又是一年春来到，各行各业齐开工。度过了愉（lan）快（duo）的春节，回到为生活拼搏的日子，是不是还有些许不适应？放了个假，仿佛就跟整个世界脱轨了……
2016年，冬季气温未见降，经济寒冬、资本寒冬等传言却肆意出现，如今，2017年立春已过，智能硬件行业能否创造新的热潮，迎来新的生机？
开年的第一篇文章，小编炮整理了业内权威机构对2017年智能硬件各领域的预测和看法，给各位创业的小伙伴做一个参考。新的一年，让我们撸起袖子干吧！
物联网
根据IDC的预测，到2020年，物联网市场的80%以上将用于B2B应用。物联网的未来属于终身学习者——那些不断更新自己大脑的“操作系统”的人。以下是IBM和福布斯发布的2017年最需关注五大趋势整理：
1.认知计算
据Gartner的报告表示，真正能够产生洞察的关键，是能够解读非结构化数据，因此认知计算被认为是未来真正的数据时代所需要的技术。基于越来越多的采集数据，认知计算使传感器能够自动诊断和进行决策，而不需要人为干预。认知物联网的另一个巨大的优势是组合多个数据流的能力，以便识别特定的模式，提供更多的情景选项。
2.物联网安全
据统计，2016年共有IoT设备漏洞1117个，漏洞涉及Cisco、Huawei、Google、Moxa等厂商。IoT设备漏洞类型分别为权限绕过、拒绝服务、信息泄露、跨站、命令执行、缓冲区溢出、SQL注入、弱口令、设计缺陷等漏洞。
为了充分发挥物联网的潜力，必须通过互可操作性和设计良好的权限控制来应对安全的挑战。在设计安全功能时应采取积极主动，而不是被动的方法，研发更好的产品和解决方案。
3.区块链IoT
将区块链技术应用到物联网(IoT)领域的想法已经存在有一段时间了，目前区块链IoT也已经被一些企业采纳应用。区块链可以增强安全性，使交易更加无缝，建立信任、降低成本和加速交易，进而提升供应链效率，在物联网中发挥着重要作用。
4.API(应用程序编程接口)
API用于将信息和丰富的数据连接到物联网，增强物联网的实用性。对于物联网来说API的重要性不言而喻，然而如何将物联网API变现也是一个早晚要面对的问题。
对于API的创新应用逐步展现，比如OMsignal公司就将传感器集成在普通服装内，监测心率、呼吸、运动强度及燃烧热量等，并且开放API和SDK，供软件厂商开发不同类型的应用程序。显然，这种穿戴形式人们可能更容易接受。
5.物联网平台
“Forrester Wave：物联网软件平台(2016年第4季度)”对现有的物联网平台进行了分析，调查显示，IBM、PTC、GE和微软已成为占据物联网平台市场的主导企业。SAP、AWS、Cisco、LogMeln、Exosite、Ayla Networks和Zebra Technologies名列前11名。
物联网平台从物联网诞生的那一天就已经开始酝酿。物联网平台必须能够连接设备、收集数据、处理成千上万的供应商、打通数十个标准，并且必须能够支持数百万个设备、处理数十亿条信息。为了实现平台的超级价值，它还必须添加认知计算、物联网安全、隐私保护和决策功能。
人工智能
截至2016年11月，全球1485家人工智能公司可划分为深度学习、机器学习、自然语言处理、计算机视觉、图像识别、手势控制、虚拟私人助手、无人驾驶、智能机器人、语音翻译等13个细分领域。
近五年内，专用领域的定向智能化将是人工智能主要的应用发展方向。行业专家关于2017年人工智能的发展方向有下几点预测：
1.机器学习应用的扩张：机器学习正被应用在更复杂的任务以及更多领域中，而且被更多的人作为挖掘数据的方式。
2.无监督学习会取得更多的进展（也存在很大的挑战，在这方面离人类的能力还差得很远）。
3.计算机在理解和生成自然语言：预计最先会在聊天机器人和其他对话系统上落地。
4.深度学习和其他的机器学习以及人工智能技术的混用，是成熟技术的典型标志。将深度学习应用到医疗领域中包括对医疗图像、临床数据、基因组数据等各种类型数据上的研究和成果将会大大增加。
