玩得更高級一點的，會邀請各路大神來一起加入預測大軍。而審視一下他們的預測思路，分析這些預測中的關鍵點和未知因素，其實也是蠻有腦洞的一件事。

比如說，我最近看到了一篇文章，是阿裏巴巴旗下12位不同領域的科學家，對AI等前沿技術將在2018年如何影響世界做出了自己的預測。稍加總結之後我發現，這些科學家對於今年的科技趨勢，竟然保持了非常高度的一致性，甚至有些判斷可謂驚人。

這件事或許值得說道說道….

總體而言，這12位科學家認為接下來這一年，量子計算、無人駕駛、區塊鏈都會各自發展。而AI技術將在這一年進行多個領域的轉型和持續滲透。最重要的一點，是他們普遍認為隨著AI技術成熟加速，IoT領域將迎來真正大火大熱的一年。

事實真的就會如此嗎？

顯然，科學家對技術的全面認知，是普通科技愛好者難以比擬的。但技術與商業間的跨越度，卻可能是科學家身份的信息盲點。本文將會嘗試總結和分析科學家眼中的2018科技圈大事件。另一方面，也會分析哪些因素可能給科學家們的預言帶來阻礙和反制。希望能夠幫助讀者建立相對合理準確的技術趨勢認知。

既然是個預言類文章，那麽有興趣的朋友不妨截個圖，放到一年後看看。假如事實真的如本文所說，一些新的風口正在醞釀爆發——那麽不要謝我，榮耀屬於科學家們！

AI面臨三個拐角：人工智能轉型會成為IoT導火索？

這12位科學家，大部分致力於AI以及相關領域的研究，所以對AI的預測也非常豐富。總結一下，他們對AI在2018年的趨勢判斷差不多可以歸納為三點：

1.消費商業的AI技術從邊緣走向核心，AI進入各個細分產業當中，機器視覺依舊是主要手段。

2.AI的技術關註點從深度學習轉移到其他領域。強化學習、小數據學習等技術手段開始得到重視。

3.多模態的AI連接會成為主流。語音交互、機器視覺、知識圖譜等技術手段在統一設備或場景中的融合將成為主流。

這三個判斷或許意味著，在科學家們看來，“轉型”即將成為2018的AI年度關鍵詞。比如我們習慣用單一技術支撐消費級產品的思路將會被打破。而深度學習作為今天AI產業中最主要的實現方式，也在經受著學術界和產業界越來越多的質疑。用一些其他的機器學習技術來彌補深度學習的不足，喚醒小成本、快速完成機器學習的可能，在今天的學術界已經成為主旋律之一。

算力與數據成本降低、多模態融合技術成熟的AI，將更有可能快速進入各個細分領域和細分場景中。另一方面，深度轉型意味著在幾年中已經成為習慣的AI技術與產品思路可能要迎來重大調整，很多基於AI的商業變現方式都將發生改變。最直接的改變，可能將發生在IoT領域。

畢竟當自然方式的人機交互成熟度極高、成本快速下降之後，IoT產品將迎來極大的商業上升空間——想象一下，物聯網設備能看懂、聽懂你的各種需求，完全不需要顯示屏和按鍵，價錢又很實惠，那當然賣的好了…

總體而言，阿裏科學家們的AI預言，對產業整體還是抱有比較輕松樂觀態度的。但問題可能在於，目前已經開始的AI商業試探，是否準備好開始迎接各領域一起爆發的AI轉型？當深度學習失去霸主地位，感知交互方式迎來全面升級，目前我們看到的AI產品可能會快速被叠代。這當然可能引發產業陣痛。

還有一個AI風口值得被註意，那就是隨著視頻理解和AI編輯技術的進步，視頻行業可能會在2018變得不一樣。AI變臉、AI廣告植入、AI分析視頻內容等等技術，都在把視頻變成一個可以隨意拼接的“大玩具”。隨之而來的新玩法和新市場，在2018可能是個大事件。

