美国科技研究咨询公司Gartner一年一度的“十大科技趋势”预测报告近日发布，终端网络、3D 打印、万物互联、高等机器学习、自主代理、物联网等技术榜上有名。3月23日，报告的主要撰写者David W.Cearley在北京接受新智元记者的采访，畅谈对VR和AR技术，以及智能机器的发展展望。在ipad出现时，判断人类社会会进入“后PC时代“的David预言：我们即将进入后移动时代。
“未来，一切不智能的东西都是过时的”，科技研究公司高德纳（Gartner）研究副总裁David W. Cearley在接受新智元采访时说。
不知不觉，人类已经从“后PC时代”迈入“后移动时代”，围绕在个人左右的智能产品迅速将人从PC或APP中解放出来，建立起一个万物互联的“智能+”时代。
在未来几年，我们还会在生活中的更多地方看到人工智能产品出现，在消费领域，除了目前已经基本获得普及的智能手机外，可穿戴设备智能化正在迅速发展，手表、眼镜、手环……而在其它与人类社会发展息息相关的领域，例如医疗、家居和交通等，智能化的步子已经迈开。
随着芯片、算法和图像等技术飞跃式发展，人工智能领域经过几十年的发展，已经迎来了可能会发生“质变”的年代。2016年更是被许多业内专业人士看成是智能化发展的“元年”。
在《2016 年十大战略科技趋势》中，高德纳预测了本年度内会在科技领域产生重大影响的十个趋势。该报告由高德纳院士级分析师David W. Cearley带领团队完成，所提出的 2016 年的十大趋势包括了终端网络、3D 打印、万物互联、高等机器学习、自主代理、物联网等。这些趋势可能会成为今天数字业务的主要推动力量。在未来的 5 到 10 年里，这些前沿科技会逐渐从研究院走向产业化。
3月23日下午，David W.Cearley 来到北京，在Gartner办公室接受了记者的采访。主要对虚拟现实（VR）和增强现实（AR），以及智能机器在接下来的发展谈了自己的看法。
技术的发展将人类社会不断向前推进，未来的一年将会是VR技术发展的关键，是检验VR到底是泡沫还是机遇的一个时间点。
据高德纳的统计，2015年时，头戴式VR设备的出货量还不到150万台，但是David预测，到2020年，这一数字可能会升至4000万台。
David认为，VR跟智能手机不一样，它是一种定向性的产品，只会在特定领域得到应用，不太可能会得到大规模的普及化的采纳，如果要说哪些领域会最先采用，那可能是娱乐和游戏行业。
在美国，消费品公司开始利用VR，让用户直接在店内体验虚拟的装修效果，用户甚至还可以直接通过社交媒体与家人朋友共同对虚拟的装修方案进行讨论和修改。
David说，对于所谓的专门用户类型的VR，不管从价格点上，从能力方面，我们都觉得有信心，VR的采纳是没有问题的，但是，我们不大清楚的是作为通用型设备市场的前景，要看看未来2—3年有没有这方面高智能的东西做出来。
不过正是因为市场的不确定性，才给市场的创新者带来了商机。所以，现在我们在市场上看VR头戴设备还没有看到类似苹果iPad这样席卷平板市场非常高品质的产品出现。这对市场来说还是一个机会。一个产品的走红，有很多的市场信号，价格、质量、技术等属于硬性指标，而客户的体验和公司对产品的包装也很重要。还有一点不能疏忽，那就是时尚，一个能引得时尚关注的产品，会比较有市场潜力。
在智能+的时代，特别是技术产品的市场化中，时尚的推动力不容小觑。说唱歌手滑着电动滑板在机场，受到警察询问。这迅速引起粉丝热议，也推动了智能滑板的普及。
David认为，智能机器的发展的最大挑战在于行业内外的过度炒作。事实上，智能机器是专门用途的，能力非常有限。例如，目前的智能数字化助理依然非常迟钝，苹果的Siri、微软的小娜和小冰等都是在沿着这个方向走，但是真正能做的依然有限。
拿智能汽车来说，目前最大的困难并不在技术层面，而是法律、文化和人类的偏见等方面的困扰。试想假如无人驾驶汽车在道路上撞了一个小孩，将会引起强烈的争论，但是，人自身也并没有解决这一问题，倒是通过精密的算法和机器人的深度学习，来将汽车事故率降低。所以，在无人汽车的发展上，首先需要政府、业界和消费者有一定的共识和可行的期望值。
