考虑到中国国内光伏市场的规模和先进程度，中国将成为该地区的主要动力。奔驰是全球第一家引入Level 3级自动驾驶技术的公司，在中国汽车制造商迅速接近的情况下，也是这一领域的先行者。

中国原始设备制造商的自动驾驶战略仍然以消费者为中心，而特斯拉则专注于通过内部和消费者拥有的车队实现其网络出租车服务。

中国的原始设备制造商也在技术方面分道扬镳，选择采用混合解决方案，包括激光雷达和其他类型的传感器。

随着原始设备制造商和解决方案提供商不断发展硬件系统并扩大培训数据，预计到2026年，中国道路上安装的Level 3级ADAS（先进驾驶辅助体系） PV将超过100万辆。到2028年，出货量份额将达到10%。

丰田的份额主要来自其安全辅助系统在量销车型中的大范围部署，包括卡罗拉与RAV4全系，以及凯美瑞、雷凌、威兰达几个车型除最低配以外的版本；特斯拉Model Y与Model 3等车型均搭载了全套足以支撑全自动驾驶的硬件设备，软件方面能够根据其他车辆与行人的位置在行驶车道内自动辅助实施转向、加速和制动；本田CRV、雅阁、思域、皓影几个车型的中、高配版本均以提升安全性为目的，提供较为复杂的驾驶辅助系统；比亚迪的份额贡献自汉与唐EV的全系，以及秦PLUS的顶配版；而日产则得益于其高配版逍客与天籁上的智驾系统能够实现较为复杂的驾驶辅助功能。

IDC研究显示，乘用车上的自动驾驶功能由一套复杂的系统支持，对这一市场的追踪需要渗透到这套系统的各个方面：

• 传感器：对于环境感知，车辆需要完备的传感器组，以实现对环境的实时感知。目前市场上的多数产品由摄像头与雷达搭配完成这一工作。而雷达又可以进一步细分为超声波雷达、毫米波雷达与激光雷达。
• 芯片：在信息处理方面，车辆需要装配算力足够的自动驾驶芯片，目前市场上头部车型所搭载的芯片算力已经可以达到100+ TOPS。
• 软件：自动驾驶所需的全栈式解决方案需要全周期的开发、运行、测试、迭代，涉及大量数据存储及低延时运算的需求，研发成本高，时间跨度长。因而大量车企利用第三方的专业和技术优势，在保证产品竞争力的同时，缩短研发时间，降低成本和风险。
• 其它：数据库涵盖的维度还包括电池供应商（针对电动车），以及OTA的实现情况。

IDC中国智能汽车领域研究经理王博指出，车企例如小鹏、蔚来大多通过L2-L3-L4逐级发展，但互联网公司则倾向于从L4和L5级来实现技术突破，这是两条不同的发展路径。入局自动驾驶的企业需要找到适合自己的切入点和合作模式，以减少重复开发，并降低成本，提升效率。

作为我们日常生活中不可或缺的一部分，交通目前正在经历结构性变革——走向数字化和低碳化。新冠肺炎疫情加速了这种转变，每个人都在采用新的行为准则。虽然保持社会距离的要求和出行限制意味着大多数人的流动性大大减小，但其他运输部门正在经历巨大的发展。对于包裹递送部门来说，全球分发的物品数量增加了 17.5%，并在 2020 年达到近 250 亿件的新高。

同时，随着虚拟现实和元宇宙概念继续告诉人们未来可能足不出户就能做一些事，电子商务和网上购物持续快速增长。自疫情开始，直到 2020 年底，销售额又增长了 27.6%，占全球零售市场总额的 18%。

在城市中，最后一公里配送（LMD，Last Mile Delivery）处于包裹配送价值链的一个核心环节，是一件物品旅程的终端，经由运输枢纽到最终目的地。这是配送过程中最劳动密集的阶段，分散的客户分布和高频率的请求意味着它在整个物流链中占了很高的成本比例。特色购物节是这种城市配送方式快速发展的主要动力，如中国的 “双 11”，西方国家的“黑色星期五” 和“网购星期一”，在这些时间段内，包裹数量急剧增加。

