竞争对手IBM发文反驳
对于谷歌在《自然》杂志上宣称的“已经实现量子霸权”，谷歌在量子计算领域的最大对手之一IBM立即发布博文表示质疑。IBM直言，“按照‘量子霸权’的最严格定义，这一目标尚未实现。”
IBM的研究人员指出，谷歌所谓“最先进的超级计算机大约需要1万年”完成的任务，在一个传统计算机系统上的理想模拟，只需要2.5天，而且保真度要高得多。这实际上还是对一个保守的、最坏情况的估计。谷歌在进行比较时，未能充分考虑“大量磁盘存储”。
博文还援引“量子霸权”提出者普瑞斯基尔最近的观点称，这个词“加剧了对量子技术现状的过度炒作”，并且“通过与‘白人至上（white supremacy）’的联系，唤起了一种令人厌恶的政治立场”。
IBM方面认为，“霸权”一词正在被几乎所有人误解，类似“实现量子霸权”的“标题党报道”会不可避免地误导公众。根据最严格的定义，这一目标尚未实现。
IBM在博文中还表示，量子计算机永远不会‘凌驾’于传统计算机之上，而是与它们协同工作，因为两者都有其独特的优势。 查看全部
图片来源：Pixabay
本周三，英国《自然》（Nature）杂志刊登了谷歌在计算机研究领域取得了一项突破，打造出了第一台能够超越当今最强大的超级计算机能力的量子计算机——“西克莫（Sycamore）”。该量子系统只用了 200 秒完成一个计算，而同样的计算用当今最强大的超级计算机 Summit 执行，需要约 10000 年。由此，谷歌公开宣布实现“量子霸权”（量子霸权是指量子计算拥有的超越所有经典计算机的计算能力）。
量子计算利好PoS，而摧毁PoW?
有分析认为，谷歌量子计算技术的应用可以帮助改进那些采用权益证明（PoS）加密货币的技术。
量子计算能够创建真正的随机数
PoS是一种区块链共识算法，其中区块链的区块创建者以与其持有的权益成正比的概率被随机挑选出来，而基于工作量证明（PoW）的数字货币算法则使用挖矿模式（如比特币）。但是，PoS对随机选择的完整性提出了疑问。
得克萨斯大学奥斯汀分校的量子理论家斯科特·亚伦森（Scott Aaronson）在10月23日对《财富》杂志说，量子计算可以减少PoS怀疑论者的怀疑，因为“量子霸权”实验可以产生可证明的随机数。他先前在个人博客上写道：
“基于采样的量子霸权实验几乎可以立即重新用于生成比特（在计算假设下），这些比特可以被证明是随机的。反过来，这可能适用于PoS加密货币和其他加密协议。我希望不久的将来会发现更多这样的应用。”
Google量子项目向邱奇-图灵论题(The Church-Turing thesis)发起挑战
10月23日，Google发布了其量子霸权实验的结果，这一结果得到了Aaronson的同行评审。在实验中，“ Sycamore”量子计算机花了200秒的时间对一个量子电路的一个实例进行了1百万次采样。相比之下，IBM的超级计算机Summit（据称是迄今为止功能最强大的计算机）将需要运算10,000年。
Google指出，它的实验是针对扩展的Church-Turing论文（也称为可计算性论文）的第一个实验挑战，该论文声称传统计算机可以有效地执行任何“合理的”计算模型。 Google在专门的博客文章中解释了：
“我们首先运行12到53量子位的随机简化电路，以保持电路深度恒定。我们使用经典模拟检查了量子计算机的性能，并与理论模型进行了比较。验证系统正常运行后，我们运行了53量子比特且深度不断增加的随机硬电路，直到达到经典模拟变得不可行的地步。 [...]在无法在经典计算机上合理模拟的第一个量子计算中，我们开辟了一个新的计算领域，可供探索。”
比特币受到影响吗？
对于量子计算的最新进展可能危及比特币（BTC）的安全性这一个观点，Bitcoin Core前开发人员彼得·托德（Peter Todd）泼了一盆冷水。托德总结说，仅凭量子计算的巨大使用成本就能使比特币摆脱这种潜在的麻烦。对于谷歌所谓的“量子霸权”，10月23日他在推特上表示，
“这没有任何意义，因为Google的量子突破是针对量子计算的原始类型，而这种类型远没有达到打破密码学的水平。我们甚至都不知道是否有可能扩展量子计算机。 添加量子比特很有可能会带来成倍的成本增长。”
以太坊创始人Vitalik Buterin在谷歌宣布“量子霸权”之后也进行了评论。他表示，
“到目前为止，我对量子霸权理论的一句话印象是，它对于真正的量子计算就像氢弹对于核聚变一样。这证明了一种现象和从这种现象中获取力量的能力是存在的，但离直接投入使用还有很长的路要走。”
谷歌实现“量子霸权”？竞争对手IBM发文反驳
对于谷歌在《自然》杂志上宣称的“已经实现量子霸权”，谷歌在量子计算领域的最大对手之一IBM立即发布博文表示质疑。IBM直言，“按照‘量子霸权’的最严格定义，这一目标尚未实现。”
IBM的研究人员指出，谷歌所谓“最先进的超级计算机大约需要1万年”完成的任务，在一个传统计算机系统上的理想模拟，只需要2.5天，而且保真度要高得多。这实际上还是对一个保守的、最坏情况的估计。谷歌在进行比较时，未能充分考虑“大量磁盘存储”。
博文还援引“量子霸权”提出者普瑞斯基尔最近的观点称，这个词“加剧了对量子技术现状的过度炒作”，并且“通过与‘白人至上（white supremacy）’的联系，唤起了一种令人厌恶的政治立场”。
IBM方面认为，“霸权”一词正在被几乎所有人误解，类似“实现量子霸权”的“标题党报道”会不可避免地误导公众。根据最严格的定义，这一目标尚未实现。
IBM在博文中还表示，量子计算机永远不会‘凌驾’于传统计算机之上，而是与它们协同工作，因为两者都有其独特的优势。
Google的量子突破对区块链密码学意味着什么？
攻略 • 8btc 发表了文章 • 2019-09-24 14:49
多年来，我们一直被警告说，量子计算的突破指日可待。当这一天来临时，我们被告知，它可能会使现有的加密标准过时，从而威胁到每个主要区块链的安全性。这一天似乎终于到来，Google实现了“量子霸权”，尽管这一壮举令人激动忐忑，但是这并不标志着加密网络游戏的结束，至少目前还没有。
他们真的做到了——绝对的狂人
上周五，英国《金融时报》发布了一篇报道，声称Google研究人员发表的一篇论文描述了计算机领域的一项重大突破。利用量子计算机，该研究小组在三分钟内完成了一项计算，这一运算量本该花费世界上最强大的超级计算机10000年的时间。在这个以不断改进为特色的行业中，这听起来像是一次质的飞跃，值得同“宇宙大爆炸”相比较。研究人员声称已经实现量子霸权，是指在特定测试中量子计算机胜过世界上最好的经典计算机。
Google将这项成就描述为“迈向全面量子计算的里程碑”，并预测量子计算能力将以“双指数速率”扩展，超过摩尔定律数十年来描述的指数速率。表面上看，这项技术听起来有可能摧毁我们珍视的一切，从比特币开始。现实是（通常如此）：量子计算对比特币“死亡”的预测被极大地夸张了。
密码学与抗量子区块链的兴起
由于担心量子突破即将来临，威胁到所有已知加密算法的神圣性，密码学家一直致力于开发量子抵抗链，以抵抗量子计算机中的“寒武纪爆炸”。
抗量子区块链QAN首席技术官Johann Polecsak 告诉news.Bitcoin.com：“最主流的公钥算法理论上有被量子计算突破的风险。如今截获并存储的大多数加密数据都可能在不久的将来被量子计算机解密。”
Polecsak在Google的量子计算机（据称是Sycamore）上大胆地表示：
“ Google实现量子突破的概念听起来非常引人注目，但实际上，目前很难衡量其重要性。我们如何确定Google的量子计算机比D-wave强大，例如，它在四年前超过了1000量子位？”
QAN协议中所有可能受量子算法（通常是Shor或Grover算法搜索）影响的签名和哈希值均受后量子密码保护。听上去，这是一个致力于保护量子超级计算机世界中的网络的密码学流派。后量子密码学有许多模型，QAN目前支持基于格的方法。后量子密码学研究的六所小学的其他变体包括基于散列和代码的密码。
Andrew Yang暗示威胁真实存在
在讨论量子计算时，最困难的事情之一是将事实与虚构分离，恐惧与制造恐惧剥离，理论与实践分开。在计算领域FUD和FOMO一直供不应求，这或许可以解释为什么量子威胁在密码领域产生如此强烈的共鸣。在量子突破的情况下，比特币和其他加密货币的“公正”程度取决于你想相信谁。例如，支持科技的总统候选人Andrew Yang在他的量子计算和加密标准政策中解释道：
使用量子位的量子计算机理论上将能够在一天之内打破我们当前的加密标准所必需的计算。发生这种情况时，我们所有的加密数据都将受到攻击。这意味着我们的业务、通讯渠道及银行和国家安全系统都可以访问。
至于何时会发生这种情况，Yang指出：“有人估计，这一时间线为10年或更短。简而言之，这是一个必须立即解决的问题……首先，我们需要立即投资并开发新的加密标准和系统，并立即转向使用这些抗量子计算的标准来保护我们最敏感的数据。”
Andrew Yang
比特币还没有失败
虽然量子计算的进步值得密切关注，但没有证据表明BTC和BCH私钥有很快被弹出的危险。为了说明当前加密标准的安全性，Openbazaar的Chris Pacia 在2013年发表了一篇博文，其中讨论了常用的128位高级加密标准（AES），其结论是：“如果地球上70亿人中的每一个人都有10台计算机测试10亿每秒的密钥组合，需要7.7*10^24年才能找到一个128位AES密钥。”
至于量子计算机能以多快的速度实现同样的壮举，Pacia坦言自己不是专家，但他大胆表示：“量子计算可能会将密钥的大小加倍，而密钥可以有效地被强行使用。这可能会导致AES-128失效，但AES-192和AES-256应该仍然安全。”
