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高德纳公司将物联网、数字网和智能机械纳入前卫技术趋势

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ddllxxrr|  楼主 | 2015-11-10 21:51 | 只看该作者 |只看大图 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式
                        高德纳公司认为2016年将对企业具有战略意义的10大技术趋势一览。

在年度ITxpo座谈会上,高德纳公司揭示了10大技术趋势,在未来数月贯彻这些趋势将对企业具有战略意义。今年,在刚刚公布的名单上您将再一次注意到一些相当熟悉的名字以及几个新来者,它们在2016年预期将对企业产生重要影响。据高德纳公司称,这些明显趋势包括物联网(毫无疑问!)、万物联网信息、3D打印和数字网。




让我们具体看一看...

终端网络

终端网络指的是为数越来越多、用来存取应用程序与信息或与其他人、社会群体、政府及企业互动的端点群体。可以把终端网络当成一种纽带,涉及构成物联网的无数移动设备、可穿戴式产品、消费性与家用电子设备、汽车设备与环境设备。

环境用户体验

终端网络为持续不断的新形态环境用户体验提供基础。虽然具备扩充实境与虚拟实境功能的沉浸式环境握有极大商机,但它也只是体验的其中一个方面而已。这样的体验可在各式各样的设备与互动通道之间无缝流动,当用户移动时也能混合实体、虚拟以及电子环境。

3D打印材料

新一代技术进步已为3D打印机铺平了道路,可利用各种材料,包括碳纤维、玻璃、导电油墨和电子材料。在这些创新技术持续带动用户需求的同时,此类设备的实际用途也拓展到更多产业。高德纳公司预计在2019年以前,广泛的3D打印材料将带动企业3D打印机的出货量达到64.1%的年复合增长率。

万物联网信息

更多设备、更多信息。数字网络里的所有物品都能制造、利用并传输信息。这样的信息不限于文字、音频和视频格式,范围也涵盖了感官与情境信息。万物联网信息可利用连结来源各异的数据的战略和技术来解决海量信息的涌入问题。正如该研究公司所称,信息其实一直存在且五花八门,但其往往是孤立、难以理解的不完整片段,因此无法利用;如今语义工具的出现,再加上其他技术的崛起,终将让这些信息集合体现出应有的意义。

高等机器学习

在高等机器学习方面,深度神经网络(DNN)超越了典型运算与信息管理技术,创造出能独立自主学习如何理解各种事物的系统。数据来源爆炸加上信息日益复杂,让手动分类与分析变得滞碍难行且不合经济效益。深度神经网路能自动执行这些任务,如此一来要解决万物联网信息趋势所带来的各项重大挑战,也就不再遥不可及。该领域正快速演进,企业机构必须评估该如何应用相关技术以取得竞争优势。

自主代理与物体

机器学习促成了一系列智能机器能以自主(或至少半自主)的方式运行,包含机器人、自动驾驶汽车、虚拟个人助理(VPA)以及智能助手。在实体智能机器(如机器人)的进步得到极大关注的同时,以软件为基础的智能机器有了更短期并更广泛的影响。事实上,虚拟个人助理,像GoogleNow、微软的Cortana以及苹果的Siri都变得更为智能,可以说是自主代理的前身。助理的新兴概念融入环境用户体验,让自主代理成为主要用户界面。用户直接对着应用程序说话,而非与智能手机上的菜单、表单与按键互动,实际上就是智能代理。

自适应安全架构

数字经济及运算经济的复杂性与新兴的“黑客产业”结合,显著加剧了其对企业的威胁。依赖网络外围防御及基于规则的安全已显不足,特别是在企业采用了更多以云端为基础的服务以及为了整合系统而开放API给客户或合作伙伴的情况下。高德纳公司指出,IT领导者需专注于侦测与响应威胁,同时以更多传统的阻挡与其他方法防范攻击。程序自我保护、用户与实体行为分析都会协助实现自适应安全架构。

高级系统架构

数字网络与智能机器需要精密的运算架构才能实现。而高能量、超高效率的神经型态架构才能符合这种需求。以现场可编程门阵列(FPGA)驱动的架构是神经型态架构的重点技术,这样的技术有显著的好处,例如能够在比每秒一万亿次浮点运算更高速的高能量效率下运行。

网络应用程序与服务架构

整体的线性应用设计提供更松散的连接方式,即应用程式和服务架构。将手机与物联网相关要件引入应用程序与服务架构,可创造后台云计算规模性与前端终端网络体验全面性的解决方式。展望未来,应用程序团队必须创造新的现代架构,以提供敏捷、灵活且基于云的应用程序与跨越数字网络的动态用户体验。

物联网平台

物联网是数字网络和环境用户体验的重要组成部分,而新兴且动态的物联网平台则是将其实现的主要元素。

您可在此处深入了解高德纳公司的10大预测。

点击阅读英文原文
                                                                       

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