數字化轉型和IT趨勢-2021

XX區(qū)政府交流2021.11數字化轉型和IT趨勢：——數字技術在產業(yè)轉型中的應用-2021版系列報告：大趨勢和顛覆式科技(2021,第一部分)HPEUniversityHPETemplateHow-To-Guide2數字經濟的譜系天生數字經濟數字賦能的產業(yè)經濟ICT產業(yè)：電信、互聯網，中美發(fā)展最好生產性服務業(yè)：金融、工業(yè)設計、傳媒、物流、人力市場等生產性服務業(yè)，中美各擅勝場發(fā)展重點：總量做大戰(zhàn)略性新興產業(yè)：新興科技與新興產業(yè)融合的，市場潛力大、科技含量高、帶動能力強、綜合效益好，e.g.信息、生物（制藥）、高端制造、新能源、新材料、新能源汽車、節(jié)能環(huán)保傳統產業(yè)：XX區(qū)五大傳統：電器、鞋業(yè)、服裝、汽摩配、泵閥發(fā)展重點：轉型升級數字產業(yè)化產業(yè)數字化改革開放40多年來，我國經濟增長主要依靠大量資本投入和物質消耗、較高的環(huán)境成本和社會成本等舊動能驅動，技術創(chuàng)新和制度維度創(chuàng)新等新動能對經濟增長的貢獻并不顯著。因此，新舊動能的轉換在微觀層面上的著力點就是通過技術創(chuàng)新、制度創(chuàng)新以及要素組合效率提高，推動經濟增長從要素驅動和投資驅動向創(chuàng)新驅動轉變HPETemplateHow-To-Guide3數字經濟的驅動力順應趨勢潮流響應政策號召適應行業(yè)競爭呼應市場需求HPETemplateHow-To-Guide4研究趨勢的方法穩(wěn)定性監(jiān)管力度政府資助力度稅收制度貿易制度地緣變化‘‘P經濟趨勢金融政策經濟周期消費者信心收入E人口變化消費行為變化文化影響購物模式S技術突破新產品，新配方新硬件、軟件新業(yè)務模式新渠道’’T政治趨勢POLITICCAL經濟趨勢ECONOMICAL社會趨勢SOCIAL技術趨勢TECHNICALHPETemplateHow-To-Guide5大趨勢2020~21政治環(huán)境經濟社會人口老化提升醫(yī)療水平數字青年的崛起移民危機新傳染病醫(yī)療轉型未來10年，這種移民危機會造成主要是歐洲的社會性問題，繼而導致安全和經濟問題。環(huán)境對健康的影響新冠疫情、供應鏈脆弱通脹、復蘇乏力石油衰落數字業(yè)務轉型數字全球化分享經濟環(huán)境變化中國要求權利恐怖主義全球分配不公發(fā)達經濟體增長放緩，包括中國。隨著脫實向虛以及基礎設施投資減速，大宗商品價格下降。勞動密集型產業(yè)向東南亞‘印度、非洲轉移數字消費者崛起分享經濟強調體驗個性化和綠色零排放鼠標加水泥，影響全部產業(yè)氣候變化人口和工業(yè)化導致的環(huán)境污染新傳染病養(yǎng)老和健康產業(yè)新診斷器械和方式新藥大趨勢城市化：超大城市、城市圈、城市走廊Megatrends:demographic&social6GlobalMegatrends:2016editionHewlettPackardLabsInternalUseOnly大趨勢：重點討論12人口老化：對機器人，無人機，無人駕駛汽車提出要求，進而對人工智能提出要求；對醫(yī)療健康提出要求，例如遠程醫(yī)療、個性化醫(yī)療、精準醫(yī)療、養(yǎng)老產業(yè)：例如智能設備；對健康和生活質量的關心，對食品和環(huán)境提出要求；34新世代消費者：Generation