比特币挖矿使用SHA-256，而密码学使用ECDSA（椭圆曲线数字签名算法）创建私钥和公钥对。例如，在量子计算机破解SHA-256的情况下，一个显而易见的解决方案是切换到更强大的同类加密算法，例如SHA-512。
正如维基百科中后量子密码学里所述：“虽然量子Grover算法确实加快了对对称密码的攻击，但加倍密钥长度可以有效地阻止这些攻击，因此，后量子对称密码学与当前的对称密码学没有显着区别。”换句话说，即使量子计算确实实现了规模化，我们也不太可能需要去彻底重新设计我们的密码学。相反，我们只需要强制执行包含更多位、更强大的算法版本即可。
正如Sabine Hossenfelder在6月一个关于量子霸权的视频中所总结的：
我对量子计算机很快就会有实际应用这一想法并不持乐观态度。我很担心量子计算会像核聚变一样：它永远有前途，但永远不会起作用。不过，量子霸权将是一个超级激动人心的事件。
原文链接：Bitcoin.com| Google的量子突破对区块链密码学意味着什么？
声明：本文为news.bitcoin.com官网翻译文章，如需内容转载请联系官方微信：BitcoinComChina，并在文末处标注原文链接，感谢支持。 查看全部
他们真的做到了——绝对的狂人
上周五，英国《金融时报》发布了一篇报道，声称Google研究人员发表的一篇论文描述了计算机领域的一项重大突破。利用量子计算机，该研究小组在三分钟内完成了一项计算，这一运算量本该花费世界上最强大的超级计算机10000年的时间。在这个以不断改进为特色的行业中，这听起来像是一次质的飞跃，值得同“宇宙大爆炸”相比较。研究人员声称已经实现量子霸权，是指在特定测试中量子计算机胜过世界上最好的经典计算机。
Google将这项成就描述为“迈向全面量子计算的里程碑”，并预测量子计算能力将以“双指数速率”扩展，超过摩尔定律数十年来描述的指数速率。表面上看，这项技术听起来有可能摧毁我们珍视的一切，从比特币开始。现实是（通常如此）：量子计算对比特币“死亡”的预测被极大地夸张了。
密码学与抗量子区块链的兴起
由于担心量子突破即将来临，威胁到所有已知加密算法的神圣性，密码学家一直致力于开发量子抵抗链，以抵抗量子计算机中的“寒武纪爆炸”。
抗量子区块链QAN首席技术官Johann Polecsak 告诉news.Bitcoin.com：“最主流的公钥算法理论上有被量子计算突破的风险。如今截获并存储的大多数加密数据都可能在不久的将来被量子计算机解密。”
Polecsak在Google的量子计算机（据称是Sycamore）上大胆地表示：
“ Google实现量子突破的概念听起来非常引人注目，但实际上，目前很难衡量其重要性。我们如何确定Google的量子计算机比D-wave强大，例如，它在四年前超过了1000量子位？”
QAN协议中所有可能受量子算法（通常是Shor或Grover算法搜索）影响的签名和哈希值均受后量子密码保护。听上去，这是一个致力于保护量子超级计算机世界中的网络的密码学流派。后量子密码学有许多模型，QAN目前支持基于格的方法。后量子密码学研究的六所小学的其他变体包括基于散列和代码的密码。
Andrew Yang暗示威胁真实存在
在讨论量子计算时，最困难的事情之一是将事实与虚构分离，恐惧与制造恐惧剥离，理论与实践分开。在计算领域FUD和FOMO一直供不应求，这或许可以解释为什么量子威胁在密码领域产生如此强烈的共鸣。在量子突破的情况下，比特币和其他加密货币的“公正”程度取决于你想相信谁。例如，支持科技的总统候选人Andrew Yang在他的量子计算和加密标准政策中解释道：
使用量子位的量子计算机理论上将能够在一天之内打破我们当前的加密标准所必需的计算。发生这种情况时，我们所有的加密数据都将受到攻击。这意味着我们的业务、通讯渠道及银行和国家安全系统都可以访问。
至于何时会发生这种情况，Yang指出：“有人估计，这一时间线为10年或更短。简而言之，这是一个必须立即解决的问题……首先，我们需要立即投资并开发新的加密标准和系统，并立即转向使用这些抗量子计算的标准来保护我们最敏感的数据。”
Andrew Yang
比特币还没有失败
虽然量子计算的进步值得密切关注，但没有证据表明BTC和BCH私钥有很快被弹出的危险。为了说明当前加密标准的安全性，Openbazaar的Chris Pacia 在2013年发表了一篇博文，其中讨论了常用的128位高级加密标准（AES），其结论是：“如果地球上70亿人中的每一个人都有10台计算机测试10亿每秒的密钥组合，需要7.7*10^24年才能找到一个128位AES密钥。”
至于量子计算机能以多快的速度实现同样的壮举，Pacia坦言自己不是专家，但他大胆表示：“量子计算可能会将密钥的大小加倍，而密钥可以有效地被强行使用。这可能会导致AES-128失效，但AES-192和AES-256应该仍然安全。”
比特币挖矿使用SHA-256，而密码学使用ECDSA（椭圆曲线数字签名算法）创建私钥和公钥对。例如，在量子计算机破解SHA-256的情况下，一个显而易见的解决方案是切换到更强大的同类加密算法，例如SHA-512。
正如维基百科中后量子密码学里所述：“虽然量子Grover算法确实加快了对对称密码的攻击，但加倍密钥长度可以有效地阻止这些攻击，因此，后量子对称密码学与当前的对称密码学没有显着区别。”换句话说，即使量子计算确实实现了规模化，我们也不太可能需要去彻底重新设计我们的密码学。相反，我们只需要强制执行包含更多位、更强大的算法版本即可。
正如Sabine Hossenfelder在6月一个关于量子霸权的视频中所总结的：
我对量子计算机很快就会有实际应用这一想法并不持乐观态度。我很担心量子计算会像核聚变一样：它永远有前途，但永远不会起作用。不过，量子霸权将是一个超级激动人心的事件。
原文链接：Bitcoin.com| Google的量子突破对区块链密码学意味着什么？
声明：本文为news.bitcoin.com官网翻译文章，如需内容转载请联系官方微信：BitcoinComChina，并在文末处标注原文链接，感谢支持。 查看全部
多年来，我们一直被警告说，量子计算的突破指日可待。当这一天来临时，我们被告知，它可能会使现有的加密标准过时，从而威胁到每个主要区块链的安全性。这一天似乎终于到来，Google实现了“量子霸权”，尽管这一壮举令人激动忐忑，但是这并不标志着加密网络游戏的结束，至少目前还没有。
他们真的做到了——绝对的狂人
上周五，英国《金融时报》发布了一篇报道，声称Google研究人员发表的一篇论文描述了计算机领域的一项重大突破。利用量子计算机，该研究小组在三分钟内完成了一项计算，这一运算量本该花费世界上最强大的超级计算机10000年的时间。在这个以不断改进为特色的行业中，这听起来像是一次质的飞跃，值得同“宇宙大爆炸”相比较。研究人员声称已经实现量子霸权，是指在特定测试中量子计算机胜过世界上最好的经典计算机。
Google将这项成就描述为“迈向全面量子计算的里程碑”，并预测量子计算能力将以“双指数速率”扩展，超过摩尔定律数十年来描述的指数速率。表面上看，这项技术听起来有可能摧毁我们珍视的一切，从比特币开始。现实是（通常如此）：量子计算对比特币“死亡”的预测被极大地夸张了。
密码学与抗量子区块链的兴起
由于担心量子突破即将来临，威胁到所有已知加密算法的神圣性，密码学家一直致力于开发量子抵抗链，以抵抗量子计算机中的“寒武纪爆炸”。
抗量子区块链QAN首席技术官Johann Polecsak 告诉news.Bitcoin.com：“最主流的公钥算法理论上有被量子计算突破的风险。如今截获并存储的大多数加密数据都可能在不久的将来被量子计算机解密。”
Polecsak在Google的量子计算机（据称是Sycamore）上大胆地表示：
“ Google实现量子突破的概念听起来非常引人注目，但实际上，目前很难衡量其重要性。我们如何确定Google的量子计算机比D-wave强大，例如，它在四年前超过了1000量子位？”
QAN协议中所有可能受量子算法（通常是Shor或Grover算法搜索）影响的签名和哈希值均受后量子密码保护。听上去，这是一个致力于保护量子超级计算机世界中的网络的密码学流派。后量子密码学有许多模型，QAN目前支持基于格的方法。后量子密码学研究的六所小学的其他变体包括基于散列和代码的密码。
Andrew Yang暗示威胁真实存在
在讨论量子计算时，最困难的事情之一是将事实与虚构分离，恐惧与制造恐惧剥离，理论与实践分开。在计算领域FUD和FOMO一直供不应求，这或许可以解释为什么量子威胁在密码领域产生如此强烈的共鸣。在量子突破的情况下，比特币和其他加密货币的“公正”程度取决于你想相信谁。例如，支持科技的总统候选人Andrew Yang在他的量子计算和加密标准政策中解释道：
使用量子位的量子计算机理论上将能够在一天之内打破我们当前的加密标准所必需的计算。发生这种情况时，我们所有的加密数据都将受到攻击。这意味着我们的业务、通讯渠道及银行和国家安全系统都可以访问。
至于何时会发生这种情况，Yang指出：“有人估计，这一时间线为10年或更短。简而言之，这是一个必须立即解决的问题……首先，我们需要立即投资并开发新的加密标准和系统，并立即转向使用这些抗量子计算的标准来保护我们最敏感的数据。”
Andrew Yang
比特币还没有失败
虽然量子计算的进步值得密切关注，但没有证据表明BTC和BCH私钥有很快被弹出的危险。为了说明当前加密标准的安全性，Openbazaar的Chris Pacia 在2013年发表了一篇博文，其中讨论了常用的128位高级加密标准（AES），其结论是：“如果地球上70亿人中的每一个人都有10台计算机测试10亿每秒的密钥组合，需要7.7*10^24年才能找到一个128位AES密钥。”