最后一公里配送面临的挑战远远超出了建立有效和高效的分拣系统。常年存在的城市问题，如交通拥堵和碳排放，以及随意停车和越来越多的送货车辆，正在成为城市交通系统中前所未有的破坏性问题，当然，这同样影响了最后一公里配送。这也是一项严重依赖劳动力的活动，其劳动力需求随业务高峰和低潮的变化而浮动。

在这方面，自动驾驶汽车可以是一种解决方案。它们的车载技术，如智能驾驶和电动动力系统，意味着交通拥堵和碳排放可以大大减少。自动驾驶汽车也可作为人工送货的补充，使服务多样化，并在高峰时间和夜间填补劳动力不足。

欧洲、中国和美国是推动汽车电动化趋势的地区，这三个地区 2020 年电动汽车（EV，Electric Vehicle）在新销售中的渗透率分别为 10%、5.7% 和 2%。在自动最后一公里配送领域，美国发展较早，其市场上有像 Starship Technologies 和 Nuro 这样的主要参与者。在中国，这不仅在物流园区、私人社区和大学校园进行了试验，而且在北京和深圳等大城市的公路也进行了试验。其他城市，如广州，正在采取措施试行这一新的解决方案。

ALMDV（Autonomous Last Mile Delivery Vehicle，自动最后一公里配送车辆）具有一些特性，使其成为尖端智能驾驶技术的优秀测试平台。与自动驾驶的汽车相比，ALMDV 更小，通常具有相对较低的速度限制，从而降低了事故风险。由于车上无人，该算法通常侧重于保护公共道路上的行人，避免了在紧急情况下优先考虑乘客或行人的困境。除了车辆本身的技术架构（如传感、定位和操作之外），它还提供了一个很好的机会来应用和演示车联网的概念（V2X，Vechile-to-Everything）。作为第四次工业革命的主要技术成果之一，它规定了智能车辆如何与交通灯等道路基础设施（包括云操作系统）进行通信。

毫无疑问，在需求端也存在挑战。在当今时代，消费者希望立即交货或在同一天交货。配送速度占客户整体购买决策的 52%，这是比免运费或打折商品（38%）最重要的考虑因素。由于社会采取保持社会距离的政策，更多的包裹被发送到货运枢纽，如包裹柜，然后由客户自行取件；自动驾驶汽车配送将能够在可预测的时间窗口内将多个包裹直接送货上门，最大限度地减少人与人之间的接触。

智能驾驶在小型灵活设备上的应用创造了许多需要创新解决方案的情况。例如，ALMDV 是如何上楼把货物送到家里的。一个想法是在入口处安装另一个自动装置，这个装置和管家机器人一样，可以进入大楼的电梯，接受来自 ALMDV 的包裹并继续运输。通过 ALMDVS 可以孵化出一种新的零售模式：它不仅可以用于从附近的商店运送商品，还可以用于远程展示和销售设备；在社区、学校和旅游区，它是一家 “移动商店”。

为了在日常生活中应用 ALMDV，第一步应该是建立一个管理系统。自动驾驶仪可按不同方式分类：载人或货运；在公共道路或封闭公园内行驶；高速或低速，等等。但是，ALMDV 中应该应用哪种类型的规则？它是汽车、非机动车、个人配送设备，还是机器人？这个问题的答案最终会决定 ALMDV 可以在哪个车道上行驶。在道路上，它可以开得更快，与其他车辆共用道路，而不是与行人共用道路。在路面及其他道路上，一般都有较低的车速限制，但很可能发生意外。有关各方目前正在讨论如何定义 ALMDVS，预计将为它们单独建立分类。

汽车和运输领域面临着去碳化和数字化计划的转折点。智能驾驶技术提供了新的商业模式、用户场景和生活方式。该行业将受益于跨部门合作，如决策者和企业之间的合作。必须通过灵活的政策和法规，创造创新和技术突破的有利环境。看到不同地区 ALMDV 实验项目的出现，开拓者与后续参与者的经验交流以及加强多方利益有关者的讨论令人欣喜。智能驾驶的大规模应用就在眼前——让我们把它和社会引领至下一个发展阶段。

