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(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)和價(jià)值、降低經(jīng)營(yíng)成本、使業(yè)務(wù)模型轉(zhuǎn)型的新技術(shù)。

圖1 2016新興技術(shù)曲線(來(lái)源：Gartner 2016年7月)

一、突出趨勢(shì)

今年，有三個(gè)趨勢(shì)非常突出：一是感知智能機(jī)器時(shí)代來(lái)臨;二是透明的身臨其境的體驗(yàn)更加優(yōu)化;三是平臺(tái)革命正在醞釀。這三方面的趨勢(shì)將給決策者們帶來(lái)顯著的機(jī)會(huì)，幫助企業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)者們應(yīng)對(duì)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(tái)的新機(jī)遇。

1、感知智能機(jī)器

由于強(qiáng)大的計(jì)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(jìn)步，擁有智能機(jī)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(wèn)題。因此，智能機(jī)器技術(shù)將是未來(lái)10年里最具破壞性的一類技術(shù)。

在這個(gè)趨勢(shì)中尋找杠桿的企業(yè)應(yīng)考慮以下技術(shù)：智能微塵、機(jī)器學(xué)習(xí)、虛擬個(gè)人助理、認(rèn)知專家顧問(wèn)、智能數(shù)據(jù)挖掘、智能工作空間、會(huì)話用戶界面、智能機(jī)器人、商業(yè)無(wú)人機(jī)、自動(dòng)駕駛汽車、自然語(yǔ)言問(wèn)答、個(gè)人分析、企業(yè)分類法及自然管理、數(shù)據(jù)經(jīng)紀(jì)人PaaS(dbrPaaS)和語(yǔ)境經(jīng)紀(jì)(context brokering)。

2、透明化身臨其境的體驗(yàn)

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(chǎng)所和家庭環(huán)境，并且與企業(yè)和其他人的互動(dòng)加強(qiáng)，這種關(guān)系將變得更加交織。

在這個(gè)趨勢(shì)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(jī)接口、人類機(jī)能增加、立體顯示技術(shù)、情感運(yùn)算、互聯(lián)家庭、碳納米管電池、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)、虛擬現(xiàn)實(shí)和手勢(shì)控制設(shè)備等。

3、平臺(tái)革命

新興技術(shù)正在改變我們定義和使用平臺(tái)概念的方式。從技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施到生態(tài)系統(tǒng)平臺(tái)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(dòng)態(tài)生態(tài)系統(tǒng)中，組織必須主動(dòng)了解和重新定義他們的戰(zhàn)略，以建立基于平臺(tái)的商業(yè)模式，并利用內(nèi)部和外部的運(yùn)籌帷幄的方法以產(chǎn)生價(jià)值。

在這個(gè)趨勢(shì)中需要跟蹤的關(guān)鍵平臺(tái)實(shí)現(xiàn)技術(shù)有神經(jīng)形態(tài)硬件、量子計(jì)算、區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)、軟件定義安全和軟件定義一切(SDx)。

二、重點(diǎn)關(guān)注

一是第一次進(jìn)入曲線的新興技術(shù)。圍繞上述三大趨勢(shì)，今年新興技術(shù)成熟度曲線出現(xiàn)了16個(gè)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(dòng)的技術(shù)，對(duì)比2015年，今年曲線上有一些技術(shù)點(diǎn)發(fā)生了顯著的波動(dòng)，報(bào)告對(duì)這些技術(shù)點(diǎn)的變化作了深入的分析和說(shuō)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(méi)有再出現(xiàn)，例如大數(shù)據(jù)、云計(jì)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(shí)間預(yù)見(jiàn)，這主要應(yīng)用優(yōu)先度矩陣方法。

1、第一次進(jìn)入曲線的新興技術(shù)

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(dá)未來(lái)幾年戰(zhàn)略性技術(shù)趨勢(shì)的前沿?zé)狳c(diǎn)。下面的16個(gè)新技術(shù)將支持EA應(yīng)用智能機(jī)器，透明身臨其境的體驗(yàn)和平臺(tái)革命的三個(gè)主題：

