市场研究机构Garner：2016年十大战略性科技趋势3D打印名列其中
著名市场研究机构Garner在不久前举行的Gartner Symposium/ITxpo中提出了10种将在2016年影响到多数企业组织的战略性科技趋势的研究结果。根据Gartner的定义，战略科技趋势指可能对企业组织带来重大影响的技术趋势。这些重大影响因素包括：可能对业务、终端使用者或IT层面造成颠覆性效果；需要大举投入资金；或是太晚采用相关技术便会导致风险。此外，这些技术也足以影响企业组织的长期规划、方案与活动。
Gartner副总裁暨院士级分析师David Cearley 表示：“Gartner所列出的10大战略科技趋势，将构成2020年之前的数字商业商机。前3项趋势针对的是实体与虚拟世界的整合，还有数字网格（digital mesh）的崛起。目前企业组织都把焦点放在数字商业上，但运算业务正在逐渐崛起。藉由运算我们可以得知事件之间的关联性与互连性，而这恰恰定义了未来商业。在运算业务当中，很多都是源于人们并非直接涉入的背景信息。这样的技术是拜智能机器所赐才能实现，在接下来的 3 项趋势里也会提到。最后 4 项则是 IT 领域为了支援数字及运算业务而产生的现有或新型架构及平台趋势。”
装置网格（The Device Mesh）
装置网格（device mesh）指为数越来越多、用来存取应用程序与信息或与其他人、社群、政府及企业互动的端点。装置网格包含行动装置、穿戴式产品、消费性与家用电子装置、自动装置与环境装置──例如物联网（IoT）当中的传感器。
David Clearley 指出：“到了后行动时代，趋势重点将转移到行动使用者身上，他们四周将围绕着由各式装置所组成的网格，影响范围远超过传统行动装置所能及。”
虽然有越来越多装置透过各种网络连结后端系统，但往往是各自独立运作。随着装置网格逐渐演进，我们预料连网模式将会扩大，装置之间的合作性互动也将更上一层楼。
环境使用体验（Ambient User Experience）
装置网格将为持续不断的新形态环境使用体验（ambient user experience）提供基础。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，但其实只是体验的其中一个面向而已。环境使用体验能跨越装置网格、时间与空间的界线而保有延续性。这样的体验可在各式各样的装置与互动管道之间无缝流动，当使用者移动时也能混合实体、虚拟以及电子环境。
David Clearley表示：“对企业来说，行动应用程序的设计仍然是重要的战略性重点之一。然而设计的重点优势，在于提供的体验是否能跨越物联网传感器等各种装置、汽车等一般物件，甚至是工厂，并且善加利用。到2018年，设计出这种先进体验的能力将成为独立软件供应商（ISV）与企业达成市场区隔的最佳利器。”
3D打印材料（3D Printing Materials）
3D打印技术不断提升，已经可以利用镍合金、碳纤维、玻璃、导电油墨、电子、药品与生物材料等各式各样的材料。这些创新技术持续带动使用者需求，同时 3D打印机的实际用途也拓展到更多产业，包括航天、医疗、汽车、能源与军事。适用于 3D 打印的材料种类越来越多，预计2019年以前将带动企业用3D打印机出货量达成64.1%的年复合成长率。在这样的进展之下，必须重新构思组装与供应链流程，才能善加利用3D打印技术。
David Clearley指出：“未来20年内，可用于3D打印的材料种类将稳定增加，打印物件的速度将会加快，也会有新的零件打印与组装模式崛起。”
万物联网信息（Information of Everything）
数字网格里的所有物件都能制造、利用并传输信息。这样的信息不限于文字、语音或影像格式，范围涵盖感测与情境信息。万物联网信息可解决这种战略与技术的汇入，连结来源各异的各种信息。信息其实一直存在且来源五花八门，但往往仅为不具备智慧特质的不完整片段信息，因此无法利用。图学数据库（graph database）等语意学工具不断进步，再加上其他资料分类与信息分析技术逐渐崛起，都将赋予看似杂乱的大批信息更多意义。
先进机器学习（Advanced Machine Learning）
在先进机器学习方面，深度神经网络（DNN）超越了典型运算与信息管理技术，创造出能独力自主学习如何理解各种事物的系统。资料来源爆炸加上资料日益复杂，让手动分类与分析变得滞碍难行且不合经济效益。深度神经网络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。