支持不断升级的数字网络的智能机器创造了前所未有的机遇，但是需要新的IT架构和平台。《2016 年十大战略科技趋势》谈到，自适应架构意识到传统访问控制系统和周边防御是不足够的，我们需要一个全方位工具来取而代之。安全架构包括：应用程序设计、稳定性进行测试，操作系统的运行时应用程序自我保护等。此外，使用语境分析和机器学习算法的用户和企业行为分析方法将会为内部系统带来实时的监控和主动保护。
此外，充斥着客户终端的云计算原理和自适应的、分层的应用程序为数字网络奠定了基础。软件的定义方法，着重于通过使用OS容器来创造拥有丰富分层API及交付服务的微服务，带来了更大的部署灵活度，用以支持数字网络的动态特征。应用程序架构需要能够应对所有潜在终端，通过日趋动态和智能的UI分层，在需要时候可以组装服务组件。
在金融界一分为二，首先对于高净值资产的客户，是用人工智能辅助实际的理财部分；对于大众市场，一般的客户完全是用人工智能，数字化的智能理财顾问去替代实际人的理财顾问。David说，金融方面的人工智能采纳有人称之为艺术，有人称之为巫术！就是我炒股的时候我怎么选股，有这么多的信息支持你怎么去用，这个东西是挺有意思的话题。
作者：David W.Cearley
摘要：我们所提出的十大趋势是今天数字业务的主要推动力量， 也为未来运算业务奠定了基础。我们分析了智能机器如何支持不断发展的数字网络，创造突破性机遇，我们也探讨了智能机器对 IT 架构及平台的要求。
趋势一：终端网络。
终端网络将传统的以桌面为中心的计算、移动计算、物联网及云计算，整合到一个由终端及配套服务组成的通用、互联框架内，为供数字体验及支持数字和运算业务商机创造可能。在“2016年十大战略科技趋势：终端网络”（”Top 10 Strategic Technology Trends for 2016: The Device Mesh”）(/doc/code/296571?ref=ddisp)一文中，我们探讨了增加终端设备集（包括：传统设备、无线设备及物联网设备）的应用，使关注重点从无线设备到被不断变化的无线设备包围的无线个人转移。
趋势二：环境用户体验。
环境用户体验（UX用来应对新的需求，为全套数字网络终端包围的个人提供简单、流程及丰富的体验。环境用户体验创造了后应用程序时代，人们能够通过多样化智能代理基础界面，访问属于自己的云端服务。在“2016年十大战略技术趋势：环境用户体验”一文中, (/doc/code/296573?ref=ddisp)，我们识别了影响用户体验设计的主要技术变革，从独立的应用程式终端到终端网络，通过跨设备给客户带来身临其境的体验。
趋势三：3D打印材料。
3D打印继续保持稳定的步伐不断发展，价格与性能比例提高了，质量的提高也被应用到更广阔的市场中来。3D打印的主要制约因素是能够使用的材料及通过使用多种材料来打印一个物件的能力。在“2016年十大科技趋势：3D打印材料” （”Top 10 Strategic Technology Trends for 2016: 3DPrinting Materials” ）(/doc/code/296574?ref=ddisp)一文中, 我们探讨了材料发展如何能够使3D打印被运用到更广行业中。
趋势四：万物联网信息。
传统系统、云资源及物联网产生的海量数据带来超负荷，需要更高级的分析方法与应用程序、业务流程及常规客户习惯结构整合来解决。在“2016年10大战略科技趋势：万物联网信息” (“Top 10 Strategic Technology Trends for 2016: Information of Everything” ) (/doc/code/296575?ref=ddisp)一文中，我们探讨了海量递增数据、数据周转率和多样性的应用和带来的机遇，也对先进分析方法和数据科学的应用进行讨论。
趋势五：高等机器学习。
通过机器学习，计算机可以不需要清晰编程指令就能执行操作。海量数据与机器学习、新硬件平台空前的进步，带来大规模平行运算能力，加速机器学习。在”2016年十大战略科技趋势：先进机器学习” (“Top 10 Strategic Technology Trends for 2016: Advanced Machine Learning,”) (/doc/code/296576?ref=ddisp)一文中，我们分析了作为数据科学的下一步的机器学习的快速发展，以及智能机器和算法经济的基础。