Y，24x7在線，社交需求強烈；綠色，不強調奢華；強調個性化和體驗分享經濟；數字化經濟；對O2O，VR等提出需求5移民和恐怖主義：恐怖主義和極端思想，移民等對安全提出要求，進而對人工智能和大數據分析和大范圍監(jiān)控提出要求；超大城市和城市群：占據人口和經濟活動的70%以上；城市之間通過航線、高速物流、信息流聯系；對城市治理、可持續(xù)發(fā)展、綠色發(fā)展；城市基礎設施提出要求城市的需求對ICT提出多種多樣的需求全球化VS孤立主義：全球性的信息流動，人才流動，資金流動越來越暢通無阻貿易、貨物走向孤立Megatrends:demographic&social7GlobalMegatrends:2016editionHewlettPackardLabsInternalUseOnly大趨勢：重點討論–超級城市1950s城市化2000s郊區(qū)化2015s網絡化城市2020s:超級城市Urbansprawl,firsthighwaysandringroadCreationofthehistoriccentreanddistricts在高速路周圍出現第三級城市，環(huán)線越來越多環(huán)線，高速路，居住區(qū)在環(huán)線路周圍展開，例如倫敦Source:Frost&Sullivan超級城市

人口超過1000萬的城市

例如：大倫敦地區(qū)超級城市圈超級城市即附屬的小城市，人口超過1500萬

例如：約翰內斯堡+普雷陀拉合稱約翰圖拉超級城市走廊連接兩個以上的超級城市的區(qū)域

例如：香港、深圳、廣州InternalUseOnly860歲以上人口比例大于10%，即為老齡化社會醫(yī)療水平不斷提高，預期壽命長出生率下降機器人、無人機、無人駕駛、食品環(huán)境、健康養(yǎng)老提出高要求銀色星球–全球人口老齡化對消費要求快注意力資源稀缺社交需求強烈7x24在線不追求性價比追求體驗，不擁有要求參與產品設計個性化體驗不攀比不浪費，分享經濟環(huán)境友好綠色DigitalGeneration數字化一代成為消費主力世代消費特征：中國已與全球一同進入客戶時代發(fā)展中期Source:“TechnologyManagementInTheAgeOfTheCustomer:China”Forresterreport制造時代分銷時代信息時代客戶時代未來大規(guī)模工業(yè)化生產推出具有價格優(yōu)勢的產品是企業(yè)制勝關鍵全球化和城鎮(zhèn)化推動產品流動，分銷網絡成為制勝關鍵計算機互聯和供應鏈讓控制信息流的企業(yè)統治市場技術賦權客戶，企業(yè)必須深入理解、全生命周期互動并提供個性化服務FordBoeingGERCA海爾集團長虹長安汽車Wal-MartToyotaP&GUPS國美上海華聯格力電器AmazonGoogleComcastCapitalOne百度中國移動銀聯Macy’sSUSAAAmazon阿里巴巴騰訊小米HPETemplateHow-To-Guide11技術趨勢關鍵顛覆性技術機器人/無人機:天地無人主要驅動因素生物革命+:生物科技+工程+計算機科學工業(yè)互聯網IoT(i2):從云到邊緣到端；智能工業(yè)平臺元宇宙：

增強現實和虛擬現實軟件定義一切:運行得更好，更快，更簡單安全，隱私，道德倫理:如何使數字世界更好且安全？新能源:光伏、風能、可控核聚變先進材料/納米材料:正改變很多行業(yè)AI平民化:數字業(yè)務轉型的引擎數字業(yè)務轉型城市化、老齡化下一代計算:征程繼續(xù)HPETemplateHow-To-Guide12機器人&無人機無線充電、視覺避障、手勢控制、5G通訊、集成芯片等關鍵技術的不斷突破，無人機性能將實現大幅提升，隨身攜帶、簡易操作、長續(xù)航能力、自主反應將成為主要特點農業(yè)，測繪、能源，物流，森林防火，消防，安防，邊防等領域將成為行業(yè)無人機發(fā)展的主要方向2030年市場1500億+美元行業(yè)無人機開始超越消費無人機

[8]3D打印[4]