为了找出答案，OC&C 在 5 个国家/地区进行了一项名为“汽车颠覆时速表”的调查，以了解消费者的态度和行为是如何变化的。调查结果揭示了 潜在的消费者行为发生了翻天覆地的变化，他们倾向于购买简单的捆绑套餐，从而能够规避拥有汽车的麻烦和风险。

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尽管96%的车主表示自己将来会拥有一辆车，但近一半的受访者（48%）表示，如果有自主出行解决方案，他们会考虑放弃汽车拥有权。

拥有高档品牌汽车的车主中，中国人更可能考虑放弃汽车所有权（78%），分别有39%的美国车主和55%的欧洲车主这么认为。

品牌价值岌岌可危

当被问及影响汽车购买决策时，价格、速度、灵活性、舒适性、环境影响、品牌和隐私是最重要的，但在汽车共享方面的排名则有一定差异。

对附加服务的兴趣浓厚

调查结果强调了对自动驾驶附加服务的强烈需求。89%的受访者对这些服务感兴趣，18至37岁的受访者中有97%对这些服务感兴趣。

该研究还发现，近一半的受访者（45%）表示，如果日常通勤有自动驾驶汽车，他们愿意改变自己的居住地。55%的中国受访者有这种意愿，相比之下，42%的欧洲受访者和37%的美国受访者也这么认为。

此外，1/3的受访者（34%）表示，当自动驾驶汽车成为现实时，他们会考虑搬到郊区或农村地区。超过1/3的城市居民这么表示（37%）。

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        从自动驾驶里程数来看，Alphabet的自动驾驶汽车部门Waymo似乎是最值得信任的。其平均驾驶距离几乎是其竞争对手GM Cruise的四倍。当然这只是加州的测试数据。Waymo和其他企业在亚利桑那州、宾夕法尼亚州和欧洲地区进行的测试并未完全披露。此外，私人测试并不需要报告，这里只能考虑公共道路上的试驾。

        即使如此也存在一些不平等，一些企业在城市进行测试，而其他企业则在郊区进行节奏更慢的测试。而且只有2017年1月-11月的数据。

        按照另一个标准，即正在测试的自动驾驶企业部门或企业每年都会有一些改进。从这方面来看，Waymo依然领先，从2017年6月2300英里的自动驾驶距离，到11月已经增长至30,500英里。

        下图显示了每家自动驾驶企业上半年自动驾驶距离和下半年的情况。

        199IT.com原创编译自：QZ 非授权请勿转载

在自动驾驶和半自动驾驶汽车导致两个致死交通事故后，美国人对自动驾驶汽车的信任度有所下降。半数美国成年人认为自动驾驶没有人类司机安全（50%）。相比之下，只有27%的受访者认为自动驾驶汽车比人类司机更安全。还有8%的受访者认为两者在安全性方面旗鼓相当。

Morning Consult在1月11-16日曾调查过这个问题，33%的受访者认为自动驾驶汽车更安全，36%的美国人认为自动驾驶不安全。认为自动驾驶汽车不安全的受访者有明显增长。

最近的调查是在3月18日优步在亚利桑那州测试一辆自动驾驶越野车并撞死了一名女子之后进行的。这是无人驾驶汽车首次撞死行人。因此，优步搁置了对自动驾驶汽车在公共道路的测试，而亚利桑那州则暂停了优步在该州的测试特权。

导致人们对自动驾驶汽车失去信心的另一个时间是特斯拉X型SUV在加利福尼亚州高速公路坠毁，导致司机死亡。

这两个事件突显了消费者对从驾驶中取消人为控制方面的担忧。

另一方面，消费者缺乏对自动驾驶技术的了解也增加了公众对这项技术的不必要的担忧。特斯拉的自动驾驶系统已经在一些车辆上运行，而优步测试的则是无人驾驶技术。消费者很容易将两者混淆，带来不必要的担忧。

