盘点2016年十大战略科技趋势

蜗牛 互联网技术资讯 2022-04-15 218 0

全球最权威的信息技术研究和咨询公司高德纳(Gartner)在其最新报告中提到,2016年的十大趋势是当今数字业务的主要驱动力。这包括终端网络、3D打印、万物互连、高级机器学习、自主代理、物联网等。在未来的五到十年里,这些尖端技术将逐渐从研究机构转向工业化,给我们带来一个与现在完全不同的世界。

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、物联网和云计算集成到一个由终端和支持服务组成的通用互联框架中,为数字体验创造了可能性,并支持数字和计算的商机。

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Gartner在他的文章《2016年十大战略科技趋势:终端网络》中讨论了增加终端设备(包括传统设备、无线设备和物联网设备)的应用,以将焦点从无线设备转移到被不断变化的无线设备包围的无线个人。

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趋势二:环境用户体验

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环境用户体验(UX)是用来满足新的需求,并提供简单,过程和丰富的经验,为个人周围的一整套数字网络终端。环境用户体验创造了一个后应用时代,人们可以通过多样化的智能代理基本界面访问自己的云服务。

Gartner在他的文章《2016年十大战略技术趋势:环境用户体验》中,指出了影响用户体验设计的主要技术变化,从独立应用终端到终端网络,通过设备为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持续发展步伐,性价比有所提高,质量的提高也应用到了更广阔的市场。3D打印的主要限制是可以使用的材料以及使用多种材料打印对象的能力。

文章“2016年十大科技趋势:3D打印材料”讨论了材料的发展如何使3D打印应用于更广泛的行业。

趋势四:万物联网信息

传统系统、云资源和物联网产生的海量数据带来了超负荷,这就要求将更先进的分析方法与应用程序、业务流程和传统客户习惯相结合。

在《2016年十大战略科技趋势:物联网信息》一文中,讨论了海量增量数据、数据周转率和多样性的应用和机遇。同时,还讨论了先进分析方法和数据科学的应用。

趋势五:高等机器学习

通过机器学习,计算机可以在没有明确编程指令的情况下执行操作。海量数据、机器学习和新硬件平台前所未有的进步带来了大规模并行计算能力和加速的机器学习。

高德纳在他的文章《2016年十大战略技术趋势:高级机器学习》中分析了机器学习的快速发展是数据科学的下一步,也是智能机器和算法经济的基础。

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趋势六:自主代理与物体

企业和信息技术领导者有许多机会发展机器学习。这些机会带来了生产自主和半自主代理和对象的可能性,包括机器人、自主汽车、智能视觉系统、虚拟客户助理、智能代理和自然语言处理能力。与我们生活密切相关的事物,如听诊器和企业软件,如客户关系系统(CRM)或安全工具,也会不断增加智能和自主功能。

在文章“2016年十大科技趋势:自主代理和对象”中,Gartner讨论了物联网信息和高级机器学习算法如何在高级系统框架下带来更智能的基于软件和硬件的解决方案,以巩固和创造新的细分市场。

趋势七:自适应的安全架构

自适应架构意识到传统的访问控制系统和周界防御是不够的,我们需要一整套工具来替代它们。安全体系结构包括应用程序设计、稳定性测试和操作系统运行期间应用程序的自我保护。此外,用户和企业行为分析方法使用上下文分析和机器学习算法

高德纳的“2016年十大战略技术趋势:适应性安全架构”讨论了安全系统如何需要改进,以应对数字网络、智能机器和云计算带来的日益增加的复杂性。

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