物联网：这个想法早就有了，但是最近才被大家所关注。通过云端来连接我们的所有机器——这并不仅限于我们的计算机、手机和平板电脑，还有冰箱、远程遥控装置、咖啡机等等。连100元都不用，大多数产品就能被连接到互联网上。但是由于物联网管理平台的不完善，使得这些产品并没有被大量的用于生活中。我们终将找到方法，来管理并且使用这些联系智能设备和生活用品、家具的网络。这将是一个化零为整的过程——想要开发出一个成功的软件或平台需要花费大量的心血来整合且兼容不同的设备、平台和制造商。不少公司都有机会在云储存和数据管理的市场闯出一片天地。无线供电：在我们生活中电线、电缆和需要电线才能充上电的设备还是太多了！这些电线电缆在未来都可以被淘汰了，现在的公司、市场是时候跨出这一步了。无线充电技术已经实现了，虽然我不太清楚这一技术有些什么利弊，但大多数人都忽视了这一巨大机遇。网络传媒大集合：众所周知，许多传统媒体和新媒体公司都在努力地将线上关注度转化为利润。然而，人们不愿意去为大量不同的内容而零零散散的花费不少钱，付费专区这一模式能为这样的人群提供不小的便利。很有可能，在未来某一家公司，从各大报社、杂志社以不高的价钱买下一部分文章的版权，并且把这些文章放在网上呈现给用户。用户有机会以相对低价的年费来获取上百家报社的文章——比如用户可以花上几百元来买下一年的浏览权，或是以买点券卡的形式，来浏览这些出版社的文章。甚至某一利润分享机制会被用于解决如何在出版社、传媒公司之间分配利润。这个点子更像一个商业想法而非对未来的预测，而且在不少传媒领域已有先例（如BMG音乐俱乐部），从而解决了网络媒体的利润分配难题。（译者注：现在已有很多公司做到这一点了，国外有Spotify和Netflix，国内也有各大音乐和视频网站）5-7年间石墨烯：在所有纳米材料中，石墨烯最轻巧且最坚硬。只要我们有技术将石墨烯结合在其他材料里，人类就能打开进入新世界的大门。音频挖掘和语音识别、分析：Siri仍然很糟糕，但她将变得更聪明。手机支付：在美国，手机付款系统竟然还没普及，这太不可思议了。随着智能手机的普及，用现有的或是一种全新的电子货币来取代现金付款是大势所趋。现在确实有不少的手机付款体系，但是他们无一不是基于xyk或是银行存款。我们需要的是一种新的付款系统，至今还没有一种全球化、并且足以取代现有货币体系的交易系统。随着新的付款体系的到来，一大批传统广告也会被取代。网络授课和网络合作教育机构：这将会渐渐地流行起来。提供大众教育的教育部门和教育系统已经非常的脆弱。现在能看到他被慢慢取代的趋势，被淘汰只是时间问题了，我对此已迫不及待。将来的线上教育系统不仅会更高效，性价比也会很高，让普通百姓节省大量的金钱和时间，但这也会成为提高国土安全性的催化剂。我希望让全国人民，包括最贫穷的区域，连接上高速宽带网络享受线上教育。大约7到10年后外层空间商业运输：现在，要是你想向太空中发射些什么，你需要提前六年预约，并且花费令人咋舌。随着发射到太空中的东西越来越多，比如商业太空航行，愈来愈多的人造卫星等等。在未来的五到十年，我预计像外层空间发送飞行器的时间和金钱成本将大大降低，外层空间运输公司也将会逐渐增加。外层空间管理及规范：现有的领空管理范围大概在离地20英里，在此之上，仍是大荒野。是谁管理者在太空中的飞船、卫星等等东西呢？每个国家都在管理着自家的飞行器，在加州范登堡空军基地的联合太空运行基地，24小时控制着所有美国外太空卫星、人造飞船并且监控者所有的国际卫星。但是在国际事务方面，他们的权利和能力都十分有限。比如，两个卫星现有的运行轨迹将在几周后相撞，联合太空基地的雷达探测到了此事，并且通知了双方国家、协商让两个卫星改变飞行方向来避免这次相撞。如果这样的事每几个月发生一次的话，那么不会有什么大关系。但是事实上，这种事每周都会发生个三四次。宇宙确实很大，但是想想我们这十几年来像天上发射了多少的东西？我们需要一个国际组织和法律规范来避免这些麻烦，管理这些人造卫星。无人驾驶汽车：好多人已经谈论过这事了。无人驾驶技术已经实现，但是法律、基础设施和自由市场需要时间来赶上这项科技的发展。3D 疾病预知，基因组图成本的大幅减少：在未来，你会惊喜的发现，人们一旦有了疾病的征兆就会去求医。我们能够像检查机器一般精准的检查自己的身体。这样的未来太完美了，但是在通向未来的路上会是充满荆棘的，在我们找到真正的问题之前，会遇到无数的误报。比如，在我们身体中有许多微生物、细菌，大多数微生物终将被证实对人体无害，但是在调查、解决误报的过程中会花上大量的时间和金钱，然而最后发现这并没有什么X用。
