隨著“知識爆炸”時代的來臨，新興技術層出不窮，產業(yè)發(fā)展日新月異。戰(zhàn)略技術的發(fā)展趨勢及其產業(yè)化對國民經濟總體水平具有決定性的影響，為了取得更加有利的國際地位和技術優(yōu)勢，各國在國際競爭中紛紛圍繞掌握戰(zhàn)略技術、發(fā)展高科技產業(yè)展開角逐。在此背景下，加強戰(zhàn)略技術預見，系統(tǒng)性探索未來技術發(fā)展趨勢顯得尤為重要?；趯ξ磥響?zhàn)略技術高瞻遠矚的預測，選擇對未來可能具有巨大社會經濟影響的新興技術和戰(zhàn)略領域進行前瞻布局，以合理的資源配置方式進行有方向、有針對性的技術創(chuàng)新與發(fā)展，才能夠有力推動我國經濟增長，搶占產業(yè)制高點，在全球競爭格局中以領先戰(zhàn)略技術水平贏得競爭優(yōu)勢。

　　作為全球領先的信息技術研究和顧問公司，自2007年起，高德納公司每年都會公布各企業(yè)機構需要了解和關注的首要戰(zhàn)略技術發(fā)展趨勢。自1995年起高德納公司開始采用技術成熟度曲線，該曲線描述了一項技術從萌芽到可進行商業(yè)化的過程，是評估技術發(fā)展周期的一種預測模型。本文認為十大戰(zhàn)略技術與技術成熟度曲線之間存在必然聯系，對兩者的比較能讓企業(yè)及早把握技術發(fā)展趨勢，及早進行戰(zhàn)略準備。因此，在第一部分，基于二手的文本數據，本文匯總了2010—2020年高德納十大戰(zhàn)略技術報告，提取戰(zhàn)略技術的要點，觀察其趨勢變化背后所體現的規(guī)律；在第二部分，本文選取技術成熟度曲線上的一些技術，論述近十年這些技術在技術成熟度曲線上的變化；在第三部分將戰(zhàn)略技術發(fā)展總體趨勢與技術成熟度曲線結合，對一些重點技術在二者中的對應關系進行解讀；最后，在第四部分提出未來可能的研究方向和對我國企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略技術的建議。

　　十大戰(zhàn)略技術發(fā)展變化

　　高德納公司在戰(zhàn)略技術發(fā)展趨勢中所提及的技術被認為是具有巨大顛覆性潛力、即將脫離初期階段且影響范圍和用途正不斷擴大的戰(zhàn)略技術；這些技術在未來五年內迅速增長、高度波動、預計達到臨界點，并能有較為廣泛的商業(yè)應用。高德納公司認為企業(yè)，特別是大企業(yè)如果在未來三到五年不關注這些技術，那么企業(yè)的發(fā)展可能會受阻。

　　1.1 2010—2020年十大戰(zhàn)略技術中的戰(zhàn)略技術變化

　　附錄表格1匯總了高德納2010—2020年每年十大戰(zhàn)略技術。從附錄1可以看出，2010—2020年，一些與云計算（Cloud Computing）、智能等相關的技術頻頻出現，也有一些技術，如物聯網（Internet of Things，IoT）、大數據（Big Data）和閃存（Flash Memory）等，在前幾年興起后逐漸被普遍接受，不再作為新興焦點的戰(zhàn)略技術。一些2010年的戰(zhàn)略技術在2020年依然屬于需要關注的戰(zhàn)略技術，但側重點發(fā)生了改變。例如，戰(zhàn)略技術中，云計算拓展到分布式云計算（Distributed Cloud），安全—活動監(jiān)控（Security—Activity Monitoring）發(fā)展到透明度與可追溯性（Transparency and Traceability）和人工智能安全（Artificial Intelligence Security），以及移動應用（Mobile Applications）延展到人類增強（Human Augmentation）。