至于量子计算机能以多快的速度实现同样的壮举，Pacia坦言自己不是专家，但他大胆表示：“量子计算可能会将密钥的大小加倍，而密钥可以有效地被强行使用。这可能会导致AES-128失效，但AES-192和AES-256应该仍然安全。”
比特币挖矿使用SHA-256，而密码学使用ECDSA（椭圆曲线数字签名算法）创建私钥和公钥对。例如，在量子计算机破解SHA-256的情况下，一个显而易见的解决方案是切换到更强大的同类加密算法，例如SHA-512。
正如维基百科中后量子密码学里所述：“虽然量子Grover算法确实加快了对对称密码的攻击，但加倍密钥长度可以有效地阻止这些攻击，因此，后量子对称密码学与当前的对称密码学没有显着区别。”换句话说，即使量子计算确实实现了规模化，我们也不太可能需要去彻底重新设计我们的密码学。相反，我们只需要强制执行包含更多位、更强大的算法版本即可。
正如Sabine Hossenfelder在6月一个关于量子霸权的视频中所总结的：
我对量子计算机很快就会有实际应用这一想法并不持乐观态度。我很担心量子计算会像核聚变一样：它永远有前途，但永远不会起作用。不过，量子霸权将是一个超级激动人心的事件。
原文链接：Bitcoin.com| Google的量子突破对区块链密码学意味着什么？
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Gartner发布2019年十大战略性技术趋势：自主设备、数字双生、边缘计算等
投研 • tengguvc 发表了文章 • 2018-10-19 17:30
Gartner公司列出了企业组织在2019年需要探究的几大战略性技术趋势：自主设备、增强分析、AI驱动的开发、数字双生、边缘计算、沉浸式体验、区块链、智能空间、数字道德和隐私、量子计算。
分析师在 Gartner Symposium/ITxpo 2018 大会探讨了在 2019 年企业与组织需要探索的十大战略技术趋势（Gartner Top 10 Strategic Technology Trends 2019）。
Gartner 将战略性技术趋势定义为具有巨大破坏性潜力的战略技术趋势，该战略已开始从新兴的突破，进一步发展成为具有更广泛影响的应用——或者是快速增长的趋势，其高度波动性在未来五年内达到临界点。
"未来将以智能设备为特色，在各地提供越来越有洞察力的数字服务，我们称之为智能数字网格。"Gartner 副总裁兼研究员 David Cearley 表示：" 智能数字网格在过去两年中一直是焦点之一，并且一直是 2019 年的主要推动力。这三个主题下的趋势是推动持续创新过程的一个关键因素，作为 ContinuousNEXT 战略的一部分。"
- 智能：人工智能如何渗透到几乎所有现有技术中，并创建全新的类别。
- 数字：融合数字世界和真实的物理世界，创造一个身临其境的世界。
- 网格：利用不断扩展的人员、企业、设备、内容和服务之间的联系。
"例如，自动化和增强智能形式的人工智能（AI）与物联网、边缘计算和数字双胞胎一起使用，可提供高度集成的智能空间。这种多种趋势的组合效应，将产生新的机会并推动新的颠覆浪潮，这是 Gartner 2019 年十大战略技术趋势的标志。"
尽管科幻小说可能将人工智能机器人描绘成坏人，但一些科技巨头现在已经开始将其用于安全管理。微软和优步等公司使用 Knightscope K5 机器人巡逻停车场和大型户外区域来预测和预防犯罪。机器人可以读取车牌、报告可疑活动并收集数据以向其所有者报告。
这些人工智能驱动的机器人只是 " 自动化事物 " 的一个例子，它是 2019 年 Gartner 十大战略技术之一，有可能在未来五年内带来重大中断并带来机遇。
Gartner 指出，区块链、量子计算、增强分析和人工智能等技术将推动产生颠覆性的新型商业模式。
Gartner 公布的 2019 年十大战略技术趋势分别为：
1. 自动化的一切
机器人、无人驾驶飞机和自动驾驶汽车等自主设备，将依靠使用 AI 来自动执行以前由人类执行的功能。它们的自动化超越了刚性编程模型提供的自动化，它们利用 AI，提供与周围环境和人们更自然地交互的高级行为。
"随着自主事物的激增，我们期望从独立智能事物转变为一大堆协作智能事物，多个设备协同工作，无论是独立于人还是人为输入，"Cearley 先生说。 " 例如，如果一架无人机检查了一块大型油田并发现它已经准备好开采，它可以派遣一台‘自动采油机’前往执行任务。在物流交付市场，最有效的解决方案可能是使用自动驾驶车辆将包裹移至目标区域。然后，车辆上的机器人和无人机可确保最终交付包裹。"
"自动化事物" 主要有五种类型：
- 机器人
- 车辆
- 无人机
- 家电
- 媒介
这五种类型占据四种环境：海洋、陆地、空中和数字。它们都具有不同程度的能力，协调和智能。例如，它们可以跨越由人工辅助在空中飞行的无人机，在田地中完全自主地操作的农业机器人。这描绘了潜在应用的广泛图景——几乎每个应用程序，服务和物联网对象都将采用某种形式的 AI 来自动化或增强流程或人为操作。
探索在组织或客户环境中的任何物理对象中 AI 驱动的自主功能的可能性，但同时应当记住，这些设备最适合用于狭义定义的目的。它们与人类大脑在决策、智力或通用学习方面的能力不同。
2. 增强分析
增强分析代表了数据和分析能力的第三大浪潮，因为数据科学家可以使用自动算法来探索更多假设和可能。
增强分析侧重于增强智能的特定领域，使用机器学习（ML）来转换分析内容的开发、消费和共享方式。增强分析功能将迅速推进到主流应用，作为数据准备、数据管理、现代分析、业务流程管理、流程挖掘和数据科学平台的关键特性。
来自增强分析的自动洞察也将嵌入到企业应用程序中，改变了企业产生分析洞察力的过程。例如，人力资源、财务、销售、营销、客户服务、采购和资产管理部门。这些协同和配个将会优化所有员工在其环境中的决策和行动，而不仅仅是为分析师和数据科学家服务。增强分析可自动完成数据准备、洞察生成和洞察可视化过程，在许多情况下无需专业数据科学家的参与。
"这将导致数据科学进一步普及化，这是一套新兴的功能和实践，使主要工作在统计和分析领域之外的用户能够从数据中提取预测性和规范性的见解，"Cearley 先生说。
"到 2020 年，普通公民数据科学家的数量，将比专家数据科学家的数量增长要快 5 倍。组织可以使用公民数据科学家来填补因数据科学家短缺和高成本而导致的数据科学和机器学习人才缺口。"
"到 2020 年，超过 40％的数据科学任务将实现自动化。" 增强分析可识别隐藏的模式，同时消除个人偏见。在公民数据科学家和增强分析之间，数据洞察将在整个企业中得到更广泛的应用，包括分析师、决策者和运营工作者。
3.AI 驱动的开发
市场正在迅速从专业数据科学家必须与应用程序开发人员合作创建大多数人工智能增强型解决方案的模式，转变为专业开发人员可以使用作为服务提供的预定义模型单独操作的模式。这为开发人员提供了人工智能算法和模型的生态系统，以及为将 AI 功能和模型集成到解决方案中而定制的开发工具。
随着 AI 应用于开发过程本身以自动化各种数据科学、应用程序开发和测试功能，专业应用程序开发的另一个机会 " 高峰 " 出现了。到 2022 年，至少 40％的新应用程序开发项目，将在他们的团队中配置 AI 协同开发人员。
"最终，高度先进的基于人工智能的开发环境自动化应用程序，将在功能和非功能方面迎来‘公民应用程序开发人员’的新时代，非专业人员将能够使用 AI 驱动的工具自动生成新的解决方案。使非专业人员无需编码即可生成应用程序的工具已经不是件什么新鲜事了，但我们希望 AI 驱动的系统能够提高灵活性，"Cearley 先生说。
AI 驱动的开发着眼于将 AI 嵌入到应用程序中并使用 AI 为开发过程创建 AI 驱动的工具的工具，技术和最佳实践。这一趋势正在沿着三个方面发展：
- 用于构建基于 AI 的解决方案的工具正在从针对数据科学家（AI 基础设施，AI 框架和 AI 平台）的工具扩展到针对专业开发人员社区（AI 平台，AI 服务）的工具。
- 用于构建基于 AI 的解决方案的工具正在被赋予 AI 驱动的功能，这些功能可以帮助专业开发人员并自动执行与 AI 增强型解决方案开发相关的任务。
- 支持 AI 的工具正在从协助和自动化与应用程序开发（AD）相关的功能演变为使用业务领域专业知识和自动化 AD 流程堆栈（从一般开发到业务解决方案设计）的更高层次活动。
市场将从关注与开发人员合作的数据科学家转移到使用作为服务提供的预定义模型独立运营的开发人员。这使更多的开发人员能够利用这些服务，并提高效率。
4. 数字双胞胎
数字双胞胎是指现实世界实体或系统的数字化表现。到 2020 年，Gartner 估计将有超过 200 亿个连接的传感器和端点，数字双胞胎将连接数十亿的实体设备。企业组织从一开始就会实施数字双胞胎。它们将随着时间的推移不断发展，提高自身收集和可视化正确数据的能力，应用正确的分析和规则，并有效地响应业务目标。
"超越物联网的数字双胞胎发展的一个方面是企业实施其组织的数字双胞胎（DTO）。DTO 是一种动态软件模型，它依赖于操作或其他数据来了解组织如何实现其业务模型，连接其当前状态，部署资源并响应变化以满足预期的客户价值。"Cearley 先生说。 "DTO 有助于提高业务流程的效率，并创建更灵活、动态和响应更快的流程，可以自动对不断变化的条件做出反应。"
