全球最具權威的IT研究與顧問咨詢公司Gartner，在最新報告中提到，2016年的十大趨勢是今天數字業務的主要推動力量。這包括了終端網絡、3D打印、萬物互聯、高等機器學習、自主代理、物聯網等。在未來的五到十年里，這些前沿科技會逐漸從研究院走向產業化，給我們帶來和現在相比完全不同的世界。

趨勢一：終端網絡

終端網絡將傳統的以桌面為中心的計算、移動計算、物聯網及云計算，整合到一個由終端及配套服務組成的通用、互聯框架內，為供數字體驗及支持數字和運算業務商機創造可能。

Gartner在“2016年十大戰略科技趨勢：終端網絡”一文中，探討了增加終端設備集(包括：傳統設備、無線設備及物聯網設備)的應用，使關注重點從無線設備到被不斷變化的無線設備包圍的無線個人轉移。

趨勢二：環境用戶體驗

環境用戶體驗(UX用來應對新的需求，為全套數字網絡終端包圍的個人提供簡單、流程及豐富的體驗。環境用戶體驗創造了后應用程序時代，人們能夠通過多樣化智能代理基礎界面，訪問屬于自己的云端服務。

Gartner在“2016年十大戰略技術趨勢：環境用戶體驗”一文中,識別了影響用戶體驗設計的主要技術變革，從獨立的應用程式終端到終端網絡，通過跨設備給客戶帶來身臨其境的體驗。

趨勢三：3D打印材料

3D打印繼續保持穩定的步伐不斷發展，價格與性能比例提高了，質量的提高也被應用到更廣闊的市場中來。3D打印的主要制約因素是能夠使用的材料及通過使用多種材料來打印一個物件的能力。

“2016年十大科技趨勢：3D打印材料”一文，探討了材料發展如何能夠使3D打印被運用到更廣行業中。

趨勢四：萬物聯網信息

傳統系統、云資源及物聯網產生的海量數據帶來超負荷，需要更高級的分析方法與應用程序、業務流程及常規客戶習慣結構整合來解決。

在“2016年10大戰略科技趨勢：萬物聯網信息”一文中，就海量遞增數據、數據周轉率和多樣性的應用和帶來的機遇進行了探討;同時也對先進分析方法和數據科學的應用進行討論。

趨勢五：高等機器學習

通過機器學習，計算機可以不需要清晰編程指令就能執行操作。海量數據與機器學習、新硬件平臺空前的進步，帶來大規模平行運算能力，加速機器學習。

Gartner在“2016年十大戰略科技趨勢：先進機器學習”一文中，分析了作為數據科學的下一步的機器學習的快速發展，以及智能機器和算法經濟的基礎。

趨勢六：自主代理與物體

企業與IT領導人有很多機遇去開發機器學習。這些機遇帶來了生產自主和半自主代理與物體可能性，包括：機器人、自動駕駛能汽車、智能視覺系統、虛擬客戶助理、智能代理及自然語言處理性能等。與我們生活息息相關的物件，例如聽診器及客戶關系系統(CRM)或安全工具等企業軟件，也將會不斷加入智能與自主功能。

在“2016年十大科技趨勢：自主代理與物體“一文中，Gartner探討了在先進系統構架下，萬物聯網信息和先進機器學習算法如何帶來更多智能軟件及硬件為基礎的解決方案，鞏固和創造新的市場細分。

趨勢七：自適應的安全架構

自適應架構意識到傳統訪問控制系統和周邊防御是不足夠的，我們需要一個全方位工具來取而代之。安全架構包括：應用程序設計、穩定性進行測試，操作系統的運行時應用程序自我保護等。此外，使用語境分析和機器學習算法的用戶和企業行為分析方法將會為內部系統帶來實時的監控和主動保護。

Gartner的“2016年10大戰略科技趨勢：自適應的安全架構”一文,探討了安全系統需要如何改進來應對數字網絡、智能機器及云計算帶來的不斷增加的復雜性。

趨勢八：高級系統架構

高級系架構的發展，尤其是用來支持平行處理的芯片架構，帶來了只能機器增長的熱潮。

Gartner在“2016年十大戰略科技趨勢：高級系統架構”一文中，對發生在系統層面用來支持智能機器和算法業務的創新發表了一些看法。

趨勢九：網絡應用程序與服務架構

充斥著客戶終端的云計算原理和自適應的、分層的應用程序為數字網絡奠定了基礎。軟件的定義方法，著重于通過使用OS容器來創造擁有豐富分層API及交付服務的微服務，帶來了更大的部署靈活度，用以支持數字網絡的動態特征。應用程序架構需要能夠應對所有潛在終端，通過日趨動態和智能的UI分層，在需要時候可以組裝服務組件。

Gartner的“2016年十大戰略科技趨勢：網絡應用程序與服務架構”一文，重點介紹了數據網絡和用戶體驗的應用程序架構的改革和支持此項新興架構的技術。

趨勢十：物聯網架構及平臺

企業架構師在決定物聯網最優架構的時候需要充分考慮安全性、私密性、成本、登錄的容易程度、靈活性及性能。物聯網平臺使企業能夠監控物聯網終端，開發應用來應對數字業務需求。