第一个趋势是，全体IT巨头将重兵布局AI云服务，AI-a-a-S，意思是人工智能即服务，将成为未来趋势。AI是未来，已经是不证自明的事实，新老IT巨头不仅在自身业务里积极运用人工智能，同时也在积极利用云计算平台将AI服务提供给第三方。
从供给方来说呢，IT巨头们都很清楚，只要第三方使用自己的平台，就会把数据留在平台上，而这些数据将会是人工智能时代的一座大金矿。从需求方来说呢，那些应用企业可以利用大公司提供的AI云服务，提升自己的竞争力。所以，无论对于AI服务的提供商，还是使用AI服务的企业，这都是一种双赢的合作。
第二个趋势是，新老人工智能企业将围绕智能入口展开白热化的争夺。在互联网时代，几乎每个入口都会引起争夺，而每个入口争夺的成功者都会变成下一个巨头。
比如在Web2.0时代，互动社交的兴起形成了社交入口，造就了Facebook和腾讯。人工智能时代也不例外，激烈的争夺过后，必然会诞生下一个巨大的超级企业。 人工智能时代，服务的入口主要是自然语言的语音交互，自然语言处理会是人机交互的主要模式，谁能让机器更懂人类的语言，谁就能有可能取胜。人工智能会全面包围我们生活的方方面面，这意味着，人工智能入口的竞争会更加惨烈，而越早参与，获得越多的用户，胜利的几率就越大。
第三个趋势是，人工智能将占领客厅，语音交互将成为主流电视应用。智能家居概念喊了很多年了，比尔·盖茨在1995年出版的《未来之路》里就做出了清晰的描述，但是这样的描述迄今都没有成为事实，核心原因就在于用户缺乏需求。
现在随着电视屏幕尺寸增大、视频内容爆炸性增长，传统的遥控器越来越难以满足人们使用电视的需求，语音为主的智能搜索和智能互动正在迅速崛起，自然语言交互将会成为操纵电视机的标准方式。三星等传统的电视厂商、Netflix和亚马逊等视频内容提供商、微软和谷歌等IT厂商都已经或将要推出自己的以电视为核心的语音互动产品，智能家居正在从电视机切入成为现实。
第四个趋势是，智能玩具将成为AI早成功的应用领域之一。如果利用AI来诊断病情，或是制造自动驾驶汽车，人们往往无法容忍它犯错误。但是玩具不同，人们对玩具的出错容忍度高。所以，在人工智能还没办法超越人类智能的今天，智能玩具恰恰是能够让人工智能获得初期市场认可的切入点。
事实上，现在已经有不少成功的案例了，比如2016年底，能和人玩游戏的智能玩具Cozmo热卖到断货。2017年更会有一大批的智能玩具上市。中国的玩具制造业虽然强大，但是没有什么品牌优势，如果中国的玩具公司和高科技公司合作，借助自己强大的制造实力和市场推广实力，顺势推出自己的品牌，将会获得巨大的商机。
第五个趋势是，商用机器人将在特定的商业场景中发挥巨大潜力。这类机器人往往针对某个特定场景而制作，比如导购、前台、送货，因此见效程度显而易见，在小范围里也更容易推广。
很多有实力的机器人公司，都会开发可用在多个商业领域的通用型机器人，它们能适应不同的环境，缺点是比较昂贵，比如日本软银的pepper机器人，每台约20万元人民币，这还不包括后续服务费和保险费。而专业型机器人更偏重于针对性地解决问题，但是因为能力有限，很容易被竞争对手模仿或是被吞并。 2017年，我们会在很多有一定特点的营业厅里，看到专业型机器人的身影。未来，热点会由专业型机器人向通用型机器人转变，通用型机器人将会迅速崛起。
第六个趋势是，辅助驾驶会成为AI的第一个大规模应用。自动驾驶一直是人工智能领域热门的应用，但是由于之前特斯拉的自动驾驶功能造成了致命事故，谷歌又放弃了自己生产自动驾驶汽车，转而和成熟的汽车厂商合作，这些事实都说明，完全实现自动驾驶，还有很长的一段路要走。
同时，各大汽车公司都在自动驾驶上进行努力，越来越多的汽车上将会配置一定的自动驾驶能力，也就是在有司机的情况下，在高速公路上，或者城市里慢速行驶的情况下实现自动驾驶。
第七个趋势是，人工智能应用会在各个应用领域迅速普及，有大数据支持的应用创业公司会迎来好的机遇。虽然人工智能领域的竞争非常激烈，尤其是底层技术上的竞争，但是别忘了，真正的赢家不会产生在技术层、平台层，而是产生于应用层。比如移动互联网的兴起，大的赢家不是通信运营商，而是构建了社交网络帝国的Facebook。
而应用对于创新企业来说，人工智能恰恰是它们真正的机会。特别是在IT巨头纷纷开源的情况下，创新企业是有机会利用这些资源，成为下一个霸主的。对于创新者来说，一定要到敌人薄弱的环节去寻找突破口，值得下手的地方就是数据丰富、但是应用贫瘠的地方。
第八个趋势是，在智能芯片方面，GPU将进一步得到更广泛的应用。GPU，也就是我们所说的图形处理器，一直都是AI应用的主导硬件处理器，在图像语音识别、无人驾驶等人工智能领域，GPU正迅速扩大市场占比。
尽管有不少IT巨头和创新企业在尝试定制新的硬件架构，力图在性能、成本和功耗上与GPU竞争，但是由于英伟达公司投入巨资成功建立了产业生态，可以肯定的是，GPU仍然会在相当长的一段时间内得到更广泛的应用。很多人都认为GPU的主导地位会被非GPU方案终结，例如FPGA或ASIC，但是非GPU方案都将面对两个艰巨的挑战：第一，能否实现量产，第二，整个产业生态链是否完整。目前，能够实现大规模商用、取代GPU地位的硬件尚未出现。
