Java仍将是未来的主流语言

在北京经济技术开发区百度Apollo Park，展示着研发的历代自动驾驶车型。其中红旗EV是百度和一汽联手打造的中国唯一前装量产L4级自动驾驶乘用车。 陈建 摄

截至目前，在亦庄基地，已有40余家企业完成超过20万公里的测试里程，积累超过4万种结构化测试的场景用例，让自动驾驶车辆在这些可控的场景进行测试，并且可以通过改变不同的变量，确保自动驾驶技术能够处理可能遇到的各种情况，保障自动驾驶产业安全推进。

继去年底北京经开区在全市率先全域开放自动驾驶测试道路之后，今年9月，全球首个网联云控式高级别自动驾驶示范区落户北京经开区，将推进“聪明的车、智慧的路、实时的云、可靠的网、精确的图”五大体系建设，打通网联云控式自动驾驶的技术和管理关键环节，形成城市级工程试验平台，加速高级别自动驾驶的商业化落地。

近期，示范区第一阶段建设任务已正式启动，今年12月底将完成“10+10+1”智能化基础设施环境部署，包括10公里城市道路、10公里高速公路和1处自主泊车停车场。

先期将重点推出自动驾驶出租车、高速公路无人物流、高速编队行驶、自主代客泊车等应用场景。2022年建成后，将全面支持L4级别以上自动驾驶车辆规模化运行。
 

3. 智能数字工作空间

到2023年，75%的2000强企业将致力于为混合劳动力提供技术平等，使他们能够独立、实时地共同工作。其目的是将其打造为更具协作性、知识性和生产力的劳动力。

4. 疫情期间的信息技术 “遗产”

到2023年，应对疫情期间积累的技术债务将影响70%的CIO，应对财务压力、对信息技术敏捷性的惯性拖累以及向云的 “强制迁移” 。明智的CIO将寻找机会设计下一代数字平台，实现基础设施和应用的现代化和合理化，同时提供灵活的能力，为员工和客户创造和交付新产品、新服务和新体验。

5. 弹性是下一个常态的核心

2022年，专注于数字弹性的企业将适应中断并持续扩展业务，比专注于恢复现有业务/信息技术弹性级别的企业提高了50%的速度来响应新的状况。领先企业必须能够快速适应业务中断，利用数字能力来维持持续的业务运营，并快速调整以利用变化的条件来获得竞争优势。

6. 向自主信息技术运营的转变

到2023年，一个用于扩展资源控制和实时分析的新兴云生态系统将成为任何地方所有信息技术和业务自动化计划的基础平台。要实现这些目标，需要积极集成主动的AI/ML分析，采用策略驱动的自动化，并更多地使用低代码、无服务器的工作流来实现一致的自驱动基础架构。

7. 机会主义的AI扩张

到2023年，在将智能嵌入产品和服务为目标的推动下，2000家公司中有四分之一将收购至少一家人工智能软件初创公司，以确保拥有差异化功能和知识产权。成功的组织最终会将内部开发的行业特定软件和数据服务作为订阅进行销售，利用深厚的领域知识来开辟新的利润来源。

8. 关系评估及重塑

到2024年，80%的企业将彻底改变与供应商、提供商和合作伙伴的关系，以更好地执行数字战略，实现无处不在的资源部署和自主信息技术运营。在现有的信息技术生态系统正在经历重大转型的环境中，重新评估技术、服务和服务提供商之间的关系对长期成功至关重要。

9. 可持续性(环保)成为关键因素

到2025年，90%的2000强公司将在信息技术硬件供应链中强制使用可重复使用的材料，为供应商的设施设定碳中和目标，并降低能源使用量，以此作为开展业务的先决条件。随着信息技术在推动组织内部积极变革方面承担越来越多的责任，确保信息技术供应商和数据中心合作伙伴拥有相似的目标并帮助加快进展将变得更加重要。

10. 人才依旧是至关重要的

到2023年，一半的企业混合劳动力和业务自动化工作将被推迟或彻底失败，原因是在用正确的工具/技能建立信息技术/安全/开发团队方面的投资不足。为了解决开发人员和数据分析人才短缺的问题，企业将转向灵活的人才来源、众包和内部员工，以满足其开发/自动化和高级分析的需求，并加快创新。

（编辑：阜阳站长网）

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