趋势六：自主代理与物体。
企业与IT领导人有很多机遇去开发机器学习。这些机遇带来了生产自主和半自主代理与物体可能性，包括：机器人、自动驾驶能汽车、智能视觉系统、虚拟客户助理、智能代理及自然语言处理性能等。与我们生活息息相关的物件，例如听诊器及客户关系系统（CRM）或安全工具等企业软件，也将会不断加入智能与自主功能。在“2016年十大科技趋势：自主代理与物体” （”Top 10 Strategic Technology Trends for 2016: Autonomous Agents and Things”） (/doc/code/296577?ref=ddisp)一文中，我们探讨了在先进系统构架下，万物联网信息和先进机器学习算法如何带来更多智能软件及硬件为基础的解决方案，巩固和创造新的市场细分。
趋势七：自适应的安全架构。
自适应架构意识到传统访问控制系统和周边防御是不足够的，我们需要一个全方位工具来取而代之。安全架构包括：应用程序设计、稳定性进行测试，操作系统的运行时应用程序自我保护等。此外，使用语境分析和机器学习算法的用户和企业行为分析方法将会为内部系统带来实时的监控和主动保护。在“2016年10大战略科技趋势：自适应的安全架构”(In “Top 10 Strategic Technology Trends for 2016: Adaptive Security Architecture” )(/doc/code/296578?ref=ddisp)一文中, 我们探讨了安全系统需要如何改进来应对数字网络、智能机器及云计算带来的不断增加的复杂性。
趋势八：高级系统架构。
高级系架构的发展，尤其是用来支持平行处理的芯片架构，带来了只能机器增长的热潮。在“2016年十大战略科技趋势：高级系统架构” （”Top 10 Strategic Technology Trends for 2016: Advanced System Architecture”） (/doc/code/296579?ref=ddisp)一文中，我们对发生在系统层面用来支持智能机器和算法业务的创新发表了一些看法。
趋势九：网络应用程序与服务架构。
充斥着客户终端的云计算原理和自适应的、分层的应用程序为数字网络奠定了基础。软件的定义方法，着重于通过使用OS容器来创造拥有丰富分层API及交付服务的微服务，带来了更大的部署灵活度，用以支持数字网络的动态特征。应用程序架构需要能够应对所有潜在终端，通过日趋动态和智能的UI分层，在需要时候可以组装服务组件。在“2016年十大战略科技趋势：网络应用程序与服务架构”( “Top 10 Strategic Technology Trends for 2016: Mesh App and Service Architecture” )(/doc/code/296582?ref=ddisp)一文中，我们重点介绍了数据网络和用户体验的应用程序架构的改革和支持此项新兴架构的技术。
趋势十：物联网架构及平台。
企业架构师在决定物联网最优架构的时候需要充分考虑安全性、私密性、成本、登录的容易程度、灵活性及性能。物联网平台使企业能够监控物联网终端，开发应用来应对数字业务需求。在“2016年十大战略科技趋势：物联网架构及平台” (“Top 10 Strategic Technology Trends for2016: Internet of Things Architecture and Platforms”) (/doc/code/296583?ref=ddisp)一文中，我们 探讨了数字网络下的物联网元素如何推动新架构及新平台能力的需求，来支持物联网解决方案。
详细目录
- 分析
- 数字业务需要持续科技创新
- 运算业务推动转型
- 使用十大战略科技趋势，使数字及运算业务成为可能
- 研究亮点
- 数字网络的出现
- 智能机器为运算业务及运算经济奠定了基础
- 数字业务及运算业务需要新的IT技术现实
- 十大战略科技趋势在行动
数字业务是当前的首要议题，现实与虚拟世界融合正改变我们的产品和服务，以及业务设计、行业、市场及机构。物联网（IoT）, 3D打印及智能机器等主要商业与科技的进步，打破了现有的商业模式，创造了崭新的机遇。