智能化设备是指设备在网络、大数据、物联网和人工智能等技术的支持下，所具有的能动地满足人的各种需求的属性。
比如无人驾驶汽车，就是一种智能化的事物，它将传感器物联网、移动互联网、大数据分析等技术融为一体，从而能动地满足人的出行需求。它之所以是能动的，是因为它不像传统的汽车，需要被动的人为 *** 作驾驶。
扩展资料
智能化分为两个部分即硬件智能化和软件智能化
硬件智能化又叫智能硬件，其概念在人们头脑中其实很早就出现了，人们无时无刻不渴望有一种机器能帮我们做自己不能做或者不愿愿意做的事情，机器人乃是人们最早对硬件智能的设想。在科幻小说和中，我们可以看到智能化机器人的频频出现。
近年来智能硬件概念的发端个人认为是乔布斯的iPhone，iPhone引起了智能手机的普及，引起了APP应用的发展壮大，而后iwatch引起了人们对可穿戴设备的设想，进而拓展到其他智能硬件设备。
相比硬件智能化的出彩表现，软件智能化是个更难的解答命题，软件智能化的基础是“云计算”和“大数据”，只有足够的数据积累才能让软件准确度更高，更加符合我们需要的智能化。
建设云计算和大数据要比单纯制造硬件载体要难的多，现有积累薄弱，推进速度较为缓慢。
软件智能化出现的比较突出的产品是Siri，当初这个产品横空出世引起了人们巨大的期待，当然因为各种各样的原因，Siri的影响力已经大不如前，但其重大意义不可否认。
参考资料来源：百度百科-智能化
5G作为和AI并列的另一个重要领域，也多次被美国政府在内部工作会议上讨论研究。去年10月，特朗普签署了一份总统备忘录，要求商务部制定长期、全面的5G战略。而中国也不仅将5G写入《十三五规划》，还支持产业界成立IMT-2020(5G)推进组，启动了全球规模最大的5G技术研发试验。
5G和AI之所以被如此重视，频频被政府及各行业提及，是因为这两者的结合，将会产生聚变效应，衍生出许多新技术、新平台、新商业模式、新产业等，带来前所未有的创新机遇，甚至可能是一个新时代的到来。
目前的人工智能基本依赖于云计算和终端自身处理，终端将获取到的海量信息在自身进行一次加工和提炼，然后到云端的AI大脑进行统一处理。但是受制于终端的处理能力以及网络的传输能力有限，目前的人工智能速度较慢并且智力低下。如果通过5G网络将应用与云端连接，并运用边缘计算等技术，5G核心网分布式架构将完美匹配应用延伸到边缘的需求，边缘网关可以将信息直接转发到边缘应用，帮助AI将应用延伸到边缘。
5G是万物互联的基石，就像信息高速公路一样，它为海量的数据和信息的传递提供了可能性，同时，也带来了更高效的传输速率；AI是万物互联网的助推器，不仅仅是云端的大脑，也是能够完成学习和进化到的神经网络，成为人类智慧的延伸。两者相加，互相作用，AI将使能于5G，优化5G网络，推动5G落地。具备AI属性的5G网络，是自能的网络。5G同样是使能技术，改变生产方式、改变社会生活，让AI无处不在。5G作为新的基础网络设施，不单为人服务，还为物服务，为社会服务。二者作为新时代的生产力，将带来整个社会生产方式的改变和生产力的提升。
你好，科大讯飞的技术优势还是比较明显的。他的智能语音技术未来应该有不错的发展，但是新兴产业所面临的风险就是产业发展的不确定性和市场开拓的缓慢，建议你多关注相关的国家产业政策。 短期的走势更多的反应市场的情绪，不一定是理性的。 跌的狠对于真正的价值投资者来说是值得高兴的。
“速度，其实是5G最无聊的应用。”北京邮电大学的何同学，在他制作了一个火遍全网的5G主题视频后，以这句话做结。
5G对我们而言，是个熟悉而又陌生的词汇，而此时，作为“毛衣战”的焦点技术，5G以更猛烈的方式闯入人们的视野之中。5G到底是什么？将会带来哪些影响与改变？
5G即第五代移动通信技术。移动通信技术滥觞于20世纪70年代，随着第一代到第五代的峰值速率的不断提升，其应用场景也发生了巨变。
第一代移动通信技术主要用于模拟语音传输，彼时的我们在用大哥大交流；
