科技发展日新月异，2017年智能技术将有怎样的发展趋势，我们的生活又将如何再次被改变？让我们一起打开脑洞。
区块链加快平台化、开源化、融合化发展
从狭义上来说，区块链是一种采用密码学算法和链式关联结构组织数据块，由参与节点共同维护以保证数据几乎不可能被修改的最终一致性分布式数据存储技术。
从广义上来说，区块链指在所有节点均不可信的点对点网络中，通过共识算法和经济学常识建立信任机制，并最终实现节点数据存储一致性的通信系统。
区块链技术的特点是去中心化、公开透明，让每个人都能够参与数据库记录。这是一种全民参与记账的方式，所有的系统背后都有一个数据库，也就是一个大账本，可以简单理解为基于现有通用计算、存储、通讯、加密等技术的支持而实现的分布式公共账本。
目前，区块链技术已经进入了加速发展的新阶段，新的一年里将加快平台化、开源化、融合化发展，实现巨大飞跃。
人脑仿生将取得重大突破
人脑仿生是再造人类的大脑，通过明确大脑的结构组成和工作原理，可以建立小的神经元组成大的人脑神经网络，实现人类大脑的再造。人脑仿生的另外一个方向是人机接口，通过一系列的技术手段实现大脑与机器的连接，从而可以用我们的大脑控制机器运行。
2016年，人机接口已经可以让身体有障碍的人获得视觉和触觉的功能延伸，这是人脑仿生技术的重大发展；2017年，类脑芯片和类脑计算机都将会有小规模的商业化运行和使用。
机器学习将在需求迫切的领域深入应用
机器学习的发展有三驾马车，硬件、算法和数据——硬件是支撑机器的骨干，算法是机器思考的灵魂，数据是机器运行的养料。这三驾马车标志着机器学习不断地向前发展，也形成了机器学习目前最重要的范式。
机器学习可以被运用到数据大规模集中的特定领域，帮助企业找到行业痛点。目前，这一技术已经被应用到智慧医疗当中，帮助提供精准化的诊疗手段。
智能语音助手将加速自然语言理解技术的发展
自然语言理解技术能够帮助人类与机器之间进行更好的沟通，智能语音助手是这一技术很好的应用场景。
智能语音助手渗透的领域很广，可以把社会里的所有数据服务和社会人群广泛连接。目前，智能语音助手在智能家居和辅助驾驶领域都有应用，未来，它将把生活中包括吃、喝、玩、乐在内的一系列服务都集中在一个大平台上，我们只需要一些语言的沟通便可以获得想要知道的信息。
机器视觉将向生产生活领域不断渗透
人的眼睛所能看到的远度和精确度都是有限的，机器视觉技术能够帮助我们突破这样的局限性。
目前，机器视觉技术主要被应用于生产和生活领域。在生产中，这一技术主要用于组装、高精度检测、质量检测和产品追溯等；而在生活中，这一技术应用最多的则是无人驾驶汽车领域。未来，我们在手术、视频监控和人脸识别方面都将会看到机器视觉技术的身影，它将会成为人类最重要的视觉延伸。
AR将超越VR率先驶入快速发展车道
增强现实（AR）和虚拟现实（VR）技术给我们带来的体验完全不一样——在增强现实中，虚拟图像是显示在外界的物理环境里，人与物理环境完全交融；而虚拟现实完全与物理环境隔离，必须穿戴设备才能进行沉浸式的体验。
目前，这两项技术都存在设备成本过高、用户体验不好等阻碍，导致无法拓展用户级的应用。但就发展趋势来看，2017年增强现实会再次超越虚拟现实，通过与可穿戴设备和智能终端的融合，尤其是与手机的融合，不断丰富应用内容实现快速发展。
数字孪生将打造居民生活的信息物理空间
数字孪生是实体空间与虚拟空间的数字化、网络化、智能化的精准映射，能够在物理与数字两个空间同时记录个体全生命周期的运行轨迹。
目前，数字孪生技术在产品设计和仿真方面都已经有了重要应用，下一步将拓展到生活领域，帮助构建个人全生命周期的数字预测模型。有了这一技术，我们便可以通过数字预测模型来判断目前的生活状态是否健康，从而得到更加科学的指导。
人工智能产业生态正加速形成
人工智能产业链主要由基础设施、核心算法、应用平台和解决方案等环节构成。目前，参与到人工智能产业链中的各个企业正通过上游到下游、下游到上游、中间到两端三种模式从不同路径共造人工智能产业生态。（部分内容源自《机器人产业》2017年第1期）
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