如何解读“新兴技术炒作周期曲线”？

新兴技术的 Gartner 炒作周期曲线于 1995 年首次发布，主要面向高科技领域，它提出了新技术的标准采用模式。 根据这个模型，技术要经历以下过程（来自维基百科）： 技术触发期（Technology Trigger） 在这个阶段，随着媒体的过度报道和不合理的渲染，产品的流行无处不在，然而，随着该技术的缺点、问题和局限性的出现，失败案例多于成功案例，例如：1998 年至 2000 年 .com 公司的非理性和疯狂飙升期。早期的公众关注在 Inflated Expectations Peak of Inflated Expectations 阶段一连串的成功故事——也有很多失败的故事。 对于失败，一些公司采取了补救措施，而大多数公司无所作为。 在Trough of Disillusionment期间，在前几个阶段幸存下来的技术经过多方扎实和专注的实验，对这种技术的适用范围和局限性进行了客观和实际的理解，成功并能够生存下来的商业模式逐渐壮大. 稳步上升的光明期（Slope of Enlightenment） 这一阶段诞生了一项新技术，在市场上受到了各大媒体和行业的高度关注，例如：1996年的Internet和Web 生产力高原（Plateau of Productivity ) 在这个阶段，新技术所产生的好处和潜力实际上被市场所接受，支撑这种商业模式的工具和方法论经过几代的演进已经进入了非常成熟的阶段。 例如比特币的炒作周期规律是什么，下面是 1995 年的第一条炒作曲线。这是一份真正引人入胜的历史文件。 那里提到的一些技术（面向对象编程）已经变得无处不在，以至于它们现在已成为背景噪音。 并且一些技术已经完全从公众视野中消失（新兴计算）。 还有一些我们认为几乎已经准备就绪但需要几十年才能完全成熟的技术（语音识别）。

1995 年最受炒作的技术是智能代理。 两年后，Office 97 推出了 Clippy，一个被大肆宣传但无能的助手，他未能获得认可几乎扼杀了整整一代类似的想法。 20年后的今天，我们又有了智能代理的想法。 虽然现在改名为聊天机器人，但其核心技术——广泛领域的上下文推理——仍然是一个难题。 我将 Gartner 技术成熟度曲线视为技术英雄的旅程。 就像英雄之旅一样，炒作周期是一个引人入胜的叙事结构。 当我们想到今天使用的许多这些技术时，我们往往会记得，当它们刚出现时，它们被大肆宣传，最终成为主流。 但这真的是技术出现并获得采用的方式吗？ 在分析了 2000 年到 2016 年每年（后互联网时代的每一年，不包括今年）的 Gartner 炒作周期曲线后，我发现平均而言，技术不遵循炒作周期曲线。 我们之所以这样认为，是因为当我们回忆技术是如何出现的时，我们会受到认知偏见的影响，这些偏见会扭曲我们对过去的回忆：例如，新兴计算（基于分布式进化算法，是基于神经网络的机器学习算法的表亲）——最早出现在 1995 年技术成熟度曲线上的技术是幸存者偏差的一个很好的例子。

如果我今天要求硅谷的 20 位技术专家指出自 1995 年以来哪些技术成功了，哪些技术失败了，几乎可以肯定没有人会提到紧急计算。 但那是 1995 年的技术成熟度曲线，紧急计算是 10 项重要技术之一。 （再一次，顺便说一下，我无意指出 Gartner 作为一个机构的准确性。除了少数明显的例外，我们认为 Gartner 的技术成熟度曲线配对反映了行业共识。）但我们不能记住过去是这是从 Gartner 对过去的炒作周期曲线的深入分析中得出的唯一教训。 在分析了 2000 年以来每年的曲线之后，我想我可以自信地得出结论，我们不太擅长预测未来。 这是我从中学到的 8 个经验教训之一。 以下是详细信息： 经验 1. 我们非常不擅长预测。 尤其是对未来的预测。 任何有经验的硅谷智囊团都不会对此感到意外。 毕竟，我们都不擅长预测。 在 Gartner 技术成熟度曲线上出现的 200 多种独特技术中，只有少数技术——云计算、3D 打印、自然语言搜索和电子墨水——被确定为早期技术并遵循技术成熟度曲线从开始到结束以或多或少可预测的方式曲线。 第 2 课：短期技术趋势的数量令人担忧 高科技有一个明显的趋势，即在很短的时间内对一项技术感到非常兴奋。

