全球最具权威的IT研究与顾问咨询公司Gartner，在最新报告中提到，2016年的十大趋势是今天数字业务的主要推动力量。这包括了终端网络、3D打印、万物互联、高等机器学习、自主代理、物联网等。在未来的五到十年里，这些前沿科技会逐渐从研究院走向产业化，给我们带来和现在相比完全不同的世界。
趋势一：终端网络
终端网络将传统的以桌面为中心的计算、移动计算、物联网及云计算，整合到一个由终端及配套服务组成的通用、互联框架内，为供数字体验及支持数字和运算业务商机创造可能。
Gartner在“2016年十大战略科技趋势：终端网络”一文中，探讨了增加终端设备集（包括：传统设备、无线设备及物联网设备）的应用，使关注重点从无线设备到被不断变化的无线设备包围的无线个人转移。
趋势二：环境用户体验
环境用户体验（UX用来应对新的需求，为全套数字网络终端包围的个人提供简单、流程及丰富的体验。环境用户体验创造了后应用程序时代，人们能够通过多样化智能代理基础界面，访问属于自己的云端服务。
Gartner在“2016年十大战略技术趋势：环境用户体验”一文中,识别了影响用户体验设计的主要技术变革，从独立的应用程式终端到终端网络，通过跨设备给客户带来身临其境的体验。
趋势三：3D打印材料
3D打印继续保持稳定的步伐不断发展，价格与性能比例提高了，质量的提高也被应用到更广阔的市场中来。3D打印的主要制约因素是能够使用的材料及通过使用多种材料来打印一个物件的能力。
“2016年十大科技趋势：3D打印材料”一文，探讨了材料发展如何能够使3D打印被运用到更广行业中。
趋势四：万物联网信息
传统系统、云资源及物联网产生的海量数据带来超负荷，需要更高级的分析方法与应用程序、业务流程及常规客户习惯结构整合来解决。
在“2016年10大战略科技趋势：万物联网信息”一文中，就海量递增数据、数据周转率和多样性的应用和带来的机遇进行了探讨；同时也对先进分析方法和数据科学的应用进行讨论。
趋势五：高等机器学习
通过机器学习，计算机可以不需要清晰编程指令就能执行操作。海量数据与机器学习、新硬件平台空前的进步，带来大规模平行运算能力，加速机器学习。
Gartner在“2016年十大战略科技趋势：先进机器学习”一文中，分析了作为数据科学的下一步的机器学习的快速发展，以及智能机器和算法经济的基础。
趋势六：自主代理与物体
企业与IT领导人有很多机遇去开发机器学习。这些机遇带来了生产自主和半自主代理与物体可能性，包括：机器人、自动驾驶能汽车、智能视觉系统、虚拟客户助理、智能代理及自然语言处理性能等。与我们生活息息相关的物件，例如听诊器及客户关系系统（CRM）或安全工具等企业软件，也将会不断加入智能与自主功能。
在“2016年十大科技趋势：自主代理与物体“一文中，Gartner探讨了在先进系统构架下，万物联网信息和先进机器学习算法如何带来更多智能软件及硬件为基础的解决方案，巩固和创造新的市场细分。
趋势七：自适应的安全架构
自适应架构意识到传统访问控制系统和周边防御是不足够的，我们需要一个全方位工具来取而代之。安全架构包括：应用程序设计、稳定性进行测试，操作系统的运行时应用程序自我保护等。此外，使用语境分析和机器学习算法的用户和企业行为分析方法将会为内部系统带来实时的监控和主动保护。
Gartner的“2016年10大战略科技趋势：自适应的安全架构”一文,探讨了安全系统需要如何改进来应对数字网络、智能机器及云计算带来的不断增加的复杂性。