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人工智能技术源头

「人工智能」的名字正式提出是在1956年举行的为时两个月的达特茅斯会议，这次会议代表了人工智能正式诞生和兴起。

人工智能技术源头，趋势图中每条带子的宽度代表所处年代研究的热度，每个年代中由上到下是当年研究热度的排名

全球人工智能学者分布

报告统计了Aminer中人工智能所有子领域的专家学者数量，全球人工智能专家共有18107人。

按照性别来看，其中男性17231人，而女性仅有876人，只占全部学者中的4.84%。

在全部AI专家中，华裔科学家占比26.69%，具有中国国籍的AI专家占比14.77%。其中后者中，大陆地区专家占比91.13%（全球占比13.46%），港澳地区占比8.87%（1.31%）。

报告中根据H index把所有AI专家分为三类。如上面所说，AI专家共有18107人；其中H Index>=30称为资深 AI 专家，全球范围内共有4918人；H index>=60的称为领军AI专家，共有742人。

由以上数据可以看出，在全球人工智能专家中，占比最多的前三名是美国（39.71%）、中国（14.77%）和英国（6.3%），这三个国家的人工智能专家数量对比其他国家和地区具有绝对优势。

然而在全球资深人工智能专家和领军人工智能专家数目上，美国（分别为54.13%和68%）占比多于全球其他所有地区专家数目的总和。而中国在这方面，虽然全球排名第二，但与第一名美国的差距仍然很大；而且是专家越资深，两国之间数目的差距就越大。

AI 研究流派

根据全球AI专家的关系图谱，可以看到人工智能的研究主要以

Ajith Abraham

Peter Norvig

Juan Carlos Augusto

Edward A. Feigenbaum

Bruce G. Buchanan

John Mccarthy

Carl Djerassi

Ben Goertzel

Nils Nilsson

Ryszard Tadeusiewicz

十人为首的流派研究构成。

这些学者在citation、G-index、H-index、diversity和sociability方面都有着不俗的表现，但是近两年参加的活动较少。例如这位：

全球人工智能发展趋势

从全局的热度来看，artificial intelligence、neural networking、soft computing、fuzzy logic、fuzzy sets、computer intelligence等是整体关注的热点。

但近期关注的重点则是集中在artificial intelligence、decision making、neural network、computational intelligence、social media等领域。

中国人工智能领域分类树

人工智能既是计算机科学的一个分支，优势计算机科学、控制论、信息论、语言学等多种学科相互渗透而发展起来的综合性学科。在此原则下，Aminer团队基于ACM计算分类系统CCS2012，并根据Aminer前期采样数据以及当前研究热度和领域，重构了中国人工智能的领域分类树，共有27个一级概念和44个二级概念，囊括了中国人工智能发展的各个领域。

中国AI学者现状

报告统计了中国四个权威机构的数据，包括中国电子学会（CIE）、中国中文信息学会（CIPSC）、中国自动化学会（CAA）和中国计算机学会（CCF）。

在四大学会的会员中，从事人工智能相关领域的学者共1073人，分别有1045名来自高校，89名来自科研机构，22名来自企业。可以看出目前中国有97.39%的人工智能学者都任职于高校，远远多于在科研机构或企业中认知的人工智能专家。在这些学者中，又大多分布在一些著名高校，例如清华有72名，北大有66名，中科院有51名。

同样报告中还统计了这些学者所在的领域。其中分布人数最多的为数据挖掘（230人），其次是机器学习（207人）和计算机视觉（193人）；而在机器人、跨学科计算与机器学习应用等领域则人才稍显薄弱。

同时，报告基于统计结果还发现，人工智能领域呈现出跨学科的特点，大部分学者的专业都是计算机相关专业（如计算机、电子工程、数学等），也有少部分学者专业为与计算机不明显相关的专业（如经济学、生物、心理学等）。

中国 AI 论文现状

报告统计了近2年人工智能领域发表的国际顶会（CCF-A类和CCF-B类）的5573篇论文，其中有1554位中国学者。

在上面提到的AI领域分类树中，中国学者较为活跃的领域有机器学习（796人，51.22%）、计算机视觉（334人，21.49%）、自然语言处理（204人，13.13%）、社交网络（84人，5.41%）等。这些领域也是人工智能在国际上比较活跃的子领域。

