开源硬件模型拓展了流行于开源软件发展中的观念及方法论。参考文件——包括图表，图解，零件清单及相关产品说明书——拥有开源执照即可出版，因此其他团队可根据特殊需要修改并完善这些资料。
这些模型有时与相较而言更传统的开源软件结合，像是操作系统，计算机固件或拓展工具。例如Linux 和 Android 系统正被应用在嵌入式设备中。
通过开源硬件可以更容易制作出新设备原型，比如联网传感器设备，避免供应商依赖；通过促进硬件设计的可利用性，达到对系统的长期（几十年）维系；为互联网规模的数据中心提供服务器和网络基础设施，促进工业供应商对核心技术标准的采用，以吸引合作伙伴形成生态系统；加速创新，普及 MIT 提出的分布式 fab lab 模型。
塑料晶体管反映了材料科学的进步，给我们提供了除传统电子器件之外的其他选择。基于拥有电特性的有机聚合物，包括有机发光二极管（organiclight-emitting diodes/OLED），这些材料可被轻易地印刷在不同类型基材上，允许可弯曲塑料上呈现出复杂电路——这对于传统电子器件来说根本不可能。
塑料晶体管将被大量应用以实现曲面显示、导电油墨、可印刷的计算机电路、透明电路、可穿戴计算设备、智能绷带、电子标签（Radio Frequency Identification/RFID射频识别技术）、塑料太阳能电池等。
隐私增强技术（Privacy-enhancingtechnologies/PETs）指牵涉到个人数据（无论是雇员、客户或是公民）的保护或掩蔽技术，以顺应数据保护法规并维持与客户的信任关系。
它不仅保护敏感数据（比如信用卡信息，金融数据或健康记录），也给与个人信息以保障（包括消费习惯，兴趣，社会关系及交往），数字时代用户反感于被一些服务商利用，然而部分隐私的披露是可容忍的。
因此，隐私增强技术超越了传统的专注于保护数据机密性的技术（比如权限控制和加密）；它也包含了确保数据使用被限定在被保护及被意指的目的中的技术，包括同型加密、数据掩蔽、匿名及假名。
量子计算机是利用量子力学现象（比如叠加与纠缠），对数据进行运算的计算系统。量子计算的基本元素是量子比特（量子的叠加态，可以同时有多个值），相比最优的经典计算方案，其主要优点在于能够以成倍快于前者的速度执行一些量子算法。
这些算法正在迅速发展，未来有一天或能打破当前组合分析的一些技术限制。量子计算应用范围广泛，如解密、运筹学、优化、仿真（结合齐次多项式模型）和大数据分析（神经网络）。
SDx（软件定义一切）是指用商用硬件上运行软件来取代老式受物理机制限制（往往是专用的）硬件设备。这一概念可应用于 IT 系统中的诸多方面，比如网络、计算、储存、管理、安全等。
软件定义网络（SDN）——与物理网络设备解耦的可编程遥控器通过网络传输数据；
软件定义计算（SDC或虚拟化）——使CPU和内存资源与物理硬件解耦，创造出独立的软件容器（虚拟机），在同一个物理服务器上同时运行；
软件定义存储（SDS或存储虚拟化）——使存储功能（包括备份和回复）与存储硬件解耦，用软件实现存储资源供应的自动化和优化；
软件定义数据中心（SDDC）——使所有资源（包括CPU、内存、存储和安全）虚拟化并作为服务提供；
网络功能虚拟化（NFV）——把SDC、SDS和SNS结合起来，作为电信行业的解决方案
随着云、API和物联网（IoT）的发展，互联网犯罪的数量、复杂程度和影响持续增长，因此安全范式必须进行变革。在上世纪九十年代的边界安全技术（强调网络防御）和二十一世纪的深度防护（强调多个保护层）之后，互联网防御策略正向新型的自适应性安全原则转变。这种先发制人确保安全的方法把重点从保护转向实时侦测和响应，随时改变防御策略。
相关技术和流程纳入了安全操作中心（SOC），这还需要新一代的安全信息与事件管理（SIEM）技术结合机器学习和规范分析。
自适应安全还需要依赖新的情景识别安全技术（包括身份和访问管理、网络安全、设备和智能机器安全），从而对威胁进行动态适应。
语义技术包括一套多种多样的技术，其目的在于帮助机器理解大量或复杂的数据，而不需实现提供与数据相关的任何背景知识。本质上来说，这类技术给信息带来结构和意义，方法往往是提供机器可读的元数据，这些元数据与人类可读、意义详细的内容存在联系。它被广泛应用于以下技术：
数据挖掘技术——从大量数据中发现模式（趋势和相互联系）
关联数据——语义网的一个子集，也是语义网上发布数据的一种方式，以此来相互连接并变得更有用，使得计算机自动阅读成为可能
语义数据集成——通过组合不同的数据源增进分析和决策能力
智能机器指代配置认知计算能力的系统，它们能够在没有人类干预的情况下自主做决定、解决问题，执行之前由人类引导的活动或任务，从而提高效率和生产力。
智能机器被广泛应用于以下产品与技术：
自动机器人或自驾汽车——重塑交通、物流、分发以及供应链管理；
专家系统——模仿人类的决策能力解决问题，尤其是需要专家投入解决问题的行业，比如汽车行业、消费电子产品行业、医疗健康行业、工业；
智能虚拟助手——比如 Avatar，能为客户提供信息和服务帮助；
传感器——在没有人类直接干预的情况下，收集我们周围物质世界的数据信息；
亦被称之为集群智能、蜂巢计算。集群计算指代大规模分布、自组织系统中的所有代理能共同朝着一个确定的输出目标协同工作。系统中的每一个代理都有自己的一套规则且只与局部环境互动。所有代理的聚集行为能导致全体行为「智能」的产生。
由于预测到物联网节点会增加，而众多独立节点的计算能力有限，所以每一个节点都将连接到社区中的其他物体上，从而创造出一个IoE 集群。
可信任设备是指终端机、软件支持的物件和机器这样的设备有保护数据处理可用性、完整性和隐私安全性的可信任能力。这包括智能手机、支付终端机这样的人机交互设备，以及智能家居和智能机器这样的自动化设备。
可信任设备能够保证人类使用数字系统通信和交互的安全，确保对重要基础设施和自动化程序的防护——比如智能电网、智慧城市、智能交通以及医疗连接设备。
