2016年十大戰略科技趨勢

■Gartner

終端網絡（Device Mesh）

終端網絡是指為數越來越多、用來存取應用程序與信息或與其他人、社會群體、政府及企業互動的端點。終端網絡包含移動設備、可穿戴式產品、消費性與家用電子設備、汽車設備與環境設備——例如物聯網（IoT）當中的傳感器。

David Clearley指出：“到了后移動時代，趨勢的重點將轉移到移動用戶身上，他們四周將圍繞著由各式設備所組成的網絡，影響范圍遠超過傳統移動設備所能及。”

雖然有越來越多的設備通過各種網絡連結后端系統，但往往是各自獨立運作。隨著終端網絡逐漸演進，我們預計聯接模式將會擴大，設備之間的合作性互動也將更上一層樓。

環境用戶體驗（Ambient User Experience）

終端網絡將為持續不斷的新形態環境用戶體驗提供基礎。雖然具備擴充實境與虛擬實境功能的沉浸式環境握有極大商機，但它也只是體驗的其中一個方面而已。環境用戶體驗能跨越終端網絡、時間與空間的界線而保有延續性。這樣的體驗可在各式各樣的設備與互動通道之間無縫流動，當用戶移動時也能混合實體、虛擬以及電子環境。David Clearley表示：“對企業來說，移動應用程序的設計仍然是重要的戰略重點之一。然而設計的重點優勢在于提供的體驗是否能跨越物聯網傳感器等各種設備、汽車等一般物件，甚至是工廠，并且善加利用。到2018年，設計出這種先進體驗的能力將成為獨立軟件廠商（ISV）與企業達成市場區隔的最佳利器。”

3D打印材料

3D打印技術不斷提升，已經可以利用鎳合金、碳纖維、玻璃、導電油墨、電子、藥品與生物材料等各式各樣的材料。在這些創新技術持續帶動用戶需求的同時，3D打印機的實際用途也拓展到更多產業，包括航空航天、醫療、汽車、能源與軍事。適用于3D打印的材料種類越來越多，預計2019年以前將帶動企業用3D打印機的出貨量達到64.1%的年復合增長率。在這樣的進展之下，企業機構必須重新構思組裝與供應鏈流程，才能善加利用3D打印技術。

David Clearley指出：“未來20年內，可用于3D打印的材料種類將穩步增長，打印物品的速度將會加快，并會有新的零件打印與組裝模式崛起。”

萬物聯網信息

數字網絡里的所有物品都能制造、利用并傳輸信息。這樣的信息不限于文字、音頻或視頻格式，范圍涵蓋感官與情境信息。萬物聯網信息可解決這種戰略與技術的匯入，連結來源各異的各種信息。信息其實一直存在且來源五花八門，但其往往是孤立的、難以理解的不完整片段，因此無法利用。圖形數據庫（graph database）等語義工具不斷進步，再加上其他數據分類與信息分析技術的逐漸崛起，都將賦予看似雜亂的大批信息更多意義。

高等機器學習

在高等機器學習方面，深度神經網絡（DNN）超越了典型運算與信息管理技術，創造出能獨立自主學習如何理解各種事物的系統。數據來源爆炸加上信息日益復雜，讓手動分類與分析變得滯礙難行且不合經濟效益。深度神經網路能自動執行這些任務，如此一來要解決萬物聯網信息趨勢所帶來的各項重大挑戰，也就不再遙不可及。深度神經網絡（是一種高等形式的機器學習，尤其適用于復雜的大型數據集）就是讓智能設備看起來“聰明”的關鍵所在。深度神經網絡能讓基于硬件或軟件的機器自行學習環境當中所有特征，范圍小至細微末節，最大則可掃描抽象類內容。相關領域持續快速演進，企業機構必須評估該如何應用相關技術以取得競爭優勢。機器自主（或至少半自主）運行的光譜，包含機器人、自動駕駛汽車、虛擬個人助理（VPA）以及智能助手。隨著實體智能機器的進步，像是機器人得到極大的關注，以軟件為基礎的智能機器有了更短期并更廣泛的影響，虛擬個人助理，像是微軟（Microsoft）的 Cortana以及蘋果（Apple）的Siri都變得更為智能，可以說是自主代理（autonomous agents）的前身。助理的新興概念讓自主代理成為主要用戶界面的環境用戶體驗，用戶直接對著應用程序說話，而非與智能手機上的菜單、表單與按鍵互動，實際上就是智能代理。

David Clearley表示：“在接下來的五年內，我們會發展到后應用程序（postapp）世界，智能代理將傳遞動態且連續的動作與界面，IT領導者需探索如何利用自主物體與代理強化人類行為，并將人力解放到只有人類才能夠做的事；然而，他們必須認知到智能代理與智能物體都是在接下來20年會持續變革并擴張用途的一種長期現象。”（hacker industry）”結合，顯著提升了其對企業機構的威脅面。依賴網絡外圍防御及基于規則的安全（rule-based security）已顯不足，特別是在企業機構采用了更多以云端為基礎的服務以及為了整合系統而開放API給客戶或合作伙伴的情況下。IT領導者需專注于偵測與響應威脅，同時以更多傳統的阻擋與其他方法防范攻擊。程序自我保護、用戶與實體行為分析都會協助實現自適應安全架構。

自主代理與物體（Autonomous Agents and Things）

機器學習提供了實現智能

自適應安全架構（Adaptive Security Architecture）

數字經濟及運算經濟的復雜性與新興的“黑客產業

高級系統架構（Advanced System Architecture）

數字網絡與智能機器需要精密的運算架構才能實現，而高能量、超高效率的神經型態架構（neuromorphic architecture）才能符合這種需求。以現場可編程門陣列（field-programmable gate arrays，FPGA）驅動的架構是神經型態架構的重點技術，這樣的技術有顯著的好處，例如能夠在比每秒一萬億次浮點運算更高速的高能量效率下運行。David Clearley表示：“在GPU與FPGA建立的系統會以與人類腦部相似的方式運作，如此一來便特別適合智能機器的深度學習與其他模式匹配算法。以FPGA為基礎的架構允許將算法細分，只需要在終端網絡中使用相當少的電力就能讓高等機器學習物聯網最小的端點的能力，例如家庭、汽車、手表，甚至是人類的行為。”

網絡應用程序與服務架構

整體的線性應用設計（例如三層架構，three-tier architecture）提供更松散的連接方式，即應用程式和服務架構。這種通過軟件定義應用服務（software-defined application services，SDAS）啟動的新途徑促成網絡規模的性能、靈活性和敏捷性。微型服務結構不論對內部或者云端來說，都是支持應用程序靈活地傳輸和規模性部署的新興模式。容器（container）技術的興起成為關鍵技術，讓結構發展與微型服務更靈活。引領手機與物聯網相關要件的應用程序與服務結構，創造了后臺云計算規模性與前端終端網絡體驗全面性的解決方式。應用程序的開發小組必須創造新的現代架構，以提供敏捷、靈活且動態的基于云的應用程序與跨越數字網絡的用戶體驗。

物聯網平臺

物聯網平臺補充了網絡應用程序和服務架構。管理、安全、與其他科技的整合以及物聯網平臺的標準是構建、管理與保障物聯網的最基礎要素。從建筑和技術的角度來看，物聯網平臺構筑IT的幕后工作，使物聯網成為現實。物聯網是數字網絡的組成部分，環境用戶體驗以及新興且動態的物聯網平臺則是實現物聯網的主要元素。David Clearley表示，任何擁抱物聯網的企業將需要發展物聯網平臺戰略，但在2018年之前，不完全競爭的供應商進逼將使標準化遇上阻礙。