當今世界唯一確定的就是“不確定”！
邁入2020年，一場新冠肺炎疫情讓各種不確定因素遍佈在社會生產和日常經營活動中，對企業的生產活動帶來顯著的影響。
但災難和挑戰裏面總是孕育着巨大的商機。
非接觸商業與服務將加速興起，承包了疫情下人們的日常生活，停學不停課的網絡課堂開通，遠程辦公讓企業業務能夠“不停擺”……信息技術在此次疫情的攻堅戰中正發揮着越來越大的作用。利用技術拓展鏈接用戶能力以及滿足用戶需求的能力，是數字化時代下企業的生存之本。那麼從後疫情時代來看，企業技術趨勢熱點繼續表現在以下幾個方面：
IT基礎設施建設亟需完善和升級
病毒基因測序驗明新冠病毒的“正身”；在線問診爲居家隔離市民提供不間斷的醫療服務；工業互聯網平臺將供需雙方進行快速對接，保障企業正常生產活動；在線課堂爲廣大的學生提供了停課不停學的環境……數字化技術在疫情防控，保障人們生活以及保障經濟生產等各方面發揮了重要的作用。
隨着疫情防控進入穩步階段，復工復產、發展經濟成爲現階段主課題。後疫情時代圍繞如何利用數字化技術促發展、加速企業轉型，提升抗風險能力，成爲企業探討的熱點。而以5G、人工智能、大數據中心、工業互聯網等“新基建”將成爲推動企業發展的新動能。通過互聯網，應用IoT技術，大數據分析和人工智能技術，發展互聯網醫療、精準救治、遠程診斷，以及加速疫苗研究，是醫療企業的發力趨勢；基於5G、工業互聯網、IoT技術和人工智能，構建數字化供應鏈和柔性生產線抵禦風險，穩健推動智能製造，促進產業升級則是製造企業“康莊大道”；通過人工智能和IoT發展無人物流是物流行業未來關注的重點；利用大數據完善公共突發事件的防控預警預測機制是提升城市公共管理水平的關鍵因素。
各行業通過數字化技術強化自身適應市場變化的能力以及對衝風險的能力。但這個過程中也讓企業IT基礎設施面臨新的挑戰：5G、IoT技術的發展將帶來，尤其在邊緣端，更大量的數據增長，並驅動邊緣計算的發展，必將推動IT基礎設施從傳統數據中心或雲向邊緣端延伸，能夠實現數據和應用的跨雲、邊緣動態遷移；而智能化賦能體現的基礎則是需要IT基礎架構滿足AI模型訓練和推理所需的高計算能力、網絡通信性能和存儲性能需求；不斷出現的新用戶需求意味着企業需要不斷進行業務創新，則需要企業IT基礎設施能夠實現數據、資源和應用的智能化管理，支撐業務應用的快速迭代和部署……因此，疫情過後的一個重要趨勢就是，伴隨5G、物聯網、大數據、AI、雲計算等技術的應用以及和業務之間的融合，提高新型信息技術基礎設施水平等正成爲企業發展的“剛需”。這將推動新一輪包含服務器、存儲和網絡等IT基礎設施部署和升級。
線上應用爆發驅動企業雲原生創新力
要把握市場變化帶來的機遇，企業需要比競爭對手更加敏捷、快速地響應數字市場的變化。在隔離居家期間，我們看到對於人們學習、辦公、採購生活物資這種爆發需求，很多企業快速進行調整，上線雲辦公、雲課堂、各種團購小程序或者生鮮配送APP，抓住獲客成本降低的這段時間，紛紛擴大自己的客戶羣，提升業績。
不論什麼時候，企業需要保持高速的產品和技術開發迭代效率，不斷滿足用戶快速變化的最新需求，才能產生業務價值，應用的快速交付能力成爲持續創新的核心驅動力。但面對應用數量將快速增長，並且形態從傳統應用，向物聯網、人工智能等數字化創新應用的轉變，企業需要通過雲原生，實現應用快速迭代、自動化部署，滿足業務需求頻發變動，提升用戶體驗和響應市場變化。