优步（Uber）及Airbnb等备受瞩目的公司是数字商业模式的最好例子，数字化能力创造了新的数字化商业模式，对现有行业造成了威胁。然而，数字业务的转型不仅限于这些备受瞩目的例子，几乎所有的行业正在受到影响。例如，阿斯利康英瑞合资制药公司（AstraZeneca）与新西兰医疗器械公司Adherium正在研究一种数字化药物人工吸入器，它在记录了患者使用吸入器的日期和时间以及药物服用的剂量数据之后，将这些数据发送给智能手机应用，以便医生对患者进行分析。Bigebelly垃圾回收箱使用传感器发出什么时候哪已个垃圾箱需要清空的信号，这为洛杉矶和亚特兰大等城市带来了更高效的运作及更清洁的环境。由于数字业务正在改变着商业经济的基本面，因此高层领导需要快速反应以便保有竞争力。
高德纳预测，到2025年，数字行业将会促使所有行业进行转型。在意识到数字业务转型的必然性后， 有52%的首席执行官和高级企业管理人员认为他们的机构拥有数字化业务战略。在一些领先的机构中，数字化业务战略就是所谓的商业战略。这正好反映了机构的新趋势：创造新的商业及运营模式来更有效的去融合现实及虚拟的世界。在《数字业务就是现在》（Digital Business Is Here Now）一文中，我们详细介绍了高德纳数字业务基线调查结果，着重强调了现在采取行动的重要性。
数字业务影响着商业模型的方方面面，上至公司提供的产品和服务，下至后台流程。这造就了对新技术的需求和机遇。主要的业务机遇及驱动力包括：
- 数字化的产品和服务。围绕数字功能或数字内容交付来定义产品和服务。贯穿商业生态系统的创新。机构可通过与互补的机构的合作来创新。
- “放聪明点”。机构能够使用大数据及预测分析，在恰当的时候提供正确的信息、产品、服务或行动。
- 技术与业务的融合。数字业务需要功能的融合，即技术与”力量连结”（Nexus of Forces）商业模型（包括社群媒体、行动性、云端及咨询）的结合。在这里，技术与业务之间并没有显著区别。
- 成为“实践与学习”的机构。在每一批创新浪潮中，各项数字化技术之间是相辅相成的。客户以意想不到的方式来使用产品和服务。由为没有正确的答案，所以机构必须要使用精益求精和灵活的方法来不断尝试和调整。
无论单方面看还是整体来看，数字业务驱动因素正在改变生意的方式，需要慷慨激昂、满腹创意想法的首席信息官及其他IT领导者来鼓励他们的机构，并代领机构向数字业务转型。这些驱动因素已经限定了我们挑选能够为数字业务带来变革和加速变革的十大战略趋势的范畴。《数字业务关键举措概述》（Individually and Collectively）是一本协助首席科技官、商业领袖和企业架构师从数字梦想迈向数字现实的快速入门指南。
算法业务是数字化业务的催化剂及延伸，算法业务关注让更多的智能机器和系统，作为人类的代理人，在数字化业务中成为自主行动者。算法推动了人、事物、业务及信息的连通性，从而推动了商业的价值。算法也提供了“智能”，以获取人、事物、流程和信息之间的最大联系和相互作用。另外，算法也在为客户提供差异化体验时候起到了关键性作用。
尽管大数据仍然是首席执行官主要关注的重要事情，作为数字业务流程的一部分，大数据本身并没有任何价值。只有当企业的重心从大数据向“大答案”转型的时候，大数据的价值才开始凸显出来。算法业务转型发生在机构把见解浓缩到与实时业务流程和决策者紧密相关的算法的时候，也发生在机构允许使用机器学习来不断加大自主算法行动的时候。相较数据本身而言，算法对商业更为必要。在《预测2016年：深入分析是运算业务的核心》（Predicts 2016: Advanced Analytics Are at the eating Heart of Algorithmic Business）一文中，我们探讨了深度分析对推动算法业务起到的至关重要的作用。
算法业务远远超过数据及分析的范畴，它影响了运用程序、商业模型以及未来数字化业务解决方案的发展。算法业务开启了后程式化的时代，微软、谷歌及苹果等数据及运用供应商极大可能会透过前所未有强大的代理接口界面来提供平台及应用程式。算法业务也提供了交易算法的商机。
