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。人工智能的創新機會來自于應用創新、計算資源創新及技術創新，現在的物聯網行業主要趨勢有工業物聯網、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4.0，包括智能制造、工控安全及物聯網基礎建設等方面。同時電信網絡的大力建設和物聯網進入低功耗網絡的時代，將會使更多的產品通過互聯網成為商用的可能。

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

    現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了電氣化的機身結構，盡管現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。現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。

    工業物聯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領域來。即通過工業物聯網產生數據，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，現在很多機構都開始使用機器學習來進行研究，甚至保養和維護。

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

    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，已經不是傳統提升處理器性能所能夠解決的問題。業界提出了很多方法，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。現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展。