　　在高德納公司每年發(fā)布的十大戰(zhàn)略技術報告中，自2014年起，與智能相關的戰(zhàn)略技術逐漸成為熱點。2014年與2015年提及的智能機器（Smart Machines），將環(huán)境感知技術與深度信息分析結合，設計了能讓系統(tǒng)認識環(huán)境、自我學習以及自主行動的高級算法。2016年的自主代理與物體（Autonomous Agents and Things）討論了如何利用萬物聯網信息和先進機器學習算法帶來智能軟件的解決方案。2017年與2018年的智能物件技術（Intelligent Things），利用人工智能和機器學習（Machine Learning）來實現高級行為。2019年和2020年的自主物件（Autonomous Things），倡導利用人工智能技術實現傳統(tǒng)只能由人類執(zhí)行的任務，從而更自然地與周邊環(huán)境及人員進行互動。

　　在2010—2020年發(fā)布的十大戰(zhàn)略技術中，除2016年與2017年外，其余年份均直接有所提及文字帶有“云”的戰(zhàn)略技術。繼2010年、2011年、2012年連續(xù)三年提及“云計算”后，2013年起高德納公司對和“云”相關技術的關注開始聚焦于個人云（Personal Cloud），個人用途的云計算重要性越發(fā)凸顯。2014年十大戰(zhàn)略技術中與“云”有關的技術占據三個席位，分別是混合云和IT成為服務經紀人（Hybrid Cloud and IT as Service Broker）技術、云/客戶端架構（Cloud/Client Architecture）技術、個人云時代技術，強調了設備向服務的轉移以及云服務整合。

　　值得一提的是，自2014年起，戰(zhàn)略技術名單就不再提及內存技術，一方面內存技術已成為諸多技術的基礎，不屬于新興戰(zhàn)略技術；另外也有部分原因是與云計算相關的技術在2014年榜單呈現“井噴式”增長，戰(zhàn)略技術的關注焦點由采用客戶端的內存計算轉向了在具有共享性的云端儲存進行的運算。2015年的云/客戶端計算則將重點放在內容與應用程序狀態(tài)在多重設備間同步，為應用程序向多重設備方向發(fā)展奠定了基礎。2016年與2017年雖未提及帶有“云”字眼的戰(zhàn)略技術，但其中對物聯網、會話系統(tǒng)等技術的解讀均出現了云服務等字眼，云技術已經成為一些戰(zhàn)略技術發(fā)展的核心與基礎。自2018年起，從云到邊緣的技術發(fā)展開始成為主流，這是由于物聯網技術的出現使得信息數據呈現爆炸式增長，集中式的云計算模型已經無法滿足萬物互聯背景下的海量數據的高效傳輸以及處理需求。在2019年和2020年的十大戰(zhàn)略技術名單中，邊緣計算（Edge Computing）技術均位列其中。憑借對海量數據進行實時處理的邊緣計算平臺，邊緣計算技術正在成為未來戰(zhàn)略技術的一大熱點。

　　物聯網技術在2012—2016年連續(xù)被十大戰(zhàn)略技術發(fā)展趨勢提及。這一技術的關鍵要點在于嵌入各種移動設備，如感應器、圖像識別和近場通信（Near Field Communication，NFC）支付技術。2014年和2015年對物聯網的關注聚焦于將各種事物數字化，結合數據流提供服務。2016年的萬物互聯信息（Information of Everything）則關注數字網絡下的物聯網元素如何推動新架構及新平臺能力的需求，來支持物聯網解決方案。

　　與虛擬現實相關的技術自2017年起成為十大戰(zhàn)略技術名單的“?？汀?。2017年提及的虛擬現實（Virtual Reality，VR）與增強現實技術（Augmented Reality，AR）改變了人與人和人與軟件系統(tǒng)交互的方式。2018年和2019年的沉浸式體驗技術擴展了AR和VR的混合現實，帶給用戶沉浸式體驗，構造無形的沉浸式環(huán)境。2020年的多重體驗技術則注重為用戶帶來多重感官與模式的體驗。

　　雖然大數據技術受到各方面的強力關注，但是作為戰(zhàn)略技術，大數據僅短暫地出現在2012年和2013年的十大戰(zhàn)略技術名單之上，強調組織必須拋棄單一企業(yè)數據倉庫包含所有決策信息的概念，轉向多個系統(tǒng)，并將數據服務和元數據相互結合，組建“具有邏輯”的企業(yè)數據倉庫。在2014年及以后的榜單上，由于大數據已經隱含在所有相關的計算以及人工智能技術中，因此，大數據不再作為新興戰(zhàn)略技術被提及，其發(fā)展更多體現在更為具體的技術應用，如人工智能、機器學習、數字孿生（Digital Twins）、超自動化（Hyperautomation）等技術。