数字双胞胎也可以连接起来创建大型系统的双胞胎，例如发电厂或城市。数字双胞胎的想法并不新鲜。它可以追溯到事物的计算机辅助设计表示或客户的在线资料，但今天的数字双胞胎在四个方面有所不同：
- 模型的稳健性，重点关注它们如何支持特定的业务成果；
- 与现实世界的链接，可能实时用于监控和控制；
- 应用先进的大数据分析和人工智能来推动新的商机；
- 能够与他们互动并评估 " 假设 " 情景。
今天的重点是物联网中的数字双胞胎——它可以通过提供有关维护和可靠性的信息，洞察产品如何更有效地执行，新产品数据和提高效率来改善企业决策。
5. 赋权边缘
边缘指的是人们使用或嵌入我们周围世界的端点设备。边缘计算描述了一种计算拓扑，其中信息处理、内容收集和传递更靠近这些端点。它试图保持流量和处理更接近‘本地化’，目标是减少流量损耗和延迟。
在短期内，边缘由物联网驱动，需要使处理接近端点而不是集中式的云服务器。然而，云计算和边缘计算不是创建新的体系结构，而是作为互补模型发展，云服务作为集中服务进行管理——不仅在集中式服务器上，而且在本地的分布式服务器和边缘设备本身之中。
Gartner 预计，在未来五年内（2028 年），专用 AI 芯片以及更强大的处理能力、存储和其他先进功能将被添加到更广泛的边缘设备中。嵌入式物联网世界的极端异质性和工业系统等资产的长生命周期将带来重大的管理挑战。从长远来看，随着 5G 的成熟，不断扩展的边缘计算环境将更加强大的通信回到集中式服务。5G 提供更低的延迟、更高的带宽，并且（非常重要的是边缘）每平方公里节点（边缘端点）的数量急剧增加。
目前，该技术的大部分重点是物联网系统需要在嵌入式物联网世界中提供断开连接或分布式功能。这种类型的拓扑结构将解决高 WAN 成本和不可接受的延迟水平等挑战。此外，它还将实现数字业务和 IT 解决方案的细节。
6. 身临其境的体验（沉浸式技术）
会话平台正在改变人们与数字世界互动的方式。虚拟现实（VR）、增强现实（AR）和混合现实（MR）正在改变人们对数字世界的感知方式。感知和交互模型的这种组合转变将带来未来的沉浸式用户体验。
"随着时间的推移，我们将从考虑个人设备和分散的用户界面（UI）技术转变为多渠道和多模式体验。多模式体验将人们与数字世界连接起来，包括传统计算设备、可穿戴设备、汽车、环境传感器和消费电器等数百种边缘设备。"Cearley 先生表示。
"多声道体验将在这些多模式设备中动用所有人类感官以及先进的计算机感官（如热量，湿度和雷达）。这种多体验环境将创造一种环境体验，其中我们周围的空间定义了 " 计算机 "，而不是单个设备。实际上，环境就是计算机。"
到 2022 年，70％的企业将尝试使用沉浸式技术进行消费和企业使用，25％将部署到生产中。会话平台的未来，从虚拟个人助理到聊天机器人，将结合扩展的感官渠道，使平台能够根据面部表情检测情绪，并且他们将在交互中变得更加顺畅地对话。
7. 区块链
是一种分布式账本，它有望通过实现信任，提供透明度和减少业务生态系统间的摩擦，来重塑行业，从而降低成本，缩短交易结算时间并改善现金流。今天，信任被置于银行、证券交易所、政府和许多其他机构作为中央当局，在其数据库中安全地保持 " 单一版本的事实 "。集中信任模型会增加交易的延迟和摩擦成本（佣金、费用和货币的时间价值）。区块链提供了另一种信任模式，无需中央机构来仲裁交易。
"目前的区块链技术和概念在任务关键型、规模化的业务运营中尚不成熟，人们对其知之甚少且未经证实。对于支持更复杂场景的复杂元素尤其如此，"Cearley 先生说。 " 尽管面临挑战，但破坏的巨大潜力意味着 CIO 和 IT 领导者应该开始评估区块链，即使未来几年内他们不会很积极低去采用这些技术。"
目前来看，许多区块链计划都没有实现区块链的所有属性，例如高度分布的数据库。这些基于区块链的解决方案被定位为通过自动化业务流程或通过数字化记录来实现运营效率的手段。它们有可能加强已知实体之间的信息共享，并改善跟踪和追踪物理和数字资产的机会。
但是，这些方法错过了真正的区块链颠覆性影响的价值，并可能增加供应商的锁定。那些选择这类做法的组织应了解这些限制，并准备随着时间的推移逐步完成区块链解决方案，以保证可以通过更有效和更有效地使用现有非区块链技术来实现相同的结果。
Gartner 预计，区块链将在 2030 年之前创造 3.1 万亿的商业价值。
8. 智能空间
智能空间，指的是物理或数字环境、人类和技术支持的系统，在日益开放、连接、协调和智能的生态系统中相互作用。多个元素——包括人员、流程、服务和事物——将汇集在智能空间中，为目标人群和行业场景创建更加身临其境、交互式和自动化的体验。
"这一趋势已经融合了一段时间，如智能城市、数字化工作场所、智能家居和联网工厂等。我们相信市场正在进入一个加速提供强大智能空间的时期，技术成为我们日常生活中不可或缺的一部分，无论是作为员工、客户、消费者、社区成员还是公民，"Cearley 先生说。
智能空间主要实现扩展的五个关键维度是：开放性、连通性、协调性、智能性和应用范围。
9. 数字道德与隐私
数字道德和隐私是个人、组织和政府日益关注的问题。人们越来越关注公共和私营部门的组织如何使用他们的个人信息，而且只有那些没有主动解决这些问题的组织才会不断提出反对意见。
"任何有关隐私的讨论都必须建立在更广泛的数字道德主题以及客户、选民和员工的信任基础之上。虽然隐私和安全是建立信任的基础组成部分，但信任实际上不仅仅是这些组件，"Cearley 先生说。 " 信任是指在没有证据或调查的情况下接受陈述的真实性。最终，组织在隐私方面的立场必须由其在道德和信任方面的更广泛立场所驱动。从隐私转向道德，使谈话超越 " 我们是否合规 "，转向探讨‘我们做的是不是正确的事情’。"
政府越来越多地规划或通过公司必须遵守的法规，消费者正在谨慎地保护或删除有关他们自己的信息。公司必须获得并保持与客户的信任才能取得成功，并且他们还必须遵循内部价值观，以确保客户将其视为值得信赖的伙伴。
10. 量子计算
量子计算（QC）是一种非经典计算，其操作基于亚原子粒子（例如，电子和离子）的量子态，其将信息表示为量子比特（量子比特）的元素。
例如，虽然经典计算机会以线性方式读取库中的每本书，但量子计算机会同时读取所有书籍。量子计算机理论上可以同时处理数百万次计算。以商业可用，价格合理且以可靠服务形式进行的量子计算将改变一个行业。
量子计算机的并行执行和指数可扩展性意味着它们优于传统方法过于复杂的问题，或者传统算法需要很长时间才能找到解决方案。汽车、金融、保险、制药、军事和研究机构等行业从质量控制的进步中获益最多。
例如，在制药行业，量子计算可用于模拟原子水平的分子相互作用，以加快新的癌症治疗药物的上市进程，或量子计算可加速并更准确地预测蛋白质的相互作用，从而产生新的制药方法。
量子计算真实世界的应用范围，已经从个性化医疗走向图像识别优化等一系列广泛现象。该技术仍处于新兴状态，这意味着现在是企业增加对潜在应用程序的理解并考虑任何安全隐患的好时机。
"首席信息官和 IT 领导者应该通过增加理解以及如何将其应用于实际业务问题来开始规划质量控制。在技术仍处于新兴状态时，就开始投入学习。确定那些量子计算有潜力去解决的现实问题，并考虑可能对安全产生的影响，"Cearley 先生说。 " 但与此同时，不要期待它在未来几年会彻底改变某些事物。大多数组织应该在 2022 年之前了解和监控量子计算的应用，并且可能需要从 2023 年或 2025 年开始使用它。" 查看全部
分析师在 Gartner Symposium/ITxpo 2018 大会探讨了在 2019 年企业与组织需要探索的十大战略技术趋势（Gartner Top 10 Strategic Technology Trends 2019）。
Gartner 将战略性技术趋势定义为具有巨大破坏性潜力的战略技术趋势，该战略已开始从新兴的突破，进一步发展成为具有更广泛影响的应用——或者是快速增长的趋势，其高度波动性在未来五年内达到临界点。
"未来将以智能设备为特色，在各地提供越来越有洞察力的数字服务，我们称之为智能数字网格。"Gartner 副总裁兼研究员 David Cearley 表示：" 智能数字网格在过去两年中一直是焦点之一，并且一直是 2019 年的主要推动力。这三个主题下的趋势是推动持续创新过程的一个关键因素，作为 ContinuousNEXT 战略的一部分。"
- 智能：人工智能如何渗透到几乎所有现有技术中，并创建全新的类别。
- 数字：融合数字世界和真实的物理世界，创造一个身临其境的世界。
- 网格：利用不断扩展的人员、企业、设备、内容和服务之间的联系。
"例如，自动化和增强智能形式的人工智能（AI）与物联网、边缘计算和数字双胞胎一起使用，可提供高度集成的智能空间。这种多种趋势的组合效应，将产生新的机会并推动新的颠覆浪潮，这是 Gartner 2019 年十大战略技术趋势的标志。"
尽管科幻小说可能将人工智能机器人描绘成坏人，但一些科技巨头现在已经开始将其用于安全管理。微软和优步等公司使用 Knightscope K5 机器人巡逻停车场和大型户外区域来预测和预防犯罪。机器人可以读取车牌、报告可疑活动并收集数据以向其所有者报告。
这些人工智能驱动的机器人只是 " 自动化事物 " 的一个例子，它是 2019 年 Gartner 十大战略技术之一，有可能在未来五年内带来重大中断并带来机遇。
Gartner 指出，区块链、量子计算、增强分析和人工智能等技术将推动产生颠覆性的新型商业模式。
Gartner 公布的 2019 年十大战略技术趋势分别为：
1. 自动化的一切