位于日本札幌的“另类宾馆”（変なホテル），作为全球首家“机器人酒店”，是业务朝向数字及算法业务转型的标志性例子。机器人前台迎接接客人，机器人门房会带领客人去房间，为客人播放如何去酒店附近豪斯登堡主题乐园的视频。客人通过面部识别进入自己的房间并通过一个台灯大小的物件来操控房间的各种功能。这是创造数字化体验和探索数字化时刻的一个例子。
算法业务是以数字业务为基础，将重心转向软件编码智能。首席技术官及企业架构师需要在规划、未来企业、数据、安全、应用程序架构中加入算法业务和配套技术。在《算法业务出现的挑战：2015年高纳德研讨会及ITxpo主题演讲》（Rising to the Challenge of Digital Business: Key Insights From the 2015 Gartner Symposium / ITxpo Keynote）一文中，我们概述了从数字业务到算法业务的历程。
IBM公司收购天气公司（The Weather Company）是算法业务的一个例子。天气公司拥有庞大的物联网实践经验，通过数以千计的气象传感器每天向云端传送280亿交易记录。在收购天气公司之前，IBM与IBM Watson有一项协议，IBM需要向IBM Watson提供用作天气预报的数据。透过此项收购，IBM把天气公司的数字化环境及相关数据与IBM的分析与认知计算能力整合在一起，创建了算法业务，为超过5000家客户提供商业生态系统的分析服务及结果。包括航空、保险及零售等在内的客户能够使用这项算法输入来推动他们自身业务的运作。
这十大榜单的入围标准的依据，是这些趋势能为人、商业或IT市场带来突破性的潜力。我们采用来自加纳德及主要研究项目分析师的见解，包括技术成熟曲线（Hype Cycles）及可预测魔力象限（Predicts and Magic Quadrants），来对候选趋势进行识别及评估。筛选的第一个条件是这些趋势的突破性潜能正处在萌芽时期或迅速扩张时期，另一个条件是这些趋势超过或达到临界点的程度，以及这些趋势正对传统观念构成挑战，这些挑战已到了机构需要重新审视趋势和相关科技。我们优先考虑对更多行业及机构代来更深远影响的趋势。我们所提出的十大趋势的排名不分先后。恰恰相反，这是一个趋势与趋势之间相互关联的列表，不同趋势的重要性会依据行业、业务需要及企业成熟度的不同而有所不同。因此，机构需要分析这些趋势的潜在影响力，放入2016年及2017年的战略规划中来，并适当对业务模型及营运模式作出调整。如果做不到，相较其他做得到的竞争对手，机构将承担失去竞争优势的风险。
我们提出的2016年十大战略科技趋势主要分三类（参阅表1），通过放大突破性特征来互相强化。数字网络的发展围绕着三个关键趋势展开，把虚拟世界与现实世界融合起来，推动数字业务的发展。智能机器包括属于数据科学与智能算法领域的三个相互联系的趋势，这些趋势把数字业务范畴扩大至算法业务。新IT现实有四个趋势组成，关注于技术架构和平台需要转变的关键领域，这些转变用来支持数字和自主业务，使数字网络和智能机器成为可能。总的来说，我们的十大趋势正在推动IT专业人士所使用的策略、流程和工具的转变，以便能够解决数字和自能业务所带来的复杂事物。
高德纳(Gartner) 2016年十大战略科技趋势
我们评估备选趋势时，会纵览技术采用的生命周期，主要聚焦在拥有固定能力及突破性的新兴技术的晚期阶段，及快速增长技术的早期阶段（参阅图2）。我们偶尔也涉猎一些极具突破性的、进入主流的趋势，如果我们侦测到了趋势路径的改变或新技术元素的引进。就像数字业务在2017年到2020年间准备向算法业务转变一样，我们所提出的2016年十大趋势中的大多数是新兴趋势。
技术采用周期
我们提出的十大名单是不断变化的。当一个趋势仍然至关重要的时候，随着趋势与相关技术的变革，尽管仍然榜上有名，但是关注重点将会转移至该趋势。例如，我们的名单上仍然有3D打印，但是我们关注的重点已经转移到追踪先进材料变化的方面。有时，一个新趋势是直接从之前榜单上的趋势发展而来的，或与之相类似。例如，数字网络主题是2015年现实世界与虚拟世界融合后的加强及延伸。当一项趋势变得通俗易懂，相关技术已被采用，以及这项趋势及科技的变化轨迹稳定后，该项技术会从列表上被移除，但这并不意味着这项趋势不重要了，往往很多之前榜上有名的趋势（例如：手机应用程式及应用软件定义的任何事物等）仍然重要，它们为新趋势提供了基础及创作灵感。