报告还分析了论文作者所在机构的分布情况，结果显示中科院位列第一（127人），清华其次（94人），随后是北大（51人）、微软（48人）、中科大（35人）、南京大学（34人）、哈工大（30人）、香港中文大学（25人）、卡内基梅隆大学（24人）、复旦（24人）以及上海交通大学（23人）。

上图中还表现了其中学生与老师的情况。借助Aminer系统中学者的数据，他们发现在论文作者中，国内大学老师的数量一般多于学生，如清华大学有64位老师，30位学生；北大有40位老师，11位学生。但是国外大学，如卡内基梅隆（4位老师，20位学生）则经常是学生多于老师。

报告随后选择了12个具有代表性的子领域，从Aminer系统中统计了从2015年至今在各个领域中发表论文的情况，其中发表论文按照人次统计。

从中可以看出计算机视觉发表论文数量远远超其他领域，其中中国学者在其中也扮演者极为重要的角色。其次就是机器学习（29.85）和自然语言处理（28.57）。而在推理等不活跃的领域，中国学者参与度也同时不是很高。

中国人工智能专利现状

报告基于国家专利局的相关数据，覆盖了AI研究的各个方向，其中在数据库（38038）、机器学习（13877）、人机交互（9969）、大物联网（8929）、大数据（5055）、语音技术（4835）、虚拟现实（3577）、数据挖掘（1422）、深度学习（786）、自然语言处理（819）、机器人学（1547）等领域尤为活跃。

另外在AI的实践应用中，无人机（9356）、人脸识别（3207）、社交网络（710）、自动驾驶（647）等AI具体应用方向专利数量可观。

以深度学习专利来看，在2012年暂无深度学习相关的专利，2013年有31个，2014年为80，2015年为237，到2016年则有465个。通过拟合可以看出，中国在深度学习方面的专利基本曾指数的趋势增长。

报告还统计了AI专利在各机构中的分布情况，统计结果显示其中61.62%的专利来自各类企业，31.97%的专利来自于各大院校，而只有5.12%的专利是由科研单位申请的，其余的来自机关单位。AI专利中申请最多的前三名分别为乐视（428）、中国电网（328）和百度（241）；高校中AI专利申请较多的学校有浙江大学（103）、东南大学（93）、华南理工（92）、清华大学（88）等。

在AI专利的省市地域分布上，专利申请数量最多的三个城市分别为北京（20.41%）、深圳（8.98%）和上海（7.30%）。这一点，似乎没有人会感觉到意外。

来自：雷锋网

路透社和市场研究公司益普索联合发起的民意调查显示，三分之二美国人对于乘坐自动驾驶汽车的想法感到不自在，这是自动驾驶汽车开发商面临的众多挑战之一，后者投入了数十亿美元开发自动驾驶汽车。

尽管27%的受访者表示他们对于乘坐自动驾驶汽车感到自在，但是调查数据显示，在许多情况下，多数人更信任人类，而不是机器人和人工智能。

调查显示，不同性别、年龄的受访者对于自动驾驶汽车的看法也各不相同。男性一般要比女性更容易接受使用自动驾驶汽车，千禧一代要比婴儿潮一代(1946至1964年出生的人)更容易接受自动驾驶汽车。

在男性中，38%的受访者表示他们对于乘坐自动驾驶汽车感到自在，55%表示不自在。在女性中，只有16%的受访者表示他们对于乘坐自动驾驶汽车感到自在，77%表示不自在。

在对无人车表示质疑的受访者中，有一位名叫菲比· 巴伦(Phoebe Barron)的加州居民。“我不想成为第一个吃螃蟹的人，”她在接受采访时称。

科罗拉多州居民索尼娅·科伊(Sonja Coy)称，她的看法更积极。“自动驾驶汽车是一项伟大创新，是一项拥有巨大潜力的技术，”她说，“不过，我担心它在事故中的责任认定问题，毕竟道路上既有自动驾驶汽车，也有普通车。”

和多数人一样，科伊尚未乘坐过自动驾驶汽车。目前为止，在美国和其他国家测试自动驾驶汽车的公司只面向有限公众开放测试。

汽车和科技行业高管正在督促美国国会议员通过旨在放宽自动驾驶汽车测试和部署的立法。不过，这项立法目前已在参议院搁置。

与此同时，通用汽车、谷歌母公司Alphabet旗下Waymo等公司正计划在未来三年内部署首批自动驾驶汽车。行业人士和分析师认为，对于拥护自动驾驶汽车技术的人来说，当务之急是提供具有说服力的安全理由。

