2016年7月，Gartner公司發(fā)布了年度新興技術(shù)成熟度曲線。Gartner指出，2016年是數(shù)字的一年，數(shù)字業(yè)務(wù)創(chuàng)新是“新常態(tài)”，專注于技術(shù)創(chuàng)新的企業(yè)將繼續(xù)尋找可以幫助他們創(chuàng)造競爭優(yōu)勢和價值、降低經(jīng)營成本、使業(yè)務(wù)模型轉(zhuǎn)型的新技術(shù)。
一、突出趨勢
今年，有三個趨勢非常突出：一是感知智能機器時代來臨；二是透明的身臨其境的體驗更加優(yōu)化；三是平臺革命正在醞釀。這三方面的趨勢將給決策者們帶來顯著的機會，幫助企業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)者們應(yīng)對數(shù)字業(yè)務(wù)發(fā)展的挑戰(zhàn)，為各類組織提供鏈接新商業(yè)生態(tài)系統(tǒng)平臺的新機遇。
由于強大的計算能力，海量數(shù)據(jù)，并在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的前所未有的進步，擁有智能機器技術(shù)的企業(yè)能夠充分利用數(shù)據(jù)，調(diào)整適應(yīng)新環(huán)境，解決前人從未遇到的問題。因此，智能機器技術(shù)將是未來10年里最具破壞性的一類技術(shù)。
在這個趨勢中尋找杠桿的企業(yè)應(yīng)考慮以下技術(shù)：智能微塵、機器學(xué)習(xí)、虛擬個人助理、認知專家顧問、智能數(shù)據(jù)挖掘、智能工作空間、會話用戶界面、智能機器人、商業(yè)無人機、自動駕駛汽車、自然語言問答、個人分析、企業(yè)分類法及自然管理、數(shù)據(jù)經(jīng)紀人PaaS（dbrPaaS）和語境經(jīng)紀（context brokering）。
技術(shù)已經(jīng)并將繼續(xù)成為以人為中心，它將提高人、企業(yè)和事物之間的透明度。隨著技術(shù)演變更加適應(yīng)工作場所和家庭環(huán)境，并且與企業(yè)和其他人的互動加強，這種關(guān)系將變得更加交織。
在這個趨勢中尋找杠桿的企業(yè)要考慮的關(guān)鍵技術(shù)包括4D打印、腦機接口、人類機能增加、立體顯示技術(shù)、情感運算、互聯(lián)家庭、碳納米管電池、增強現(xiàn)實、虛擬現(xiàn)實和手勢控制設(shè)備等。
新興技術(shù)正在改變我們定義和使用平臺概念的方式。從技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施到生態(tài)系統(tǒng)平臺的轉(zhuǎn)變，奠定了較新的商業(yè)模式基礎(chǔ)，正在形成人類和技術(shù)之間的橋梁。在這些動態(tài)生態(tài)系統(tǒng)中，組織必須主動了解和重新定義他們的戰(zhàn)略，以建立基于平臺的商業(yè)模式，并利用內(nèi)部和外部的運籌帷幄的方法以產(chǎn)生價值。
在這個趨勢中需要跟蹤的關(guān)鍵平臺實現(xiàn)技術(shù)有神經(jīng)形態(tài)硬件、量子計算、區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)平臺、軟件定義安全和軟件定義一切（SDx）。
二、重點關(guān)注
一是第一次進入曲線的新興技術(shù)。圍繞上述三大趨勢，今年新興技術(shù)成熟度曲線出現(xiàn)了16個新技術(shù)，其分析師圍繞這些新技術(shù)為決策者們提供了他們的一些看法和思考；二是曲線上位置明顯移動的技術(shù)，對比2015年，今年曲線上有一些技術(shù)點發(fā)生了顯著的波動，報告對這些技術(shù)點的變化作了深入的分析和說明；三是曲線上消失的技術(shù)。和往年類似，一些在去年曲線上出現(xiàn)的技術(shù)今年沒有再出現(xiàn)，例如大數(shù)據(jù)、云計算及相關(guān)技術(shù)，Gartner指出這些技術(shù)不是不重要，而是不再是“新興”；四是技術(shù)成為主流的時間預(yù)見，這主要應(yīng)用優(yōu)先度矩陣方法。