　　2017—2020年的十大戰(zhàn)略技術發(fā)展趨勢報告中，區(qū)塊鏈技術（Blockchain）一直占有一席之地。在2018年后續(xù)幾年高德納公司對區(qū)塊鏈技術的態(tài)度更加謹慎，認為“雖然區(qū)塊鏈具有長遠潛力，但是在至少今后兩三年，區(qū)塊鏈的現狀比區(qū)塊鏈承諾的前景慢一拍。企業(yè)需要清楚地了解潛在的商業(yè)機會，還要了解這項技術的能力和局限性”。這也與區(qū)塊鏈技術本身一些特性有關：去中心化是區(qū)塊鏈技術強調的核心特征，而實施去中心化的過程中不可避免地會造成效率的損失。因此，從商業(yè)角度進行評估時，高德納公司對于帶來效率損失的區(qū)塊鏈技術會采取審慎的態(tài)度。

　　隨著大數據、云計算、人工智能以及人機結合技術的發(fā)展，隱私與安全問題以及數據倫理已經成為政府、社會和企業(yè)關注的重點。近年來，高德納公司明確指出今后數據隱私和倫理將影響企業(yè)的大數據投資和業(yè)務的成功。

　　2010年，安全—活動監(jiān)控技術首次在十大戰(zhàn)略技術中被提及。2015年出現的基于風險的安全和自我防衛(wèi)技術（Risk-Based Security and Self-Protection）主張不應僅僅依靠周邊防御和防火墻，而應該直接在應用程序當中內建安全防護的全新模式，實現自我感知及自我防衛(wèi)。2016年與2017年提出了自適應的安全架構（Adaptive Security Architecture），構建全方位自我保護的實時應用程序系統(tǒng)。2018年關注的持續(xù)自適應風險和信任技術（Continuous Adaptive Risk and Trust）要求實現實時的決策機制，對安全賦能的數字企業(yè)實現自適應響應。2019年的數字倫理與數據隱私（Digital Ethics and Privacy）將視角由商業(yè)信息轉向個人信息，認為隱私應建立在數字倫理和信任的基礎之上并主張發(fā)展相關的技術。在信任體系尚待完善的背景下，2020年的戰(zhàn)略技術：一方面，強調透明度與可追溯性（Transparency and Traceability），要求在使用AI及其他先進技術時確保遵循道德方法，并為此提供支持的技術與實踐；另一方面，強調AI安全，倡導管理者考慮利用AI增強系統(tǒng)防御能力和警惕AI為惡意黑客所用。

　　1.2 十大戰(zhàn)略技術預測的發(fā)展變化

　　高德納公司發(fā)布的十大戰(zhàn)略技術發(fā)展趨勢為相關行業(yè)制定技術戰(zhàn)略、創(chuàng)造發(fā)展機會、獲得產業(yè)優(yōu)勢提供了重要的參考。縱觀高德納公司2010—2020年公布的報告，可以發(fā)現戰(zhàn)略技術存在以下明顯的變化規(guī)律。

　　1.2.1 新興戰(zhàn)略技術不斷涌現，成為新的關注熱點。從高德納公司2010—2020年發(fā)布的報告可以發(fā)現，每一年較上一年都會有新的戰(zhàn)略技術進入大眾的視線，其原因在于新興信息技術不斷成熟發(fā)展，逐漸成為關注焦點。例如，2014年起，與智能相關的戰(zhàn)略技術成為熱點，后續(xù)幾年一直活躍在戰(zhàn)略技術的名單上。2018年起憑借對海量數據進行實時處理的邊緣計算平臺，邊緣計算這一技術走入了大家的視野。與虛擬現實相關的技術自2017年起成為十大戰(zhàn)略技術名單關注的焦點之一，同年區(qū)塊鏈技術也作為新興戰(zhàn)略技術，開始為人們所關注。

　　1.2.2 戰(zhàn)略技術之間交叉融合，存在相互影響。2010年與2020年的技術名單對比有很大的不同，但這些變化也不是一蹴而就的，技術在變化過程中存在相互影響，彼此之間發(fā)生的交叉融合會導致后續(xù)名單上對戰(zhàn)略技術論述的變化。例如，大數據在趨于成熟的同時隱含在相關的計算以及人工智能技術中，之后的發(fā)展主要體現在更為具體的技術應用中，如機器學習、數字孿生等技術；人工智能與機器學習進行結合，也促進了自主物件、沉浸式體驗（Immersive Experience）等技術的發(fā)展。

