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

《文茜的世界周報》

美中貿易戰如火如荼開打，但真正關鍵的是，美中兩國競相投入未來科技競賽，為的是爭取全球量子電腦制霸地位。英國經濟學人雜誌說，量子電腦運算威力強大，能夠協助人類解決許多棘手的問題，但能夠應用在何種領域，如何應用，都是科學家仍在摸索的問題。量子電腦為人類社會勾勒出美好的願景，但基於仍在萌芽階段，仍毋須投入過多想像。

{內文}
(Mike Mayberry\Intel技術長 v.s 記者)
麻煩戴上手套和護目鏡。（謝謝。）我們在這裡所做的，就是嘗試想像未來的樣子，我們的目標是挑戰極限，走在技術趨勢的前沿，這樣我們就可以為未來做好準備。

這裡是美國奧勒岡州Hillsboro市Intel園區。工程師口中的未來科技，指的就是量子電腦。在他們眼裡，量子電腦不只是更好、更快的計算機而已。嚴格來說，這其實是種截然不同的東西，可協助解決當今世界上最棘手的難題，例如開發新藥、合成新物質、創造更精確的氣候預測模型、加速太空旅行、甚至進一步了解人類腦部意識的運作。一般超級電腦要花上千年運算的程式，透過量子電腦，只需幾秒鐘就可搞定。這項科技目前只能算是初步萌芽階段，但競爭已經漸趨白熱化。

(Jason Palmer\經濟學人雜誌主編)
一台標準電腦可能含有數十億個位元，每個位元可以是1或0，彼此之間是完全獨立的。 「量子位元（Qubit）」的運作原理則不同，主要來自於量子力學的特性。

什麼是量子（Quantum）？這是自然界裡質量和能量等各種物理量中的最小單元，以某種粒子的狀態存在，具有概率、不確定、不可分割和不可克隆（no cloning）等性質。至於量子電腦（Quantum Computer）指的就是利用量子之間彼此糾結（entanglement）和疊加（superposition）等獨特物理現象從事並行運算，創造出超乎想像的龐大運算威力。量子電腦的出現，被認為帶動了量子力學二次革命，是近年來物理界最夯話題之一，也是全球科技領域最熱門的關鍵字，包括Amazon、Google、IBM、Microsoft、Intel等重量級科技公司，加上許多小型新創企業，都在探索量子電腦的各種可能性和延展性，都在研發和商業應用上，投入前所未有的龐大資源。

(Jason Palmer\經濟學人雜誌主編)
理論告訴我們，有了量子電腦，雖然不是全部，但某些問題，特別是一些棘手的問題，會變得更加容易解決。其中之一就是加密功能。例如線上保護個人信用卡詳細資訊的代碼加密，或者像Whatsapp或Signal等社交軟體中訊息的加密。人們對量子電腦真正開始感興趣，並著手製造量子電腦的原因，是他們意識到，也許可以用來破解原本很難被破解的加密技術，因為普通電腦無法做到。這種能夠破解其他國家加密網路的能力，引起了各國政府注意。如同人工智慧領域，中國表示有意在量子科學領域占得世界領先地位，並宣布計劃將在2020年啟動國家實驗室。美國也很積極，打算創建一個國家量子計劃。量子電腦提供的獎勵，亦即潛在的戰略或商業優勢是巨大的。想像一下，如果我們能夠根據每筆交易的數據，做到分分秒秒進行實時股價預測，或者可以簡單地計算出一種新型燃料，或者開發出一種能戰勝可怕疾病的藥物的公式，這些都是量子電腦可以提供的承諾。世界上目前已有量子電腦存在，但還很像1950年代的陽春電腦階段，體積龐大，要靠一堆博士來操作，而且功能很弱。

像打字機一樣的鍵盤是主控工具，透過敲打鍵盤輸出訊息和指令，為電腦提供數據。

全球科學界充分認知到量子電腦的重要性，對於量子電腦如何被妥善應用而非誤用，也顯得小心翼翼。量子電腦潛力無窮、商機無限，目前各國政府無不致力尋求爭取量子電腦制霸地位。在美中貿易戰如火如荼開打之際，彭博新聞就點出中國政府真正的興趣不在貿易戰，而是要在量子電腦的終極競賽中占得先機。兩國緊密較量。在美國，除了來自高科技公司充沛的動能，國防工業同樣在量子電腦上挹注天價資源，最積極的當屬全球最大武器製造商洛克希德馬丁公司（Lockheed Martin Co.）。

(Kristen Pudenz\洛克希德馬丁公司資深量子應用工程師 v.s 記者)
我們正在研究最棘手的問題，這是傳統電腦難以解決的問題，意味著我們無法用現有的時間和資源來處理這些問題。（就是那些要花上好幾輩子來解決的問題。）沒錯。

洛克希德馬丁公司使用由加拿大D-Wave公司所開發的量子電腦，確保該公司生產的武器系統呈現零錯誤的完美狀態。愈先進的武器所需的軟體就愈複雜，例如台灣一直很想採購的F-35隱形戰機，整個內部系統得靠超過八百萬條線路碼來維持運作。