2016新興技術(shù)曲線第一次引入的新興技術(shù)，為企業(yè)架構(gòu)師（EA）提供表達未來幾年戰(zhàn)略性技術(shù)趨勢的前沿熱點。下面的16個新技術(shù)將支持EA應(yīng)用智能機器，透明身臨其境的體驗和平臺革命的三個主題：
4D打印（4D Printing）
區(qū)塊鏈（Blockchain）
通用機器智能（General-Purpose Machine Intelligence）
802.11ax
情境經(jīng)紀（context brokering）
神經(jīng)形態(tài)硬件（Neuromorphic Hardware）
數(shù)據(jù)經(jīng)紀人(dbrPaaS)（Data Broker PaaS）
個人分析（Personal Analytics）
智能工作空間（Smart Workspace）
智能數(shù)字挖掘（Smart Data Discovery）
商用無人機（Commercial UAVs (Drones)）
互聯(lián)家庭（Connected Home）
機器學(xué)習(xí)（Machine Learning）
碳納米管電池（Nanotube Electronics）
軟件定義一切（Software-Defined Anything (SDx)）
企業(yè)分類及自然管理（Enterprise Taxonomy and Ontology Management）
虛擬個人助理（VPAs）
繼續(xù)成為跨越平臺之間的更不顯眼的、無處不在的技術(shù)。其情境感知增加效用已被越來越多用戶采用，因為隨著技術(shù)的提高，改造工作性質(zhì)的工作空間結(jié)構(gòu)方法的多樣化，VPAs使用戶獲得更好的體驗。
軟件定義安全（SDSec）
安全供應(yīng)商繼續(xù)將更多策略管理從個別硬件元素移動到一個基于軟件的管理平面，以便保證指定安全策略的靈活性。因此，SDSec為安全政策的執(zhí)行帶來速度和敏捷性，而不管用戶的位置、信息或工作量。
智能機器人
由于幾個關(guān)鍵廠商的收購，智能機器人在新興技術(shù)曲線上取得了進一步發(fā)展，而且隨著供應(yīng)商實施其計劃，擴大其產(chǎn)品供應(yīng)，并加快在更廣泛的行業(yè)應(yīng)用案例和企業(yè)規(guī)模方面提供解決方案的步伐，智能機器人將在未來幾年繼續(xù)發(fā)展。至目前為止，智能機器人較少被采用，但在市場上獲得了關(guān)注，這就是為什么它們被定位為正在攀登膨脹預(yù)期的巔峰。
在許多情況下，這些技術(shù)不再是“新興的”，而是正慢慢的融入我們的生活，如：大數(shù)據(jù)和云計算等。從新興技術(shù)曲線中離開的技術(shù)只是為了突出其他的新興技術(shù)。出現(xiàn)在2015年新興技術(shù)曲線，但沒有出現(xiàn)在今年新興技術(shù)曲線的技術(shù)有：
▌3D生物打印系統(tǒng)用于器官移植（3D Bioprinting Systems for Organ Transplant）
▌自我實現(xiàn)的高級分析（Advanced Analytics With Self-Service Delivery）
▌生物聲學(xué)傳感（Bioacoustic Sensing）
▌公民數(shù)據(jù)科學(xué)（Citizen Data Science）
▌消費者3D打印（Consumer 3D Printing）
▌數(shù)字化辦公（Digital Dexterity）
▌數(shù)字安全（Digital Security）
▌企業(yè)3D打?。‥nterprise 3D Printing）
▌混合云計算（Hybrid Cloud Computing）
▌物聯(lián)網(wǎng)（Internet of Things）
▌神經(jīng)商業(yè)（Neurobusiness）
▌語音翻譯（Speech-to-Speech Translation）
▌可穿戴設(shè)備（Wearables）