• 4D打印(4D Printing)
• 區(qū)塊鏈(Blockchain)
• 通用機(jī)器智能(General-Purpose Machine Intelligence)
• 802.11ax
• 情境經(jīng)紀(jì)(context brokering)
• 神經(jīng)形態(tài)硬件(Neuromorphic Hardware)
• 數(shù)據(jù)經(jīng)紀(jì)人(dbrPaaS)(Data Broker PaaS)
• 個(gè)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(wú)人機(jī)(Commercial UAVs (Drones))
• 互聯(lián)家庭(Connected Home)
• 機(jī)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)

2、曲線上位置明顯移動(dòng)的技術(shù)

虛擬個(gè)人助理(VPAs)

繼續(xù)成為跨越平臺(tái)之間的更不顯眼的、無(wú)處不在的技術(shù)。其情境感知增加效用已被越來(lái)越多用戶采用，因?yàn)殡S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(yàn)。

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(gè)別硬件元素移動(dòng)到一個(gè)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(lái)速度和敏捷性，而不管用戶的位置、信息或工作量。

智能機(jī)器人

由于幾個(gè)關(guān)鍵廠商的收購(gòu)，智能機(jī)器人在新興技術(shù)曲線上取得了進(jìn)一步發(fā)展，而且隨著供應(yīng)商實(shí)施其計(jì)劃，擴(kuò)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(jī)器人將在未來(lái)幾年繼續(xù)發(fā)展。至目前為止，智能機(jī)器人較少被采用，但在市場(chǎng)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。

3、從曲線上消失的技術(shù)

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(jì)算等。從新興技術(shù)曲線中離開(kāi)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(méi)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(shí)現(xiàn)的高級(jí)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(fèi)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打印(Enterprise 3D Printing)
• 混合云計(jì)算(Hybrid Cloud Computing)
• 物聯(lián)網(wǎng)(Internet of Things)
• 神經(jīng)商業(yè)(Neurobusiness)
• 語(yǔ)音翻譯(Speech-to-Speech Translation)
• 可穿戴設(shè)備(Wearables)

4、新興技術(shù)成為主流技術(shù)的時(shí)間預(yù)見(jiàn)

新興技術(shù)具有破壞性的性質(zhì)，但他們提供的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)還沒(méi)有完全為人所知或在市場(chǎng)上被證明。然而，大多數(shù)技術(shù)將需要超過(guò)5至10年達(dá)到生產(chǎn)力高點(diǎn)。

兩到五年成為主流技術(shù)

軟件定義一切(SDx)預(yù)示著平臺(tái)革命臨近，機(jī)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(yǔ)言問(wèn)答將繼續(xù)深入推進(jìn)機(jī)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(tái)革命正在全面發(fā)力，SDSec為安全策略的實(shí)施帶來(lái)速度和敏捷性，而不考慮用戶的位置、信息或工作量。虛擬個(gè)人助理提供不顯眼的、無(wú)處不在的、情景感知的基于顧問(wèn)的解決方案，同時(shí)數(shù)據(jù)區(qū)塊鏈將擴(kuò)大分布式總賬概念，有望改變行業(yè)經(jīng)營(yíng)模式。

超過(guò)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(jì)算提供了前所未有的計(jì)算能力，一般用途的機(jī)器智能將無(wú)處不在，AI作為一個(gè)服務(wù)，最終將成為透明的身臨其境的體驗(yàn)、平臺(tái)革命、感知智能機(jī)器時(shí)代之間融合的關(guān)鍵因素。

圖2 2016新興技術(shù)的優(yōu)先矩陣(來(lái)源：Gartner 2016年7月)

三、總體動(dòng)態(tài)

整體看待這三個(gè)主題，可以看到透明的、身臨其境的體驗(yàn)技術(shù)(如情感運(yùn)算，互聯(lián)家庭，增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)，虛擬現(xiàn)實(shí)，人類機(jī)能增強(qiáng))拉動(dòng)著新興技術(shù)曲線中的其他趨勢(shì)(參見(jiàn)圖3)。

50%的透明化身臨其境體驗(yàn)技術(shù)點(diǎn)正處于或越過(guò)最高峰，這意味著他們即將邁向低谷。平臺(tái)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(jī)器正在新興技術(shù)曲線上迅速攀升，說(shuō)明新的現(xiàn)實(shí)是可能通過(guò)透明的身臨其境的技術(shù)傳遞智能而實(shí)現(xiàn)的。

