2017年是技術的融合年，產品和通信技術之間的融合，催生出了很多新的智能化產品。如智能語音和智能音箱產品的結合，同時語音交互也將成為大部分領域交互控制的下一代技術。人工智能的創(chuàng)新機會來自于應用創(chuàng)新、計算資源創(chuàng)新及技術創(chuàng)新，現(xiàn)在的物聯(lián)網行業(yè)主要趨勢有工業(yè)物聯(lián)網、智能家居、智能汽車、智慧城市、設備元件等。

    2017年我國政策主要集中在工業(yè)4.0，包括智能制造、工控安全及物聯(lián)網基礎建設等方面。同時電信網絡的大力建設和物聯(lián)網進入低功耗網絡的時代，將會使更多的產品通過互聯(lián)網成為商用的可能。

    在2020年，我國將會對5G進行商業(yè)化，隨著它的上線，未來很多應用都有望將成現(xiàn)實。5G技術包括了多天線技術、毫米波技術、波束成型及大規(guī)模MIMO等技術，連智能汽車都有望成為網絡節(jié)點進行數字交換，可以實現(xiàn)車與手機通信。

    現(xiàn)在汽車都是采用方向盤控制，通過齒輪臂來改變輪胎的方向，而電氣化是指通過電、信號及傳感器來實現(xiàn)車輛的偏移。汽車電氣化是指不僅要用電機和電池來驅動，還采用了智能傳感和傳導器件使其更加智能化，通過電氣化的方式使其有機連接成整體。有些飛機已經完全實現(xiàn)了電氣化的機身結構，盡管現(xiàn)在智能和新能源汽車技術不是很成熟，但是當電氣化時代來臨，將會顛覆各種行業(yè)?，F(xiàn)在國內國外都出臺了新能源汽車政策，未來汽車的趨勢是新能源智能汽車。

    工業(yè)物聯(lián)網和機器學習息息相關，百度、阿里、騰訊等基于大平臺的機器學習也可以應用到工業(yè)領域來。即通過工業(yè)物聯(lián)網產生數據，以數據訓練模型。如：中車利用機器學習進行軌道交通故障預測和健康管理，現(xiàn)在很多機構都開始使用機器學習來進行研究，甚至保養(yǎng)和維護。

    工業(yè)物聯(lián)網的應用還會做生產監(jiān)測、提升物料分配及生產性能。尤其是對于核電機組和大型發(fā)電機等關鍵需要配置相關監(jiān)測設備來進行運營維護，保障設備的正常穩(wěn)定工作。

    目前市場上的CPU頻率很難再進一步提升，更多的是采用多核或者異構方式。處理器都是采用并行任務的方式，但是很多需要的時候并不是它速度有多快，而是能不能協(xié)同處理。同時隨著VR應用的普及和技術成熟，對于視頻及圖像處理要求極高，已經不是傳統(tǒng)提升處理器性能所能夠解決的問題。業(yè)界提出了很多方法，比如3D IC（即通過芯片堆疊提高芯片密度），繼而提升處理器能力。同時，智能駕駛、人臉識別等新興技術需要采用特殊的處理器，這其中就會用到異構技術，比如將FPGA或DSP整合到一起。

    智能技術日趨成熟，帶來不僅是智能化便捷體驗，同時也會改變生活?，F(xiàn)在市場上產品迭代速度、吸引投資數量及市場增長都處于高峰，帶動了人工智能、機器視覺、無線通信、云平臺、語音識別、語義分析等等技術的發(fā)展。