不同行业及地域可能对不同趋势的着重点有所不同。可以参阅我们之前提出的十大战略技术趋势了解更多内容，或许对您有所帮助。
请使用本研究成果来评估各项趋势对您机构产生的影响，并作出恰当的应对。请根据地理位置、市场动态、行业因素及独特的商业模式及技术采用策略（例如，早期采用者、主流或风险规避）来作出调整，以便强调及挑选出优先趋势。
此项研究分别深入探讨了十大战略科技趋势。
数字网络的出现
在“数字业务孕育了互联新经济学”（ “Digital Business Gives Rise to the New Economics of Connections”）(/doc/code/292457?ref=ddisp)一文中，加纳德（Gartner）将“互联经济学”（ “economics of connections”）定义为：通过不断增加业务、人与事件间的互动频密度来创造价值。在机构增加人、业务与事件之间关联的密切度的同时，也增加了从中实现的潜在价值。
数字网络（参阅表3）是以互联经济学为基础，关注于设备、服务、应用程序及信息间的相互联系。数字网络以人为本，它指代了围绕个人的设备（包括事件）、信息、应用程式、服务、业务及周围的其他人物的集合。随着网络发展，所有的设备、计算及信息资源、业务及个人将会相互联系起来，这样的联系是动态的、灵活的，可以随着时间推移而改变的。企业架构师的首要任务是为数据网络建立业务解决方案及用户体验（UXs），应对它们所带来的各种挑战。
与数字网络的出现相关连的趋势
数字网络的出现是现实与虚拟世界碰撞的产物，计算能力已与我们身边的万物息息相关。其他发展使虚拟世界，通过先进的用户界面、虚拟模型及3D打印的实体物品，进入现实世界成为可能。两个世界的融合产生了现实世界的新见解，使我们能够更加了解现实世界，用新的、智慧的方法来与它进行互动。这将改变人们日常生活中对世界的体验。新商机及营运模式将比比皆是。
三大趋势构成增长的数字网络主题：
趋势一：终端网络。终端网络将传统的以桌面为中心的计算、移动计算、物联网及云计算，整合到一个由终端及配套服务组成的通用、互联框架内，为供数字体验及支持数字和运算业务商机创造可能。在“2016年十大战略科技趋势：终端网络”（”Top 10 Strategic Technology Trends for 2016: The Device Mesh”）(/doc/code/296571?ref=ddisp)一文中，我们探讨了增加终端设备集（包括：传统设备、无线设备及物联网设备）的应用，使关注重点从无线设备到被不断变化的无线设备包围的无线个人转移。
趋势二：环境用户体验。环境用户体验（UX用来应对新的需求，为全套数字网络终端包围的个人提供简单、流程及丰富的体验。环境用户体验创造了后应用程序时代，人们能够通过多样化智能代理基础界面，访问属于自己的云端服务。在“2016年十大战略技术趋势：环境用户体验”一文中, (/doc/code/296573?ref=ddisp)，我们识别了影响用户体验设计的主要技术变革，从独立的应用程式终端到终端网络，通过跨设备给客户带来身临其境的体验。
趋势三：3D打印材料。3D打印继续保持稳定的步伐不断发展，价格与性能比例提高了，质量的提高也被应用到更广阔的市场中来。3D打印的主要制约因素是能够使用的材料及通过使用多种材料来打印一个物件的能力。在“2016年十大科技趋势：3D打印材料” （”Top 10 Strategic Technology Trends for 2016: 3DPrinting Materials” ）(/doc/code/296574?ref=ddisp)一文中, 我们探讨了材料发展如何能够使3D打印被运用到更广行业中。
智能机器主题（参阅图4）描述了各种信息的发展过程，用来从快速扩张的资源中提取更多的意义。高级的数据分析技术及方法不断发展，创造了实体的以及基于软件的机器，它们通过编程来学习和适应，而不只是为了通过编程来完成一组有限的规定动作。
与智能机器相关连的趋势
设备手机的海量数据量是非常惊人的。然而，现实与虚拟实际的加速融合会使现在数据容量变得微不足道。新类型的设备将会以前所未有的速度不断产生新的数据。
