技术成熟度曲线

技术成熟度曲线(The Hype Cycle)，又称炒作周期、光环曲线、加德纳技术曲线、高德纳技术曲线

　　技术成熟度曲线又称炒作周期、光环曲线，是对每一项新技术或其他创新所产生的共同模式的图形描述。它描述了创新的典型进程，从过度热情到一段时间的幻灭，最终理解创新在市场或领域的相关性和作用。

　　该曲线由全球知名的咨询公司（全球第一家信息技术研究和分析的公司）高德纳Gartner Group在1995年提出。

　　尽管Gartner的许多技术成熟度曲线（炒作周期）都集中在特定的技术或创新上，但同样的炒作和幻灭模式也适用于更高层次的概念，如IT方法和管理学科。

一项技术(或相关服务和学科创新)在通往生产力的道路上经历几个阶段：

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：

　　技术成熟度曲线（炒作周期）的横轴被标记为“时间”。这是因为随着时间的推移，单个创新将在每个阶段取得进展。在实践中，大多数Gartner技术成熟度曲线（炒作周期）都是一个快照，显示了一组创新概况在单个时间点的相对位置。然而，单一主题的技术成熟度曲线（炒作周期）可以用于预测创新的未来路径。一个著名的例子是1999年发布的电子商务技术成熟度曲线（炒作周期），它准确地预测了2001年的网络泡沫破裂和电子商务作为“常规业务”的最终出现。

　　纵轴被标记为“期望”。技术成熟度曲线（炒作周期）曲线独特的垂直形状显示了随着创新的进展，基于市场对其未来预期价值的评估，预期是如何随着时间的推移而波动和收缩的。最初，垂直轴被标记为“可见性”，但我们在2009年改变了这一点。最初的厂牌专注于推动顶峰的轰动程度和市场话语。目前的标签更准确地反映了随着创新的进展，这种嗡嗡声的深层根源和本质。例如，一项创新可能处于低谷，但仍会以负面新闻的形式出现。特别是，当前的标签强调了创新的潜在和实际采用者的观点的变化，以及围绕投资决策的压力的变化。

技术成熟度曲线（炒作周期）显示了向上的两个阶段(即增加预期)

　　第一次增长是由于人们对创新将带来的新机遇感到兴奋，这主要是由市场炒作推动的。当早期预期没有得到足够迅速的满足时，兴奋感会迅速上升到一个峰值，然后逐渐减弱(见图3中的第一条曲线)。预期没有得到满足的原因是，当兴奋感达到峰值时，创新的成熟度通常仍然很低(见图中的第二条和第三条曲线)。高期望和低成熟度导致进入幻灭低谷。第二次增长的期望是由创新成熟度的提高所驱动的，这导致了真正的价值和实现的期望。

　　每项创新的炒作曲线的垂直尺度通常是不同的，这取决于创新对商业和社会的整体感知重要性。出于可视化的目的，我们对这些单独的炒作曲线进行了标准化，使它们都适合于一个技术成熟度曲线（炒作周期）图形。

　　例如，网状网络是一种使用点对点无线网络带宽的有趣方法。但主要与无线网络服务提供商相关，整体预期和炒作程度相对较低。其他吸引大量公司(例如云计算)或消费者(例如媒体平板电脑)的创新形象获得了更高水平的曝光和炒作。因此，即使当网状网络处于炒作曲线的顶峰时，它可能仍然比云计算或媒体平板电脑收到更少的整体“炒作量”。

　　技术成熟度曲线（炒作周期）在生产力平台期开始时结束，这时主流对创新的采用激增。正如膨胀预期峰值的高度一样，生产力高原的最终高度也不尽相同。它的高度反映了创新是广泛适用和高度可见，还是只受益于一个利基市场。

　　创新轨迹在技术成熟度曲线（炒作周期）中并不是以统一的速度移动的。我们将技术成熟度曲线（炒作周期）中的每一项创新分配到一个类别中，该类别表示从当前位置达到生产力平台需要多长时间。换句话说，我们将它归入一个类别，以显示创新从开始被主流采用需要多长时间。分类如下:

　　停滞期之前就过时了(也就是说，创新永远不会达到停滞期，因为它将在市场上失败或被竞争的解决方案超越)

　　我们基于对炒作和成熟度的共识评估，在技术成熟度曲线（炒作周期）上对创新进行了定位。我们选择各种市场信号和代理指标来确定预期水平。其中一些输入可能是定量的，但总的来说，技术成熟度曲线（炒作周期）是一个结构化的、定性的研究工具。在技术成熟度曲线（炒作周期）的第一部分，关于创新存在许多不确定性。在这个阶段，它在曲线上的位置更多地由其炒作水平和市场预期引导，而不是由其成熟度引导。在后期阶段，随着关于成熟度、性能和采用的信息越来越多，炒作在确定创新在技术成熟度曲线（炒作周期）中的位置方面起着较小的作用。

　　一项创新在不同的技术成熟度曲线（炒作周期）中可能有完全不同的位置。当一项技术有不同的应用时，就会出现这种情况。例如，移动设备的触觉技术(在幻灭低谷期之后)比触觉技术作为通用用户界面(在膨胀期望高峰期之前)更加成熟。应用考虑可能导致同一创新在不同应用(例如CRM销售)或行业(例如人寿保险)的不同位置的技术成熟度曲线（炒作周期）。

　　在技术成熟度曲线（炒作周期）报告中，创新概况分为五个类别，代表了技术成熟度曲线（炒作周期）的不同阶段。这些阶段的特点是不同的投资、产品和市场模式，我们用这些模式来确定创新在技术成熟度曲线（炒作周期）中的位置。技术规划者创建自己的技术成熟度曲线（炒作周期），或添加自己的创新档案，可以使用这些模式作为定位指南。

正在上升

　　“创新触发器”指的是任何能引发快速发展和兴趣增长的事物，每项创新都是不同的。它可能是一次产品发布，价格/性能的重大改进，被一个受尊敬的组织采用，或者仅仅是媒体的兴趣，使这个概念社会化和合法化。它也可能是It行业外部的触发因素，例如新的立法或经济或政治危机的要求。一些创新档案在达到一个有意义的触发点之前，可能会有一个非常长的研发序言，包括几次错误的开始，有小的高峰和低谷。直到有足够多的相关方积极讨论创新的潜力，技术成熟度曲线（炒作周期）才会开始。

　　许多通常不被认为是技术的创新类型可以在Hype Cycle上绘制。其中包括管理技术(例如，企业架构、数字业务和敏捷软件开发)等创新。出于这个原因，我们现在将技术成熟度曲线（炒作周期）的开始称为创新触发，而不是像我们之前所说的技术触发。

　　触发点和峰值之间的间隔通常很短。一项创新从启动到达到稳定阶段需要10年时间，从启动到达到顶峰可能只需要1到2年。消费者驱动的创新，比如社交媒体，通常经历一个特别短的高峰前阶段，因为成功的触发因素是快速的病毒式传播。

　　一项创新已经过时的最常见指标是它可以从商业供应商而不是实验室购买。一项创新已经过了触发期，但尚未达到顶峰的其他指标包括:

巅峰时刻

　　在预期膨胀的高峰期，这种创新似乎出现在每一本商业和行业杂志的封面上，或者成为每一个与计算相关的博客或推文的主题。供应商在营销中使用最新的流行语，以使他们的产品更具吸引力，市场上充斥着重叠、竞争和互补的产品。当投资者在市场上看到一个新出现的热点时，他们希望在自己的投资组合中加入“其中一个”，这鼓励了提供类似产品的公司的激增。

　　随着创新的消息传播开来，那些喜欢领先于当前思维的公司会在竞争对手之前采用它。这种创新的供应商吹嘘自己的早期知名客户，而其他公司也希望加入进来，以免被甩在后面。一种潮流效应开始出现，随着公司在一系列环境中进行尝试，创新被推向了极限。在这一点上，创新被视为灵丹妙药，很少考虑它对每种应用的适用性。媒体上的报道捕捉到了人们对创新的兴奋之情，并强化了参与创新或被甩在后面的需求。在许多情况下，企业在没有充分了解相关挑战和风险的情况下，面临着巨大的压力。