視頻產業可能爆發，或許也意味著內容創作者將迎來新風口。但隨之而來的監管風險和道德壓力將會成為變量。用AI幹壞事，或許會成為年度關鍵詞之一。

科學家們說，IoT要迎來爆發元年

讓我們說回被科學家們集體看好的IoT。

物聯網已經被說了很多年，而且智能家居、穿戴設備、環境感應設備等等確實也取得了長足的發展，但以物聯網取代互聯網，好像始終都是遙不可及的事情。其商業風口也遲遲沒有打開。

但令人意外的是，AI以及數據相關領域的科學家們，貌似在集體看好2018年IoT領域將迎來真正的大爆發。這當然得利於AI交互技術的成熟，可能導致IoT設備的用戶體驗空前提高。同時也有賴於AI芯片繼續成熟後IoT的多重成本會快速縮減傳感器系統運作效率將大幅提升。

對於IoT的大爆發，科學家們給出了相當“刺激”的預言。比如達摩院機器智能技術實驗室語音交互首席科學家鄢誌傑就認為：“從2018年開始，人類與機器的交互方式將開始徹底擺脫任何形式的交互界面，變得更接近人與人的交互。”顯然對於AI支撐的IoT硬件抱有極強的信任。

總結一下科學家們的IoT預言，可以歸納為四句話：

1. 隨著IoT硬件可以聽懂、看懂、感知懂人類，其用戶體驗將獲得空前的提高速度。

2. 人機交互將在2018年將徹底擺脫屏幕，人機將像人人交互一樣完全使用自然方式。

3. 隨著IoT崛起，手機將不再被重度需要，移動互聯網時代將在2018徹底結束。

4. 當更多的功能和更好的體驗到來，語音為主的智能IoT設備將在今年大量走入我們的日常生活。

顯然，這些預判是非常激進的。大概在科學家的認知中，目前AI帶來的人機交互新模式已經達到了非常高的完成度，甚至可以期盼某個技術臨界點。能夠運用大量傳感設備，綜合語音、視覺、動作、溫度等數據，實現全自然化的人機交互已經不難實現。

一旦這樣的技術體驗進入生活，帶來顛覆式影響或許是大概率事件？

商業迷途與產品靜默：IoT可能不會一帆風順

但IoT設備真的會進展如此之神速嗎？

尤其重要的問題，是我們的手機真的可能被快速被取代嗎？從商業進程上看，這可能是相對有爭議的一個問題。

即使假設科學家們所判斷的，比目前IoT硬件水平高一段位的消費級硬件出現在市場上，還是會受到來自成本壓力、市場認知和技術進步等多方面的潛在威脅。

一方面IoT設備迄今為止沒有拿出絕對有價值的消費級應用，短時間內會憑空出現一個大爆款，開始顛覆市場格局，目前還只能說是個未知數。而一個非常重要的問題，是即使IoT設備可以全面進行自然的人機交互，那麽交互的目的是什麽，還是一個有待解釋的事情。假如目的是智慧智能家居，但中國目前的家居設備本身智能化還不夠。假如是以娛樂、工作等為目的，那麽自然交互似乎還沒有一定能取代自然界面交互的理由。

另一方面我們會看到，雖然很多預言都認為IoT將大幅度侵占手機的使用時間，達到去中心化的效果。但手機也在越來越註意集成AI能力，究竟是用家庭IoT設備取代手機，還是反過來用手機取代音箱，大概還需要產品實踐向我們證實。所以這個層面科學家們的激進斷言，恐怕將會受到不同程度的外界因素抵抗。

普遍來說，IoT設備雖然有AI技術的高飽和度支撐，成本門檻也在快速下降。但遲遲無法找到合適的商業入口，並且難以交出令人滿意的產品答卷，會構成其主要的兩大軟肋。這可能不是科學家的領域，但卻影響著產業風口的釋放效率。

但無論如何，去界面化、結合大量傳感器的IoT設備，將在2018迎來全新的機會是非常靠譜的。AI、IoT、量子計算、無人駕駛、區塊鏈這些我們耳熟能詳的名詞，正在堅持不懈的自我修煉，一點點進化和融合著。這一年的科技圈，至少應該是不怎麽寂寞的。

AI將催生IoT大爆炸？科學家預言的2018靠譜嗎？