很多趨勢將會在 2018 年繼續下去，尤其是呈現指數級增長的多技術融合。氣候變化依然是一個最緊迫的問題，尤其當我們通過碳預算來解決問題的時候。
正如比爾 · 蓋茨所說的那樣： " 大多數人都高估瞭自己一年內能做的事情，卻低估瞭 10 年內能做的事情。" 同樣的道理，大多數的年度預測都高估瞭一年內可能會出現的趨勢，但都低估瞭這些趨勢隨著時間的推移可能會產生的影響。
以下是我認為在接下來的一年裡最值得關註的 15 個領域：
（一）隨著我們進入到數字革命的全新階段，國際關系、政治經濟和國傢治理將迫切需要新的設計模式。
這裡主要有三個值得探討的主題：
（1）龐大的全球性平臺（如 Facebook、Google 和 Amazon）正在定義一個全新的政治經濟。這些公司的企業主權將會和國傢主權產生摩擦。這些國傢將會利用這些全球平臺贏得人們所認為的經濟利益。這些龐大的全球性平臺都明白，各國政府將尋求通過監管或立法來約束自己的權力。這些公司將加快腳步以確保自己平臺優勢的延續，並提高他們在未來幾年裡和解談判的基準線。
（2） 更多國傢會頒佈國傢層面的 AI 戰略。這麼做的結果是？在這方面的合作將會越來越必要，關於知識產權、隱私、數據和運營許可的爭論也將會日益增多。
（3）矽谷的政治文化以及如何將它融合到軟件、企業文化和戰略中的問題將會持續存在。矽谷將聘請外部人士來解決這些問題，這可能需要幾年時間。在我們解決這些問題之前，加密奇才將會在新興的區塊鏈網絡上建立治理機制。他們將以一種狹隘的意識形態框架來實現這一目標，這樣的框架將在未來幾十年威脅到我們，屆時這些網絡將調節我們所需要的許多資源。這一點之所以很重要，是因為信息技術系統會影響我們如何建立對世界的理解、如何看待我們的選擇，同時也會影響我們的行為。簡而言之，它們影響的是我們對 " 是 " 和 " 應該 " 的理解。
（二）矽谷領先，但全球范圍內的創新和擴張將會日益增多。
在為能源鏈脫碳方面，歐洲和美國處於領先地位。中國在城市交通系統大規模電氣化上取得瞭巨大進步。 在各個國傢以及各個國傢科技巨頭的支持下，大傢對 AI 的關註將會以更加新穎的方式和大范圍落地實施的方式呈現。
美國面臨的公民醫療問題和社會問題日益嚴峻，再加上美國開始將經濟重點轉向國內，因此對於很多企業傢來說，美國已經越來越沒有吸引力。美國的商業文化主要以公司利潤為重，在影響社會結構的領域缺乏創新的動力。 奇怪的是，歐盟正在為創新提供空間，因為它有能力將廣泛的利益相關者聚在一起，而不僅僅是各方單獨的競爭。2017 年歐洲圍繞開放銀行和隱私政策方面的創新就是一個非常好的例子。
其他創新中心的跨越式發展也將在 2018 年持續下去。我們可能還無法在短時間內見證一傢非洲公司能與美國的科技巨頭展開強有力的競爭，但是我們將會看到他在諸如農業科技和分佈式發電這樣的領域做的非常有意義的創新。
然而，全球最大的公司依然將主要來自矽谷，蘋果公司的市值在 2018 年將有可能超過 1 萬億美元。
（三）更多的資金將會流入技術領域的公司，但主要集中在發展後期階段的企業。
在軟銀之後，規模超過 50 億美元的基金將會大量出現，平臺壟斷的投資案例已經得到瞭很好地認可。這些基金將會嘗試在本土范圍或全球范圍內尋找並投資新興的贏傢（例如 Careem 和滴滴出行）。這可能會導致市場的早期階段的資金缺口，正如歐洲和美國的種子資金發展放緩所證明的那樣。
（四）人工智能軟件堆棧將繼續與傳統軟件分離。
這包括：
（1） 全新的交互機制。其中一個就是語音交互，語音既作為輸入又作為輸出。第二個則是圖像，嵌入式相機將會為機器學習系統提供大規模的輸入（情感計算應用的發展就是其中的一個例子）。
（2） 專用硬件（例如谷歌的 TPU）和全新的框架（如 TensorFlow 和它的競爭對手）。
（3） 雲到端計算，因為我們正在它需要的地方提供瞭越來越多的數據信息。
（4） 全新的軟件開發模式（頂尖開發人員在培養高度參數化的模型，並用數據訓練它們）
（五）人工智能將成為大型企業的技術投資重點。
經過多年的原型迭代，自動化技術和人工智能軟件現在已經主導瞭 首席信息官（CIO）的日程表。它們在這個領域投資將會越來越大。其中一批贏傢就是在 2013 至 2014 年間創辦的人工智能公司，它們現在已經成長為相對成熟的企業瞭，已經實現瞭非常可觀的營收並將能夠持續快速增長。最優秀的公司，不管是傳統大企業還是創業公司，都會將人工智能投資與戰略性的組織變革結合起來。這些公司將從數據供應鏈的簡單概念出發， 圍繞數據網絡效應和 AI 鎖定循環來重新思考他們的商業額模式。