多家廠商家廠家廠家廠家廠家廠家廠邊緣計算：新的計算處理，網絡和數據管理模式機器人[4]

工業(yè)機器人、服務機器人、特種機器人人口老齡化，市場需求倒逼發(fā)展，市場規(guī)模：2030年2000億美元技術成熟度支撐：芯片、傳感器、物聯網、網絡、人工智能汽車、3C、家電、金屬加工是傳統的強勢應用企業(yè)；倉儲物流、半導體、光伏、鋰電新興應用，未來幾年向食品加工、化工、非金屬礦物質品滲透輕型化、柔性化、加工精度、人機協作能力、柔性制造能力不斷發(fā)展，從焊接、裝配、搬運向其他場景拓展服務機器人：掃地機器人、送餐機器人、導覽機器人最先發(fā)展；家政、養(yǎng)老陪護、康復機器人、手術輔助機器人飛速發(fā)展；依托計算機視覺、語音識別、語意理解，無人駕駛汽車是最大的賽道HPETemplateHow-To-Guide13智能制造：工業(yè)4.0與工業(yè)互聯網智能制造國家戰(zhàn)略[4]

驅動：技術工人短缺、制造技術復雜化、個性化、定制化、迭代迅速、制造業(yè)回流本國國家戰(zhàn)略：美國《先進制造業(yè)國家戰(zhàn)略》、中國《中國制造2025》、英國《制造業(yè)2050》、日本《制造業(yè)白皮書》：自動化、智能化、平臺化貫穿企業(yè)設備層、單元層、車間層、工程層、協同層，覆蓋全價值鏈信息空間和物理空間融合組成，促進研發(fā)設計、生產過程無縫銜接和企業(yè)間協同制造，大幅提高效率，良率，節(jié)能環(huán)保傳統行業(yè)將會進行轉變，重新發(fā)明或者退出市場；幸存的都將成為數字企業(yè)交通，城市，物流，醫(yī)療，零售，制造業(yè)，甚至體育產業(yè)智能系統將會改變我們工作和生活的場所智能系統CPS的興起

[8]在邊緣進行大融合

[4]

多家廠商進入此潮流，將IoT處理和分析推向邊緣邊緣計算：新的計算處理，網絡和數據管理模式煎蛋模式[4]工業(yè)互聯網強調供應鏈柔性智能制造：強調廠內協同、自動化、柔性化信息物理系統Cyber

Physical

Sytem與泛在計算pervasivesystemInternalUseOnly14信息物理系統CPS由嵌入式系統、傳感系統和現場網絡組成數字孿生-雙向互動不斷調整行為和組網方式自治工業(yè)4.0的基礎技術泛在計算小型、微型設備根據上下文或環(huán)境計算自治靈活組網穿戴設備、車、家電、燈桿、門禁計算平臺生態(tài)化IoT(i2):智能產業(yè)的興起15電信NFVNear-Term(1to>5years)Mid-Term(5to>10years)Far-Term(10+years)PastIoT(i2)智能產業(yè)

UtilitiesCognitive-basedIoT?傳統產業(yè)轉換，再造或退出數字產業(yè)交通、物流和汽車產業(yè)Example:例如數字公共事業(yè)，水電煤氣的輸送和管理；就像NFV對電信產業(yè)的影響一樣，會對行業(yè)進行重新塑造，因為出現了可再生能源，小型社區(qū)電網，電動汽車，以及智能電網上大量數據的出現；影響的包涵傳統公共事業(yè)，再生能源電廠，政策制定者等 -AmipShah,HewlettPackardLabs 醫(yī)療RetailCoretoHPE2020年智慧城市將包含100億個設備1“SmartCitieswillInclude10BillionThingsby2020–StartNowtoPlan,EngageandPositionOfferings,”Gartner(Mar11,2015).工業(yè)/商業(yè)物聯網消費者IoTM2M智能設備InternalUseOnlyProductdevelop-mentSalesPlanningPro-