新興技術(shù)具有破壞性的性質(zhì)，但他們提供的競爭優(yōu)勢還沒有完全為人所知或在市場上被證明。然而，大多數(shù)技術(shù)將需要超過5至10年達到生產(chǎn)力高點。
↘兩到五年成為主流技術(shù)
軟件定義一切（SDx）預(yù)示著平臺革命臨近，機器學(xué)習(xí)已經(jīng)為人們的生活、工作提供了重要幫助，自然語言問答將繼續(xù)深入推進機器學(xué)習(xí)，使其獲得大眾關(guān)注，人工智能日益融入我們的生活。
↘五到十年成為主流技術(shù)
軟件定義安全（SDSec）表明平臺革命正在全面發(fā)力，SDSec為安全策略的實施帶來速度和敏捷性，而不考慮用戶的位置、信息或工作量。虛擬個人助理提供不顯眼的、無處不在的、情景感知的基于顧問的解決方案，同時數(shù)據(jù)區(qū)塊鏈將擴大分布式總賬概念，有望改變行業(yè)經(jīng)營模式。
↘超過十年成為主流技術(shù)
神經(jīng)形態(tài)硬件模擬生物神經(jīng)元的功能，量子計算提供了前所未有的計算能力，一般用途的機器智能將無處不在，AI作為一個服務(wù)，最終將成為透明的身臨其境的體驗、平臺革命、感知智能機器時代之間融合的關(guān)鍵因素。
三、總體動態(tài)
整體看待這三個主題，可以看到透明的、身臨其境的體驗技術(shù)（如情感運算，互聯(lián)家庭，增強現(xiàn)實，虛擬現(xiàn)實，人類機能增強）拉動著新興技術(shù)曲線中的其他趨勢（參見圖3）。
50%的透明化身臨其境體驗技術(shù)點正處于或越過最高峰，這意味著他們即將邁向低谷。平臺革命技術(shù)在接近、處于或跨越最高峰的位置，表明它是以人為中心的技術(shù)關(guān)鍵。最后，智能機器正在新興技術(shù)曲線上迅速攀升，說明新的現(xiàn)實是可能通過透明的身臨其境的技術(shù)傳遞智能而實現(xiàn)的。
總體趨勢表明，更多的企業(yè)能夠使技術(shù)成為他們員工、合作伙伴和客戶經(jīng)驗的一個組成部分，他們能夠以更新和動態(tài)的方式將其生態(tài)系統(tǒng)與平臺連接。此外，隨著智能機器技術(shù)的不斷發(fā)展，它們將成為人類經(jīng)驗和數(shù)字商業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的一部分。
四、分階段技術(shù)點
1、觸發(fā)期
>>>>智能微塵（Smart Dust）
智能微塵是一種機器人、微機電系統(tǒng)(MEMS)或其他設(shè)備。智能微塵可以通過光學(xué)、溫度、壓力振動、磁場和化學(xué)成分來檢測出任何事物。目前，針對智能微塵的研究還處在實驗室階段，如南加州大學(xué)機器人研究實驗室（美國國防高級研究計劃局(DARPA)資助）和JLH實驗室。研究的主要目的是使微粒盡可能小，其中涉及的問題包含微型化的革命性發(fā)展，集成和能源管理。他們還旨在使微粒盡可能的便宜。作為一個將傳感器/通信系統(tǒng)集成在毫米級立方體內(nèi)的技術(shù)，智能微塵還有很長的路要走。
>>>>4D打印（4D Printing）
四維打?。?DP）技術(shù)是用動態(tài)能力（或功能、屬性）對材料進行編程，并通過化學(xué)、應(yīng)用電子、顆?；蚣{米材料將其改變。此外，該技術(shù)具有排列、混合和放置特定材料的功能。4DP是處于胚胎階段的新興技術(shù)，是幾年前在僅有很少從業(yè)人員的學(xué)術(shù)和技術(shù)實驗室里產(chǎn)生的概念（例如麻省理工的自組裝實驗室）。兩個供應(yīng)商（Stratasys和Autodesk）創(chuàng)建4D打印概念，撬動多零件形狀轉(zhuǎn)化能力和印刷定制的智能材料的新工藝。
>>>>通用機器智能（General-Purpose Machine Intelligence）
