Gartner預測2016年十大戰略科技趨勢
時間:2015-10-28 10:00來源:第一電動網 作者:西顧
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Gartner公司關于頂尖技術趨勢的年度報告可以用以下熱詞來概括：增強現實技術，微服務，物聯網以及機器學習，這些技術都有自己風靡的時刻。這些趨勢預計將到2020年之前都會給企業和機構帶來深刻的影響。
今年的發展趨勢有三大主題：The digital mesh(數字網)、smart machines(智能設備)和the new IT reality(新IT現實技術)。
1、設備間互相通信(Devices talking to one another)
雖然當今設備日益網絡化，但它們大多數還是處于獨立工作狀態。在Gartner預測的設備網中，情況將會改變。不同設備，例如智能手機、可穿戴設備和家庭娛樂設備以及汽車之間彼此間可以互相溝通交流。物聯網(IoT)是Gartner的預測設備網走勢的主要驅動力，正如Gartner副總裁、研究員David Cearley所說那樣，現在的重點轉移到移動用戶，這些用戶被超越傳統的移動設備所包圍。
2、積累現實(Accumulated reality)
數字網將是確保我們的數字互動可連續同步的基礎，根據Gartner預測，增強和虛擬現實存在著巨大的潛力。然而，這些僅代表這用戶新體驗的一個方面。對用戶而言，體驗應是融合了物理、虛擬和電子的環境，盡管公司應該專注于在多個設備上(物聯網傳感器、汽車甚至工廠)為用戶提供一致的體驗。
3、3D打印新材料(3D printing with new materials)
3D打印現已使用多種材料，例如鎳合金、碳纖維或導電墨水等。這種發展趨勢將導致3D打印材料進入全新的領域如航空、醫學和軍事等。Gartner預測，截止到2019，3D打印材料的增加將會使得公司3D打印機銷售量增加64%。
4、數據變得有序(Bringing order to the data chaos)
在數字網絡中我們周圍的一切都與無限的信息相關，我們產生它、利用它并與之溝通。這種信息超越了純文本信息、音頻與視頻信息--也包括傳感器和上下文提到的信息。這些趨勢將會發展為嘗試連接不同數據源的工作。語義工具的發展，如圖形數據庫分類和數據分析將會給數據混亂帶來秩序。
5、機器學習和深度學習(Machine and deep learning)
通過對現有概念的理解和具有學習能力，智能設備被認為是利用深度神經網絡的來改變未來行為的設備。我們將會看到它們取代經典的計算機和信息管理設備。通過獨立學習建立的自治系統，并將能夠感知外面的世界。
6、應用程序對話(App conversations)
不管是機器人還是無人駕駛車輛，機器學習使得更多事情變得更為智能。但是，基于軟件的智能應用已經具有更大的影響了。例如谷歌Now，微軟的Cortana和蘋果的Siri等虛擬個人助理(VPA)，正在變得越來越聰明并且是具有技術優勢的自主主體。告別煩人的菜單和表格，讓我們向應用程序對話和語音控制問好吧。
7、自適應安全系統(Adaptive-build security systems)
數字化程度的增加給企業帶來更多的風險，安全性與以往相比提出了更高的需求。傳統的保護方法不再能夠滿足現在的要求。在公司監控用戶及其設備行為的情況下，應用程序需要自我防護，應創建一個能自適應調節的安全系統。
8、先進的系統架構(Advanced system architecture)
Gartner預測：部署智能設備的數字網將需要強大的神經形態結構。Cearley解釋道：依賴于GPU和FPGA的系統更像人類的大腦，這將使得他們能夠更好地應付深度學習等模式識別算法。
9、靈活架構：微服務和容器(Microservices and containers for flexible architecture)
整體架構(Monolithic structures)被認為是松耦合系統的罪魁禍首。微服務和容器將會滿足靈活和可擴展性架構的需求，微服務和容器一般用于(但不限于)靈活和可擴展的體系結構中，同時也可以用于云的解決方案中。在這里的應用程序和服務的交付是最為重要的，因此需要“擴展到多個端點設備并相互產生連續的數字體驗”。再者，在數字網中預測本身就是一個很強的趨勢。
10、物聯網核心：物聯網平臺(The IoT platform is the heart of things)
物聯網平臺的附加應用和服務架構組織可以支配起的龐大網絡。物聯網平臺的管理，安全和集成標準是將物聯網建立為一個整體的核心元素。物聯網平臺標準還有助于設置物聯網中通信和控制端點的功能，以及其安全性和整體管理的功能。
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