curementCom-missioningOps&MaintenanceDe-commis-sioningMQTT數據饋送：數據捕獲并顯示在UoC儀表板上：模擬器從其他機器人生成更多數據：KUKA機器人數字孿生-工況監(jiān)測-預防性維護物體分類尾隨檢測區(qū)域人群計數停留檢測拋錨檢測進出檢測視頻校準后可以進行物體分類。物體分類可以基于提取的區(qū)域特征和速度特征尾隨監(jiān)測的規(guī)則一般是兩個人在定義好的時間內穿越同一虛擬線條，例如：在兩個人先后通過門禁區(qū)域（并使用同一門禁卡）同一畫面可以提供多達40個計數器，基于不同的規(guī)則對不同物體進行計數。一個物體或人物在某區(qū)域停留時間超過預先定義的時長，則會觸發(fā)告警一個物體在預先定義的區(qū)域停留超過某特定時長，則會觸發(fā)此類告警一個物體進入或離開某特殊監(jiān)控區(qū)域，則會觸發(fā)告警。邊緣計算–運行在邊緣的人工智能預防性維護18設備X1將在未來10天內失效修理設備X1,成本n，重要性...溫度，速度修理設備X3,,成本n，重要性震動，速度操作控制分析視圖預測建議儀表板當速度>閾值頻率>限制發(fā)出警報，異常值檢測預測建議監(jiān)視器探索機器學習，深度學習...數據科學平臺行為服務交互:設備X1通訊,設備維護專家聯系計劃，資源管理…智能交互預測儀表板

數據源實時傳感器

數據控制系統DCSPLSSCADARTUOEM數據

物料清單環(huán)境數據維護記錄FSI/ERP數據

分送

服務(DDS)GE/PredixandPTC/Thingsworx數據接入連接器數據庫流數據分析流實時數據流數據反饋認知系統*：

數字化智能開始獲得產業(yè)應用AI硬件：GPU，FPGA，AI終端[5]

感知系統向認知系統進化：自然語言理解和自然語言生成19經過許多年高強度的研發(fā)-Google,IBM,Facebook,Microsoft和百度-

很多跡象表明認知系統相關的研發(fā)、工具和應用開始加速進入真正的商業(yè)實踐。雖然現在很多研發(fā)還圍繞著機器學習/深度學習，但實際上人工智能和認知系統的所有方面都在引起越來越大的興趣。*Note:Forourpurposes,cognitivesystemsincludetheuseoftechnologiessuchas:artificialintelligence(AI),machine/deeplearning,robotics,drones&more.SeethenextslideforIDC’smapoftheecosystem.看到，聽到，理解到，預見到，學習到，采取行動自然語言理解框架觸手可得：Amazon，Google，微軟，IBM

Watson自然語言生成框架：Amazon

Polly，IBM

Watson，人工智能平民化[3]加強學習[4]

AlphaGo對弈自然語言理解vs自然語言生成機器和道德–對社會產生廣泛影響安全、信任與人工智能社會影響=更多的監(jiān)管，更多的透明性人工智能，生產率和勞動力深度學習/機器學習，一個長期的趨勢還是過度投資的泡沫？機器學習，或者一般來講的認知系統，面臨的挑戰(zhàn)機器視覺和數字智能：無人機，機器人，無人駕駛汽車[7]增長：服務機器人，工業(yè)機器人，商務無人機

[6]*AdoptionHorizon:Closertoouteredgevalueof10=shortertimetomainstreamadoption(seeSpeakerNotes)感知系統成功應用：人臉，語音，個人助手，機器人，無人機，自動駕駛InternalUseOnly機器視覺等綜合運用：機器人、無人機、自動駕駛由機器學習引領，逐漸擴展到移動數字助理，云端輔助的認知服務軟件+硬件共同組成的深度神經網絡

