“2016中国信息产业经济年会”于2016年12月23日在北京举行。本届经济年会以“数字经济与新动能”为主题，针对热点话题进行深入探讨。在本次大会上，赛迪智库信息化中心的助理研究员刘鹏宇发布了2017年智能技术发展趋势，从人脑仿生、机器学习、智能语音助手、机器视觉、AR、区块链、数字孪生和人工智能等8个领域进行重点解读。
刘鹏宇提出,2017年智能技术八大发展趋势分别是人脑仿生取得重大突破;机器学习将在数据量大、需求迫切的领域深入应用;智能语音助手将成为自然语言理解发展的突破口;机器视觉将向生产生活领域不断渗透;AR将超越VR率先驶入快速发展车道;区块链加快平台化、开源化、融合化发展;数字孪生将打造居民生活的信息物理空间;人工智能产业生态正加速形成。
人脑仿生将取得重大突破。人脑仿生是再造人类的打造，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。
机器学习将在数据量大、需求迫切的领域深入应用。机器学习的发展有三架马车，硬件、算法、数据。硬件是支撑的骨干，算法是机器思考的灵魂，数据是机器运行的养料。就像人类在学习一系列知识的教材或资料一样，这三架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。面向大规模数据的采集、标注、分析和处理，这是一种统计学的算法。可以说目前机器学习的最重要特征是无数据、不智能。
智能语音助手将成为自然语言理解发展的突破口。提到语音助手不得不提自然语言理解技术。智能语音助手是其中的很好应用场景，因为智能语音助手渗透领域很广，可以把社会里面的所有数据服务和社会人群广泛连接。亚马逊、苹果、微软、三星、百度都推出自己的语音助手。目前，语音助手在智能家居和辅助驾驶都有应用，未来语音助手将成为大平台、大集成、大服务。
机器视觉将向生产生活领域不断渗透。目前的机器学习技术主要应用于生产和生活领域，在生产中包括组装、高精度检测、质量检测和产品追溯，尤其是对零部件的细小差异。在生活领域，应用最多的就是无人驾驶汽车，百度公司、特斯拉汽车都在研究无人驾驶技术。传统成像带来了雷达技术，用雷达测控周边的环境，这些视觉技术利用智能的传感器、智能的视频监控设备等一系列手段，可以感知环境的变化，从而通过后台深度学习的平台进行分析，可以为汽车提供最重要且正确的决策支持。在心脏手术、视频监控和人脸识别都有视觉技术的身影，未来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。AR—增强现实，是与外界的物理环境融合。通过智能手机普及，把AR和VR技术嫁接在廉价的产品上进行发展，专有设备达到一定程度后，再去拓展更好的应用。因此，2017年增强现实会再次超越虚拟现实，通过跟可穿戴设备和智能终端的融合，尤其是手机的融合，不断丰富应用内容可以有快速发展。
区块链加快平台化、开源化、融合化发展。区块是把数据按照时间窗口记录下来，再把这些时间区块用链状进行连接。区块链与传统的数据库是有区别的，传统的数据库是中心化的连接，区块链在存储的时候需要分布式的接入达成共识。物联网设备的安全问题有很大的挑战，但只要有区块链技术，可以保证物联网数据存储的安全性，在二者融合的前提下，物联网技术可以有更好的发展。
数字孪生将打造居民生活的信息物理空间。数字孪生是一种实体空间与虚拟空间的数字化、网络化、智能化的映射关系，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。数字孪生是实体空间与虚拟空间的精准化映射，数字孪生技术走入工业级，在产品设计和仿真方面有重要的应用。下一步数字孪生拓展到生活领域，医疗和教育以及出行可以构建个人全生命周期的数字预测模型。
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(开源平台)和解决方案等环节构成。上游到下游，下游到上游，中间到两端这三种模式正从不同路径共造人工智能产业生态。
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