机器人、无人驾驶飞机和自动驾驶汽车等自主设备，将依靠使用 AI 来自动执行以前由人类执行的功能。它们的自动化超越了刚性编程模型提供的自动化，它们利用 AI，提供与周围环境和人们更自然地交互的高级行为。
"随着自主事物的激增，我们期望从独立智能事物转变为一大堆协作智能事物，多个设备协同工作，无论是独立于人还是人为输入，"Cearley 先生说。 " 例如，如果一架无人机检查了一块大型油田并发现它已经准备好开采，它可以派遣一台‘自动采油机’前往执行任务。在物流交付市场，最有效的解决方案可能是使用自动驾驶车辆将包裹移至目标区域。然后，车辆上的机器人和无人机可确保最终交付包裹。"
"自动化事物" 主要有五种类型：
- 机器人
- 车辆
- 无人机
- 家电
- 媒介
这五种类型占据四种环境：海洋、陆地、空中和数字。它们都具有不同程度的能力，协调和智能。例如，它们可以跨越由人工辅助在空中飞行的无人机，在田地中完全自主地操作的农业机器人。这描绘了潜在应用的广泛图景——几乎每个应用程序，服务和物联网对象都将采用某种形式的 AI 来自动化或增强流程或人为操作。
探索在组织或客户环境中的任何物理对象中 AI 驱动的自主功能的可能性，但同时应当记住，这些设备最适合用于狭义定义的目的。它们与人类大脑在决策、智力或通用学习方面的能力不同。
2. 增强分析
增强分析代表了数据和分析能力的第三大浪潮，因为数据科学家可以使用自动算法来探索更多假设和可能。
增强分析侧重于增强智能的特定领域，使用机器学习（ML）来转换分析内容的开发、消费和共享方式。增强分析功能将迅速推进到主流应用，作为数据准备、数据管理、现代分析、业务流程管理、流程挖掘和数据科学平台的关键特性。
来自增强分析的自动洞察也将嵌入到企业应用程序中，改变了企业产生分析洞察力的过程。例如，人力资源、财务、销售、营销、客户服务、采购和资产管理部门。这些协同和配个将会优化所有员工在其环境中的决策和行动，而不仅仅是为分析师和数据科学家服务。增强分析可自动完成数据准备、洞察生成和洞察可视化过程，在许多情况下无需专业数据科学家的参与。
"这将导致数据科学进一步普及化，这是一套新兴的功能和实践，使主要工作在统计和分析领域之外的用户能够从数据中提取预测性和规范性的见解，"Cearley 先生说。
"到 2020 年，普通公民数据科学家的数量，将比专家数据科学家的数量增长要快 5 倍。组织可以使用公民数据科学家来填补因数据科学家短缺和高成本而导致的数据科学和机器学习人才缺口。"
"到 2020 年，超过 40％的数据科学任务将实现自动化。" 增强分析可识别隐藏的模式，同时消除个人偏见。在公民数据科学家和增强分析之间，数据洞察将在整个企业中得到更广泛的应用，包括分析师、决策者和运营工作者。
3.AI 驱动的开发
市场正在迅速从专业数据科学家必须与应用程序开发人员合作创建大多数人工智能增强型解决方案的模式，转变为专业开发人员可以使用作为服务提供的预定义模型单独操作的模式。这为开发人员提供了人工智能算法和模型的生态系统，以及为将 AI 功能和模型集成到解决方案中而定制的开发工具。
随着 AI 应用于开发过程本身以自动化各种数据科学、应用程序开发和测试功能，专业应用程序开发的另一个机会 " 高峰 " 出现了。到 2022 年，至少 40％的新应用程序开发项目，将在他们的团队中配置 AI 协同开发人员。
"最终，高度先进的基于人工智能的开发环境自动化应用程序，将在功能和非功能方面迎来‘公民应用程序开发人员’的新时代，非专业人员将能够使用 AI 驱动的工具自动生成新的解决方案。使非专业人员无需编码即可生成应用程序的工具已经不是件什么新鲜事了，但我们希望 AI 驱动的系统能够提高灵活性，"Cearley 先生说。
AI 驱动的开发着眼于将 AI 嵌入到应用程序中并使用 AI 为开发过程创建 AI 驱动的工具的工具，技术和最佳实践。这一趋势正在沿着三个方面发展：
- 用于构建基于 AI 的解决方案的工具正在从针对数据科学家（AI 基础设施，AI 框架和 AI 平台）的工具扩展到针对专业开发人员社区（AI 平台，AI 服务）的工具。
- 用于构建基于 AI 的解决方案的工具正在被赋予 AI 驱动的功能，这些功能可以帮助专业开发人员并自动执行与 AI 增强型解决方案开发相关的任务。
- 支持 AI 的工具正在从协助和自动化与应用程序开发（AD）相关的功能演变为使用业务领域专业知识和自动化 AD 流程堆栈（从一般开发到业务解决方案设计）的更高层次活动。
市场将从关注与开发人员合作的数据科学家转移到使用作为服务提供的预定义模型独立运营的开发人员。这使更多的开发人员能够利用这些服务，并提高效率。
4. 数字双胞胎
数字双胞胎是指现实世界实体或系统的数字化表现。到 2020 年，Gartner 估计将有超过 200 亿个连接的传感器和端点，数字双胞胎将连接数十亿的实体设备。企业组织从一开始就会实施数字双胞胎。它们将随着时间的推移不断发展，提高自身收集和可视化正确数据的能力，应用正确的分析和规则，并有效地响应业务目标。
"超越物联网的数字双胞胎发展的一个方面是企业实施其组织的数字双胞胎（DTO）。DTO 是一种动态软件模型，它依赖于操作或其他数据来了解组织如何实现其业务模型，连接其当前状态，部署资源并响应变化以满足预期的客户价值。"Cearley 先生说。 "DTO 有助于提高业务流程的效率，并创建更灵活、动态和响应更快的流程，可以自动对不断变化的条件做出反应。"
数字双胞胎也可以连接起来创建大型系统的双胞胎，例如发电厂或城市。数字双胞胎的想法并不新鲜。它可以追溯到事物的计算机辅助设计表示或客户的在线资料，但今天的数字双胞胎在四个方面有所不同：
- 模型的稳健性，重点关注它们如何支持特定的业务成果；
- 与现实世界的链接，可能实时用于监控和控制；
- 应用先进的大数据分析和人工智能来推动新的商机；
- 能够与他们互动并评估 " 假设 " 情景。
今天的重点是物联网中的数字双胞胎——它可以通过提供有关维护和可靠性的信息，洞察产品如何更有效地执行，新产品数据和提高效率来改善企业决策。
5. 赋权边缘
边缘指的是人们使用或嵌入我们周围世界的端点设备。边缘计算描述了一种计算拓扑，其中信息处理、内容收集和传递更靠近这些端点。它试图保持流量和处理更接近‘本地化’，目标是减少流量损耗和延迟。
在短期内，边缘由物联网驱动，需要使处理接近端点而不是集中式的云服务器。然而，云计算和边缘计算不是创建新的体系结构，而是作为互补模型发展，云服务作为集中服务进行管理——不仅在集中式服务器上，而且在本地的分布式服务器和边缘设备本身之中。
Gartner 预计，在未来五年内（2028 年），专用 AI 芯片以及更强大的处理能力、存储和其他先进功能将被添加到更广泛的边缘设备中。嵌入式物联网世界的极端异质性和工业系统等资产的长生命周期将带来重大的管理挑战。从长远来看，随着 5G 的成熟，不断扩展的边缘计算环境将更加强大的通信回到集中式服务。5G 提供更低的延迟、更高的带宽，并且（非常重要的是边缘）每平方公里节点（边缘端点）的数量急剧增加。
目前，该技术的大部分重点是物联网系统需要在嵌入式物联网世界中提供断开连接或分布式功能。这种类型的拓扑结构将解决高 WAN 成本和不可接受的延迟水平等挑战。此外，它还将实现数字业务和 IT 解决方案的细节。
6. 身临其境的体验（沉浸式技术）
会话平台正在改变人们与数字世界互动的方式。虚拟现实（VR）、增强现实（AR）和混合现实（MR）正在改变人们对数字世界的感知方式。感知和交互模型的这种组合转变将带来未来的沉浸式用户体验。
"随着时间的推移，我们将从考虑个人设备和分散的用户界面（UI）技术转变为多渠道和多模式体验。多模式体验将人们与数字世界连接起来，包括传统计算设备、可穿戴设备、汽车、环境传感器和消费电器等数百种边缘设备。"Cearley 先生表示。
"多声道体验将在这些多模式设备中动用所有人类感官以及先进的计算机感官（如热量，湿度和雷达）。这种多体验环境将创造一种环境体验，其中我们周围的空间定义了 " 计算机 "，而不是单个设备。实际上，环境就是计算机。"
到 2022 年，70％的企业将尝试使用沉浸式技术进行消费和企业使用，25％将部署到生产中。会话平台的未来，从虚拟个人助理到聊天机器人，将结合扩展的感官渠道，使平台能够根据面部表情检测情绪，并且他们将在交互中变得更加顺畅地对话。
7. 区块链
是一种分布式账本，它有望通过实现信任，提供透明度和减少业务生态系统间的摩擦，来重塑行业，从而降低成本，缩短交易结算时间并改善现金流。今天，信任被置于银行、证券交易所、政府和许多其他机构作为中央当局，在其数据库中安全地保持 " 单一版本的事实 "。集中信任模型会增加交易的延迟和摩擦成本（佣金、费用和货币的时间价值）。区块链提供了另一种信任模式，无需中央机构来仲裁交易。
"目前的区块链技术和概念在任务关键型、规模化的业务运营中尚不成熟，人们对其知之甚少且未经证实。对于支持更复杂场景的复杂元素尤其如此，"Cearley 先生说。 " 尽管面临挑战，但破坏的巨大潜力意味着 CIO 和 IT 领导者应该开始评估区块链，即使未来几年内他们不会很积极低去采用这些技术。"
目前来看，许多区块链计划都没有实现区块链的所有属性，例如高度分布的数据库。这些基于区块链的解决方案被定位为通过自动化业务流程或通过数字化记录来实现运营效率的手段。它们有可能加强已知实体之间的信息共享，并改善跟踪和追踪物理和数字资产的机会。
但是，这些方法错过了真正的区块链颠覆性影响的价值，并可能增加供应商的锁定。那些选择这类做法的组织应了解这些限制，并准备随着时间的推移逐步完成区块链解决方案，以保证可以通过更有效和更有效地使用现有非区块链技术来实现相同的结果。