提供的服務由更廣闊的生態(tài)系統提供的新一代預測系統深度學習飛速發(fā)展，即將大規(guī)模進入產業(yè)應用InternalUseOnly20深度學習（DL）人工智能（AI）模仿人類的行為。ML的一個子集，它使用深度人工神經網絡作為模型，并且不需要特征工程。今天，狹義的人工智能–例如讓一臺機器被訓練去完成一項特定任務-正在變得越來越廣泛，從虛擬助手到自動駕駛汽車，到在Facebook照片上的朋友自動標記。深度學習機器學習（ML）機器學習允許計算機在沒有明確編程的情況下從樣本中學習的算法。人工智能數據挖掘大數據AI平民化–

AI走出象牙塔，人人可及InternalUseOnly21開源框架AI作為服務AI平民化-數據和算法市場InternalUseOnly225000多個各行各業(yè)的算法，如農業(yè)、能源、環(huán)境、保險、各種AI

SaaS應用，語音識別，圖像識別，參數優(yōu)化，翻譯，文本處理等從感知向認知轉變-

ChatBot–智能客服

InternalUseOnly23語音識別平臺語義識別平臺ChatBot/助理AIOpsInternalUseOnly24監(jiān)控干預自動行為AIOps平臺機器學習大數據可視化機器學習算法分析計算大數據日志監(jiān)控例程數據源通過人工智能分析自動發(fā)現和處理系統問題，并能夠提供預見性分析和預見性解決方案。AIOps以大數據分析和機器學習為核心，以監(jiān)控面板、聊天機器人等為用戶界面。是人工智能在IT運維領域的具體應用。全面了解中國市場廠商競爭格局–人工智能Source:ForresterAI技術提供商AI應用提供商機器學習與深度學習平臺（通用目的平臺嵌入式平臺…）計算機視覺自然語言處理語音識別與語音合成文本挖掘與數據挖據聊天機器人客服機器人輿情監(jiān)控……水平領域應用機器人流程自動化安防垂直行業(yè)應用金融業(yè)（智能投顧敏捷運營…）政府與公用事業(yè)（智能交通智慧農業(yè)…）……醫(yī)療業(yè)（智能看護虛擬助手…）汽車業(yè)（自動駕駛無人物流…）……知識圖譜AI優(yōu)化硬件（芯片內存服務器網絡設備存儲設備……）人工智能技術如何為企業(yè)帶來轉型機遇Source:Forrester'sGlobalBusinessTechnographicsDataAndAnalyticsSurvey,2017Base:339/3378

analyticsdecision-makers深入掌握本土市場焦點領域–人工智能Source:Source:Forrester'sGlobalBusinessTechnographicsDataAndAnalyticsSurvey,2017Base:339/3378

analyticsdecision-makers新計算范式：征程繼續(xù)

28馮諾依曼計算架構面臨的挑戰(zhàn)(在我們2015版報告中有說明)越來越大[1].業(yè)界相關的科研活動，例如IEEE的RebootingComputing(withITRS)越來越活躍.大型計算機生產廠商HPE,IBM,Intel持續(xù)提升相關研發(fā)活動和影響力以圖在未來新的計算范式革命中占據主導地位.后面幾年相關的進展至關重要，因為新的計算范式能帶來新的高性能數據分析能力，是我們戰(zhàn)勝過去無法解決的挑戰(zhàn).超越摩爾定律Morethanmoore內存驅動的計算[7]

量子信息處理和量子計算

[9]

超越CMOS：

業(yè)界正在進行多種半導體實驗通往未來的橋梁：

短期內的半導體技術–例如SoC/SiP，3Dpowerscaling/堆疊式芯片,GPUs,FPGAs[3]新材料/納米級材料:

替代硅的半導體材料–III-V材料,半導體金屬氧化物[4]大國政府持續(xù)投入到新的計算技術:EU,China,U.S.(NSCI)[5]HPE的

TheMachine仍然是有利的競爭者，內存驅動的計算被廣泛認可新內存技術相關技術活動豐富多彩:PCRAMvs.MRAM,Intel/Micron3DXpoint,HPE/SanDisk之間的合作駐留內存的數據分析：是重要驅動力，各種創(chuàng)新正在繼續(xù)異構架構

[6]

