今年，Gartner 将这 17 个技术分为 5 个大趋势：民主化人工智能（AI）、数字化生态系统、自动化生物黑客、透明的沉浸式体验和无处不在的基础设施。
“技术 leader 时刻面临着技术的更新迭代，这些变化将会对你的工作产生重要影响，此调查报告显示的技术趋势可能将对打破企业原有商业产生巨大影响，因此，执行团队应该密切注意这些变化。”Gartner 调研副总裁 Mike Walker 说道。
1趋势：民主化人工智能
由于云计算、开源和“制造商”社区，AI 将成为最具破坏性的技术之一，应用会更加广泛。早期采用者从该技术的不断发展中受益，但最显著的变化将是其对大众的可用性。这些技术还培养了一大批开发人员、数据科学家和 AI 架构师，他们将会创建基于 AI 的新解决方案。
例如，能够与人类一起工作、提供客房服务或在仓库工作的智能机器人将会让组织辅助、替换或重新部署人类工作者，让人类有时间可以进行更多有价值的工作。此类别中还包括 Level 4 自动驾驶和 Level5 自动驾驶，它在今年的 Hype Cycle 中取代了“自动驾驶汽车”。
Level 4 无人车是指在大多数（但不是所有）条件和位置，可以在没有人类交互的情况下，在一定地理区域内操作的自动驾驶车辆。这一级别的自动驾驶汽车可能会在未来十年内上市。Level 5 车辆在所有情况和条件下都可以自主运行，并控制所有任务。没有方向盘、刹车或踏板，这些汽车可能成为家庭的另一个生活空间，将产生深远的社会影响。
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2趋势：数字化生态系统
新兴技术总是需要新的技术基础和更具活力的生态系统的支持。这些生态系统需要新的业务战略，并转向基于平台的业务模式。
“从独立的技术基础设施向生态系统支持平台的转变，为构成人与技术之间桥梁的全新商业模式的形成奠定了基础，”Walker 说道。
例如，区块链可能会成为数据安全领域游戏规则的改变者，因为它有可能提高集中式系统的弹性、可靠性、透明度和信任度。在此技术趋势下，代表真实物体的虚拟表示数字孪生（digital twins）也是其中一个技术。这一技术在运维领域已经开始得到采用，Gartner 预估未来五年之内，数以万计的事物将拥有数字孪生。
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3趋势：自动化生物黑客
2018 年只是一个“跨人类”时代的开始，黑客生物学和“扩展”人类的普及和可用性将会增加。从简单的诊断到神经植入，这门技术将引起关于道德人性和法律、社会等问题。这种技术将分为四类：技术增强、营养基因组学、实验生物学和磨床生物骇客。
例如，生物芯片甚至可以在患者出现症状之前，检测到大至癌症、小到天花等疾病的可能性。这些芯片由表面的一系列分子传感器制成，可以分析生物元素和化学物质。今年，“生物技术”也是技术炒作周期上的“新客”，即人工培养和生物培育的肌肉。虽然仍处于实验室开发阶段，但这项技术最终可以让皮肤和组织在机器人外部生长，并对压力敏感。
4趋势：透明的沉浸式体验
智能工作站 等技术越来越以人为中心，模糊了人、企业和事物之间的界限，扩展并实现了更智能的生活、工作和生活体验。在智能工作站中，电子白板可以更好地捕获会议记录，传感器可以根据员工位置提供个性化信息，办公用品也可以直接与 IT 平台交互。
在家居方面，互相连接的家庭可以连接设备、传感器、工具和平台。越来越智能的系统可以让人们有更加情境化和个性化的体验。
5趋势：无处不在的基础设施
总的来说，基础设施将不再是战略业务目标的关键。日益普及的云计算和无处不在、随时可用的基础架构环境改变了基础架构的格局。这些技术将是新业务模式的未来。
例如，具有复杂的量子比特和算法系统的量子计算比传统计算机运行速度有指数级的增长。在未来，该技术将对优化、机器学习、加密、分析和图像分析产生巨大影响。虽然通用量子计算机可能永远不会实现，但该技术在狭义领域中将具有巨大的潜力。
这一趋势中的第二项新技术是神经形态硬件。这是一种受神经生物学架构启发而发明的半导体器件，可以为深度神经网络提供极高的性能，减少功耗的同时可以提供比传统方法更高的性能。
6 那些消失的新兴技术趋势
然而，事实上，并非榜单中所有的新兴技术都可以在翻越“技术炒作周期”的顶峰后成功存活下来。
根据 Gartner 的技术炒作周期，一项成功的新技术必须首先登上过高期望的峰值期（Peak of Inflated Expectations），然后再跌入绝望的谷底，或者 Gartner 所谓的泡沫化的底谷期（Trough of Disillusionment）。甩掉身上的泥垢，重新站起来，沿着稳步爬升的光明期（Slope of Enlightenment）向上爬，然后再次到达阳光普照的实质生产的高原期 （Plateau of Productivity）。只有这样，新兴技术才能最终放下背包，打开保温瓶，当之无愧地享用美味的午餐。
去年的 Gartner 技术炒作周期报告中出现的九项新兴技术已经消失了。
2017年Gartner炒作周期
2018年Gartner炒作周期
其中有一些非常有份量。去年 7 月，机器学习距离趋势峰值还有两年的时间，但今年它已经消失了。正如其他很多趋势一样，它的堂兄深度学习也摇摇欲坠。
这里可能有人会产生疑问：机器学习为什么会从技术趋势中消失呢？
对于这个问题，或许微软机器学习研究员 John Langford 的一番话可以给我们一些参考：“只注重实践的研究者有时候会犯一些很愚蠢的错误，比如，分不清训练集和测试集或者采用错误的方法去解决问题。只注重理论的人也许理解优秀算法的结构，但不能有效运用，或者不能从很多可能的方法中选出合适的那个。运用方程解决问题和证明方程是两种完全不同的能力，这在机器学习中尤其的正确，在机器学习领域，证明方程有效经常并不意味着可以用它来解决问题。”
在实践应用中，由于机器学习的炒作和教育方式大都是围绕着研究领域而不是应用领域展开，企业的机器学习团队往往把时间花费在研究领域，而不是业务应用中，因此未能成功获得预期价值，逐渐对机器学习的热情减退。
另一方面，机器学习算法难以复现，也是阻碍研究者的原因之一。