供过于求状况会对那些毫无准备的企业造成毁灭性影响。对于有准备的企业而言，能够获得新种类的关键情报的潜力是前所未有的。领先的高级管理层领，通过把数据转换为重要的智能，将会建立起强大竞争力，引领机构的未来方针。此外，领先的机构也能够透过近乎实时的信息来显著提升营运的灵活度，用已于吸收的信息来填充业务流程，并相应作出反应。机会从四面八方而来的信息，与先进的人工智能算法与机器学习技术一道，可以为智能无所不在提供可能性。
三个趋势与智能机器主题密切相关，代表了系统如何处理数据，机器及人类如何创造及使用数据的发展，最终达到智能无所不在的顶峰。
趋势四：万物联网信息。传统系统、云资源及物联网产生的海量数据带来超负荷，需要更高级的分析方法与应用程序、业务流程及常规客户习惯结构整合来解决。在“2016年10大战略科技趋势：万物联网信息” (“Top 10 Strategic Technology Trends for 2016: Information of Everything” ) (/doc/code/296575?ref=ddisp)一文中，我们探讨了海量递增数据、数据周转率和多样性的应用和带来的机遇，也对先进分析方法和数据科学的应用进行讨论。
趋势五：高等机器学习。通过机器学习，计算机可以不需要清晰编程指令就能执行操作。海量数据与机器学习、新硬件平台空前的进步，带来大规模平行运算能力，加速机器学习。在”2016年十大战略科技趋势：先进机器学习” (“Top 10 Strategic Technology Trends for 2016: Advanced Machine Learning,”) (/doc/code/296576?ref=ddisp)一文中，我们分析了作为数据科学的下一步的机器学习的快速发展，以及智能机器和算法经济的基础。
趋势六：自主代理与物体。企业与IT领导人有很多机遇去开发机器学习。这些机遇带来了生产自主和半自主代理与物体可能性，包括：机器人、自动驾驶能汽车、智能视觉系统、虚拟客户助理、智能代理及自然语言处理性能等。与我们生活息息相关的物件，例如听诊器及客户关系系统（CRM）或安全工具等企业软件，也将会不断加入智能与自主功能。在“2016年十大科技趋势：自主代理与物体” （”Top 10 Strategic Technology Trends for 2016: Autonomous Agents and Things”） (/doc/code/296577?ref=ddisp)一文中，我们探讨了在先进系统构架下，万物联网信息和先进机器学习算法如何带来更多智能软件及硬件为基础的解决方案，巩固和创造新的市场细分。
新IT技术现实主题着重于科技架构和平台需要改变来支持数字化和自主化业务，使数字网络和智能机器成为可能。新IT现实主题也需要为安全、系统、运用程序和服务建立新架构。另外，平台需要不断发展来应对持续的移动计算挑战以及物连网的独特要求。如果机构不解决架构和平台问题，就没法抓住数字网络和智能机器带来的机遇及应对挑战。
与新IT实际相关的趋势
最后一组战略科技趋势讨论IT领导人需要思考技术架构及其应用。旧的架构模型已显得过时或不足以应对数字与虚拟世界融合带来的数字业务技术复杂性，以及智能无所不在带动的解决方案。
我们需要新的方法来设计应用程序，对它们进行整合，并最终提交用户使用。数字化世界需要一个负责并不断革新的终端设备组和云服务。这意味着我们需要改变我们管理和保护环境的方式，以及对IT文化的理解。数字业务推动并加速的趋势对IT产生了影响。这是现实与虚拟世界融合带来的新数字技术能力与无所不在的智能的出现所产生的直接结果。
在新IT现实中，以下趋势已出现：
趋势七：自适应的安全架构。自适应架构意识到传统访问控制系统和周边防御是不足够的，我们需要一个全方位工具来取而代之。安全架构包括：应用程序设计、稳定性进行测试，操作系统的运行时应用程序自我保护等。此外，使用语境分析和机器学习算法的用户和企业行为分析方法将会为内部系统带来实时的监控和主动保护。在“2016年10大战略科技趋势：自适应的安全架构”(In “Top 10 Strategic Technology Trends for 2016: Adaptive Security Architecture” )(/doc/code/296578?ref=ddisp)一文中, 我们探讨了安全系统需要如何改进来应对数字网络、智能机器及云计算带来的不断增加的复杂性。