　　消费者世界的炒作可能持续几个月到一年或更长时间。在商业领域，由于企业决策和投资的速度较慢，炒作的高峰期通常至少持续一年。主要的高峰，如网络时代或“绿色”技术，可能会持续两到三年。

　　创新处于巅峰的指标包括:

滑入低谷

　　同样的几个早期成功的故事已经被重复了一遍又一遍，但现在深入研究往往会发现，这些公司仍然在努力创造有意义的价值。其中许多失败都与创新的不当使用有关。当大多数公司意识到事情并不像最初看起来那么容易时，不那么有利的消息开始出现。媒体总是需要一个新的角度来保持读者的兴趣，转而报道创新带来的挑战而不是机遇。这种创新很快就失去了信誉，因为它没有达到组织和媒体早期过度膨胀的期望。

　　当一项创新进入低谷时，整体采用人数并不总是会下降。相反，预期中的快速增长可能只是被推迟了。供应商和投资者所期待的“曲棍球棒”式增长仍然是一条缓慢的增长道路。结果，供应商合并和倒闭发生了，因为采用增长太少，无法维持这么多类似的产品。

　　低谷的长度是技术成熟度曲线（炒作周期）中最易变的部分之一。低谷期的平均长度为2到4年，一个快速发展的创新可能会遭受6到9个月的短暂挫折。消费者级创新通常有一个特别短暂的低谷，通常与出于商业目的采用它们的安全性和遵从性问题有关。一些具有挑战性的工程或商业案例问题的创新十年来一直处于低谷(请参阅快速通道和长期融合部分)。

　　在这种幻灭中，试验仍在继续，供应商根据早期反馈改进产品。一些早期采用者从采用创新中受益。对于一些进展缓慢的创新，可行且具有成本效益的解决方案出现并在利基领域提供价值，即使创新仍处于幻灭低谷。

　　一项创新正在或即将处于低谷期的指标包括:

爬斜坡

　　随着时间的推移，随着供应商在早期反馈的基础上改进产品，并克服性能、集成、用户采用和商业案例论证方面的障碍，创新就会成熟。应用创新的方法被成功地编入法典，其使用的最佳实践被社会化。

　　当创新爬上启蒙之坡时，许多重大的教训已经吸取，创新的声誉再次上升。学到的知识被整合到第二代和第三代产品中，并创建方法和工具来简化开发过程。对于一些创新，有一个重要的新功能或性能改进，改变了价值主张，并使创新更广泛地有用。这些成熟产品或新能力的营销往往是推动创新走出低谷的小触发器。在其他情况下，改变或改善是缓慢而微妙的。它可能会让组织措手不及，除非他们积极跟踪进展。

　　在启蒙斜率开始时，潜在细分市场的渗透率往往明显低于5%。随着创新进入生产力平台期，这一比例将增长到20%至30%。上山的过程可能持续一到三年。

　　创新正在走下坡路的迹象包括:

进入高原

　　生产力的高原期代表了主流采用的开始，当创新的现实世界的好处是可预测的，并被广泛承认。当创新达到瓶颈期时，它们越来越多地成为开箱即用的解决方案。随着一项创新的成熟，尤其是重大的、引人注目的创新，相关产品和服务的“生态系统”往往会围绕它发展。这可能会引发生态系统组件的新一轮技术成熟度曲线（炒作周期）。

　　当一项创新达到完全成熟并支持成千上万的组织和数百万用户时，围绕它的炒作通常会消失。关于应用和部署创新的最佳方法的扎实知识体系取代了天花乱坠的宣传。

　　创新达到平台期的指标包括:

　　持续不断的正面和负面炒作往往会导致组织的行为方式可能不能代表其资源的最佳利用。技术成熟度曲线（炒作周期）的波峰和波谷对组织施加压力，迫使他们在不了解潜在价值的情况下采用有风险的技术或创新。它们还掩盖了接受不太明显的、可能高度相关的创新的机会。这导致了技术成熟度曲线（炒作周期）的四个陷阱——过早采用、过早放弃、太晚采用或坚持太久。