機器具有類似人類在學(xué)習(xí)、推理、適應(yīng)和理解等方面的能力就被稱為“智能”。通用機器智能（GPMI協(xié)議；又名“強人工智能”）適用于廣泛的使用案例，專用機器智能（“弱人工智能”）僅限于特定（窄）的使用案例。GPMI協(xié)議對智能機器不是必要的，具有能夠控制自身維護和再生產(chǎn)方式的具有GPMI的機器只存在于科幻小說。今天人工智能系統(tǒng)，都不能通過等同于人類的智力的通用測試（也沒有完全可接受對人類的智慧的測量方式去測試機器）。這并不是說，永遠不可能創(chuàng)造一種接近于人類認知能力的機器，但我們可能距離完成必要研究和工程實驗還有好幾十年。
>>>>802.11ax
802.11ax是今天最常用Wi-Fi網(wǎng)絡(luò)——802.11ac的繼承。其主要改進的是提高現(xiàn)有2.4GHz和5GHz頻譜效率，從而提高了在人口稠密地區(qū)的吞吐量。它的目標不僅是提高Wi-Fi設(shè)備的峰值性能（如過去Wi-Fi技術(shù)所做的），而且還可以同時支持更大數(shù)量的設(shè)備。因此，新興物聯(lián)網(wǎng)市場是其最大的目標之一。
>>>>情境經(jīng)紀（Context Brokering）
情境經(jīng)紀是一個針對發(fā)現(xiàn)和分析數(shù)據(jù)情境（原始數(shù)據(jù)利用和數(shù)據(jù)制備）的數(shù)據(jù)處理模型，從而了解與人決策或自動決策有關(guān)的實體衍生狀態(tài)（如人、事物或地方）。情境數(shù)據(jù)通常從外部的各種來源獲得。情境數(shù)據(jù)最初隨著經(jīng)紀人市場出現(xiàn)（情境數(shù)據(jù)提供商如鄧白氏、益百利），提供客戶信用評級、企業(yè)和制備情境數(shù)據(jù)評分。業(yè)務(wù)的快速數(shù)字化創(chuàng)造了大量新的情境數(shù)據(jù)挖掘機會，包括潛在的巧合數(shù)據(jù)收集。
>>>>神經(jīng)形態(tài)硬件（Neuromorphic Hardware）
神經(jīng)形態(tài)硬件采用多進制信號來模擬生物神經(jīng)元的功能。多進制信號的例子包括模擬水平和基于尖峰信號，這些方法傳輸更多的信息，但比數(shù)字信號的速度慢一些，較慢的速率能夠保證在低功率下具有較高的可擴展性。生物神經(jīng)元在在成千上萬的輸入和數(shù)十億神經(jīng)元（人類1000億，老鼠7100萬個，蟑螂一百萬個）間表現(xiàn)出緩慢的處理過程（100ms周期）。神經(jīng)系統(tǒng)處在非常早期的原型階段。IBM已向勞倫斯利弗莫爾實驗室（Lawrence Livermore Laboratories）交付了系統(tǒng)，高通的Zeroth處理器正在驅(qū)動運行在高通傳統(tǒng)處理器內(nèi)核上的軟件環(huán)境。神經(jīng)形態(tài)硬件部署存在三大障礙。
>>>>數(shù)據(jù)經(jīng)紀人PaaS (dbrPaaS)
企業(yè)對智能決策、過程和操作的需求快速增長，但實現(xiàn)更高層次的智能需要的專業(yè)知識很難尋找或發(fā)展。企業(yè)中數(shù)據(jù)科學(xué)家和企業(yè)組織的大部分工作是內(nèi)部和外部的組織中，使用越來越多的先進的數(shù)據(jù)準備和分析工具，在不斷擴大的數(shù)據(jù)源范圍內(nèi)取得洞察力發(fā)現(xiàn)。一些供應(yīng)商提供的數(shù)據(jù)服務(wù)（數(shù)據(jù)經(jīng)紀人或DaaS）為數(shù)據(jù)科學(xué)家提供準備的背景資料。
>>>>量子計算 (Quantum Computing)
基于量子技術(shù)的硬件是非常規(guī)的、復(fù)雜的和先進的。到目前為止，最大的量子糾纏是五比特。即便如此，大多數(shù)研究人員認為，硬件不是核心問題。有效的量子計算需要算法的發(fā)展（量子算法），通過量子態(tài)的操作解決現(xiàn)實世界的問題。雖然已經(jīng)開發(fā)了一些算法，但算法的缺乏是根本問題。IBM最近以提高量子計算意識為目標，開設(shè)了量子平臺供外部使用。今天，該系統(tǒng)用五個量子比特僅解決微不足道的問題，但IBM預(yù)計將繼續(xù)擴大其規(guī)模。
>>>>人類機能增進(Human Augmentation)