趋势八：高级系统架构。高级系架构的发展，尤其是用来支持平行处理的芯片架构，带来了只能机器增长的热潮。在“2016年十大战略科技趋势：高级系统架构” （”Top 10 Strategic Technology Trends for 2016: Advanced System Architecture”） (/doc/code/296579?ref=ddisp)一文中，我们对发生在系统层面用来支持智能机器和算法业务的创新发表了一些看法。
趋势九：网络应用程序与服务架构。充斥着客户终端的云计算原理和自适应的、分层的应用程序为数字网络奠定了基础。软件的定义方法，着重于通过使用OS容器来创造拥有丰富分层API及交付服务的微服务，带来了更大的部署灵活度，用以支持数字网络的动态特征。应用程序架构需要能够应对所有潜在终端，通过日趋动态和智能的UI分层，在需要时候可以组装服务组件。在“2016年十大战略科技趋势：网络应用程序与服务架构”( “Top 10 Strategic Technology Trends for 2016: Mesh App and Service Architecture” )(/doc/code/296582?ref=ddisp)一文中，我们重点介绍了数据网络和用户体验的应用程序架构的改革和支持此项新兴架构的技术。
趋势十：物联网架构及平台。企业架构师在决定物联网最优架构的时候需要充分考虑安全性、私密性、成本、登录的容易程度、灵活性及性能。物联网平台使企业能够监控物联网终端，开发应用来应对数字业务需求。在“2016年十大战略科技趋势：物联网架构及平台” (“Top 10 Strategic Technology Trends for2016: Internet of Things Architecture and Platforms”) (/doc/code/296583?ref=ddisp)一文中，我们 探讨了数字网络下的物联网元素如何推动新架构及新平台能力的需求，来支持物联网解决方案。
追踪突破性科技趋势，把趋势运用到业务和IT策略中，是极其重要的。然而，很多机构最多只有一个非正式流程来这么做。通常情况下，这些行动会被委派给不相关的特定部门（如市场及企业发展）或在正在进行的IT项目的时候才会拿出来讨论。有时候，一些结构可能会召开年度股东大会来讨论长远趋势，但是常常在每日的运作中被遗忘。
拥有正式流程来追踪和评估突破性趋势的机构往比竞争对手更早发现趋势为业务带来的潜在影响，从而能够把趋势转变为市场优势。企业架构（EA）及技术创新领导者已经对这些突破性趋势做足了准备。在“2016年使用企业架构来掌握新兴市场及战略趋势”（ In “Using EA to Master Emerging and Strategic Trends Primer for 2016″ ）(/doc/code/292931?ref=ddisp)一文中，我们着重探讨了企业机构的职责，如何探索突破性技术，带来业务创新。
如图6及“撬动企业架构在代理企业对突破性技术做出反应” （”Leveraging Enterprise Architecture to Lead the Enterprise Response to Disruptive Technologies” ）(/doc/code/266770?ref=ddisp)一文中，企业架构师在处理突破性科技的时候使用了深思熟虑的方法。在最高正面上，他们使用了如下方法：
企业架构师如何将数字化突破转换为行动
通过使用结构化方法来对突破性科技进行分析，企业架构师可以利用这一领先企业架构技术，来帮助自己的机构抓住机遇、降低采用风险。突破性科技趋势的前景是错综复杂的，不同趋势对不同机构的重要度是不同的。如想要取得成功，机构需要使用企业架构并采用灵活性和迭代性兼具的方法，使他们能够更快的发现突破性趋势，分析它们对机构产生的影响，提出带来变革的可行性建议。
【来源：新智元（微信号：AI_era）原创 作者：胡祥杰】
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