Gartner技术成熟度曲线_笔记
什么是Gartner曲线？
Gartner公司是全球权威的技术咨询机构之一。从1995年起，Gartner公司每年都会发布新兴技术成熟度曲线 (Hype Cycle for Emerging Technologies ) 。Gartner技术成熟度曲线 根据技术发展周期理论来分析新技术的发展周期，描述了一项技术从诞生到成熟，再到广泛应用的过程，以便帮助人们判断某种新技术的发展情况。
Gartner 技术成熟度曲线以图形方式演示技术和应用的成熟度和采用情况，以及它们与解决实际业务问题和利用新机会的潜在相关性。Gartner 技术成熟度曲线方法有助于您了解某项技术或应用如何随时间不断演变，从而提供可靠的洞察来源，以便在特定的业务目标背景下管理部署。 [1]
Gartner曲线的形成
Gartner曲线 (Hype Cycle) 由两条曲线叠加形成[2]：
- 炒作水平 (Hype Level) ：反映媒体和公众对于某项技术兴起后所产生新机遇的兴奋，因此产生的过高期望。随着时间推进，客观理性的分析会使大家意识到宣传中虚假的部分，以及技术上的不成熟将无法满足大家的期望，二者将导致过高期望的迅速回落。
- 工程或商业成熟度 (Engineering or Business Maturity) ：即一项技术发展到成熟的普遍曲线。
在Gartner曲线中，纵轴并不是定量的，它仅表示创新企业和社会对于一项新技术重要性的认识。另外，尽管Gartner曲线在同一条曲线上展示的不同新技术，但是它们的期望是不能比较的。受限于新技术的受众不同，社会显然更关注 to C 技术，而较少关注一些 to B 的内容。
Gartner曲线的分析
Gartner曲线描述了创新的典型进展，从过度热情到幻灭时期，再到最终理解创新在市场或领域的相关性和作用[3]：
每个技术成熟度曲线都将技术的生命周期划分为五个关键阶段[1]：
- 技术萌芽期 (Innovation Trigger) ：潜在的技术突破即将开始。早期的概念验证报道和媒体关注引发广泛宣传。通常不存在可用的产品，商业可行性未得到证明。
- 期望膨胀期 (Peak of Inflated Expectations) ：早期宣传产生了许多成功案例 — 通常也伴随着多次失败。某些公司会采取行动，但大多数不会。
- 泡沫破裂谷底期 (Trough of Disillusionment) ：随着实验和实施失败，人们的兴趣逐渐减弱。技术创造者被抛弃或失败。只有幸存的提供商改进产品，使早期采用者满意，投资才会继续。
- 稳步爬升复苏期 (Slope of Enlightenment) ：有关该技术如何使企业受益的更多实例开始具体化，并获得更广泛的认识。技术提供商推出第二代和第三代产品。更多企业投资试验；保守的公司依然很谨慎。
- 生产成熟期 (Plateau of Productivity) ：主流采用开始激增。评估提供商生存能力的标准更加明确。该技术的广泛市场适用性和相关性明显得到回报。
新兴技术在Gartner曲线上的移动速度不尽相同，它们依照发展速度被分成了5类：少于2年、2-5年、5-10年、超过10年、成熟前淘汰。
影响Gartner曲线的因素
值得注意的是，尽管上面给出了Gartner曲线的大致模样，但是曲线并不是一成不变的，诸多影响因素会导致曲线发生改变。
社会关注度的影响
在 Gartner曲线的形成 中已经提到，社会更倾向于关注一些面向消费者的新兴技术。相比于云计算 (Cloud Computing) ，社会更关注超便携类设备 (Ultramobile Devices) 的发展情况，前者主要面对政府和大型企业，而后者发展到现在，则成了我们熟悉的手机及智能穿戴类设备。尽管已经被时间证明，两者都是具有重要意义的技术，但是它们两个在期望膨胀期达到的高度显然不同。
成熟速度的影响
当工程或商业成熟度曲线发生变化时，Gartner曲线也会发生变化：
快速成熟下的Gartner曲线[4]在两至四年内就会经历整个周期，在此范围内的技术主要具有以下特征[5]：
- 高价值
- 组织和用户使用的简单性
- 鼓励病毒式采用，使用创新的其他人的可见性
- 一些支持创新的强大厂商
- 当前基础设施的使用
- 从消费者到企业使用的快速过渡
长导火线下的Gartner曲线[6]要经历整个周期需要一二十年的时间，在此范围内的技术主要具有以下特征[5]：
- 固有的复杂性，需要基础科学和工程的进步（例如量子计算 和平视显示器）
- 用户接受或监管问题（例如，生物识别 ）
- 依赖需要时间发展的新基础设施或生态系统（例如具有小额支付的在线市场，促进了数字音乐的合法购买）
- 依赖于不可用或供不应求的专业技能（例如分析、模拟或复杂设计）
- 对业务流程的重大更改或新业务模型（例如 CRM的创建）
- 科幻小说风格的对创新的迷恋，远远领先于其实际能力（例如人工智能，纳米计算和机器人技术）
行业数量的变化
随着创新用途的数量在不同行业中的扩展，从谷底期开始，这些用途沿着斜坡走上不同的道路，并达到不同的生产成熟高度，在曲线后半段形成“马尾”。
创新的影响
在许多技术市场，产品厂商可能会引发第二次“小高潮”。这将创新推向启蒙运动的顶峰。与第一个峰值一样，这个小峰值通常在提醒人们创新的成熟度或价值主张发生了变化方面起到了有益的作用[7]。
其他特殊情况
创新概况被涵盖。它们不再作为技术类别或概念存在。相反，该功能嵌入在其他产品中。例如，神经网络现在作为分析工具中的多种技术之一提供，而不是作为1990年代初的独立产品。
创新概况被分为几个子概念。例如云计算分为公共云和私有云。同样，来自不同学科的创新概况可以合并，然后重新出现。例如，在20世纪90年代，来自人工智能的机器学习和来自统计学的回归模型合并形成数据挖掘。
“凤凰”创新（不断在热情和幻灭中循环）。例如智能代理和生物识别技术。恐怖袭击或疾病爆发等重大事件可以在创新接近达到顶峰之前将新的注意力集中在创新上。即使是著名的媒体文章也可以使一些创新概况反复循环。这些创新概况通常进展极其缓慢，并具有科学或方法上的挑战。
“僵尸”创新。例如互联网终端，交互式电视和视频点播。这些创新可行，但没有足够的用户兴趣或业务理由来推动采用。它们通常在幻灭的低谷中很长一段时间，然后才过时或重新出现，通常作为其他创新概况中的嵌入式功能。
创新“灭绝”。在达到生产成熟期之前，创新概况可能会过时或"灭绝"。这种过早的过时通常是由于竞争技术的出现。 例如模拟高清电视让位于数字高清电视[5]。
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参考
- ^abGartner 技术成熟度曲线 https://www.gartner.com/cn/research/methodologies/gartner-hype-cycle
- ^Gartner 曲线的组成部分 https://www.gartner.com/resources/370100/370163/370163_0003.png
- ^了解 Gartner 的 Hype Cycle https://www.gartner.com/resources/370100/370163/370163_0001.png
- ^Fast-Track Hype Cycle https://www.gartner.com/resources/370100/370163/370163_0011.png
- ^abcUnderstanding Gartner’s Hype Cycles https://www.gartner.com/en/documents/3887767
- ^Long-Fuse Hype Cycle https://www.gartner.com/resources/370100/370163/370163_0012.png
- ^"Double Peak" Effect Hype Cycle https://www.gartner.com/resources/370100/370163/370163_0014.png