区块链、自动驾驶、人工智能谁将成为人类财富的下一个风口

2017年，AI技术发展异常迅猛，自动驾驶火爆，区块链爆发元年。 过去一年，人工智能方兴未艾。 在比特币价格上涨的情况下，区块链越来越受到关注。 自动驾驶行业 中大消息不断 嵌入式主板

区块链

刚刚过去的2017年，比特币历史价格突破十万人民币。 除了币价飙升，其背后的区块链技术具有去中心化、可审计、可追溯、数据不可篡改等特点。 它已经是科技行业最热门的投资赛道之一。 区块链等领域已经有了知名的行业龙头。

如果说比特币是记账系统的代表和符号，那么它就是记账系统上的数字； 那么区块链本身就是记账系统，一套信用记录和背后的信用记录清算组成的系统。

它的出现有三大影响：一是涌现出一大批利用区块链底层技术寻找各行业应用方向的公司； 二是给这些创业公司带来了全新的融资方式。 第三，它给投资行业带来了重要的变化——投资电子货币也成为一种新兴趋势。

整体来看，区块链带来的机遇主要有以下几点：

第一，数字货币的产生。 数字货币是区块链最直接的应用领域，也是目前最成熟的领域。 目前数字货币领域以比特币为中心，因为比特币是使用最广泛的数字货币。 但由于各国对数字货币的政策不同，其发展速度也存在差异。

二是共享经济的诞生。 区块链技术解决了数据存储和流动的问题。 作为一个大型海量数据库，区块链上记录的所有数据和信息都是公开透明的，任何节点都可以通过互联网查询区块链平台上的信息，这也为共享经济提供了信用保障。

三是云计算的延伸应用。 未来，基于区块链的分布式云会暴涨，或许那时的云才叫真正的云。 其实现在的比特币和以太坊都是分布式云。

2017年可以说是区块链大爆发的“元年”。 各种新兴应用，如区块链在智能合约中的应用等，都集中在一年之内，促使行业加速发展。 行业的繁荣也意味着泡沫。 目前，区块链技术处于发展初期。 尽管其前景广阔，但也存在不少质疑和非议。

自动驾驶仪

随着许多组织获得官方路试牌照，机器取代人类驾驶的未来比以往任何时候都更加接近。 自动驾驶也成为2017年新技术的关键词之一，谷歌、优步、特斯拉、百度、滴滴等各大巨头也各显神通，争夺自动驾驶市场。

基于深度学习的人工智能技术显然是推动自动驾驶热潮的重要因素。 然而，传感器、大数据和电动汽车的进步对于这个具有巨大潜力的行业也很重要。

在这个行业里，巨头与创业者在厮杀。 对于创业者来说，一个明显的趋势是：相较于前两年必须提供整套解决方案的自动驾驶创业项目，2017年可以说是自动驾驶领域创业的一年。细分。 许多汽车制造商都有庞大的自动驾驶团队，今年我们会看到越来越多的创业项目专注于某些细分领域。 自动驾驶可能会在某些特定区域、某些车型和场景中率先落地。 例如货运、农业/工程机械、室内机器人等，可能都会用到一些自动驾驶衍生出来的技术。

目前，虽然有不少企业涌入自动驾驶行业，但推动自动驾驶汽车快速发展的两大轴心比特币后下一个风口，主要是整车厂商和IT企业两大阵营。 从目前的技术研发水平来看，任何一个阵营都很难单打独斗。 因此可以预见，在商业化实现之前，两大阵营将相互配合，实施各种“商业联盟”策略。 苹果与奔驰、宝马的合作，谷歌与奥迪的合作就是典型的例子。

在手机、VR/AR、无人机普及后，一些芯片厂商、汽车厂商、互联网厂商和一些科技厂商加入了自动驾驶汽车的竞争。 未来要想实现无人驾驶，除了自动驾驶系统技术比特币后下一个风口，车与车之间的信息交互以及整个交通生态系统的智能化也非常重要。

人工智能

随着人工智能逐渐走进生活，它的​​“恐怖”也逐渐显露出来。 超越常人的计算能力、学习能力和高效的办公效率成为了业内人士的追求目标。 无论是席卷围棋世界的AlphaGo，还是京东首个全球无人仓库，都表明人工智能具有强大的发展潜力。 可以毫不夸张地预测，在接下来的几十年里，我们接触到的每一个应用程序都会融入一些人工智能能力，我们将无法不使用应用程序来做任何事情。

截至目前，全球人工智能企业投资总额已超过274亿美元，涵盖图像识别、自然语言处理、智能机器人、机器学习、智能助手、推荐引擎等13个方向。 技术创业的方方面面。

在过去的一年里，AI技术的发展异常迅猛，算法、CPU、GPU的不断演进让人工智能引擎变得更加智能。

人工智能将颠覆传统行业，带来巨大的商业价值。 最先受到影响的，往往是那些业务需求已经很明确、需求旺盛的行业，比如传统医疗、制造业等。 人工智能被用作提高这些领域绩效的工具。 我们经常听到的智慧医疗、智慧工业等，都是传统行业与AI技术相结合。

例如，计算机视觉在医学影像领域的应用、机器学习在智能医疗中的应用、机器人在手术机器人和理疗中的应用等，都是AI技术在从预防到不同阶段的应用。以治疗，使离散医疗信息整合，加速个性化医疗进程。

在AI应用方面，工厂机器人是比较大的一类。 现在工厂已经很自动化了，没有自动化的东西是因为机器不能‘思考’。 换句话说，要解决这个问题，机器需要能够学习。 接入AI后，工厂的产能和精度将大幅提升，这意味着更真实的商业价值。

从另一个角度来看，数据也可能成为AI行业竞争日趋激烈的护城河。 如今，市场上98%的项目都声称拥有人工智能技术。 但实际上，真正有偿的业务是有突破的，比如数据量大、客户愿意付费、效率显着提升等。 他们只集中在少数几个地区。 五金相结合，相互渗透。

朗睿智科()认为，传感器、独特的数据和深入的行业商业智能相结合，最终将带来可观的商业价值。 同类公司的资金正在快速向头部集中，尤其是在中国，数据是最重要的壁垒之一。 人工智能还有很长的路要走，今天的图像识别和深度学习只是一小步。

万物互联是高速发展的必然趋势。 上下游产业链存在巨大的市场空间和潜在机会，需要全栈式高可靠安全管理、智能高敏传感、低功耗高效通信、超越互联网的海量大数据。 在处理分析、边缘计算、人工智能和商业智能输出等诸多技术的支撑和协同下，三大产业的发展向我们展示了新的未来，现在说下一个风口还为时过早。