在所列的 200 多项技术中，有 50 多项仅在技术成熟度曲线上停留了一年——然后就再也没有出现过。 是的，技术成熟度曲线上列出的许多技术都是短暂的，但今天仍然存在，取得了一些小的成功或思想共享：众包 - 2013 年，HTML5 - 2012 年比特币的炒作周期规律是什么，BYOD - 2012 年，播客 - 2005 年。 但同样真实的是，过去的炒作周期包括一堆和降落伞裤一样糟糕的技术。 以下是一些短命的技术：社交电视 (2011)、事实验证 (Truth Verification, 2004)、细分分类 (Folksonomies, 2006) 和专家定位 (Expertise Location, 2007)。 经验三、大量技术消亡。 这篇文章与上一篇密切相关。 过去的20年是技术的墓地，很多技术早夭。 据我粗略估计，在获得任何主流成功之前，Gartner 炒作周期曲线上超过 20% 的技术已经被放弃了几年。 在最终消亡之前多次出现在炒作周期曲线上的一些最著名的技术包括：

而这些只是在达到实际生产之前就夭折的众多技术中的 5 项。 还有更多可以列出的（例如电力线宽带）。 经验4. 技术洞察往往是正确的，但炒作周期给出的洞察基本上是正确的。 技术或市场根本没有准备好。 我经常被这种情况困扰很多次。 一些最好的例子： WS 型业务模型：乘着 2000 年代初期基于 WS* 的 Web 服务狂热的浪潮，WS* 型业务模型在 2003 年首次出现在炒作周期曲线上，成为一种衰退的技术，然后在 2005 年再次处于幻灭的低谷。 解释一下，WS*是一系列的技术标准，可以使用SOAP协议交换XML格式作为远程API调用的基础。 WS* 运动基本上被其自身的技术自满毁掉了。 开发人员讨厌编写这种 API，而且它有很多规范问题。 但尽管如此，它的核心见解在很大程度上是正确的。 近年来，Twilio、Plaid、Checkr等的兴起，都在印证着2003年的基本见解：即会有成功的公司，其唯一的产品就是有价值的API。 经验五、我们几十年来一直在研究一些核心技术问题。 有一些核心技术多年来一直不断变化并出现在炒作周期曲线上，有时甚至有多个别名。 每一个化身都有进步，给后来者留下经验，但没有真正的突破。 这些是炒作周期曲线上的技术马拉松。 经验六、有些技术总是退到未来。 一些值得关注的技术总是在炒作周期曲线上反复出现，而且每一次出现都给人一种科幻的感觉。 尽管在某些时候我确定他们不会再像那样了。 最值得一提的包括： 第 7 课。很多技术都在进步，但没人关注炒作周期曲线 看得够多，你就有机会看到一个模式，即很多技术取得稳定的进步，有时甚至是突破性的进步。 就像这里的机器学习一样，在研究人员、初创企业和大型科技公司的推动下，许多技术在一代人之前被普遍视为失败之后正在顽强地向前发展。 以下是我最喜欢的一些例子： 过去的炒作周期是技术人员寻找暂时不受青睐但随着时间的推移有望实现下一次突破的技术的丰富创意来源。在我看来，一些最具吸引力的技术有潜力迎来他们的第二个春天或第三个春天：第8课 很多重要技术的进步在炒作周期图上是看不出来的