人類機能增強過程沿著自發(fā)（用戶必須特意與技術(shù)交互，或通過正常活動的副作用取得的？）且可探測（一個人是否知道另一個人是機能增強的）的軌跡和范圍發(fā)展。技術(shù)來增強人的能力主要集中在軌跡和范圍的某個點上，技術(shù)的幫助是特定的且可檢測的（例如使用智能手機或智能手表）。提供更多的自發(fā)和不可檢測的相互作用的技術(shù)（例如提高精神集中度的隱形眼鏡顯示器或腦刺激）產(chǎn)生了新的問題，特別是一些極端情況（例如外科植入物或遺傳操作）。面對選擇用技術(shù)增強身體和頭腦機能的員工，組織和社會必須面對越來越多的機會和挑戰(zhàn)。
>>>>個人分析（Personal Analytics）
個人分析是使用個人數(shù)據(jù)以幫助多領(lǐng)域的目標，包括個人醫(yī)療保?。ń∩砀櫍?；安全（警覺和專注駕駛）；財務(wù)管理（財務(wù)跟蹤以達到節(jié)約目標）；就業(yè)（優(yōu)先工作計劃以滿足日常工作角色要求）；社會關(guān)系（與他人消磨時間），自尊（個人發(fā)展），最終實現(xiàn)自我（我是一直想成為的人嗎）。個人分析和量化自我是不一樣的；量化自我是作為個人分析數(shù)據(jù)的幾個來源之一，是一個新興的概念。雖然量化自我已經(jīng)隨著管理個人健康和睡眠的可穿戴設(shè)備進入主流消費者意識，但是分析這些系統(tǒng)產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)仍然是許多消費者的一個盲區(qū)。
>>>>智能工作空間（Smart Workspace）
智能工作空間利用物理物聯(lián)網(wǎng)對物理對象數(shù)字化，傳遞新的工作方式，分享信息及開展合作。物理環(huán)境程序化使智能工作空間與移動設(shè)備、應(yīng)用軟件、數(shù)字職場圖、智能機器協(xié)同，以提高員工的工作效率。人們工作的任何地點都可以成為智能工作空間。
>>>>立體顯示技術(shù)（Volumetric Displays）
立體顯示技術(shù)是將物體呈現(xiàn)為三維的效果，采用跟隨觀眾移動的360度球面視角。與大多數(shù)平面3D顯示器不同，通過立體顯示技術(shù)可以創(chuàng)建出高度的幻覺效果或立體的視覺感受，能夠擁有出非常逼真的效果。目前，立體顯示技術(shù)還沒有走出實驗室，但常常被認為像是電影《星球大戰(zhàn)》中莉亞公主的實體圖像那樣。但實體顯示仍然是一個難以捉摸卻夢寐以求的目標。
>>>>對話用戶界面（Conversational User Interfaces）
對話用戶界面（CUI）是一個高層次的設(shè)計模型，在此之中用戶和機器以口語或書面自然語言交互作用。這些通常是非正式的和雙向的交互作用范圍從簡單的話語（例如“停止”，“是”或“現(xiàn)在幾點”“12:24”）到高度復(fù)雜的相互作用（收集犯罪案件的證人證言）和高度復(fù)雜的結(jié)果（如為用戶創(chuàng)建一個抽象的形象）。作為設(shè)計模型，CUI要依賴于應(yīng)用程序和相關(guān)服務(wù)的實現(xiàn)。供應(yīng)商和開源活動在不斷增加，利于CUI的發(fā)展。更多已確定引進將動搖新UI模式控制局面的CUI和新商業(yè)模式，以部分替代和補充應(yīng)用程序和API。
>>>>腦機接口（Brain-Computer Interface）
由于顱骨阻塞和分散電磁波，無創(chuàng)的方法不能使用較高頻率的信號。因此，腦機接口的一個主要挑戰(zhàn)是獲得足夠數(shù)量的明顯不同的大腦模式來執(zhí)行一系列命令。雖然今天的控制不是很順利或很連續(xù)，但是在多個維度控制虛擬對象、玩互動游戲和控制硬件是可能的。值得注意的是，世界上第一個意念控制的無人機競賽是2016年時在佛羅里達大學(xué)舉行的，吸引了廣泛的關(guān)注，預(yù)示著消費機器人的巨大潛在市場。
>>>>虛擬個人助理（Virtual Personal Assistants）