路透社和益普索的调查在1月中旬实施，收集了2592名成年人的回复。近期的其他调查也显示，在没有直接体验的情况下，美国消费者普遍对自动驾驶汽车感到担心。

来自：凤凰网科技

        亚太地区消费者对自动驾驶汽车非常感兴趣，对全球各地的技术发展都很好奇。但是，亚太地区潜在买家很担心自动驾驶汽车的安全性，这可能会阻碍自动驾驶汽车在亚太地区的销售。

        根据2016年12月英特尔和Intuit对澳大利亚、日本、新加坡、韩国和台湾网民的调查，超过半数消费者会考虑购买自动驾驶汽车（51%）。台湾消费者对自动驾驶汽车热情最高，80%的受访者考虑购买自动驾驶汽车；澳大利亚消费者对自动驾驶汽车最不感兴趣（24%）。

        2016年6月Arthur D. Little对全球部分国家的调查也发现，中国、韩国和日本消费者对自动驾驶汽车的兴趣很高。

        尽管亚太地区消费者对自动驾驶汽车很感兴趣，但是他们也有担忧。英特尔的调查显示，很多消费者担心自动驾驶汽车的安全性问题（79%），还有76%的消费者质疑自动驾驶汽车对意外状况的处理能力。

        虽然自动驾驶汽车对亚太地区消费者很有吸引力，但是营销人员如果能开发相应的营销策略，尽快减轻消费者的担忧才是明智的。

        199IT.com原创编译自：eMarketer 非授权请勿转载

汽车科技是2016年最热门的领域之一，部分原因是联网汽车技术的快速发展。这其中自然少不了科技巨头的身影。

谷歌的自动驾驶汽车项目一直在酝酿之中，因此，自2009年以来谷歌获得的汽车专利应用也是最多的。在汽车专利方面，苹果排在第二位。但是，最近有报道显示这两家企业都将缩减整车开发，更加专注于自动驾驶技术的研发。

同时，亚马逊也申请了很多运输方面的专利，大部分与无人机快递和货仓车有关。

通过深入挖掘，我们发现了更多的细节。 Google刚刚发布的应用可以通过远程控制启动或制动汽车。

12月8日，苹果申请的专利显示了对自动驾驶技术的兴趣，这个专利可以让汽车在行驶途中避开障碍物体。

199IT.com原创编译自：CB Insights 非授权请勿转载

这项调查是轮胎制造商Goodyear委托伦敦政治经济学院进行的研究的一部分，通过网络问卷调查、小组访问等方式收集了1450名英国人的意见。据了解，整个调查覆盖欧洲大陆，共调查11个欧洲国家的1.2万名受访人及6个焦点小组的48名参与人。

这项调查的主要研究者、伦敦政治经济学院的行为科学家克里斯·坦南特(Chris Tennant)表示：“人们非常不情愿接受自动驾驶技术，他们的不信任部分原因是跟自动驾驶汽车缺乏社交互动的可能性。”

在调查中司机对自动驾驶不信任表现在三个主要方面：技术故障、人类应该始终控制汽车、并且机器不具备跟人类司机进行互动所需常识。实际上，68%的受访者认为人类应该永远掌控车辆。

坦南特表示：“司机们强烈认为自动驾驶汽车跟其他车辆没有社会联系，而这带来了不信任感。”

这项调查要求人们观察一辆自动驾驶汽车需要从一辆卡车后面驶出的交通状况，他们认为自动驾驶汽车很难判断车流情况。一名受访人向伦敦政治经济学院的研究人员表示：“在有司机的情况下，人们更容易了解一辆车的动向。”英国政府努力让本国成为自动驾驶汽车发展的中心，但现在看来收效似乎不大。

《新兴技术成熟度曲线报告》是持续时间最长的技术成熟度曲线年度报告，旨在为商业战略家、首席创新官、研发领导人、创业者、全球市场开发者以及新兴技术团队提供在开发新兴技术产品时应加以考虑的技术与趋势的跨行业视角。