　　1.2.3 重要的戰(zhàn)略技術具有一定的繼承性與延續(xù)性。通過對戰(zhàn)略技術發(fā)展過程與內容進行對比，可以發(fā)現盡管其名單每年都有一定差異，但在變化中整體呈現出很強的繼承性和延續(xù)性。例如，與智能相關的技術從2014年起活躍在名單上，直到2020年仍能夠通過自主物件技術背后的解讀看到其身影；云計算技術在2010—2020年戰(zhàn)略技術發(fā)展趨勢名單上被直接或間接提及；物聯網技術在2012—2016年活躍在戰(zhàn)略技術發(fā)展趨勢名單上；而與數字安全防衛(wèi)相關的技術趨勢在2015—2020年一直為人們所關注。

　　1.2.4 戰(zhàn)略技術的詮釋隨著技術應用和技術焦點等變化而變化。戰(zhàn)略技術一直處于動態(tài)變化的過程，人們對于技術關注的焦點會發(fā)生轉移。例如，云計算技術關注的重心先后發(fā)生了從個人云向云服務架構、多設備云服務的轉移，近幾年又向邊緣計算的方向變化；物聯網技術從最初以實現移動設備互聯為核心，到2016年開始關注在數字化背景下構建新平臺、采用新架構實現萬物信息互聯。

　　1.2.5 戰(zhàn)略技術的劃分隨著技術之間的交叉融合更加細化。例如，數字安全與自我防衛(wèi)技術發(fā)展到2020年，由于與人工智能等應用技術進行結合，開始更多地強調透明度與可追溯性以及基于人工智能的自適應安全防衛(wèi)能力；虛擬現實相關技術在2017年強調VR/AR技術的普遍應用，到2020年則聚焦于特定情境下的多重感官體驗技術。到2020年，戰(zhàn)略技術發(fā)展的變化方向整體可以劃分為無處不在的人工智能、透明交互的沉浸式體驗、無所不能的數字技術平臺三大發(fā)展趨勢。

　　技術成熟度曲線分析

　　與當下經常看到的信息技術走向市場成熟過程等所呈現的成熟度曲線發(fā)展階段類似，高德納公司的技術成熟度曲線描述技術創(chuàng)新從萌芽到成熟的五階段發(fā)展過程：技術萌芽期（Technology Trigger）、期望膨脹期（Peak of Inflated Expectations）、泡沫破裂低谷期（Trough of Disillusionment）、穩(wěn)步爬升恢復期（Slope of Enlightenment and Climbing the Slope）以及進入高速發(fā)展階段而形成實質生產的生產成熟期（Entering the Plateau of Productivity），如圖1高德納公司提出的2019年技術成熟度曲線。技術成熟度曲線的橫軸為“時間”，表示一項技術將隨時間發(fā)展經歷各個階段。技術成熟度曲線的不同縱向形狀顯示在技術發(fā)展過程中預期隨時間的膨脹和收縮情況，是由市場對技術未來價值的評估決定的。

　　圖1 高德納公司2019年發(fā)布技術成熟度曲線

　　來源：https：//www.gartner.com/en/webinars/28261/gartner-hype-cycle-for-emerging-technologies-2019。

　　本文將選取一些持續(xù)活躍在技術成熟度曲線上的技術應用，通過將2010—2019年高德納公司發(fā)布的技術成熟度曲線圖進行縱向對比，對這些重點技術在成熟度曲線上的變化進行簡要介紹。

　　關于人工智能技術，2017年技術成熟度曲線上出現了尚處技術萌芽期的通用人工智能（Artificial General Intelligence）（參見圖1技術萌芽期對應區(qū)域）。2018年與人工智能相關的技術更加豐富化，在曲線上的萌芽期可以看到通用人工智能、邊緣人工智能（Edge AI）。2019年情緒人工智能（Emotion AI）、可解釋人工智能（Explainable AI）、邊緣人工智能技術在曲線上得到了體現。