虛擬個人助理(VPA)可以代替人來完成助理工作。通過用戶的允許，隨著技術(shù)的提高、方式的多樣化，用戶與VPA合作更舒適，VPA應(yīng)用呈增長趨勢。嵌入在已有產(chǎn)品中的，像Gmail收件箱這樣不太引人注意的類似VPA的特點一直在增加，如狹隘的VPA（如個人理財顧問、健康教練和日程代理）。VPA正在成為跨平臺的平臺中心焦點（如微軟的Cortana智能套件）。
>>>>智能數(shù)據(jù)挖掘（Smart Data Discovery）
在過去的五年中，基于視覺的數(shù)據(jù)挖掘工具已經(jīng)破壞了傳統(tǒng)的商業(yè)智能（BI）和分析市場，因為它們很容易使用，并且使用戶能夠快速組裝數(shù)據(jù)，在數(shù)據(jù)中找到新觀點，可視化探索關(guān)于未來的一些假設(shè)。與傳統(tǒng)的BI技術(shù)相比，雖然數(shù)據(jù)挖掘在使企業(yè)用戶探索數(shù)據(jù)的方式方面一直是不斷變革的，但許多與數(shù)據(jù)制備、海量復(fù)雜數(shù)據(jù)組合模式探索、見解分享有關(guān)的活動仍然很大程度上依賴人工完成。
>>>>情感運算（Affective Computing）
情感運算技術(shù)可以感知一個用戶的情緒狀態(tài) (通過傳感器、麥克風(fēng)、攝像機和/或軟件邏輯)，并通過執(zhí)行預(yù)定的具體指令做出回答, 比如與用戶之間的交互或推薦適合用戶適時心情的視頻。與多個傳感器輸入相結(jié)合的情感運算技術(shù), 仍主要停留在早期的概念驗證階段，但隨著在線學(xué)習(xí)的擴展，情感運算技術(shù)將吸引越來越多的關(guān)注，并試圖尋找擴展和增長記憶力的算法。
>>>>商業(yè)無人機（Commercial UAVs）
商業(yè)無人機（UAV）類似于小型直升機、固定翼飛機和多軸飛行器，可以由人類飛行員在地面遠程控制，或作為自主導(dǎo)航裝備和用來執(zhí)行空中監(jiān)視。無人機通常包括GNSS、攝像頭、聲納傳感器和導(dǎo)航系統(tǒng)，引導(dǎo)他們進行成像、熱和譜分析。內(nèi)存高速緩存和通信鏈路允許無人機收集和傳輸數(shù)據(jù)集，以及將它們傳輸?shù)皆七M行記錄或?qū)嵗嬎恪?/p>
>>>>物聯(lián)網(wǎng)平臺（IoT Platform）
各企業(yè)致力于增加物聯(lián)網(wǎng)終端種類, 尋求更好效益, 同時發(fā)覺新的商機和盈利模式。由于這些因素的交互作用，企業(yè)需要不斷增加先進技術(shù)資源以達到相應(yīng)的成熟度、規(guī)模和商業(yè)價值。大規(guī)模物聯(lián)網(wǎng)平臺可以實現(xiàn)基礎(chǔ)和高級的物聯(lián)網(wǎng)方案和數(shù)字化商業(yè)操作。物聯(lián)網(wǎng)平臺以一個混合方式部署，它將與基于云的元素（無論是私人的還是公共的）和分布于終端和網(wǎng)關(guān)之間的本地軟件合并。
2、期望膨脹期
■手勢控制（Gesture Control）
手勢控制裝置是一種可由用戶穿戴或手持以便捕捉身體動作、手勢、表情的設(shè)備。具有特定語義內(nèi)容的手勢可以被設(shè)備裝置和應(yīng)用軟件解釋，從而增強人機界面的功能（HMI）。人類與機器之間自然、直觀的互動正在推動硬件、操作系統(tǒng)和軟件界面的創(chuàng)新。因而可以想象，大多數(shù)的人機交互會成為一種生物技術(shù)，并最終取代鍵盤和鼠標。比如，手勢控制、自然語言、面孔識別、情緒檢測和觸摸形式的輸入/輸出（I / O）控制。
■微數(shù)據(jù)中心（Micro Data Centers）
微數(shù)據(jù)中心呈組裝式或集裝箱式，體積比一間機房小，一般不超過一兩臺設(shè)備的體積, 通常是一臺或小于一臺設(shè)備的體積。微數(shù)據(jù)中心存儲所有必需的信息技術(shù)功能 (如服務(wù)器和設(shè)備的不斷電供電系統(tǒng))，通常由一個大型數(shù)據(jù)中心管理，用于處理分散的特定需求(例如，積累傳感器數(shù)據(jù)或聚集小型遠程辦公室的數(shù)據(jù))。
■智能機器人（Smart Robots）