總體趨勢(shì)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(yàn)的一個(gè)組成部分，他們能夠以更新和動(dòng)態(tài)的方式將其生態(tài)系統(tǒng)與平臺(tái)連接。此外，隨著智能機(jī)器技術(shù)的不斷發(fā)展，它們將成為人類經(jīng)驗(yàn)和數(shù)字商業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的一部分。

圖3 新興技術(shù)如何在技術(shù)發(fā)展曲線上移動(dòng)(來(lái)源：Gartner 2016年7月)

四、分階段技術(shù)點(diǎn)

1、觸發(fā)期

智能微塵(Smart Dust)

智能微塵是一種機(jī)器人、微機(jī)電系統(tǒng)(MEMS)或其他設(shè)備。智能微塵可以通過(guò)光學(xué)、溫度、壓力振動(dòng)、磁場(chǎng)和化學(xué)成分來(lái)檢測(cè)出任何事物。目前，針對(duì)智能微塵的研究還處在實(shí)驗(yàn)室階段，如南加州大學(xué)機(jī)器人研究實(shí)驗(yàn)室(美國(guó)國(guó)防高級(jí)研究計(jì)劃局(DARPA)資助)和JLH實(shí)驗(yàn)室。研究的主要目的是使微粒盡可能小，其中涉及的問(wèn)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(gè)將傳感器/通信系統(tǒng)集成在毫米級(jí)立方體內(nèi)的技術(shù)，智能微塵還有很長(zhǎng)的路要走。

4D打印(4D Printing)

[[170122]]

四維打印(4DP)技術(shù)是用動(dòng)態(tài)能力(或功能、屬性)對(duì)材料進(jìn)行編程，并通過(guò)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?gòu)臉I(yè)人員的學(xué)術(shù)和技術(shù)實(shí)驗(yàn)室里產(chǎn)生的概念(例如麻省理工的自組裝實(shí)驗(yàn)室)。兩個(gè)供應(yīng)商(Stratasys和Autodesk)創(chuàng)建4D打印概念，撬動(dòng)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(jī)器智能(General-Purpose Machine Intelligence)

機(jī)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(jī)器智能(GPMI協(xié)議;又名“強(qiáng)人工智能”)適用于廣泛的使用案例，專用機(jī)器智能(“弱人工智能”)僅限于特定(窄)的使用案例。GPMI協(xié)議對(duì)智能機(jī)器不是必要的，具有能夠控制自身維護(hù)和再生產(chǎn)方式的具有GPMI的機(jī)器只存在于科幻小說(shuō)。今天人工智能系統(tǒng)，都不能通過(guò)等同于人類的智力的通用測(cè)試(也沒(méi)有完全可接受對(duì)人類的智慧的測(cè)量方式去測(cè)試機(jī)器)。這并不是說(shuō)，永遠(yuǎn)不可能創(chuàng)造一種接近于人類認(rèn)知能力的機(jī)器，但我們可能距離完成必要研究和工程實(shí)驗(yàn)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(jìn)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(biāo)不僅是提高Wi-Fi設(shè)備的峰值性能(如過(guò)去Wi-Fi技術(shù)所做的)，而且還可以同時(shí)支持更大數(shù)量的設(shè)備。因此，新興物聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)是其最大的目標(biāo)之一。

情境經(jīng)紀(jì)(Context Brokering)

情境經(jīng)紀(jì)是一個(gè)針對(duì)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(dòng)決策有關(guān)的實(shí)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(lái)源獲得。情境數(shù)據(jù)最初隨著經(jīng)紀(jì)人市場(chǎng)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(píng)級(jí)、企業(yè)和制備情境數(shù)據(jù)評(píng)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(jī)會(huì)，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(jìn)制信號(hào)來(lái)模擬生物神經(jīng)元的功能。多進(jìn)制信號(hào)的例子包括模擬水平和基于尖峰信號(hào)，這些方法傳輸更多的信息，但比數(shù)字信號(hào)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(kuò)展性。生物神經(jīng)元在在成千上萬(wàn)的輸入和數(shù)十億神經(jīng)元(人類1000億，老鼠7100萬(wàn)個(gè)，蟑螂一百萬(wàn)個(gè))間表現(xiàn)出緩慢的處理過(guò)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(shí)驗(yàn)室(Lawrence Livermore Laboratories)交付了系統(tǒng)，高通的Zeroth處理器正在驅(qū)動(dòng)運(yùn)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(jì)人PaaS (dbrPaaS)