短期：SoCs/SiPs與GPUs,FPGAs混合使用長期：混合使用–光學加速器，量子，神經網絡硬件量子計算機屬于一種異構計算機近期的進展包括：光學量子計算和量子邏輯仍處于嬰兒階段*AdoptionHorizon:Closertoouteredgevalueof10=shortertimetomainstreamadoptionMolecularComputing:notacontender(now)[10]

InternalUseOnly神經網絡計算機

[8]

政府、學術機構和企業(yè)界投入巨資正在研發(fā)原型機在IBM已經誕生(IBM’sTrueNorth)納米技術啟發(fā)未來的神經網絡計算機可編程光學芯片，激光神經網絡2025年之后才會穩(wěn)定新組織：IEEERebootingComputing&ITRS2.0293

大因素新應用，如人工智能對計算能力提出了新的要求節(jié)能的要求，馮諾依曼架構崩塌高度安全方向優(yōu)點研發(fā)困難以內存為中心的計算很多性能問題都是內存導致的，圍繞內存解決計算問題好處很明顯需要更多原型工作，不解決根本問題。異步電路大幅提高計算速度復雜性，設計工具短缺絕熱計算能夠節(jié)省大量能源導致時鐘變慢，影響性能神經計算最適合認知問題可重復性差，結果可靠性差計算錯誤容忍度允許1伏以下的操作節(jié)省的資源會被codec再浪費掉，需要更多原型隨機計算，概率計算減少當前精確計算所需的能量無進展空間，需要新的編程語言IEEE重啟計算計劃From:“OnTheFoundationoftheNewComputingIndustryBeyond2020:PreliminaryIEEERC-ITRSReport–ExecutiveSummary,”IEEERebootingComputing/ITRS(Sept2015):/images/files/pdf/prelim-ieee-rc-itrs.pdf.

Theexamplesarefromourownresearch.InternalUseOnlyITRS:國際半導體技術路線委員會3D堆疊繼續(xù)縮小CMOS工作組超級計算機，神經計算，量子計算–各有專長InternalUseOnly30神威太湖之光12.5億億次浮點運算頂點20億億次浮點運算量子計算機在密碼破譯和非結構搜索上優(yōu)勢明顯神經計算機模擬人腦信息處理功能，有大量處理單元連接而成IBMtruenorth芯片類腦芯片31Lotsofacademic,institutional/consortia&governmentresearch(~7,000researchersglobally)Companies:不同的努力方向神經計算HewlettPackardEnterpriseIBMIntelQualcommSRIInternationalNumentaNeuromorphicLLCEvolvedMachinesNeocortixBAESystemsMicronBrainCorporationNorthrupGrummanEmbodyCorp.HRLLaboratoriesIntelMicronHewlettPackardEnterpriseSanDiskToshibaCrossbarPanasonicHitachiSonySamsung(backingoff)IBM(backingoff)固態(tài)內存Companies:Lotsofacademic,institutional/consortia&government-sponsoredresearch:神經芯片Majorcompanies:IBMD-WaveSystemsGoogleMicrosoft量子計算Computing&InfoProcessingOrganizations,Consortia&GovernmentProgramsHewlettPackardEnterpriseHitachiLockheedMartinSKTelecomLotsofacademic,institutional/consortia&government-sponsoredresearch新計算機Major/LargeVendorsInternalUseOnly新計算范式：競爭格局區(qū)塊鏈InternalUseOnly32技術特點應用領域去中心化加密共享賬本記錄、驗證帶時戳不可篡改，不可抵賴，不依賴權威->公司業(yè)務全部可以搬到線上可匿名金融供應鏈醫(yī)療貿易政府事務安全區(qū)塊鏈項目一瞥InternalUseOnly33數字貨幣開發(fā)工具安全金融價值交換共享數據驗證其他HPETemplateHow-To-Guide34產業(yè)趨勢2020~21生物革命元宇宙新能源新材料生物革命生物革命生物革命生物革命通過跟蹤智庫期刊、會議、標準組織的資料跟蹤了解相關趨勢.通過SWOT和PEST分析，結合本公司業(yè)務特征分析趨勢對公司的意義，并找出著力點形成具體項目，在項目進行當中不斷回顧趨勢發(fā)展進程跟蹤趨勢分析趨勢利用趨勢S如何分析利用趨勢WOTPESTAI區(qū)塊鏈SDX趨勢悄然之間，我們已經身處“數字化時代”…36人們在數字化社會的活動沉淀為大數據，形成數字化社會，標致著數字化時代的來臨移動互聯應用隨時隨地、碎片時間保持互聯社交網絡數字化的社交關系、溝通分享云計算為數字化活動提供平臺支撐數字化技術使人與人的溝通不再存在時空的障礙，社會連接更加緊密……個人資料言論觀點消費

