Gartner2016年度新兴技术成熟度曲线解读：3大趋势、16个新技术

情感运算技术可以感知一个用户的情绪状态 (通过传感器、麦克风、摄像机和/或软件逻辑)，并通过执行预定的具体指令做出回答, 比如与用户之间的交互或推荐适合用户适时心情的视频。与多个传感器输入相结合的情感运算技术, 仍主要停留在早期的概念验证阶段，但随着在线学习的扩展，情感运算技术将吸引越来越多的关注，并试图寻找扩展和增长记忆力的算法。

商业无人机（Commercial UAVs）

商业无人机（UAV）类似于小型直升机、固定翼飞机和多轴飞行器，可以由人类飞行员在地面远程控制，或作为自主导航装备和用来执行空中监视。无人机通常包括GNSS、摄像头、声纳传感器和导航系统，引导他们进行成像、热和谱分析。内存高速缓存和通信链路允许无人机收集和传输数据集，以及将它们传输到云进行记录或实例计算。

物联网平台（IoT Platform）

各企业致力于增加物联网终端种类, 寻求更好效益, 同时发觉新的商机和盈利模式。由于这些因素的交互作用，企业需要不断增加先进技术资源以达到相应的成熟度、规模和商业价值。大规模物联网平台可以实现基础和高级的物联网方案和数字化商业操作。物联网平台以一个混合方式部署，它将与基于云的元素（无论是私人的还是公共的）和分布于终端和网关之间的本地软件合并。

2、期望膨胀期

手势控制（Gesture Control）

手势控制装置是一种可由用户穿戴或手持以便捕捉身体动作、手势、表情的设备。具有特定语义内容的手势可以被设备装置和应用软件解释，从而增强人机界面的功能（HMI）。人类与机器之间自然、直观的互动正在推动硬件、操作系统和软件界面的创新。因而可以想象，大多数的人机交互会成为一种生物技术，并最终取代键盘和鼠标。比如，手势控制、自然语言、面孔识别、情绪检测和触摸形式的输入/输出（I / O）控制。

微数据中心（Micro Data Centers）

微数据中心呈组装式或集装箱式，体积比一间机房小，一般不超过一两台设备的体积, 通常是一台或小于一台设备的体积。微数据中心存储所有必需的信息技术功能 (如服务器和设备的不断电供电系统)，通常由一个大型数据中心管理，用于处理分散的特定需求(例如，积累传感器数据或聚集小型远程办公室的数据)。

智能机器人（Smart Robots）

智能机器人即以电动机械的形式存在的智能机器，它们可以在物质世界中独立工作，同时在短时间内就可以完成学习。既可以通过在人类监督条件下训练和示范学习，也可以从有监督的工作中进行经验学习。智能机器人可以感知自己周围的环境条件，识别、解决基本问题。一些智能机器人有专门的运行方式，如仓库机器人，而其他一些智能机器人具有更常见的运行方式和/或类似人的外貌。因为他们具有先进的感知能力，所以智能机器人可以与人类一起工作。

区块链（Blockchain）

区块链是一个热炒的概念，包含了一系列联系较弱的技术和处理过程，包括中间件、数据库、数据安全、数据分析、货币及身份管理等概念。区块链也正在成为丰富的分布式账簿的常用方法，市场上已经有超过24种的产品。

互联家庭（Connected Home）

互联家庭的目的是实现与多个设备、服务器和应用程序的网络连接，从通信娱乐到医疗、安全和家庭自动化。这些服务器和应用程序通过多个相互关联的集成设备、传感器、工具和平台传递信息。情境的、实时的、智能的信息可以通过本地或云端存储，使得个体或者其他连接到服务器的家庭成员能够通过远程或者在家里操控和监督自己的家。

认知专家顾问（Cognitive Expert Advisors）

认知专家顾问（CEAs）在今年取代了智能顾问。类似机器学习和自然语言处理，CEAs至少拥有一个专门的算法，针对特定需求所建造，并具备一套大数据库，能够生成对某些问题的见解、发现，做出建议和决策。

机器学习（Machine Learning）

机器学习（ML）是一门技术学科，其目标是从一系列观测变量中提取出某些类型的知识或者模式。根据观测变量的类型，ML可以分为三个主要的学科分支：监督学习，它的训练数据包括了输入和输出（又被称为标记数据）；非监督学习，采用未标记的数据进行训练；强化学习，它通过环境提供的好/坏信号对学习过程进行评估。