企業(yè)對(duì)智能決策、過(guò)程和操作的需求快速增長(zhǎng)，但實(shí)現(xiàn)更高層次的智能需要的專業(yè)知識(shí)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(lái)越多的先進(jìn)的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和分析工具，在不斷擴(kuò)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(jì)人或DaaS)為數(shù)據(jù)科學(xué)家提供準(zhǔn)備的背景資料。

量子計(jì)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(jìn)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(rèn)為，硬件不是核心問(wèn)題。有效的量子計(jì)算需要算法的發(fā)展(量子算法)，通過(guò)量子態(tài)的操作解決現(xiàn)實(shí)世界的問(wèn)題。雖然已經(jīng)開(kāi)發(fā)了一些算法，但算法的缺乏是根本問(wèn)題。IBM最近以提高量子計(jì)算意識(shí)為目標(biāo)，開(kāi)設(shè)了量子平臺(tái)供外部使用。今天，該系統(tǒng)用五個(gè)量子比特僅解決微不足道的問(wèn)題，但I(xiàn)BM預(yù)計(jì)將繼續(xù)擴(kuò)大其規(guī)模。

人類機(jī)能增進(jìn)(Human Augmentation)

人類機(jī)能增強(qiáng)過(guò)程沿著自發(fā)(用戶必須特意與技術(shù)交互，或通過(guò)正常活動(dòng)的副作用取得的?)且可探測(cè)(一個(gè)人是否知道另一個(gè)人是機(jī)能增強(qiáng)的)的軌跡和范圍發(fā)展。技術(shù)來(lái)增強(qiáng)人的能力主要集中在軌跡和范圍的某個(gè)點(diǎn)上，技術(shù)的幫助是特定的且可檢測(cè)的(例如使用智能手機(jī)或智能手表)。提供更多的自發(fā)和不可檢測(cè)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(wèn)題，特別是一些極端情況(例如外科植入物或遺傳操作)。面對(duì)選擇用技術(shù)增強(qiáng)身體和頭腦機(jī)能的員工，組織和社會(huì)必須面對(duì)越來(lái)越多的機(jī)會(huì)和挑戰(zhàn)。

個(gè)人分析(Personal Analytics)

個(gè)人分析是使用個(gè)人數(shù)據(jù)以幫助多領(lǐng)域的目標(biāo)，包括個(gè)人醫(yī)療保健(健身跟蹤);安全(警覺(jué)和專注駕駛);財(cái)務(wù)管理(財(cái)務(wù)跟蹤以達(dá)到節(jié)約目標(biāo));就業(yè)(優(yōu)先工作計(jì)劃以滿足日常工作角色要求);社會(huì)關(guān)系(與他人消磨時(shí)間)，自尊(個(gè)人發(fā)展)，最終實(shí)現(xiàn)自我(我是一直想成為的人嗎)。個(gè)人分析和量化自我是不一樣的;量化自我是作為個(gè)人分析數(shù)據(jù)的幾個(gè)來(lái)源之一，是一個(gè)新興的概念。雖然量化自我已經(jīng)隨著管理個(gè)人健康和睡眠的可穿戴設(shè)備進(jìn)入主流消費(fèi)者意識(shí)，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(fèi)者的一個(gè)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(duì)物理對(duì)象數(shù)字化，傳遞新的工作方式，分享信息及開(kāi)展合作。物理環(huán)境程序化使智能工作空間與移動(dòng)設(shè)備、應(yīng)用軟件、數(shù)字職場(chǎng)圖、智能機(jī)器協(xié)同，以提高員工的工作效率。人們工作的任何地點(diǎn)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(dòng)的360度球面視角。與大多數(shù)平面3D顯示器不同，通過(guò)立體顯示技術(shù)可以創(chuàng)建出高度的幻覺(jué)效果或立體的視覺(jué)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(méi)有走出實(shí)驗(yàn)室，但常常被認(rèn)為像是電影《星球大戰(zhàn)》中莉亞公主的實(shí)體圖像那樣。但實(shí)體顯示仍然是一個(gè)難以捉摸卻夢(mèng)寐以求的目標(biāo)。