5.自动驾驶汽车，计算机视觉也会持续取得进展。
6.聊天机器人和自动驾驶汽车可能会取得较大进展。
7.预计更多的人类基准会被打破，特别是那些基于视觉、适合卷积神经网络的挑战。而非视觉特征创建和时间感知方法将变得更频繁、更富有成果。
深度学习创业公司
人工智能领域，很大一部分研究集中于深度学习。深度学习技术利用大量数据去训练人工神经网络，让这样的神经网络有能力处理新的数据。过去5年中，越来越多深度学习创业公司正在崛起，近来，国外媒体也发布了2017年最值得关注的5家深度学习创业公司：
1.Bay Labs
多家创业公司正试图用深度学习技术去处理医学影像，而Bay Labs是其中之一。该公司的团队中有多名工程人才，包括此前从事谷歌Project Loon项目的约翰·梅斯（Johan Mathe）。Facebook人工智能研究集团总监延恩·勒昆（Yann LeCun）已投资了这家创业公司，而其他投资方还包括Khosla Ventures。
2、Cerebras Systems
Cerebras是一家神秘的创业公司，领头人是安德鲁·费尔德曼（Andrew Feldman）。他此前将自己的小型服务器公司SeaMicro以3.34亿美元的价格出售给了AMD。费尔德曼新的创业公司开发人工智能硬件。根据消息人士的说法，知名风投Benchmark领投了该公司一轮超过2000万美元的投资。费尔德曼拒绝对此置评。
3.Deep Vision
Deep Vision来自加州帕洛阿尔托，开发低功耗芯片，用于深度学习。该公司的两名联合创始人雷汉·哈密德（Rehan Hammed）和瓦杰哈特·卡迪尔（Wajahat Qadeer）在斯坦福大学求学期间写出了一篇有趣的论文，主题是“卷积引擎芯片多处理器”。
4.Graphcore
Graphcore开发智能处理单元（IPU）PCIe加速器。神经网络可以使用这样的加速器去训练或推理。这家创业公司也在开发软件，使现有的MXNet和TensorFlow深度学习框架支持其基础设施。投资方包括Bosch Venture Capital、Foundation Capital，以及三星Catalyst Fund。
5.ViSenze
ViSenze创立于2012年。在2016年的ImageNet图像识别大赛中，该公司在某些环节中胜过了竞争对手。该公司的投资方包括乐天风投。ViSenze分拆自NExT，一个由新加坡国立大学和清华大学成立的研究中心。该公司的软件能完成图片视频中的对象识别和标记，提供在视觉上相似的内容。
未来人类生活
英国《每日邮报》1月24日报道，IBM发布创新科技，涉及人工智能、智能传感器、望远镜、探测器和医学设备的发展，对人类未来2022年的生活做出了五大预言：
1.人工智能将使我们的语言成为精神健康的窗口
未来五年我们将通过机器学习和自然语言处理来预测并监控精神疾病，包括抑郁症、精神分裂症、帕金森综合征、亨廷顿氏舞蹈症和老人痴呆症等。以上这些可利用移动设备，通过分析话语模式和文本分析算法来实现。
2.高级图像传感器将使得人类预备超级视野
图像传感器将配备高科技超级成像技术，在人工智能的协助下，人类能够看到微波图像、超微波图像和红外线图像等。拥有这种能力，人类就能在大雾中看到远处隐藏的障碍，色盲人群能看到正常人眼中的世界。
3.超级放大镜将使得人类了解地球的无限细节
一种软件和算法系统能够将地球所有复杂的信息搜集到一起，通过时空维度进行分析，帮助人们了解其中的含义，预测卫星状况、天气变化全球粮食短缺等。
4.所有医学实验室系统将集成于单个计算机芯片
这种芯片将作为健康探测器，以纳米级维度扫描疾病症状，医生能在患者的病症显现之前就发现疾病，迅速清除体内病毒。
5.智能传感器将以光速探测环境污染
硅光子技术能以光速传递信息，一旦发生污染事件，无线网络或自动无人机就能以光速探测到并上报。智能传感器搜集到的信息将与卫星和实时测风数据相结合，制定出污染物在大气传播的模型。目前的技术则需要几周甚至几个月。