Gartner副总裁兼杰出分析师Betsy Burton表示：“《新兴技术成熟度曲线报告》是Gartner对技术成熟度曲线的最全面汇总，展现了因引起市场极大兴趣而成为关注焦点的新技术，以及Gartner认为具有重大影响潜力的技术。今年，我们鼓励各首席信息官及其他IT领导者抽出时间与精力去关注创新，而非仅仅推动业务增量增长，同时他们还应掌握行业之外的发展情况，以获得一些启发。”

《2015年度新兴技术成熟度曲线报告》（参见图1）的重要变化包括自动驾驶汽车在曲线上位置的变动，从峰前位置转到了峰点。虽然自动驾驶汽车尚处于萌芽阶段，但该位置变化表明它已向前推进了一大步，各大汽车公司均将自动驾驶汽车列入了近期发展路线图。同样，互联家庭解决方案的发展态势也有所提升（从触发后期位置升至峰前位置），并推出了由新技术提供商及现有制造商所支持的整套全新解决方案与平台。

图1 2015年新兴技术成熟度曲线

资料来源：Gartner（2015年8月）

Burton女士表示：“随着各企业持续推进数字化业务，确定适合的技术并在正确的时间部署技术将变得至关重要。正如我们在Gartner数字化业务路线图中所示，各企业目前可以确定6个具有未来发展潜力的渐进式商务时代模型。然而，由于新兴技术成熟度曲线更多地关注新兴技术，它对于后三个阶段，即数字化营销、数字化业务与技术自主的作用更大。”

数字化营销（第4阶段）：数字化营销阶段以“力量结合（Nexus of Forces）”（移动、社交、云和信息）的出现为特点。在该阶段，企业利用多种新型且更复杂的方式接近客户，它们乐于参与营销宣传以获得更大的社会联系或产品与服务价值。寻求进入该阶段的企业应考虑技术成熟度曲线中的下列技术：手势控制、混合云计算、物联网（IoT）、机器学习、可判断人类意图的技术（People-Literate Technology）和语音互译。

数字化业务（第5阶段）：数字化业务是“力量结合”后期的首个阶段，关注的焦点转移到了人、业务与事物的融合。物联网以及现实与虚拟世界之间的界限模糊化是该阶段的突出理念。实物资产变得数字化，并与已经数字化的实体一样在业值链中发挥重要作用，例如系统与应用。寻求超越“力量连结”技术阶段进而成为数字化业务的公司应关注下列技术：用于生命科学研发的3D生物打印、用于器官移植的3D生物打印系统、人类机能增进、情感计算、增强现实、生物声学感应、生物芯片、脑机接口、公民数据科学、互联家庭、加密货币、加密货币交换、数字化办公（Digital Dexterity）、数字安防、企业3D打印、智能机器人、智能顾问、手势控制、物联网、物联网平台、机器学习、微数据中心、自然语言问答、神经商业（Neurobusiness）、可判断人类意图的技术、量子计算、软件定义安全、语音互译、虚拟现实、立体与全息显示、可穿戴技术。

技术自主（第6阶段）：技术自主是“力量连结”后期的最终阶段。在该阶段，企业将能够充分利用类人或替代人类的技术。使用自动驾驶汽车运载人员或产品，以及使用认知系统为电子邮件回复提供潜在的结构建议、书写文本或答复客户问题均是自主阶段的具体示例。寻求达到该阶段以获得竞争优势的企业应考虑下列有关技术成熟度曲线的技术：自动驾驶汽车、生物声学感应、生物芯片、脑机接口、数字敏捷、人类机能增进、机器学习、神经商业、理解人类意图的技术、量子计算、智能顾问、智能微尘、智能机器人、虚拟个人助理、虚拟现实、立体与全息显示。

Burton女士认为：“虽然我们将技术成熟度曲线上的每项技术都归于各自的数字化业务阶段，但企业不应局限于这些技术分类。许多早期采用者已经部署了相当先进的技术，例如，自动驾驶汽车或者智能顾问，同时他们也将继续改进与力量连结相关的领域，例如移动应用。”