　　與云計算相關的技術在高德納公司發(fā)布的技術成熟度曲線上也存在動態(tài)變化的過程。云計算在2010年、2011年處于曲線上的期望膨脹期（參見圖1期望膨脹期對應區(qū)域）；2012年、2013年處于泡沫破裂低谷期（參見圖1泡沫破裂低谷期對應區(qū)域）；2014年混合云計算技術（Hybrid Cloud Computing）出現在泡沫破裂低谷期并持續(xù)至2015年；2017年的技術成熟度曲線上邊緣計算出現在期望膨脹期；2019年邊緣分析、邊緣AI雙雙出現在期望膨脹期。

　　物聯網技術在成熟度曲線上的變化主要體現在后期重心轉向對平臺的建設。2011年、2012年物聯網技術處于技術萌芽期；2013—2014年物聯網技術處于期望膨脹期；到2015年技術成熟度曲線上出現物聯網平臺技術（IOT Platform），物聯網平臺技術由技術萌芽期起步；2017—2018年物聯網平臺技術發(fā)展到了期望膨脹期。

　　虛擬現實相關技術在技術成熟度曲線上時間跨度較廣。2013—2015年增強現實技術、虛擬現實技術二者均處于泡沫破裂低谷期，2016—2017年增強現實技術處于泡沫破裂低谷期，而虛擬現實技術進入穩(wěn)步爬升恢復期（參見圖1穩(wěn)步爬升恢復期對應區(qū)域）；2018年增強現實技術仍處于泡沫破裂低谷期。

　　大數據技術的變化在技術成熟度曲線上也體現得較為明顯。2011年大數據技術出現在技術成熟度曲線的萌芽期；2012年大數據進入期望膨脹期并持續(xù)至2013年；2014年大數據技術進入到泡沫破裂低谷期；隨后幾年在技術成熟度曲線上鮮少提及大數據技術。

　　區(qū)塊鏈技術在技術成熟度曲線上出現的時間較為短暫。在2016年、2017年的技術成熟度曲線上，區(qū)塊鏈技術處于期望膨脹期；2018年區(qū)塊鏈技術進入泡沫破裂低谷期。

　　數字安全與防衛(wèi)相關的技術自2015年起活躍在曲線上。2015年數字安全（Digital Security）和軟件定義的安全技術（Software-Defined Security）處于技術萌芽期；2016年軟件定義的安全技術進入熱情預期膨脹期；2017軟件定義的安全技術進入泡沫破裂低谷期。

　　戰(zhàn)略技術發(fā)展趨勢與技術成熟度曲線相關性分析

　　對比十大戰(zhàn)略技術發(fā)展趨勢與高德納公司2010—2019年發(fā)布的技術曲線圖，人們可以發(fā)現技術成熟度曲線與十大戰(zhàn)略技術之間存在相當緊密的聯系，這能讓我們通過技術成熟度曲線做好技術投資和儲備。

　　十大戰(zhàn)略技術名單上大部分技術都能夠在技術成熟度曲線上找到對應。例如，2017年高德納公司發(fā)布的名單中首次提及應用型人工智能（Applied AI），而2017年技術成熟度曲線上也第一次提及了尚處技術萌芽期的通用人工智能；2018年十大技術中“AI基礎”可以在當年技術成熟度曲線上的通用人工智能、邊緣人工智能等處于技術萌芽期的技術找到對應；2019年十大技術中的AI驅動的開發(fā)技術（AI-Driven Development）也在技術成熟度曲線上的情緒人工智能、可解釋人工智能、邊緣人工智能技術得到了體現。區(qū)塊鏈于2017—2020年出現在十大戰(zhàn)略技術發(fā)展趨勢名單中，而在技術成熟度曲線上，區(qū)塊鏈技術在2016年、2017年處于期望膨脹期（參見圖1期望膨脹期對應區(qū)域），2018年區(qū)塊鏈技術進入泡沫破裂低谷期（參見圖1泡沫破裂低谷期對應區(qū)域）。