　　重要的是要了解那些可能诱捕粗心的采用者的陷阱。但同样重要的是，要审视技术成熟度曲线（炒作周期）的必然性所带来的机会。能够预测行为的重大转变(比如技术成熟度曲线（炒作周期）的主要转折点)的组织可以通过走在人群前面而获得优势。

　　技术成熟度曲线（炒作周期）中出现了两种类型的机会:

　　为了对何时采用创新做出正确的决定，组织必须平衡三个变量:

　　就创新采用而言，组织往往被分为三种类型之一:

　　A型(激进型):一般来说，这些组织试图在技术成熟度曲线（炒作周期）的早期采用创新。他们准备接受与早期采用相关的风险，以换取回报。

　　B型(大多数):这些组织试图在技术成熟度曲线（炒作周期）中期采用创新。通过这样做，他们学习了A型组织的经验，但不会等待太久，以至于落后于竞争对手，成为C型组织。

　　C型(保守型):这些组织试图通过在技术成熟度曲线（炒作周期）后期采用创新来最小化风险，一旦他们达到了生产力的平台期。

　　然而，只在自己的舒适区运作的组织会错失机会。他们总是倾向于在早期或晚期采用创新，与他们的组织个性保持一致。

　　组织应该认识到他们的风险舒适区，但根据创新的战略重要性，准备好走出风险舒适区。他们应该有选择性地采取激进措施。即使是A型公司也应该有选择性地积极采取早期的创新，因为不是所有的创新都值得冒险。相反，如果创新有助于实现关键业务目标，B类和C类企业应尽早考虑采用创新。B型公司在避免“过早采用”陷阱方面面临着特别的挑战，因为他们被市场炒作和高管期望引诱出舒适区(见图)。在经济周期的极端高点和低点，当财政压力加剧炒作效应时，组织应该特别小心。例子包括2000年的电子商务热潮和2003年为降低成本而过度热心的高风险离岸外包。

　　一些创新领导者使用技术成熟度曲线（炒作周期）作为与高管讨论创新候选人的一种方式。一个有用的聚焦机制是将图表分为两部分:低谷前和低谷后(见图)。对于低谷前的创新概况，团队会问自己:“这里有什么我们可以利用的?”它讨论了哪些地方值得积极采用，即使超出了组织通常的舒适水平。对于处于低谷期之后的创新概况，团队会问:“这里有什么是我们没有使用的?”换句话说，团队讨论组织缺少什么，以及团队是否需要对此做些什么。从这些讨论中获得的见解可以为组织的排名和优先级决策提供信息。

　　高德纳的技术成熟度曲线说明了人们对新技术响应的共同模式。2005年高德纳由超过300位高德纳的分析师评估IT行业的各种技术的成熟度。共发布68个光环曲线图。他们涵盖了超过1600个信息技术和新技术应用，跨越了超过60个市场、区域和行业。

　　在高德纳发布的2005年IT新技术成熟度曲线图中，XBRL被认为正处于谷底期，并且估计还有2-5年才能够达到“生产力高地”，即达到比较成熟的商业应用程度。(见下图)

　　从高德纳分析师的分析结果看，XBRL技术2005年时正处于谷底期，正在“失望的低谷”中挣扎。还有2-5年才能够进入他的成熟期。

　　XBRL技术自1998年4月份，华盛顿州的会计师CharlesHoffman开始研究到2000年7月1日发布XBRL规格书(SpecificationVersion1.0)及XBRL分类标准(Taxonomy)，是XBRL技术发展的萌芽期，此后，世界各国和相关IT组织投入了相当的人力和财力对XBRL技术进行了非常广泛的研究和应用，相继成立了各类XBRL组织，进行了相当规模的应用实验，其中，上海证交所的实验项目对推动我国的XBRL热潮起了很大的作用，逐步将XBRL技术推到了过热期，终于使XBRL戴上了眩目的光环，达到了“期望释放的顶峰”。可能由于中国的IT技术相对于世界潮流稍稍延迟1-2年，所以，中国的XBRL发展的“期望释放的顶峰”大约在2005-2006年形成，2007年应该是这项技术在中国的谷底期。目前，XBRL的价值正在逐步为管理层和企业所理解，正在逐步进入它的攀升期。