Gartner 预计，区块链将在 2030 年之前创造 3.1 万亿的商业价值。
8. 智能空间
智能空间，指的是物理或数字环境、人类和技术支持的系统，在日益开放、连接、协调和智能的生态系统中相互作用。多个元素——包括人员、流程、服务和事物——将汇集在智能空间中，为目标人群和行业场景创建更加身临其境、交互式和自动化的体验。
"这一趋势已经融合了一段时间，如智能城市、数字化工作场所、智能家居和联网工厂等。我们相信市场正在进入一个加速提供强大智能空间的时期，技术成为我们日常生活中不可或缺的一部分，无论是作为员工、客户、消费者、社区成员还是公民，"Cearley 先生说。
智能空间主要实现扩展的五个关键维度是：开放性、连通性、协调性、智能性和应用范围。
9. 数字道德与隐私
数字道德和隐私是个人、组织和政府日益关注的问题。人们越来越关注公共和私营部门的组织如何使用他们的个人信息，而且只有那些没有主动解决这些问题的组织才会不断提出反对意见。
"任何有关隐私的讨论都必须建立在更广泛的数字道德主题以及客户、选民和员工的信任基础之上。虽然隐私和安全是建立信任的基础组成部分，但信任实际上不仅仅是这些组件，"Cearley 先生说。 " 信任是指在没有证据或调查的情况下接受陈述的真实性。最终，组织在隐私方面的立场必须由其在道德和信任方面的更广泛立场所驱动。从隐私转向道德，使谈话超越 " 我们是否合规 "，转向探讨‘我们做的是不是正确的事情’。"
政府越来越多地规划或通过公司必须遵守的法规，消费者正在谨慎地保护或删除有关他们自己的信息。公司必须获得并保持与客户的信任才能取得成功，并且他们还必须遵循内部价值观，以确保客户将其视为值得信赖的伙伴。
10. 量子计算
量子计算（QC）是一种非经典计算，其操作基于亚原子粒子（例如，电子和离子）的量子态，其将信息表示为量子比特（量子比特）的元素。
例如，虽然经典计算机会以线性方式读取库中的每本书，但量子计算机会同时读取所有书籍。量子计算机理论上可以同时处理数百万次计算。以商业可用，价格合理且以可靠服务形式进行的量子计算将改变一个行业。
量子计算机的并行执行和指数可扩展性意味着它们优于传统方法过于复杂的问题，或者传统算法需要很长时间才能找到解决方案。汽车、金融、保险、制药、军事和研究机构等行业从质量控制的进步中获益最多。
例如，在制药行业，量子计算可用于模拟原子水平的分子相互作用，以加快新的癌症治疗药物的上市进程，或量子计算可加速并更准确地预测蛋白质的相互作用，从而产生新的制药方法。
量子计算真实世界的应用范围，已经从个性化医疗走向图像识别优化等一系列广泛现象。该技术仍处于新兴状态，这意味着现在是企业增加对潜在应用程序的理解并考虑任何安全隐患的好时机。
"首席信息官和 IT 领导者应该通过增加理解以及如何将其应用于实际业务问题来开始规划质量控制。在技术仍处于新兴状态时，就开始投入学习。确定那些量子计算有潜力去解决的现实问题，并考虑可能对安全产生的影响，"Cearley 先生说。 " 但与此同时，不要期待它在未来几年会彻底改变某些事物。大多数组织应该在 2022 年之前了解和监控量子计算的应用，并且可能需要从 2023 年或 2025 年开始使用它。" 查看全部
Gartner公司列出了企业组织在2019年需要探究的几大战略性技术趋势：自主设备、增强分析、AI驱动的开发、数字双生、边缘计算、沉浸式体验、区块链、智能空间、数字道德和隐私、量子计算。
分析师在 Gartner Symposium/ITxpo 2018 大会探讨了在 2019 年企业与组织需要探索的十大战略技术趋势（Gartner Top 10 Strategic Technology Trends 2019）。
Gartner 将战略性技术趋势定义为具有巨大破坏性潜力的战略技术趋势，该战略已开始从新兴的突破，进一步发展成为具有更广泛影响的应用——或者是快速增长的趋势，其高度波动性在未来五年内达到临界点。
"未来将以智能设备为特色，在各地提供越来越有洞察力的数字服务，我们称之为智能数字网格。"Gartner 副总裁兼研究员 David Cearley 表示：" 智能数字网格在过去两年中一直是焦点之一，并且一直是 2019 年的主要推动力。这三个主题下的趋势是推动持续创新过程的一个关键因素，作为 ContinuousNEXT 战略的一部分。"
- 智能：人工智能如何渗透到几乎所有现有技术中，并创建全新的类别。
- 数字：融合数字世界和真实的物理世界，创造一个身临其境的世界。
- 网格：利用不断扩展的人员、企业、设备、内容和服务之间的联系。
"例如，自动化和增强智能形式的人工智能（AI）与物联网、边缘计算和数字双胞胎一起使用，可提供高度集成的智能空间。这种多种趋势的组合效应，将产生新的机会并推动新的颠覆浪潮，这是 Gartner 2019 年十大战略技术趋势的标志。"
尽管科幻小说可能将人工智能机器人描绘成坏人，但一些科技巨头现在已经开始将其用于安全管理。微软和优步等公司使用 Knightscope K5 机器人巡逻停车场和大型户外区域来预测和预防犯罪。机器人可以读取车牌、报告可疑活动并收集数据以向其所有者报告。
这些人工智能驱动的机器人只是 " 自动化事物 " 的一个例子，它是 2019 年 Gartner 十大战略技术之一，有可能在未来五年内带来重大中断并带来机遇。
Gartner 指出，区块链、量子计算、增强分析和人工智能等技术将推动产生颠覆性的新型商业模式。
Gartner 公布的 2019 年十大战略技术趋势分别为：
1. 自动化的一切
机器人、无人驾驶飞机和自动驾驶汽车等自主设备，将依靠使用 AI 来自动执行以前由人类执行的功能。它们的自动化超越了刚性编程模型提供的自动化，它们利用 AI，提供与周围环境和人们更自然地交互的高级行为。
"随着自主事物的激增，我们期望从独立智能事物转变为一大堆协作智能事物，多个设备协同工作，无论是独立于人还是人为输入，"Cearley 先生说。 " 例如，如果一架无人机检查了一块大型油田并发现它已经准备好开采，它可以派遣一台‘自动采油机’前往执行任务。在物流交付市场，最有效的解决方案可能是使用自动驾驶车辆将包裹移至目标区域。然后，车辆上的机器人和无人机可确保最终交付包裹。"
"自动化事物" 主要有五种类型：
- 机器人
- 车辆
- 无人机
- 家电
- 媒介
这五种类型占据四种环境：海洋、陆地、空中和数字。它们都具有不同程度的能力，协调和智能。例如，它们可以跨越由人工辅助在空中飞行的无人机，在田地中完全自主地操作的农业机器人。这描绘了潜在应用的广泛图景——几乎每个应用程序，服务和物联网对象都将采用某种形式的 AI 来自动化或增强流程或人为操作。
探索在组织或客户环境中的任何物理对象中 AI 驱动的自主功能的可能性，但同时应当记住，这些设备最适合用于狭义定义的目的。它们与人类大脑在决策、智力或通用学习方面的能力不同。
2. 增强分析
增强分析代表了数据和分析能力的第三大浪潮，因为数据科学家可以使用自动算法来探索更多假设和可能。
增强分析侧重于增强智能的特定领域，使用机器学习（ML）来转换分析内容的开发、消费和共享方式。增强分析功能将迅速推进到主流应用，作为数据准备、数据管理、现代分析、业务流程管理、流程挖掘和数据科学平台的关键特性。
来自增强分析的自动洞察也将嵌入到企业应用程序中，改变了企业产生分析洞察力的过程。例如，人力资源、财务、销售、营销、客户服务、采购和资产管理部门。这些协同和配个将会优化所有员工在其环境中的决策和行动，而不仅仅是为分析师和数据科学家服务。增强分析可自动完成数据准备、洞察生成和洞察可视化过程，在许多情况下无需专业数据科学家的参与。
"这将导致数据科学进一步普及化，这是一套新兴的功能和实践，使主要工作在统计和分析领域之外的用户能够从数据中提取预测性和规范性的见解，"Cearley 先生说。
"到 2020 年，普通公民数据科学家的数量，将比专家数据科学家的数量增长要快 5 倍。组织可以使用公民数据科学家来填补因数据科学家短缺和高成本而导致的数据科学和机器学习人才缺口。"
"到 2020 年，超过 40％的数据科学任务将实现自动化。" 增强分析可识别隐藏的模式，同时消除个人偏见。在公民数据科学家和增强分析之间，数据洞察将在整个企业中得到更广泛的应用，包括分析师、决策者和运营工作者。
3.AI 驱动的开发
市场正在迅速从专业数据科学家必须与应用程序开发人员合作创建大多数人工智能增强型解决方案的模式，转变为专业开发人员可以使用作为服务提供的预定义模型单独操作的模式。这为开发人员提供了人工智能算法和模型的生态系统，以及为将 AI 功能和模型集成到解决方案中而定制的开发工具。
随着 AI 应用于开发过程本身以自动化各种数据科学、应用程序开发和测试功能，专业应用程序开发的另一个机会 " 高峰 " 出现了。到 2022 年，至少 40％的新应用程序开发项目，将在他们的团队中配置 AI 协同开发人员。
"最终，高度先进的基于人工智能的开发环境自动化应用程序，将在功能和非功能方面迎来‘公民应用程序开发人员’的新时代，非专业人员将能够使用 AI 驱动的工具自动生成新的解决方案。使非专业人员无需编码即可生成应用程序的工具已经不是件什么新鲜事了，但我们希望 AI 驱动的系统能够提高灵活性，"Cearley 先生说。
AI 驱动的开发着眼于将 AI 嵌入到应用程序中并使用 AI 为开发过程创建 AI 驱动的工具的工具，技术和最佳实践。这一趋势正在沿着三个方面发展：
- 用于构建基于 AI 的解决方案的工具正在从针对数据科学家（AI 基础设施，AI 框架和 AI 平台）的工具扩展到针对专业开发人员社区（AI 平台，AI 服务）的工具。
