 圖、Gartner2019年新興技術發展周期報告 國際研究暨顧問機構Gartner于2019年8月29日公布2019年新興技術發展周期報告（Hype Cycle for Emerging Technologies, 2019）公布29項必須關注及觀察的技術，并從中歸納出五大重點新興科技趨勢將創造并提供全新的體驗，這五大重點新興科技趨勢包括感測與行動力、增強人類能力、后傳統運算及通訊、數字生態系、先進人工智能與分析技術，并特別標注企業若能善加利用人工智能（AI）和其他重要概念，便能從新興數字生態系中獲益。 同時，非醫療保健相關保險欺詐所需花費的總成本每年約為400億美元。但是，一種稱為情感人工智能（AI）的成熟新興技術，使基于音頻分析呼叫者(Caller)可用來檢測保險欺詐而成為可能。甚至，該技術還可以通過跟蹤更準確地指導呼叫者，更好地診斷癡呆癥、檢測駕駛員的注意力分散，甚至應用于教學依學生情緒狀態適應改善學習體驗。 情感AI是2019年加入Gartner Hype Cycle for Emerging Technologies的21項新技術之一。 2019年的新興技術分為五大趨勢：感知和移動性(Sensing and mobility)、增強人類能力(augmented human)，后經典計算和通信(postclassical compute and comms)，數字生態系統(digital ecosystems)以及先進AI和分析(advanced AI and analytics)。 趨勢一：感知和移動性(Sensing and mobility) 感知和移動性結合了感測技術與人工智能的機器，除了能更了解四周環境，也有足夠的移動力及操控對象的能力。感測技術將對于物聯網（IoT）與其所搜集大量資料扮演不可或缺的角色，而人工智能的機器能洞察多樣化的數據，并將這些信息應用在各種情境。 例如，未來10年利用AR云將可繪制3D世界地圖，創造新的互動模式，進一步促生全新的商業模式，使企業得以借助實體空間獲利。 企業應將下列技術納入考慮，包括：3D感測攝影機、AR云、輕型貨物運送無人機、載客無人機（flying autonomous vehicle），以及Level 4和Level 5的自動駕駛技術。 趨勢二：增強人類能力（augmented human） 增強人類能力技術的進展，以提升人類的感知力和體能。例如：打造具有特殊功能的義肢，超越人類自然的體能極限，提供超人般的能力。 企業應考慮納入下列技術，包括：生物芯片（biochip）、擬人化（personification）、增強智能（augmented intelligence）、情緒人工智能（emotion AI）、沉浸式辦公室（immersive workspace）和生物科技（人工組織培養）。 趨勢三：后經典計算和通信(postclassical compute and comms) 據羿戓技術文件編制所了解，過去數十年來，傳統的核心運算、通訊及整合技術已獲得重大進展。正如摩爾定律（Moore’s Law）預測，中央處理器（CPU）速度越來越快、內存密度更高且規模量不斷增加。這些技術在未來幾年將采用與目前完全不同的架構，透過漸進式改善帶來重大影響力。 舉例來說，低地球軌道（LEO）衛星可提供遍及全球的低延遲互聯網聯機功能。這種由小型衛星組成的星群（constellation），未來可針對目前未能連網的偏遠家庭（全球占比48％）提供連網服務，并帶來經濟成長的新機會。目前衛星數量仍較少，此技術還在發展初期，但未來幾年可能對社會及商業帶來重大影響。 因此，企業應評估的技術，包括：5G、次世代內存、低地球軌道衛星系統和奈米級3D打印。 趨勢四：數位生態系 數字生態系為一群相互依存的參與者（企業、人與對象）相互分享數字平臺，達成互惠目的。因此，企業可納入考慮的關鍵技術，包括：數字營運（DigitalOps）、知識圖譜（knowledge graph）、合成數據（synthetic data）、分布式網絡（decentralized web）和分布式自治組織（decentralized autonomous organization）。 趨勢五：先進人工智能與分析技術 借助延遲敏感度高（如自動導航）、易受網絡中斷影響（如遠程監控、自然語言處理NLP、臉部辨識），和數據密集（如影片分析）等應用，已逐漸提高邊緣人工智能的采用比例。 例如，值得學習的相關技術，包括：自適應機器學習（ML）、邊緣人工智能、邊緣分析、可解釋性人工智能（explainable AI）、人工智能平臺即服務（AI PaaS）、遷移學習（transfer learning）、生成對抗網絡（generative adversarial network）和圖形分析（graph analytics）。 
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