對(duì)話用戶界面(Conversational User Interfaces)

對(duì)話用戶界面(CUI)是一個(gè)高層次的設(shè)計(jì)模型，在此之中用戶和機(jī)器以口語(yǔ)或書面自然語(yǔ)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(jiǎn)單的話語(yǔ)(例如“停止”，“是”或“現(xiàn)在幾點(diǎn)”“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(gè)抽象的形象)。作為設(shè)計(jì)模型，CUI要依賴于應(yīng)用程序和相關(guān)服務(wù)的實(shí)現(xiàn)。供應(yīng)商和開(kāi)源活動(dòng)在不斷增加，利于CUI的發(fā)展。更多已確定引進(jìn)將動(dòng)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(bǔ)充應(yīng)用程序和API。

腦機(jī)接口(Brain-Computer Interface)

由于顱骨阻塞和分散電磁波，無(wú)創(chuàng)的方法不能使用較高頻率的信號(hào)。因此，腦機(jī)接口的一個(gè)主要挑戰(zhàn)是獲得足夠數(shù)量的明顯不同的大腦模式來(lái)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(gè)維度控制虛擬對(duì)象、玩互動(dòng)游戲和控制硬件是可能的。值得注意的是，世界上第一個(gè)意念控制的無(wú)人機(jī)競(jìng)賽是2016年時(shí)在佛羅里達(dá)大學(xué)舉行的，吸引了廣泛的關(guān)注，預(yù)示著消費(fèi)機(jī)器人的巨大潛在市場(chǎng)。

虛擬個(gè)人助理(Virtual Personal Assistants)

虛擬個(gè)人助理(VPA)可以代替人來(lái)完成助理工作。通過(guò)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(zhǎng)趨勢(shì)。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(diǎn)一直在增加，如狹隘的VPA(如個(gè)人理財(cái)顧問(wèn)、健康教練和日程代理)。VPA正在成為跨平臺(tái)的平臺(tái)中心焦點(diǎn)(如微軟的Cortana智能套件)。

智能數(shù)據(jù)挖掘(Smart Data Discovery)

在過(guò)去的五年中，基于視覺(jué)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(chǎng)，因?yàn)樗鼈兒苋菀资褂?，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(diǎn)，可視化探索關(guān)于未來(lái)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(jiàn)解分享有關(guān)的活動(dòng)仍然很大程度上依賴人工完成。

情感運(yùn)算(Affective Computing)

情感運(yùn)算技術(shù)可以感知一個(gè)用戶的情緒狀態(tài) (通過(guò)傳感器、麥克風(fēng)、攝像機(jī)和/或軟件邏輯)，并通過(guò)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(shí)心情的視頻。與多個(gè)傳感器輸入相結(jié)合的情感運(yùn)算技術(shù), 仍主要停留在早期的概念驗(yàn)證階段，但隨著在線學(xué)習(xí)的擴(kuò)展，情感運(yùn)算技術(shù)將吸引越來(lái)越多的關(guān)注，并試圖尋找擴(kuò)展和增長(zhǎng)記憶力的算法。

商業(yè)無(wú)人機(jī)(Commercial UAVs)

商業(yè)無(wú)人機(jī)(UAV)類似于小型直升機(jī)、固定翼飛機(jī)和多軸飛行器，可以由人類飛行員在地面遠(yuǎn)程控制，或作為自主導(dǎo)航裝備和用來(lái)執(zhí)行空中監(jiān)視。無(wú)人機(jī)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(jìn)行成像、熱和譜分析。內(nèi)存高速緩存和通信鏈路允許無(wú)人機(jī)收集和傳輸數(shù)據(jù)集，以及將它們傳輸?shù)皆七M(jìn)行記錄或?qū)嵗?jì)算。

物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)(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(shí)發(fā)覺(jué)新的商機(jī)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(jìn)技術(shù)資源以達(dá)到相應(yīng)的成熟度、規(guī)模和商業(yè)價(jià)值。大規(guī)模物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)可以實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)和高級(jí)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(tái)以一個(gè)混合方式部署，它將與基于云的元素(無(wú)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(shì)控制(Gesture Control)