智能機器人即以電動機械的形式存在的智能機器，它們可以在物質(zhì)世界中獨立工作，同時在短時間內(nèi)就可以完成學(xué)習(xí)。既可以通過在人類監(jiān)督條件下訓(xùn)練和示范學(xué)習(xí)，也可以從有監(jiān)督的工作中進行經(jīng)驗學(xué)習(xí)。智能機器人可以感知自己周圍的環(huán)境條件，識別、解決基本問題。一些智能機器人有專門的運行方式，如倉庫機器人，而其他一些智能機器人具有更常見的運行方式和/或類似人的外貌。因為他們具有先進的感知能力，所以智能機器人可以與人類一起工作。
■區(qū)塊鏈（Blockchain）
區(qū)塊鏈是一個熱炒的概念，包含了一系列聯(lián)系較弱的技術(shù)和處理過程，包括中間件、數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)分析、貨幣及身份管理等概念。區(qū)塊鏈也正在成為豐富的分布式賬簿的常用方法，市場上已經(jīng)有超過24種的產(chǎn)品。
■互聯(lián)家庭（Connected Home）
互聯(lián)家庭的目的是實現(xiàn)與多個設(shè)備、服務(wù)器和應(yīng)用程序的網(wǎng)絡(luò)連接，從通信娛樂到醫(yī)療、安全和家庭自動化。這些服務(wù)器和應(yīng)用程序通過多個相互關(guān)聯(lián)的集成設(shè)備、傳感器、工具和平臺傳遞信息。情境的、實時的、智能的信息可以通過本地或云端存儲，使得個體或者其他連接到服務(wù)器的家庭成員能夠通過遠程或者在家里操控和監(jiān)督自己的家。
■認知專家顧問（Cognitive Expert Advisors）
認知專家顧問（CEAs）在今年取代了智能顧問。類似機器學(xué)習(xí)和自然語言處理，CEAs至少擁有一個專門的算法，針對特定需求所建造，并具備一套大數(shù)據(jù)庫，能夠生成對某些問題的見解、發(fā)現(xiàn)，做出建議和決策。
■機器學(xué)習(xí)（Machine Learning）
機器學(xué)習(xí)（ML）是一門技術(shù)學(xué)科，其目標是從一系列觀測變量中提取出某些類型的知識或者模式。根據(jù)觀測變量的類型，ML可以分為三個主要的學(xué)科分支：監(jiān)督學(xué)習(xí)，它的訓(xùn)練數(shù)據(jù)包括了輸入和輸出（又被稱為標記數(shù)據(jù)）；非監(jiān)督學(xué)習(xí)，采用未標記的數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練；強化學(xué)習(xí)，它通過環(huán)境提供的好/壞信號對學(xué)習(xí)過程進行評估。
■軟件定義安全（Software-Defined Security）
軟件定義安全 (SDSec) 是一個涵蓋大量的安全技術(shù)的統(tǒng)稱。在安全政策管理技術(shù)從基礎(chǔ)的安全政策實施環(huán)節(jié)中抽象出來之后，這些安全技術(shù)就有了優(yōu)勢。信息安全不能抑制劑數(shù)字化商業(yè)的需求。在不考慮用戶、信息的位置或工作量的前提下，軟件定義安全技術(shù)將提高安全策略的執(zhí)行速度和敏捷性。
■自動駕駛（Autonomous Vehicles）
自動駕駛是指車輛不需要人類干預(yù)，自己就可以從一個起點，借助各種車載技術(shù)和傳感器，如激光雷達、雷達和攝像頭，以及控制系統(tǒng)、軟件、地圖數(shù)據(jù)、GPS和無線通信數(shù)據(jù)等，“自動駕駛”到預(yù)定目的地。傳感器、定位、成像、引導(dǎo)、人工智能(AI)、映射和通訊技術(shù)的不斷進步，以及先進軟件和云計算的快速發(fā)展， 使得自動駕駛很快成為現(xiàn)實。然而，2016年這項技術(shù)變得更加復(fù)雜，加上成本居高不下，嚴重影響了它的可靠性和可購性。
■碳納米管電池（Nanotube Electronics）