　　與云計算相關的技術在十大戰(zhàn)略技術發(fā)展趨勢名單上主要在2010—2015年被提及。2018年起高德納公司的關注點由云計算轉向邊緣計算，這一趨勢在高德納公司發(fā)布的技術成熟度曲線也得到了印證：2010年、2011年云計算處于曲線上的期望膨脹期，人們對于云計算的關注度由頂峰開始回落，2012年起云計算進入泡沫破裂低谷期，并在2014年期望達到低谷，2015年的曲線上云計算消失，取而代之的是混合云計算，隨后兩年的曲線上云計算的蹤影一度消失，2017年、2019年的技術成熟度曲線上邊緣計算出現在期望膨脹期。云計算在高速發(fā)展的過程中被邊緣計算取代的過程在技術成熟度曲線上得到了充分的體現。

　　大部分技術在技術成熟度曲線上的位置變化與在十大戰(zhàn)略技術榜單上的出現規(guī)律聯系十分緊密。本文通過對比發(fā)現，十大戰(zhàn)略技術名單上的技術趨勢，在當年的技術成熟度曲線上一般處于技術萌芽期、期望膨脹期、泡沫破裂低谷期三個時期，其中后兩者居多。隨著時間推移，技術在技術成熟度曲線上的三個時期推進，當在曲線上到達泡沫破裂低谷期，就不再成為十大戰(zhàn)略技術關注的焦點。以大數據技術為例，在技術成熟度曲線上，2011年大數據技術首次在成熟度曲線上的技術萌芽期被提及，到2012年、2013年大數據技術處于期望膨脹期，而這恰好對應大數據技術于2012年、2013年成為十大戰(zhàn)略技術關注的焦點，到2014年大數據技術進入泡沫破裂低谷期，而在十大戰(zhàn)略技術發(fā)展趨勢名單上自2014年起不再提及大數據技術。

　　十大戰(zhàn)略技術榜單上某一技術領域關注的重心轉移時，在技術成熟度曲線上對應具體技術會由期望膨脹期或泡沫破裂低谷期重新回到技術萌芽期，繼續(xù)隨時間在曲線上向后推移。例如，物聯網技術在2012—2014年連續(xù)被十大戰(zhàn)略技術發(fā)展趨勢提及，對應成熟度曲線上2011年、2012年處于技術萌芽期的物聯網技術和2013年、2014年處于期望膨脹期的物聯網技術。2016年的萬物聯網信息、物聯網架構及平臺技術開始將重心轉向數字網絡下的物聯網建設新架構及新平臺，同年技術成熟度曲線的技術萌芽期區(qū)域又出現了物聯網平臺技術，隨后在2017年、2018年物聯網平臺技術發(fā)展到了期望膨脹期。

　　一些具體的應用技術雖未在十大戰(zhàn)略技術發(fā)展趨勢中被提及，但作為很多技術的基礎活躍在技術成熟度曲線上。作為近年來通信業(yè)和學術界探討的熱點，第五代移動通信系統(tǒng)（5G）并未在高德納公司發(fā)布的十大戰(zhàn)略技術發(fā)展趨勢報告中被提及，但自2017年起，技術成熟度曲線上便出現了其身影。從2017年、2018年的技術萌芽期，到2019年處于期望膨脹期曲線頂端，5G技術毫無疑問是一項備受關注、發(fā)展勢頭強勁的技術，但作為一項通信技術，5G的發(fā)展會對機器學習、聯邦學習（Federated Learning）等技術帶來變革性的影響，進而影響到工業(yè)互聯網的構建，這些影響作為戰(zhàn)略技術發(fā)展的變化方向，體現在了高德納公司發(fā)布的十大戰(zhàn)略技術發(fā)展趨勢名單上。

　　相關建議

　　技術變化趨勢和戰(zhàn)略技術發(fā)展方向綜合評判可以為企業(yè)和產業(yè)技術戰(zhàn)略制定和資源配置提供依據。不難看出，高德納公司發(fā)布的戰(zhàn)略技術名單主要圍繞著幾個趨勢：智能、數字、網絡、人類體驗。以自主物件、超自動化為代表的智能化趨勢的重要性在數字化背景下愈發(fā)明顯，這也是一些進行數字化變革的產業(yè)必須要考慮到的。一些處于數字化轉型過程中的企業(yè)要著重考慮區(qū)塊鏈、人工智能、邊緣計算方向的發(fā)展，與此同時也應注意數字道德與隱私，采取符合道德規(guī)范、保護數據隱私的措施?？梢钥紤]采用邊緣計算，將數據在本地進行處理，能減少原本數據均集中存儲和計算所帶來的人們對數據隱私和倫理的擔憂，這也是最近逐漸熱門的聯邦學習實現的基礎。

