2017年AI技術(shù)的發(fā)展異常迅速、自動駕駛成熱門、區(qū)塊鏈爆發(fā)元年，在過去一年里人工智能方興未艾，區(qū)塊鏈在比特幣節(jié)節(jié)高漲的價格下愈發(fā)受到關(guān)注，自動駕駛行業(yè)中大新聞不斷。嵌入式主板

區(qū)塊鏈

在過去的2017年，比特幣的價格歷史突破了十萬人民幣一枚。除了一路狂飆的幣價，它背后的去中心化、可審計、可追蹤、數(shù)據(jù)不可篡改的區(qū)塊鏈技術(shù)，也已經(jīng)是科技界最熱門的投資賽道之一，在金融科技、物流、供應鏈等多個領(lǐng)域已經(jīng)有了知名的行業(yè)領(lǐng)跑者。

如果比特幣是記賬系統(tǒng)的表征、符號，是記賬系統(tǒng)上的數(shù)字;那么區(qū)塊鏈就是這個記帳系統(tǒng)本身，是它背后的一套信用記錄以及信用記錄的清算構(gòu)成的一個體系。

它的出現(xiàn)有三大影響：第一，涌現(xiàn)出了一大批利用區(qū)塊鏈底層技術(shù)在各個行業(yè)尋找應用方向的公司；第二，給這些創(chuàng)業(yè)公司帶來了一個全新的募資方式；第三，給投資行業(yè)帶來了重要變化——投資電子貨幣也成為了一個新興風向。

整體來看，區(qū)塊鏈帶來的機遇，主要有以下幾點：

其一，數(shù)字貨幣的產(chǎn)生。數(shù)字貨幣是區(qū)塊鏈最直接的應用領(lǐng)域，也是目前最為成熟的領(lǐng)域。目前數(shù)字貨幣領(lǐng)域以比特幣為核心，因為比特幣是使用人群最為廣泛的數(shù)字貨幣。但由于各國對于數(shù)字貨幣的政策不同，所以其發(fā)展速度也存在著差異。

其二，共享經(jīng)濟的誕生。區(qū)塊鏈技術(shù)解決了數(shù)據(jù)存儲、流動的難題。作為一個大型海量數(shù)據(jù)庫，區(qū)塊鏈記錄在鏈上的所有數(shù)據(jù)和信息都是公開透明的，任何節(jié)點都可以通過互聯(lián)網(wǎng)在區(qū)塊鏈平臺進行信息查詢，這也為共享經(jīng)濟提供了信用保障。

其三，云計算的擴展應用。未來以區(qū)塊鏈為基礎(chǔ)的分布式云會洶涌崛起，也許那時的云才叫真正的云。其實目前的比特幣、以太坊就是分布式云。

2017年可以算是區(qū)塊鏈爆發(fā)的“元年”，各類新興應用，比如區(qū)塊鏈在智能合約的應用等等，在一年內(nèi)集中體現(xiàn)，催動這個行業(yè)加速發(fā)展。行業(yè)的蓬勃同樣意味著泡沫。目前，區(qū)塊鏈技術(shù)正處于發(fā)展初期，其前景雖然開闊，但是質(zhì)疑與批評也不少。

自動駕駛

隨著多家機構(gòu)拿到正式上路測試牌照，機器代替人類進行駕駛的未來顯得前所未有得近，自動駕駛也成為了2017年的新科技關(guān)鍵詞之一。Google、Uber、特斯拉、百度以及滴滴等各大巨頭也是各出奇招，共同爭奪自動駕駛的市場。

以深度學習為主的人工智能技術(shù)顯然是推動自動駕駛熱潮的重要因素，然而在傳感器、大數(shù)據(jù)、電車等方面的推進對于這個潛力巨大的行業(yè)來說也舉足輕重。

在這個行當里，巨頭與創(chuàng)業(yè)者正在混戰(zhàn)。對于創(chuàng)業(yè)者來說，一個明顯的趨勢是：相比于過去兩年動輒要提供全套解決方案的自動駕駛創(chuàng)業(yè)項目，2017年可以說是自動駕駛領(lǐng)域創(chuàng)業(yè)走向細分的一年。不少車廠都有很大的團隊做自動駕駛，今年將會看到越來越多的創(chuàng)業(yè)項目都是主打某個細分領(lǐng)域。自動駕駛可能會在某一些特定區(qū)域、某種特定的車型和場景率先落地。比如貨運、農(nóng)業(yè)／工程機械、室內(nèi)機器人等等，可能都會用到自動駕駛衍生出來的一部分技術(shù)。