行為社交

關系活動

軌跡興趣

愛好……共享

資源網絡寬帶化

為應用和平臺提供

網絡基礎設施2010年以來無紙辦公，ERP，Intranet,…

社交網絡移動互聯應用云計算寬帶網絡大數據…

Web網站傳統電子商務B2B即時通訊低速網絡…

PC時代互聯網時代數字化時代1980-19902000-2010數字業(yè)務轉型DigitalTransformationInternalUseOnly37過去15年未來15年IT為中心以用戶體驗為中心以“記錄和交易”為基礎的系統以設計和洞察為基礎的系統傳統應用云原生應用交易型數據和報表數據分析流互聯網互聯一切HPETemplateHow-To-Guide38數字化轉型的目標局部優(yōu)化降本增效顛覆創(chuàng)新模式重構HPETemplateHow-To-Guide39數字化轉型的階段探索嘗試階段局部改造階段模式創(chuàng)新階段HPETemplateHow-To-Guide40數字化技術的應用領域管理體系數字化運作流程數字化營銷模式數字化產品/服務創(chuàng)新視頻視頻1-HPMegatrends-HP.mp4InternalUseOnly41視頻谷歌助手InternalUseOnly42主要驅動和使能因素

+:兩個主流現象過去的大趨勢今天成為了主流市場現象，同時驅動產生新的大趨勢!43數字業(yè)務轉型加速到處都在使用開源軟件的影響“數字化正在接近一個引爆點。

在下一個5年，所有公司都會看到數字化將會影響到公司的主要的收入。今天大多數公司似乎都沒有為此做好準備?！?Gartner認為數字業(yè)務是轉變未來計算市場的5個大趨勢之一：

“現存的業(yè)務模式–即使是那些誕生于互聯網時代的業(yè)務模式–也正在被數字化所顛覆”2InternalUseOnly“開源軟件正在改變IT工業(yè)的面貌。實際上，IDC分析師AlHilwa在最近的一篇文章中大膽放言開源軟件正在吞食整個世界?！?“在2011年OpenCompute面世的時候，似乎它被談論的過多而使用的較少。但現在一切都變了。它被從美國到中國各大數據中心使用，現在更蔓延到小型數據中心。從Facebook到Riot游戲公司，到Fidelity投資，到Rackspace公司，都說使用它更節(jié)省費用?！?

1

“數字業(yè)務的生態(tài)，2015–2020”ForresterResearch(Nov2,2015).2“Gartner2015年爆炒概念:計算機領域的五大趨勢,”Gartner(Aug12,2015).3“分析師觀察:開源軟件占領世界的10個理由”SDT(Apr23,2015):/analyst-watch-ten-reasons-why-open-source-software-will-eat-the-world/

以及“開源軟件的全球影響力”B2C(May9,2015):/tech-gadgets/universal-impact-open-source-software-01222617#kERcgTpB7mwhGjWy.974“數據中心中新涌現的趨勢–第一部分”451Research(Oct20,2015).AdjacentdisruptivetechnologiesAdvancedMaterials/Nanomaterials44AugmentedandVirtualRealityBiology+Technology3D/4DPrintingSeveraldisruptivetechnologyareasthat,whiletheymightnotdirectlyimpactHPE’scorebusinesstoday,theywillprobablyhavesomeimpactinthefuture.Someofthesetech