利用半導(dǎo)體性質(zhì)，碳納米管為將來制備具有高速開關(guān)的微晶體管半導(dǎo)體設(shè)備提供了可能。利用金屬（導(dǎo)電）性質(zhì)，碳納米管為作為低電阻連接件應(yīng)用到集成電路中提供了可能。人們正在評估將碳納米材料技術(shù)應(yīng)用到硅及其化合物的半導(dǎo)體材料中。同時，人們也在積極研究碳納米材料的硅版本（通常稱為硅納米線）在硅陽極的電池的使用。
■軟件定義一切（Software-Defined Anything，SDx）
軟件定義一切（SDx）是市場上一系列技術(shù)的總稱，包含了通過自動化云計算、開發(fā)運營（DevOp），以及快速基礎(chǔ)設(shè)施配置的驅(qū)動，為基礎(chǔ)設(shè)施可編程性和數(shù)據(jù)中心互用性改進標準。用“軟件定義”一詞的潮流源自軟件定義網(wǎng)絡(luò)（SDN），它能將大量不同的個人設(shè)備中分散的網(wǎng)絡(luò)邏輯和政策集成一個軟件。由于SDN將軟硬件分開，因此可能分離了購買決策，并且允許采用通用硬件，這是其最具顛覆性的特點。
3、幻滅期
自然語言問答（Natural-Language Question Answering）
目前，非對話式，以信息為中心的問題回答已經(jīng)實現(xiàn)（Alexa，語音助手，谷歌Now和Siri）。然而，根據(jù)用戶個人的對話，環(huán)境或是相關(guān)事物完成一段簡短的對話——還不是很成熟。目前，還存在著重大的挑戰(zhàn)，包括將有疑問的語句給出合理解釋，把未知的范疇匹配到已有的知識庫中和從有限的答案（甚至只是一個）中做出選擇。假設(shè)在當前的關(guān)注度、發(fā)展速度、以及技術(shù)下（比如深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)），要解決這些挑戰(zhàn)至少還需要5年的時間。
企業(yè)分類及自然管理（Enterprise Taxonomy and Ontology Management）
信息的分類（按類別）和本體（按自然屬性）的管理包括實踐和實施技術(shù)解決方案。本體（ontology）是一種分類方法，將具有親緣關(guān)系或者功能相近的對象歸納在一起。分類（taxonomy）是一種對特定概念、物質(zhì)，甚至語言結(jié)構(gòu)進行區(qū)分的方法。這一定義只針對數(shù)據(jù)，而并不是一個一般化的定義。
增強現(xiàn)實（Augmented Reality）
增強現(xiàn)實(AR)是使用實時的文本、圖形、聲音和其他材料與真實世界的對象相關(guān)聯(lián)，用頭戴式的設(shè)備演示或投影成圖像的技術(shù)。虛擬世界中，不同的擴增實境都可以轉(zhuǎn)化為真實世界。這種技術(shù)的目的就在于增強用戶與環(huán)境的聯(lián)系。目前的技術(shù)是為了解決特殊的、專業(yè)的案例。因此，曲線上的位置與到達成熟所需的時間，會因企業(yè)發(fā)展的不同而不同。這代表了人們對市場上增強現(xiàn)實的普遍觀點。
4、復(fù)蘇期
虛擬現(xiàn)實（Virtual Reality）
虛擬現(xiàn)實技術(shù)是一種可以創(chuàng)建和體驗虛擬世界的計算機仿真系統(tǒng)，它利用計算機生成一種動態(tài)的模擬環(huán)境，使用戶沉浸到該環(huán)境中。手勢識別或手掌識別根據(jù)手和身體的動作或者觸屏來進行反饋?；诜块g的通訊系統(tǒng)可以給為多人提供3D體驗。沉浸式虛擬現(xiàn)實技術(shù)比目前任何一種圖形處理技術(shù)都要先進，還需要5到10年的時間，讓曝光度和技術(shù)同步成熟，并被消費者所接受。
《Gartner2016年度新興技術(shù)成熟度曲線》（Hype Cycle for Emerging Technologies, 2016）于2016年7月19日正式發(fā)布，本文由上海市科學(xué)學(xué)研究所產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新研究室孟海華副研究員、沈應(yīng)龍博士翻譯、解讀，文章為作者獨立觀點，不代表主辦機構(gòu)立場。
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