手勢(shì)控制裝置是一種可由用戶穿戴或手持以便捕捉身體動(dòng)作、手勢(shì)、表情的設(shè)備。具有特定語(yǔ)義內(nèi)容的手勢(shì)可以被設(shè)備裝置和應(yīng)用軟件解釋，從而增強(qiáng)人機(jī)界面的功能(HMI)。人類與機(jī)器之間自然、直觀的互動(dòng)正在推動(dòng)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(jī)交互會(huì)成為一種生物技術(shù)，并最終取代鍵盤和鼠標(biāo)。比如，手勢(shì)控制、自然語(yǔ)言、面孔識(shí)別、情緒檢測(cè)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(jī)房小，一般不超過(guò)一兩臺(tái)設(shè)備的體積, 通常是一臺(tái)或小于一臺(tái)設(shè)備的體積。微數(shù)據(jù)中心存儲(chǔ)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(gè)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(yuǎn)程辦公室的數(shù)據(jù))。

智能機(jī)器人(Smart Robots)

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智能機(jī)器人即以電動(dòng)機(jī)械的形式存在的智能機(jī)器，它們可以在物質(zhì)世界中獨(dú)立工作，同時(shí)在短時(shí)間內(nèi)就可以完成學(xué)習(xí)。既可以通過(guò)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(jìn)行經(jīng)驗(yàn)學(xué)習(xí)。智能機(jī)器人可以感知自己周圍的環(huán)境條件，識(shí)別、解決基本問(wèn)題。一些智能機(jī)器人有專門的運(yùn)行方式，如倉(cāng)庫(kù)機(jī)器人，而其他一些智能機(jī)器人具有更常見(jiàn)的運(yùn)行方式和/或類似人的外貌。因?yàn)樗麄兙哂邢冗M(jìn)的感知能力，所以智能機(jī)器人可以與人類一起工作。

區(qū)塊鏈(Blockchain)

區(qū)塊鏈?zhǔn)且粋€(gè)熱炒的概念，包含了一系列聯(lián)系較弱的技術(shù)和處理過(guò)程，包括中間件、數(shù)據(jù)庫(kù)、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(chǎng)上已經(jīng)有超過(guò)24種的產(chǎn)品。

互聯(lián)家庭(Connected Home)

互聯(lián)家庭的目的是實(shí)現(xiàn)與多個(gè)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(lè)到醫(yī)療、安全和家庭自動(dòng)化。這些服務(wù)器和應(yīng)用程序通過(guò)多個(gè)相互關(guān)聯(lián)的集成設(shè)備、傳感器、工具和平臺(tái)傳遞信息。情境的、實(shí)時(shí)的、智能的信息可以通過(guò)本地或云端存儲(chǔ)，使得個(gè)體或者其他連接到服務(wù)器的家庭成員能夠通過(guò)遠(yuǎn)程或者在家里操控和監(jiān)督自己的家。

認(rèn)知專家顧問(wèn)(Cognitive Expert Advisors)

認(rèn)知專家顧問(wèn)(CEAs)在今年取代了智能顧問(wèn)。類似機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語(yǔ)言處理，CEAs至少擁有一個(gè)專門的算法，針對(duì)特定需求所建造，并具備一套大數(shù)據(jù)庫(kù)，能夠生成對(duì)某些問(wèn)題的見(jiàn)解、發(fā)現(xiàn)，做出建議和決策。

機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning)

機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)是一門技術(shù)學(xué)科，其目標(biāo)是從一系列觀測(cè)變量中提取出某些類型的知識(shí)或者模式。根據(jù)觀測(cè)變量的類型，ML可以分為三個(gè)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(biāo)記數(shù)據(jù));非監(jiān)督學(xué)習(xí)，采用未標(biāo)記的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練;強(qiáng)化學(xué)習(xí)，它通過(guò)環(huán)境提供的好/壞信號(hào)對(duì)學(xué)習(xí)過(guò)程進(jìn)行評(píng)估。

軟件定義安全(Software-Defined Security)

軟件定義安全 (SDSec) 是一個(gè)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(shí)施環(huán)節(jié)中抽象出來(lái)之后，這些安全技術(shù)就有了優(yōu)勢(shì)。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(dòng)駕駛(Autonomous Vehicles)

