國際研究暨顧問機構Gartner提出2020年企業必須了解的十大策略性科技趨勢，分別為超級自動化、多重體驗、專業知識的全民化、增進人類賦能、透明化與可追溯性、更強大的邊緣運算、分散式雲端、自動化物件、實用性區塊鏈以及人工智慧安全性。
Gartner的十大科技策略趨勢是企業在制定未來五年科技規劃時必須考量的一部分。這些趨勢對人類及其居住空間、所有產業和地區都有著廣泛影響，且極可能顛覆現狀。2025年以前，與這些趨勢相關的科技都將歷經重大變化、通過關鍵爆發期，達到全新層次的成熟度，因此得以拓展實際應用案例並降低風險。
名列Gartner十大科技策略趨勢之一的更強大的邊緣運算(Empowered Edge)，探索了物聯網的持續演進過程，以及如何藉由電腦科技連結並驅動人們身邊所有事物，包括消費性和工業用裝置。更強大的邊緣運算逐漸因人工智慧功能提升，以及透過機器人、無人機和自駕車等自動化物件而得以實現。
更強大的邊緣運算
邊緣運算是一種運算拓撲，能將資訊的處理、內容的收集與傳送都保留在靠近該資訊來源處，仿效分散式處理的概念，嘗試讓流量和處理工作都在本機進行，目的在縮短延遲時間、發揮邊緣功能並賦予邊緣端更大的自主性。
物聯網架構正朝著邊緣導向演進，智慧功能逐漸移轉到端點、閘道和類似裝置。不過現在的邊緣架構仍有些分層，資訊透過定義完整的多層端點流向接近邊緣處，有時候則是流向遠端邊緣，最終進入集中式雲端和企業系統。
長期來說這種成組的階層將逐漸淡出，創造出一個非結構化的架構，其中有各式各樣「物件」和服務連接到透過一組分散式雲端服務加以連結的動態彈性網狀網路。在這種情況下，像無人機這樣的智慧「物件」就可能和企業物聯網平台、政府無人機追蹤服務、地方感測器和城市層級的地方雲端服務溝通，再與附近導航用無人機進行點對點無線連接模式(Peer to Peer Mode, P2P)資訊交換。
邊緣、近邊緣(Near Edge)和遠邊緣(Far Edge)會連接到集中式的資料中心和雲端服務。邊緣運算能解決許多迫切問題，例如頻寬成本過高、延遲時間太長令人無法接受。在不遠的將來，邊緣運算拓撲將可實現特定的數位商業和IT解決方案。
分散式雲端逐漸演進後將提供一套通用或輔助服務，能夠集中管理也可供給邊緣環境執行使用。
網狀網路架構將實現更具彈性、智慧且反應力更強的P2P物聯網系統，但可能會造成系統複雜程度增加的代價。網狀架構也是眾多分散式網路生態系統產生的結果，要徹底轉型為數位商業及產品，就必須利用智慧網狀網路架構來增加競爭優勢。從集中式到邊緣、再到網狀網路的演進過程，對產品開發將帶來極大影響，團隊在雲端和邊緣運算設計方面的技能也要進化。網狀網路的標準還不成熟，但電機電子工程師協會(IEEE)和開放霧運算聯盟(OpenFog Consortium)等組織已開始針對網狀網路架構領域進行研究。
隨著端點數量增加，功能也越來越先進，可由人工智慧所驅動並執行像Linux這樣的作業系統，而未來網狀網路架構也將變得更為普及。新型網狀網路架構將會增加物聯網系統的複雜程度，使設計、測試和支援相關工作變得更具挑戰性。除此之外，網狀網路往往代表有更多P2P活動，讓合作夥伴和生態系統可以延伸到個別產品以外之範圍。
Gartner預測，2028年之前邊緣裝置嵌入感測器、儲存、運算和先進人工智慧功能的數量將穩定增加。不過邊緣運算是一種異質性概念，範圍除涵蓋簡單的感測器和嵌入式邊緣裝置，也包括行動電話等為人熟知的邊緣裝置，以及自駕車之類的高度先進邊緣裝置。不同種類邊緣裝置用在不同情境，使用壽命也大不相同，從1到40年不等。以上因素加上廠商為邊緣裝置導入更多功能的推動加速，都為管理和整合帶來更複雜和持續的挑戰。
智慧功能將移往網路邊緣各式各樣的端點裝置，包括：
．簡易型嵌入式邊緣裝置(例如家電、工業裝置)。
．邊緣輸入/輸出裝置(例如喇叭、螢幕)。
．邊緣運算裝置(例如智慧手機、個人電腦)。
．複雜的嵌入式邊緣裝置(例如汽車、發電機)。
這些邊緣系統將直接或透過中介的邊緣伺服器、閘道器，連接超大型後端服務。
位於邊緣的資料/分析/人工智慧