深度神经网络（是一种先进形式的机器学习，尤其适用于复杂的大型资料集）就是让智能机器看起来“聪明”的关键所在。深度神经网络能让硬件或软件机器自行学习环境当中所有特征，范围小至枝微末节，最大则可扫描抽象类内容。相关领域持续快速演进，企业组织必须评估该如何应用相关技术以取得竞争优势。
自动代理与智能物件（Autonomous Agents and Things）
机器学习提供了实现智能机器自主（或至少半自主）运行的光谱，包含机器人、自驾车、虚拟个人助理（VPA）以及智能顾问。随着实体智能机器的进步，象是机器人得到极大的关注，以软件为基础的智能机器有了更短期并更广泛的影响，虚拟个人助理象是微软（Microsoft）的 Cortana 以及苹果（Apple）的 Siri 都变得更为智能，可以说是自动代理（autonomous agents）的前身。助理的新兴概念让自动代理成为主要使用界面的环境使用体验，使用者直接对着应用程序说话，而非与智能型手机上的主选单、表单与按键互动，实际上就是智能代理。
David Clearley表示：“在接下来的5年内，我们会演化成后应用程序（postapp）世界，智能代理将传递动态且连续的动作与界面，IT 领导者需探索如何利用自动物件（autonomous thing）与自动代理强化人类行为，并将人力解放到只有人类能够做的事；然而，他们必须认知到智能代理与智慧物件都是在接下来 20 年会持续变革并扩张用途的长期现象。”
适应性安全架构（Adaptive Security Architecture）
数字经济及运算经济的复杂性与新兴的“黑客产业（hacker industry）”结合，显著提升组织的威胁面。仰赖网络外围防御及规则基础的安全（rule-based security）已不适当，特别是当组织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。IT 领导者需专注于侦测并回应威胁，同时以更多传统阻挡与其他方法防范攻击。程序自我保护、使用者与实体行为分析都会协助实现适应性安全架构。
先进系统架构（Advanced System Architecture）
数字网格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（neuromorphic architecture）才能符合这种需求。以现场可程序化闸阵列（field-programmable gate arrays，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，例如能够在比每秒一兆次浮点运算更高速的高能量效率下运行。
David Clearley 表示：“在 GPU 与 FPGA 建立的系统会以与人类脑部相似的方式运作，如此一来便特别适合智能机器的深度学习与其他寻找吻合模式的算法。以 FPGA 为基础的架构允许将算法细分，只需要在装置中使用相当少的电力就能让智能机器学习物联网最小的终端装置的能力，例如家庭、汽车、手表，甚至是人的行为。”
网格应用程序与服务架构（Mesh App and Service Architecture）
整体的线性应用设计（例如三层架构，three-tier architecture）提供更松散的连接方式，即为应用程序和服务架构。这种透过软件定义应用服务（software defined application services，SDAS）启动的新管道促成网络规模的性能、弹性和敏捷性。微型服务结构不论对内部或者云端来说，都是支援应用程序灵活地传输和规模性布建的新兴模式。容器（container）技术窜起成为关键技术，让结构发展与微型服务更灵活。引领手机与物联网相关要件的应用程序与服务结构，创造了后台云端计算的规模性与前端装置的网格体验的全面性解决方式。应用程序的开发小组必须创造新的现代架构，以提供灵活、有弹性、能够变动的以云端为基础的应用程序与使用者体验。
物联网平台（Internet of Things Platforms）
物联网平台补充了网格应用程序和服务结构。管理、安全、与其他科技的整合，以及物联网平台的标准，是建构、管理与保障物联网的最基础要素。从建筑和技术的角度来看，物联网平台构筑 IT 的幕后工作，使物联网成为现实。物联网是数字网格的组成部份，环境使用体验和新兴而活跃的物联网平台则是实现物联网的主要元素。
David Clearley 表示，任何拥抱物联网的企业将需要发展物联网平台战略，但在 2018 年之前，不完全竞争供应商的进逼将使标准化遇上阻碍。
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