自動(dòng)駕駛是指車輛不需要人類干預(yù)，自己就可以從一個(gè)起點(diǎn)，借助各種車載技術(shù)和傳感器，如激光雷達(dá)、雷達(dá)和攝像頭，以及控制系統(tǒng)、軟件、地圖數(shù)據(jù)、GPS和無(wú)線通信數(shù)據(jù)等，“自動(dòng)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(jìn)步，以及先進(jìn)軟件和云計(jì)算的快速發(fā)展， 使得自動(dòng)駕駛很快成為現(xiàn)實(shí)。然而，2016年這項(xiàng)技術(shù)變得更加復(fù)雜，加上成本居高不下，嚴(yán)重影響了它的可靠性和可購(gòu)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(lái)制備具有高速開(kāi)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(píng)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(shí)，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(yáng)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(chǎng)上一系列技術(shù)的總稱，包含了通過(guò)自動(dòng)化云計(jì)算、開(kāi)發(fā)運(yùn)營(yíng)(DevOp)，以及快速基礎(chǔ)設(shè)施配置的驅(qū)動(dòng)，為基礎(chǔ)設(shè)施可編程性和數(shù)據(jù)中心互用性改進(jìn)標(biāo)準(zhǔn)。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(gè)人設(shè)備中分散的網(wǎng)絡(luò)邏輯和政策集成一個(gè)軟件。由于SDN將軟硬件分開(kāi)，因此可能分離了購(gòu)買決策，并且允許采用通用硬件，這是其最具顛覆性的特點(diǎn)。

3、幻滅期

自然語(yǔ)言問(wèn)答(Natural-Language Question Answering)

目前，非對(duì)話式，以信息為中心的問(wèn)題回答已經(jīng)實(shí)現(xiàn)(Alexa，語(yǔ)音助手，谷歌Now和Siri)。然而，根據(jù)用戶個(gè)人的對(duì)話，環(huán)境或是相關(guān)事物完成一段簡(jiǎn)短的對(duì)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(wèn)的語(yǔ)句給出合理解釋，把未知的范疇匹配到已有的知識(shí)庫(kù)中和從有限的答案(甚至只是一個(gè))中做出選擇。假設(shè)在當(dāng)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(shí)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(shí)踐和實(shí)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(duì)象歸納在一起。分類(taxonomy)是一種對(duì)特定概念、物質(zhì)，甚至語(yǔ)言結(jié)構(gòu)進(jìn)行區(qū)分的方法。這一定義只針對(duì)數(shù)據(jù)，而并不是一個(gè)一般化的定義。

增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)(Augmented Reality)

增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)(AR)是使用實(shí)時(shí)的文本、圖形、聲音和其他材料與真實(shí)世界的對(duì)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(kuò)增實(shí)境都可以轉(zhuǎn)化為真實(shí)世界。這種技術(shù)的目的就在于增強(qiáng)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(dá)成熟所需的時(shí)間，會(huì)因企業(yè)發(fā)展的不同而不同。這代表了人們對(duì)市場(chǎng)上增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)的普遍觀點(diǎn)。

4、復(fù)蘇期

虛擬現(xiàn)實(shí)(Virtual Reality)

虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)是一種可以創(chuàng)建和體驗(yàn)虛擬世界的計(jì)算機(jī)仿真系統(tǒng)，它利用計(jì)算機(jī)生成一種動(dòng)態(tài)的模擬環(huán)境，使用戶沉浸到該環(huán)境中。手勢(shì)識(shí)別或手掌識(shí)別根據(jù)手和身體的動(dòng)作或者觸屏來(lái)進(jìn)行反饋?；诜块g的通訊系統(tǒng)可以給為多人提供3D體驗(yàn)。沉浸式虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)比目前任何一種圖形處理技術(shù)都要先進(jìn)，還需要5到10年的時(shí)間，讓曝光度和技術(shù)同步成熟，并被消費(fèi)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(dú)立觀點(diǎn)，不代表主辦機(jī)構(gòu)立場(chǎng)。

文章轉(zhuǎn)載自微信公眾號(hào)“三思派”（ID: Science-Pie）