(Kristen Pudenz\洛克希德馬丁公司資深量子應用工程師)
軟體驗證是其中最困難的部分，因為這會消耗非常巨大的資源。對於所有實際在開發武器內建電腦系統的公司，不論是洛克希德馬丁公司或其他廠商，都很困難。（因為花費金額太高了。）花費難以計量。如果我們能將運算速度提高，那怕只是百分之一，這筆開銷都幾乎足以讓我們負擔整套量子電腦運算程式了。

另一方面，在中國，政府傾全力推進量子電腦的進程，絲毫不鬆懈。

(潘建偉\中國量子衛星計畫首席工程師)
在第一次科技革命浪潮中，中國只是追隨者。如今中國開始思考創建新領域，在未來科技中擔任領先者。這是整個中國發展量子科技的背景。

潘建偉，中國科技大學副校長，被稱為中國量子之父。他的團隊在安徽合肥市創建了世界上第一個規模化（四十六個節點）的安全量子通訊網路，為反制量子電腦駭入技術豎立了第一個里程碑。中國的企圖心還不只這樣。政府計畫在未來三年內投入一百億美元，用作量子電腦方方面面的應用開發。這個預算規模，是美國政府投入量子電腦研發的十三倍。量子電腦似乎為未來世界勾勒了一個美好的願景。然而英國經濟學人雜誌也提醒，距離量子電腦真正應用在日常生活的階段，目前看來還非常遙遠，對於量子電腦的全知全能，也許毋須過度想像。

(Jason Palmer\經濟學人雜誌主編)
當我們談論量子電腦時，人們傾向於想到一個可以執行任何程式、全知全能的機器，這就是所謂的普世通用的電腦。然而那仍然是遙不可及的前景。與此同時，會有更小的機器出現，具備著更特定的用途。量子電腦很難維護，必須在嚴格控制的低溫實驗室環境中操作，並非隨手可得。儘管量子電腦在解決某些問題上具有強大的功能，但一時半載不會取代現有的桌上型電腦或智慧型手機，因為我們不需要用量子電腦來編輯照片或發送電子郵件。實際上，可能會發生的情況是，有幾家公司擁有最好的電腦，讓我們在雲端中以某種分時方式使用它們，也可以發送出棘手的量子問題並得到答案。但是，我們現在能夠提出的問題種類，我們能夠得到的答案種類，都是無法想像的。這是為什麼政府、科技巨擘和一些活躍的新創公司會競相投入的原因。

含主持人陳文茜解說，請點閱【完整版】2020.10.03《文茜世界周報－亞洲版》
https://www.youtube.com/watch?v=7OXUX-4ROiE

[筆記分享] 我如何在 Anaconda 上，安裝 TensorFlow 2.x，並開啟 GPU 加速

Evernote 網址： https://bit.ly/33K77F9

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最近我正在台大計算機中心，教授「深度學習」這門課程。整門深度學習，用得最多的函式庫就是 TensorFlow 了。它可以用來建構深度學習所需要的「神經網路」架構，所以任一個深度學習工程師，都得要會安裝。

深度學習的開發環境很多！我個人偏好 Google Colab（線上環境）與 Anaconda（本地端環境）。Colab 的執行環境，Google 工程師已經幫你裝好了。你只要點擊 https://colab.research.google.com 就能用。比泡麵還簡單！但你也只能被動接受 Google 工程師幫你裝好的執行環境。畢竟「線上平台」彈性還是比「本地端平台」要小一點。

早期（TensorFlow 1.x 時期）要裝 TensorFlow，並開啟 GPU 圖形加速功能，只要開啟 Anaconda Prompt 命令列視窗，輸入下面這一行就可以了：

conda install tensorflow-gpu

但 TensorFlow 2.x 之後，Anaconda 並沒有把 conda 這個指令調整得很好。大家已經用到 TensorFlow 2.3 了，conda 安裝出來的最新版居然只到 TensorFlow 2.1。更慘的是，開啟 GPU 加速時，所需搭配的 cuDNN 函式庫與 CUDA Toolkit 版本，也跟 TensorFlow 2.1 這個版本衝得亂七八糟！總之，就是一堆同學裝不起來！機器空有獨立顯卡，但無法發揮 GPU 加速平行運算的能力！

有鑑於此，我今天早上就親自「試水溫」，想辦法找出這幾樣東西的排列組合，到底怎麼樣是對的：

Python版本 x nVidia驅動程式版本 x TensorFlow版本 x cuDNN 函式庫版本 x CUDA Toolkit版本

也順便找出最順暢的安裝流程，分享給大家。希望有需要的朋友能喜歡！

祝福大家都能釋放顯卡平行處理的威力，讓你跑神經網路時，硬是比別人快好幾倍！

有我說明不足的地方，歡迎在下方留言。不敢說一定有能力解決，但我會盡力的！ :-)

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