在數位商業計畫的帶動下，到了2022年企業所產生資料將有75%是在傳統集中式資料中心或雲端以外的地方創造或處理，而現在僅不到10%。分散式資料的趨勢迫使企業採取不同方式，在集中蒐集資料後處理、或是直接連結資料生成處進行本地處理兩者間達到平衡。現在的使用案例需要資料管理功能移往邊緣，也就是把處理功能帶到資料那裡，而不是永遠都把資料蒐集過來再集中處理。但這種分散式「連接」的模式也帶來許多挑戰。例如：
．若資料位於邊緣，該以何種形式儲存？
．如何在邊緣執行治理管控？
．如何與其他資料整合？
為因應這些挑戰，負責資料與分析的主管必須針對資料資產的說明、組織、整合、分享與治理，來進行優化處理。
雖然並非資料管理的所有面向都必須發生在邊緣，現在使用案例的需求有逐漸往此方向發展的趨勢。因為具有高度分散的本質，包括物聯網解決方案架構等現代數位商業應用，未來很可能會挑戰企業管理及處理資料的能力，但目前大多數人尚未準備好能面對這些資料的規模和複雜度。轉變至邊緣運算的過程中會有以下幾點影響：
資料和分析技術的使用案例和解決方案必須支援新型分散式資料架構，而這是資料和分析技術主管現有資管能力不及之處。在資料管理中納入分散式資料儲存庫和處理，以便從資料所在地提供支援。
分散式資料需要分散式資料管理功能，迫使主管重新權衡他們將資料處理功能導入邊緣的能力。藉由雲端資料儲存庫、分散式平行處理平台和嵌入式資料庫技術來提升資料持久功能。
邊緣運算和其他分散式環境將挑戰資料管理技術供應商的能力，因此主管會更深入檢視如何在相關技術市場中找到方向。根據他們管理分散式資料的能力，評估現有和未來可能合作的廠商。
5G與邊緣運算溝通機制
讓邊緣裝置互相連接或連接後端服務，是物聯網的基礎，同時也是實現智慧空間的元素之一。5G是4G長程演進技術(LTE)LTE Advanced和LTE Advanced Pro的次世代蜂巢式標準。國際電信組織(ITU)、第三代合作夥伴計畫(3GPP)和歐洲電信標準協會(ETSI)等數個全球性的標準制定機構已提出定義。5G標準之後其他迭代也將支援窄頻物聯網(NB-IoT)，鎖定有低耗電和低吞吐量需求的裝置。新的系統架構包含核心網路切分以及邊緣運算。
5G能解決三種關鍵技術通訊面向，每個都能支援不同新服務與其他新服務模式(例如延遲即服務：
增強型行動寬頻通訊(eMBB)，大部分供應商可能會首先採用這類技術。
超可靠度和低延遲通訊(URLLC)，能滿足現有許多工業、醫療、無人機和運輸方面的需求，因其對可靠度和延遲的要求甚至超越頻寬。
大規模機器型通訊(mMTC)則能解決物聯網邊緣運算對規模的需求。
使用較高的蜂巢式頻率和超大容量，會需要密集部署，且高頻率重複使用。因此，預料大部分公用5G服務一開始會以孤島式部署為主，而非全國性的連續覆蓋。Gartner預測到了2020年，全球將有4%以網路為主的行動通訊服務供應商將推出商用5G網路。許多通訊服務供應商還不是很清楚哪些使用案例本質或商業模式可能帶動5G服務，因此在2022年之前，企業主要會利用5G來支援物聯網通訊、高解析影片和固定無線接入(Fixed Wireless Access, FWA)。未經授權的無線電頻譜(例如美國的民用頻段無線電服務「CBRS」，英國德國也有類似計畫)將帶動私人5G(和LTE)網路的部署，讓企業可以利用5G技術的優勢，而不必等待公共網路擴大覆蓋。
找出絕對需要5G高階效能、低延遲或更高密度以滿足邊緣運算需求的使用案例，再根據2023年前供應商預計推出的服務，規劃組織如何利用這些使用案例的一套計畫，評估哪些可用選項比較適合用在特定的物聯網案例，且較5G更具成本效益。範例包括低功耗廣域網路(LPWAN)網路，像是以4G LTE為基礎的NB-IoT或LTE Cat. M1、長距離廣域網路(LoRa)、Sigfox和Wi-SUN。
邊緣物件的數位分身
數位分身指真實世界中某個實體或系統的數位表徵。數位分身是藉由封裝的軟體物件或模型，映射出獨特的實體物件。來自多重數位分身的資料，可聚合成一個橫跨各種真實世界實體(例如一座發電廠或城市)的合成觀點。
起初企業將單純採用數位分身，而隨著時間過去這些分身將有所演進，更有能力收集正確資料並予以視覺化、使用正確的分析技術和規則，再針對商業目標做出有效回應。數位分身模型將會增生，供應商也開始提供顧客這類模型，成為它們的產品中極為重要的部分。