- 用于构建基于 AI 的解决方案的工具正在被赋予 AI 驱动的功能，这些功能可以帮助专业开发人员并自动执行与 AI 增强型解决方案开发相关的任务。
- 支持 AI 的工具正在从协助和自动化与应用程序开发（AD）相关的功能演变为使用业务领域专业知识和自动化 AD 流程堆栈（从一般开发到业务解决方案设计）的更高层次活动。
市场将从关注与开发人员合作的数据科学家转移到使用作为服务提供的预定义模型独立运营的开发人员。这使更多的开发人员能够利用这些服务，并提高效率。
4. 数字双胞胎
数字双胞胎是指现实世界实体或系统的数字化表现。到 2020 年，Gartner 估计将有超过 200 亿个连接的传感器和端点，数字双胞胎将连接数十亿的实体设备。企业组织从一开始就会实施数字双胞胎。它们将随着时间的推移不断发展，提高自身收集和可视化正确数据的能力，应用正确的分析和规则，并有效地响应业务目标。
"超越物联网的数字双胞胎发展的一个方面是企业实施其组织的数字双胞胎（DTO）。DTO 是一种动态软件模型，它依赖于操作或其他数据来了解组织如何实现其业务模型，连接其当前状态，部署资源并响应变化以满足预期的客户价值。"Cearley 先生说。 "DTO 有助于提高业务流程的效率，并创建更灵活、动态和响应更快的流程，可以自动对不断变化的条件做出反应。"
数字双胞胎也可以连接起来创建大型系统的双胞胎，例如发电厂或城市。数字双胞胎的想法并不新鲜。它可以追溯到事物的计算机辅助设计表示或客户的在线资料，但今天的数字双胞胎在四个方面有所不同：
- 模型的稳健性，重点关注它们如何支持特定的业务成果；
- 与现实世界的链接，可能实时用于监控和控制；
- 应用先进的大数据分析和人工智能来推动新的商机；
- 能够与他们互动并评估 " 假设 " 情景。
今天的重点是物联网中的数字双胞胎——它可以通过提供有关维护和可靠性的信息，洞察产品如何更有效地执行，新产品数据和提高效率来改善企业决策。
5. 赋权边缘
边缘指的是人们使用或嵌入我们周围世界的端点设备。边缘计算描述了一种计算拓扑，其中信息处理、内容收集和传递更靠近这些端点。它试图保持流量和处理更接近‘本地化’，目标是减少流量损耗和延迟。
在短期内，边缘由物联网驱动，需要使处理接近端点而不是集中式的云服务器。然而，云计算和边缘计算不是创建新的体系结构，而是作为互补模型发展，云服务作为集中服务进行管理——不仅在集中式服务器上，而且在本地的分布式服务器和边缘设备本身之中。
Gartner 预计，在未来五年内（2028 年），专用 AI 芯片以及更强大的处理能力、存储和其他先进功能将被添加到更广泛的边缘设备中。嵌入式物联网世界的极端异质性和工业系统等资产的长生命周期将带来重大的管理挑战。从长远来看，随着 5G 的成熟，不断扩展的边缘计算环境将更加强大的通信回到集中式服务。5G 提供更低的延迟、更高的带宽，并且（非常重要的是边缘）每平方公里节点（边缘端点）的数量急剧增加。
目前，该技术的大部分重点是物联网系统需要在嵌入式物联网世界中提供断开连接或分布式功能。这种类型的拓扑结构将解决高 WAN 成本和不可接受的延迟水平等挑战。此外，它还将实现数字业务和 IT 解决方案的细节。
6. 身临其境的体验（沉浸式技术）
会话平台正在改变人们与数字世界互动的方式。虚拟现实（VR）、增强现实（AR）和混合现实（MR）正在改变人们对数字世界的感知方式。感知和交互模型的这种组合转变将带来未来的沉浸式用户体验。
"随着时间的推移，我们将从考虑个人设备和分散的用户界面（UI）技术转变为多渠道和多模式体验。多模式体验将人们与数字世界连接起来，包括传统计算设备、可穿戴设备、汽车、环境传感器和消费电器等数百种边缘设备。"Cearley 先生表示。
"多声道体验将在这些多模式设备中动用所有人类感官以及先进的计算机感官（如热量，湿度和雷达）。这种多体验环境将创造一种环境体验，其中我们周围的空间定义了 " 计算机 "，而不是单个设备。实际上，环境就是计算机。"
到 2022 年，70％的企业将尝试使用沉浸式技术进行消费和企业使用，25％将部署到生产中。会话平台的未来，从虚拟个人助理到聊天机器人，将结合扩展的感官渠道，使平台能够根据面部表情检测情绪，并且他们将在交互中变得更加顺畅地对话。
7. 区块链
是一种分布式账本，它有望通过实现信任，提供透明度和减少业务生态系统间的摩擦，来重塑行业，从而降低成本，缩短交易结算时间并改善现金流。今天，信任被置于银行、证券交易所、政府和许多其他机构作为中央当局，在其数据库中安全地保持 " 单一版本的事实 "。集中信任模型会增加交易的延迟和摩擦成本（佣金、费用和货币的时间价值）。区块链提供了另一种信任模式，无需中央机构来仲裁交易。
"目前的区块链技术和概念在任务关键型、规模化的业务运营中尚不成熟，人们对其知之甚少且未经证实。对于支持更复杂场景的复杂元素尤其如此，"Cearley 先生说。 " 尽管面临挑战，但破坏的巨大潜力意味着 CIO 和 IT 领导者应该开始评估区块链，即使未来几年内他们不会很积极低去采用这些技术。"
目前来看，许多区块链计划都没有实现区块链的所有属性，例如高度分布的数据库。这些基于区块链的解决方案被定位为通过自动化业务流程或通过数字化记录来实现运营效率的手段。它们有可能加强已知实体之间的信息共享，并改善跟踪和追踪物理和数字资产的机会。
但是，这些方法错过了真正的区块链颠覆性影响的价值，并可能增加供应商的锁定。那些选择这类做法的组织应了解这些限制，并准备随着时间的推移逐步完成区块链解决方案，以保证可以通过更有效和更有效地使用现有非区块链技术来实现相同的结果。
Gartner 预计，区块链将在 2030 年之前创造 3.1 万亿的商业价值。
8. 智能空间
智能空间，指的是物理或数字环境、人类和技术支持的系统，在日益开放、连接、协调和智能的生态系统中相互作用。多个元素——包括人员、流程、服务和事物——将汇集在智能空间中，为目标人群和行业场景创建更加身临其境、交互式和自动化的体验。
"这一趋势已经融合了一段时间，如智能城市、数字化工作场所、智能家居和联网工厂等。我们相信市场正在进入一个加速提供强大智能空间的时期，技术成为我们日常生活中不可或缺的一部分，无论是作为员工、客户、消费者、社区成员还是公民，"Cearley 先生说。
智能空间主要实现扩展的五个关键维度是：开放性、连通性、协调性、智能性和应用范围。
9. 数字道德与隐私
数字道德和隐私是个人、组织和政府日益关注的问题。人们越来越关注公共和私营部门的组织如何使用他们的个人信息，而且只有那些没有主动解决这些问题的组织才会不断提出反对意见。
"任何有关隐私的讨论都必须建立在更广泛的数字道德主题以及客户、选民和员工的信任基础之上。虽然隐私和安全是建立信任的基础组成部分，但信任实际上不仅仅是这些组件，"Cearley 先生说。 " 信任是指在没有证据或调查的情况下接受陈述的真实性。最终，组织在隐私方面的立场必须由其在道德和信任方面的更广泛立场所驱动。从隐私转向道德，使谈话超越 " 我们是否合规 "，转向探讨‘我们做的是不是正确的事情’。"
政府越来越多地规划或通过公司必须遵守的法规，消费者正在谨慎地保护或删除有关他们自己的信息。公司必须获得并保持与客户的信任才能取得成功，并且他们还必须遵循内部价值观，以确保客户将其视为值得信赖的伙伴。
10. 量子计算
量子计算（QC）是一种非经典计算，其操作基于亚原子粒子（例如，电子和离子）的量子态，其将信息表示为量子比特（量子比特）的元素。
例如，虽然经典计算机会以线性方式读取库中的每本书，但量子计算机会同时读取所有书籍。量子计算机理论上可以同时处理数百万次计算。以商业可用，价格合理且以可靠服务形式进行的量子计算将改变一个行业。
量子计算机的并行执行和指数可扩展性意味着它们优于传统方法过于复杂的问题，或者传统算法需要很长时间才能找到解决方案。汽车、金融、保险、制药、军事和研究机构等行业从质量控制的进步中获益最多。
例如，在制药行业，量子计算可用于模拟原子水平的分子相互作用，以加快新的癌症治疗药物的上市进程，或量子计算可加速并更准确地预测蛋白质的相互作用，从而产生新的制药方法。
量子计算真实世界的应用范围，已经从个性化医疗走向图像识别优化等一系列广泛现象。该技术仍处于新兴状态，这意味着现在是企业增加对潜在应用程序的理解并考虑任何安全隐患的好时机。
"首席信息官和 IT 领导者应该通过增加理解以及如何将其应用于实际业务问题来开始规划质量控制。在技术仍处于新兴状态时，就开始投入学习。确定那些量子计算有潜力去解决的现实问题，并考虑可能对安全产生的影响，"Cearley 先生说。 " 但与此同时，不要期待它在未来几年会彻底改变某些事物。大多数组织应该在 2022 年之前了解和监控量子计算的应用，并且可能需要从 2023 年或 2025 年开始使用它。"
量子计算将彻底摧毁区块链？
攻略 • cryptovalley 发表了文章 • 2018-09-17 12:11
对于数字资产爱好者来说，以上论断听起来近乎天方夜谭。当然，还夹杂着恐惧、疑虑等复杂的情绪。
量子技术是对人类发展大为有益的尖端技术，无数学术期刊都在强调这一点。但对区块链行业而言，这项技术的发展进程可能会构成某种威胁。
且听我一 一道来。
如果支撑数字资产的密码学基础，不复存在，将会怎样？
量子计算如果发展得当，将在不久的将来破解大部分加密技术。而加密技术正是区块链赖以维系的底层技术之一。没有加密，数据交换、智能合约和共识机制都将成为空谈。
区块链行业的研究人员已经看到了这种潜在威胁。出于安全考量，他们已经开始布局重构数字资产的底层技术，希望以此抵御「量子攻击」。