目前，涌入自動駕駛行業(yè)的企業(yè)雖然很多，但推動自動駕駛汽車急速發(fā)展的兩大軸心主要是成車企業(yè)和IT企業(yè)兩大陣營，從目前的技術(shù)研發(fā)水平來看，其任何一個陣營都很難獨自完成開發(fā)。故可以預測，在未實現(xiàn)商業(yè)化之前，兩大陣營將會互相合作，開展各種“合眾連橫”戰(zhàn)略。蘋果與奔馳、寶馬合作，谷歌與奧迪合作便是典型的例子。

在手機、VR/AR以及無人機熱之后，一些芯片廠商、汽車廠商、互聯(lián)網(wǎng)廠商以及一些技術(shù)廠商紛紛加入了自動駕駛汽車的角逐。如果要在未來實現(xiàn)無人駕駛，除了自動駕駛系統(tǒng)技術(shù)，車之間的信息交流，以及整個交通生態(tài)系統(tǒng)的智能化非常關(guān)鍵。

人工智能

隨著人工智能逐漸走進生活，其“恐怖”之處也慢慢顯現(xiàn)出來，超越常人的計算、學習能力以及高效的辦公效率等都成為業(yè)內(nèi)人士追求目標。無論是AlphaGo橫掃圍棋界還是京東首建全球無人倉，都說明了人工智能具有強大的發(fā)展?jié)摿??？梢院敛豢鋸埖念A測：在未來數(shù)十年中，我們所接觸的每一種應用程序都將整合進一些人工智能功能，而如果不使用應用程序，我們將無法做任何事。

迄今為止，全球人工智能企業(yè)獲得的投資總量已經(jīng)超過了274億美金，涵蓋的子領(lǐng)域包括圖像識別、自然語言處理、智能機器人、機器學習、智能助手、推薦引擎等13個方向，已經(jīng)滲入了科技創(chuàng)業(yè)的方方面面。

過去一年中，AI技術(shù)的發(fā)展異常迅速，算法、CPU、GPU的不斷演進都讓人工智能引擎變得更加智能。

AI會顛覆傳統(tǒng)行業(yè)，并且?guī)砭薮蟮纳虡I(yè)價值。最先受到其震蕩的，往往是那些已經(jīng)有了明確和強烈商業(yè)需求的行業(yè)，比如傳統(tǒng)的醫(yī)療和制造工業(yè)。AI在這些領(lǐng)域是作為一個效能提升的工具應用，我們常聽到的智能醫(yī)療、智能工業(yè)等等，就是傳統(tǒng)行業(yè)結(jié)合了AI技術(shù)。

比如計算機視覺在醫(yī)療影像領(lǐng)域的應用、機器學習在智能醫(yī)療方面的應用、機器人在手術(shù)機器人與理療方面的應用等等，都是AI技術(shù)在從預防到治療等不同階段的應用，從而把離散的醫(yī)療信息進行整合，并加速個性化醫(yī)療的進程。

現(xiàn)在AI應用上，工廠機器人是一個比較大的種類，現(xiàn)在工廠已經(jīng)很自動化了，還沒自動化的東西都是因為機器無法‘思考’。換句話說，想解決這個問題，機器需要會學習，接入AI后，工廠將大大提高產(chǎn)能及準確度，而這意味著更加實在的商業(yè)價值。

從另一個角度來看，數(shù)據(jù)也有可能在日趨激烈的AI行業(yè)內(nèi)競爭中成為護城河。如今市面上98%的項目都號稱自己有AI技術(shù)，然而實際上，真正有付費商業(yè)突破，比如擁有大數(shù)據(jù)量、客戶愿意付費、效率明顯提升的，僅僅集中在有限的幾個領(lǐng)域里，軟硬件結(jié)合，相互滲透。

朗銳智科（www.lrist.com）認為傳感器、獨特的數(shù)據(jù)以及深度的行業(yè)商業(yè)智能相結(jié)合，最終會帶來可觀的商業(yè)價值。同類的公司資本正在迅速往頭部集中，在中國尤為明顯，而數(shù)據(jù)正是最重要的壁壘之一。人工智能要走的路還有很遠，如今的圖像識別與深度學習也僅僅是其中的一小步。

萬物互聯(lián)是快速發(fā)展的必然趨勢，其上下游產(chǎn)業(yè)鏈都存在巨大的市場空間和潛在機會，需要全棧高可靠安全管理、智能高敏傳感、低功耗高效能通訊、超越互聯(lián)網(wǎng)的海量大數(shù)據(jù)處理與分析、邊緣計算、人工智能和商業(yè)智能輸出等眾多技術(shù)的支撐和協(xié)調(diào)，三大行業(yè)的發(fā)展為我們展現(xiàn)了一個新的未來，如今來說下一個風口還有些為時尚早。

來源：朗銳智科