這種需求將加速驅動企業IT去利用微服務架構，支撐容器技術，來支持雲原生構建、運行和管理，幫助企業打破業務豎井約束，允許企業以更快的速度建立開發運維閉環，加速業務創新的速度和效率。
城市智能化治理推進人工智能（AI）應用
從無人機消殺、智能配送機器人、無接觸體溫篩查機器人再到AI輔助診斷等，在這場抗疫行動中我們看到了多家企業利用人工智能技術，做到精準防護，爲大家的安全健康保駕護航。同時在本次公佈的“新基建”內容中，人工智能也在列。
中國AI發展經歷過從狂熱到相對平靜的階段。通過疫情，城市智能化管理需求也變得更加明確，同時驅動AI應用的推進。中橋調研數據顯示，2020年人工智能（AI）將成爲中國企業用戶IT三大戰略重點之一。就目前而言，中國AI的發展仍然面臨來自數據、算法、算力，到人才和應用場景等5個方面的挑戰。在大數據處理、算法和建模、推理和訓練等方面亟需提升水平，需要通過跨雲、核心和邊緣的IT架構提高AI的開發部署和迭代升級效率。在應用層面，則需要爲應用開發者提供API接口提升AI應用開發的速度，儘快將數據和資源轉化爲業務能力，是保證AI持續發展的重要因素。
製造企業將更加重視工業互聯網和數字孿生
2020年伊始，新冠肺炎疫情爆發，在其影響下，各種醫院的口罩、防護服、護目鏡等醫療物資庫存告急。但由於正值新春佳節期間，各個生產廠商面臨缺人缺原料的困境，無法及時對接和調動各方物資，導致後續醫療物資的生產跟不上需求。而隨着疫情影響繼續發酵，節後大量勞工無法按期返崗，讓製造企業復工復產雪上加霜。
疫情暴露出我國製造業在應急保障、產業鏈協同等方面的問題。有的企業因爲疫情而破產，有的企業則順勢利用工業互聯網平臺對接供給側和需求側信息，爲實時精準調配關鍵物資提供基礎。因此，長期觀察，後疫情時代，製造企業將更加積極擁抱數字化轉型，構建智能工廠，推進柔性自動化生產線的應用，着力提升物流供應鏈的智能化，提升供應鏈的抗風險能力。
在製造企業的數字化轉型中，工業互聯網與數字孿生應該是最具有代表性。製造企業通過工業互聯網從邊緣到中心，將人、機、物等各類工業要素，攏到一張大網下，實現全要素、全產業鏈、全價值鏈的全面連接，而以數字孿生大幅推動產品在設計、生產、維護及維修等環節的變革，降低運營成本，提高安全性。隨着5G、IoT、傳感器、AI和邊緣計算等相關技術的發展，數字孿生技術和工業互聯網將給我國製造企業帶來更多的可能。
大數據應用將更受重視
從這次“疫情大考”來看，大數據技術發揮了重要的作用。如通過大數據分析和人工智能技術，快速識別新型冠狀病毒 RNA 空間結構；結合大數據技術提高疫情區域防控效率，精準排摸所有相關人員。疫情過後勢必進一步加深各企業對於大數據應用的重視程度。
隨着 5G、 AI、雲計算、區塊鏈等新一代信息技術的蓬勃發展，以及全球數據量的不斷提高，大數據應用走向深化階段，加速向行業滲透，賦能行業應用創新升級。在大數據服務市場，包括數據採集和預處理、數據分析和可視化、數據查詢、數據安全和數據交易流通，是大數據市場未來增長點，其中以大數據分析和數據安全服務市場增長最爲顯著，數據安全和隱私保護將受到越來越多的關注。而企業釋放大數據潛能，需要面臨數據量的爆發性增長、各種數據類型的出現，以及對數據從以往的僅僅是採集和存儲，到現在從數據中得到業務價值等數據挑戰。
儘管疫情帶來的影響是巨大的，但企業需要把握住數字化技術發展趨勢，加速改變、聚焦價值，從而實現從受困於疫情到受益於疫情的蛻變。