台湾中山大学研究员张方国在一篇名为《Anonymous Post-Quantum Cryptocash》的论文中指出：
数字资产安全直接与客户利益相关，是一个敏感话题。密码学家必须对量子计算的快速发展保持警醒，并采取适当的防御措施。
张方国团队设计了一种新的数字资产结构，使用了名为「理想点阵（Ideal Lattice）」的加密技术，以替代传统的数字签名方式，以便可以承受量子计算的冲击。
尽管目前为止，量子计算的研究人员在时间轴方面还未彻底达成共识，但已经有许多人已经投身其中，竭力寻求解决方案。
此前，加拿大科技公司 D-Wave 正式发布了全球首款商用型量子计算机 D-Wave One。
中国科学技术大学量子信息重点实验室已经在非局域量子模拟器方面有了部分研究成果，可以模拟宇称—时间（Parity-time, PT）世界中的超光速现象。
可以说，量子计算领域已经逐渐受到了科技界的重视。
数字签名的替代方案
量子计算会对数字资产安全造成冲击，所有数字资产的签名算法将首当其冲。
在区块链世界中，基于特定算法生成的数字签名允许资产持有人以此储存、传输其公钥和私钥。公钥和私钥配对才构成完整的数据结构。
对今天的计算设备而言，私钥不能通过公钥来数学生成。但量子计算已经在理论上具备了这种潜力。量子计算机与传统计算机的一个主要区别是，传统计算机使用二进制存储信息，并进行计算，而量子计算机使用的量子比特所包含的信息要多得多。
张方国团队从事的研究正是这样。他们设想以「理想点阵」取代现行的密码学。不仅具有抗量子性，还保证了隐私。
具体实现方式是，采用不可链接的环签名和隐藏地址。然而，由于该理论框架过于复杂，可能会需要部署一个全新的数字资产币种，而这并不在原有计划中。因此，这一项目的发展前景目前为止还是一个未知数。
即使量子计算发展缓慢，区块链世界还是会遇到其他挑战
现有的数字资产世界已经过于拥挤，因此，为了单独的一个学术项目创建一种新的价值流通介质的必要性遭到了很多人的质疑。
在去年 11 月举行的数字资产论坛上，大量研究者都对量子计算进行了抵制。
其他研究人员就将重心放在了对现有的数字资产存储方案加以优化上。目前，萨尔兰大学、伦敦帝国理工学院等高等院校都已有所动作。
萨尔兰大学的 Ruffing 向数字资产开发者用邮件形式初步阐述过他的理念。简单来讲，Ruffing 描述了一个「两分法」的交易过程。首先，他隐藏用户的公钥，直到恰当时机才会被移动到可以抵御量子攻击的地址。
帝国理工的研究人员 Alexei Zamyatin 也正在开展相关主题的独立研究。Zamyatin 认为，另一种较为可行的方案是向后兼容的软件升级。
但 Zamyatin 也坦言，即使量子计算发展缓慢，区块链世界还是会遭遇其他挑战。这是技术发展的动态均衡。 查看全部
量子技术是对人类发展大为有益的尖端技术，无数学术期刊都在强调这一点。但对区块链行业而言，这项技术的发展进程可能会构成某种威胁。
且听我一 一道来。
如果支撑数字资产的密码学基础，不复存在，将会怎样？
量子计算如果发展得当，将在不久的将来破解大部分加密技术。而加密技术正是区块链赖以维系的底层技术之一。没有加密，数据交换、智能合约和共识机制都将成为空谈。
区块链行业的研究人员已经看到了这种潜在威胁。出于安全考量，他们已经开始布局重构数字资产的底层技术，希望以此抵御「量子攻击」。
台湾中山大学研究员张方国在一篇名为《Anonymous Post-Quantum Cryptocash》的论文中指出：
数字资产安全直接与客户利益相关，是一个敏感话题。密码学家必须对量子计算的快速发展保持警醒，并采取适当的防御措施。
张方国团队设计了一种新的数字资产结构，使用了名为「理想点阵（Ideal Lattice）」的加密技术，以替代传统的数字签名方式，以便可以承受量子计算的冲击。
尽管目前为止，量子计算的研究人员在时间轴方面还未彻底达成共识，但已经有许多人已经投身其中，竭力寻求解决方案。
此前，加拿大科技公司 D-Wave 正式发布了全球首款商用型量子计算机 D-Wave One。
中国科学技术大学量子信息重点实验室已经在非局域量子模拟器方面有了部分研究成果，可以模拟宇称—时间（Parity-time, PT）世界中的超光速现象。
可以说，量子计算领域已经逐渐受到了科技界的重视。
数字签名的替代方案
量子计算会对数字资产安全造成冲击，所有数字资产的签名算法将首当其冲。
在区块链世界中，基于特定算法生成的数字签名允许资产持有人以此储存、传输其公钥和私钥。公钥和私钥配对才构成完整的数据结构。
对今天的计算设备而言，私钥不能通过公钥来数学生成。但量子计算已经在理论上具备了这种潜力。量子计算机与传统计算机的一个主要区别是，传统计算机使用二进制存储信息，并进行计算，而量子计算机使用的量子比特所包含的信息要多得多。
张方国团队从事的研究正是这样。他们设想以「理想点阵」取代现行的密码学。不仅具有抗量子性，还保证了隐私。
具体实现方式是，采用不可链接的环签名和隐藏地址。然而，由于该理论框架过于复杂，可能会需要部署一个全新的数字资产币种，而这并不在原有计划中。因此，这一项目的发展前景目前为止还是一个未知数。
即使量子计算发展缓慢，区块链世界还是会遇到其他挑战
现有的数字资产世界已经过于拥挤，因此，为了单独的一个学术项目创建一种新的价值流通介质的必要性遭到了很多人的质疑。
在去年 11 月举行的数字资产论坛上，大量研究者都对量子计算进行了抵制。
其他研究人员就将重心放在了对现有的数字资产存储方案加以优化上。目前，萨尔兰大学、伦敦帝国理工学院等高等院校都已有所动作。
萨尔兰大学的 Ruffing 向数字资产开发者用邮件形式初步阐述过他的理念。简单来讲，Ruffing 描述了一个「两分法」的交易过程。首先，他隐藏用户的公钥，直到恰当时机才会被移动到可以抵御量子攻击的地址。
帝国理工的研究人员 Alexei Zamyatin 也正在开展相关主题的独立研究。Zamyatin 认为，另一种较为可行的方案是向后兼容的软件升级。
但 Zamyatin 也坦言，即使量子计算发展缓慢，区块链世界还是会遭遇其他挑战。这是技术发展的动态均衡。 查看全部
对于数字资产爱好者来说，以上论断听起来近乎天方夜谭。当然，还夹杂着恐惧、疑虑等复杂的情绪。
量子技术是对人类发展大为有益的尖端技术，无数学术期刊都在强调这一点。但对区块链行业而言，这项技术的发展进程可能会构成某种威胁。
且听我一 一道来。
如果支撑数字资产的密码学基础，不复存在，将会怎样？
量子计算如果发展得当，将在不久的将来破解大部分加密技术。而加密技术正是区块链赖以维系的底层技术之一。没有加密，数据交换、智能合约和共识机制都将成为空谈。
区块链行业的研究人员已经看到了这种潜在威胁。出于安全考量，他们已经开始布局重构数字资产的底层技术，希望以此抵御「量子攻击」。
台湾中山大学研究员张方国在一篇名为《Anonymous Post-Quantum Cryptocash》的论文中指出：
数字资产安全直接与客户利益相关，是一个敏感话题。密码学家必须对量子计算的快速发展保持警醒，并采取适当的防御措施。
张方国团队设计了一种新的数字资产结构，使用了名为「理想点阵（Ideal Lattice）」的加密技术，以替代传统的数字签名方式，以便可以承受量子计算的冲击。
尽管目前为止，量子计算的研究人员在时间轴方面还未彻底达成共识，但已经有许多人已经投身其中，竭力寻求解决方案。
此前，加拿大科技公司 D-Wave 正式发布了全球首款商用型量子计算机 D-Wave One。
中国科学技术大学量子信息重点实验室已经在非局域量子模拟器方面有了部分研究成果，可以模拟宇称—时间（Parity-time, PT）世界中的超光速现象。
可以说，量子计算领域已经逐渐受到了科技界的重视。
数字签名的替代方案
量子计算会对数字资产安全造成冲击，所有数字资产的签名算法将首当其冲。
在区块链世界中，基于特定算法生成的数字签名允许资产持有人以此储存、传输其公钥和私钥。公钥和私钥配对才构成完整的数据结构。
对今天的计算设备而言，私钥不能通过公钥来数学生成。但量子计算已经在理论上具备了这种潜力。量子计算机与传统计算机的一个主要区别是，传统计算机使用二进制存储信息，并进行计算，而量子计算机使用的量子比特所包含的信息要多得多。
张方国团队从事的研究正是这样。他们设想以「理想点阵」取代现行的密码学。不仅具有抗量子性，还保证了隐私。
具体实现方式是，采用不可链接的环签名和隐藏地址。然而，由于该理论框架过于复杂，可能会需要部署一个全新的数字资产币种，而这并不在原有计划中。因此，这一项目的发展前景目前为止还是一个未知数。
即使量子计算发展缓慢，区块链世界还是会遇到其他挑战
现有的数字资产世界已经过于拥挤，因此，为了单独的一个学术项目创建一种新的价值流通介质的必要性遭到了很多人的质疑。
在去年 11 月举行的数字资产论坛上，大量研究者都对量子计算进行了抵制。
其他研究人员就将重心放在了对现有的数字资产存储方案加以优化上。目前，萨尔兰大学、伦敦帝国理工学院等高等院校都已有所动作。
萨尔兰大学的 Ruffing 向数字资产开发者用邮件形式初步阐述过他的理念。简单来讲，Ruffing 描述了一个「两分法」的交易过程。首先，他隐藏用户的公钥，直到恰当时机才会被移动到可以抵御量子攻击的地址。
帝国理工的研究人员 Alexei Zamyatin 也正在开展相关主题的独立研究。Zamyatin 认为，另一种较为可行的方案是向后兼容的软件升级。
但 Zamyatin 也坦言，即使量子计算发展缓慢，区块链世界还是会遭遇其他挑战。这是技术发展的动态均衡。