那些認為人工智隻能用來削減成本、而無法用來擴大產出的公司，它們在未來將會日漸沒落。
（六）我們將越來越多地展示人工智能是如何增強人類能力的。
有越來越多的證據表明 AI 工具是可以給我們每個人帶來實實在在的好處，我們將會越來越多地看到在人工智能武裝下的人類是如何變得更為強大的。人工智能學術界的共同努力將會繼續帶給我們驚喜，我們在深度學習之外的領域將會看到更多突破性進展，比如強化學習、對抗網絡、一次性學習和無監督學習方法等。
（七）對於人工智能如何影響就業的討論將從 AI 如何消滅工作崗位轉到如何更好地幫助人類員工適應不可避免的變化。
不同的國傢將會采取不同的措施。那些將對社會資源的（如教育和安全網）投資和保持一種健康的創業和創新的方法結合起來的國傢將會有最好的表現。在理解算法系統中的信任、公平、正義問題上，我們也會取得更大的進步。由立法者、監管機構和社會活動人士所推動的機構將會把 AI 倫理問題視為重中之重。
（八）密碼技術將變得更加重要，並開始展示它們的用途。
2018 年，基於標記化的分散應用程序和協議的活動將會增加。在投機性泡沫之下，頭腦理智的團隊將會聚在一起用區塊鏈技術的獨特屬性來解決實際問題。我們會發現人工智能開發人員將會越來越多地試驗將 AI 和區塊鏈結合起來。這些領域包括如何構建數據開源機制來激勵數據共享，允許模型的共享以及使用區塊鏈和智能合約來讓各個不同的 AI 調解他們機器與機器之間的交互。
（九） 電影《 Knight Rider》中的 KITT 車將繼續成為自動駕駛汽車的黃金標準。
自動駕駛汽車廠商的雄心將會變得越來越大，即使城市監管機構對他們非常友好，但他們依然需要花時間去克服現實世界的障礙。2018 年不會有自動駕駛汽車廠商會交付自動駕駛汽車。
（十）創業者和企業傢對醫療保健領域的興趣將會越來越大。
為什麼會這樣呢？第一個 FDA 批準的基因療法已經上市瞭。未來還會有更多經 FDA 批準的療法會出現。CRISPR 今年可能會出現在今年的人體試驗中。此外，將深度學習技術成功地應用於電子健康檔案、低質量的消費者跟蹤數據以及醫學圖像領域，這有助於開發出突破性的應用。非數字化醫療保健對資金的需求十分迫切。人口老齡化再加上國傢和私人層面的負擔能力的有限，這將加大對創新型解決方案的需求，而基於人工智能的數字醫療或許能夠提供這種創新型解決方案。
（十一） 規模更廣且更先進的新型網絡攻擊可能會出現。
可能會利用某種機器學習技術進行攻擊：要麼使用聊天機器人、要麼使用自然語言生成技術，更智能的密碼攻擊方式，將連接的設備作為人質，或者可以避開檢測的自適應系統。
（十二）增強現實將持續處於溫火慢燉而非沸騰的狀態。
增強現實和混合現實的真正信徒將會繼續堅持自己的信仰的東西，但是由人工智能和區塊鏈帶來的大規模變革的機遇（尤其在金融科技、醫療保健和能源領域）勢必將吸引更多有緊迫感的創業者。 延伸現實的邊緣案例將會是最有趣的地方，在工業領域中尤其如此。聰明的公司將開始在這個領域鍛造自己的能力，從而在未來獲得回報。
（十三）數字廣告的入侵時間太長瞭，今年的廣告技術將會受到影響。
iOS 和 Google Chrome 中的增強隱私功能，以及歐盟 " 通用數據保護條例 " 的數據義務要求將會傷害廣告技術和程序化廣告。但 Facebook 和 Google 幾乎沒有註意到這個問題，將會繼續主導市場。
（十四） 加密貨幣 " 挖礦 " 對能源的迫切需求將會給可再生能源的增長蒙上一層陰影。
可再生能源的價格將會繼續下降，新的太陽能和風能業務將大大低於最好的化石燃料所能提供的價格。比特幣和其他代幣的采礦行為導致的能源消耗量將繼續以每月 20％以上的速度告訴增長，除非這些貨幣的價格大幅回調，否則這樣的增速會一直持續下去。所以，到明年這個時候，挖礦消耗的能源大約是現在的 10 倍，相當於意大利整個國傢的能源消耗量。
（十五）道德將越來越多地影響消費者的選擇和投資策略。
消費者將越來越多地根據公司的道德定位是否能讓自己產生共鳴來做出購買和投資決策。 這個特點將會被某些行業放大，尤其是保險行業，因為保險行業需要對與氣候變化或監管瀆職相關的風險進行評估。大學捐贈基金可能會在調整投資立場和剝離某些資產上倍感壓力。