　　戰(zhàn)略技術發(fā)展趨勢的動態(tài)分析能讓高科技創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)企業(yè)及時挖掘突破的窗口和前瞻性技術研發(fā)機會。在十大戰(zhàn)略技術名單上，一些原有的技術會受到新時代背景、其他技術的影響發(fā)生改變（例如，數字化趨勢促使安全技術興起，進而促使云計算向邊緣計算轉變），技術與技術的互聯組合導致舊技術完全改變了形態(tài)，成為新的技術繼續(xù)活躍在名單上，重新進入技術成熟度曲線的技術萌芽期。對于新興技術，企業(yè)應結合時代背景，對其背后的基礎和核心技術進行分析，考慮自身條件，順應發(fā)展動態(tài)，將新技術的成熟度曲線開端內化為自身產品或技術新一輪生命周期的開端。創(chuàng)業(yè)型企業(yè)可以在進行機會識別后利用新興技術逐步獲得競爭優(yōu)勢，實現新技術商業(yè)化這一企業(yè)目標。

　　戰(zhàn)略技術動態(tài)變化趨勢的預測結合技術成熟度預判，可以為我國進行“使命導向型”戰(zhàn)略技術規(guī)劃以應對重大機遇和挑戰(zhàn)提供參考。經濟全球化背景下，我國近年受到出口管制與技術限制等一系列問題，預示著我國正面臨愈發(fā)嚴峻的重大挑戰(zhàn)。使命導向具備了跨部門、長期性、自下而上和系統(tǒng)觀等特點，強調在關鍵戰(zhàn)略技術領域進行研發(fā)突破，順應了當今時代的發(fā)展，為我國創(chuàng)新政策的制定、克服技術障礙提供了一種新的思考方法。面對新科技革命與產業(yè)變革的重大機遇和嚴峻挑戰(zhàn)，我國也可以結合高德納公司對戰(zhàn)略技術發(fā)展趨勢的預測，參考技術成熟度曲線，以使命驅動型創(chuàng)新理論應對眾多社會挑戰(zhàn)，滿足深化科技體制改革與加快融入全球創(chuàng)新網絡的戰(zhàn)略需要。國家構建使命導向的戰(zhàn)略科技力量體系的同時，我國相關企業(yè)應保持對國家產業(yè)政策動向的敏感性，結合技術成熟度曲線中對應技術所處階段以及發(fā)展速度的預測進行提前布局，對基礎研究進行更多投入，便于企業(yè)及時調整和適應新的應用。

　　新興戰(zhàn)略技術的產生與技術發(fā)展趨勢的動態(tài)變化可以為我國科研工作者提供新的技術研究導向和創(chuàng)新思路。例如，以前沿應用為導向，進行新興技術的商業(yè)化以及未來發(fā)展趨勢的原理研究。此外，還可以從創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)角度出發(fā)，研究新興技術與輔助技術之間的交叉性互聯重組，這需要跨產業(yè)、跨學科、跨組織的技術合作協同。例如，工業(yè)物聯網發(fā)展背后需要自動化、物聯網平臺、機器學習技術的支撐；5G通信技術導致的帶寬變化也會引發(fā)邊緣計算、數字孿生、人機結合、機器學習等技術的進一步應用與發(fā)展；自主物件（如無人駕駛等技術）的快速發(fā)展，也會給人機應用的倫理研究等帶來新的挑戰(zhàn)。此外，一些沒有進入十大戰(zhàn)略技術名單，卻在技術曲線上預測將于今后五到十年發(fā)展起來的技術（如5G通信技術），可能會成為后續(xù)新興戰(zhàn)略技術的基礎，因而也是研究過程中值得關注的對象。我國學者可以考慮將戰(zhàn)略技術與技術成熟度曲線結合，更加細致地分析戰(zhàn)略技術提及的十大方面各自會涉及的細分技術，這些細分技術可能會對社會、經濟、組織層面帶來不同程度的影響，提前對這些技術可能會帶來的影響進行研究，有利于對戰(zhàn)略技術的發(fā)展趨勢進行預測，協助我國在全球技術競爭背景下進行提前布局，獲得技術優(yōu)勢。

　　表1 高德納公司2010—2020十大戰(zhàn)略技術匯總附錄