第二代用于数字语音传输并且能够承担少量低速的数据要求，我们能够打电话、发短信、简单浏览网页；
第三代则要求承担更为高速的数字语音传输，我们进一步能够浏览大多数网页，开始玩社交软件、玩手游，但看视频仍有些勉为其难；
第四代要求能够具备更为多样的业务传输能力，我们可以顺畅地视频通话，还能玩转短视频。
那么，接下来的5G又将开辟出一个怎样的天地呢？
根据东方证券研究所对移动通信技术演进历程的梳理，5G或将实现万物互联的目标。
IMT-2020（5G）推进组《5G概念白皮书》中预计，5G主要在连续广域覆盖、热点高容量、低功耗大连接和低时延高可靠四个技术场景中得到应用，其中前两项所针对的是移动互联网的业务诉求，而后两项则是满足未来物联网的市场需求。
根据同花顺iFinD终端产业链显示，整个5G产业全景呈现出“ 网络规划设计->无限射频配套->基站主设备与传输->网络工程与优化->5G终端->5G应用 ”的链路，大致可分为接入网、承载网和核心网。接入网中基站是核心，主要任务是完成通信数据的收发；承载网位于接入网和交换机之间的，用于传送各种语音和数据业务的网络，通常以光纤作为传输媒介；核心网主要作用是对承载网传送过来的数据进行管理、将传送过来的数据连接到不同的网络上。
太平洋证券5G系列报告中，将5G商用划分为三个阶段，结合上图的5G产业链，我们大致可以梳理出如下受益时序：
第一阶段，5G商用初期，运营商将开展大规模网络建设。在这一阶段，设备制造商将是5G的主要受益者；
第二阶段，5G商用中期，换机潮预计将来临，来自用户的终端设备支出和电信服务支出有望获得快速增长。这一阶段，终端设备厂家及其产业链受益明显；
第三阶段，进入5G商用中后期，随着5G终端和网络的持续渗透，与5G相关的信息服务业将迎来爆发式增长。这一阶段，互联网企业将笑傲整个5G产业链。
从产业链的各个细分环节来看：
一、 基站端：天线、PCB等环节价值凸显
根据东方证券的测算，5G基站投资总额约在9000亿元。大规模阵列天线（Massive MIMO）是提升频谱效率的关键技术，基站架构的升级、基站的建设等直接提升了天线、PCB等产业链环节的价值。此外超密组网技术的引入，使小基站数量在5G时代有望显著增长，国内小基站供应商预计将在未来几年明显受益。
二、射频前端：5G需求引发产业性变革
Yole预计，受益5G，射频前端市场规模有望从2016年1011亿美元增长到2022年的2278亿美元，6年复合增速145%。其中，滤波器6年复合增速达到了21%。太平洋证券5G相关研究报告指出，5G对手机射频模块的变革在于：（1）5G增加的新频段直接提升了射频器件的需求；（2）毫米波的引入使适用于高频的BAW滤波器需求明显增加；（3）MIMO技术升级带来了天线及相关器件需求；（4）5G的高频通信使射频制作工艺从目前的GaAs升级到了GaN。
三、 核心网及传输网：通信设备、光模块和光纤需求最盛
在5G规模商用前期，运营商将开展大规模网络建设，其中，设备投资占比最大。中国信通院预计，到2020年仅国内市场，电信运营商在5G网络设备商的投资将超过2200亿元，全球市场更是数倍于此的投资，5G建设将给系统设备商带来新的发展机会。此外，5G承载网络各层设备之间主要通过光纤实现信号传输，光模块是其中实现光电信号转换的关键，因而光纤与光模块的需求也“应声上涨”。
根据中国信通院的估算，5G在2020、2025和2030年的直接产出分别是4840亿元、33万亿和63万亿元，十年的年均复合增速为29%；期间的间接产出则分别为12、63、106万亿元，年均复合增长率为24%。带来万亿市场的同时，5G应用将引爆的生活场景化变革，同样也是值得期待的。
沉浸式体验更“沉浸”
在现实中，我们可以通过VR（虚拟现实）眼镜、头盔或其他传感器，做到人在家中，却能现场体验千里之外的 旅游 景点、演唱会、博物馆。但很多时候难免会产生眩晕感，这在一定程度上是因为时延，即系统监测到人体动作并反映到VR视野中时，会存在延迟。
而相比当前4G大约70ms的时延，5G数据传输的延迟将不超过1毫秒，可以有效解决数据时延带来的眩晕感。与此同时，5G高带宽、高速率特性，可以有效解决VR内容的传输问题，推动其大规模应用。
也许在不久之后的5G时代，我们置身于战场之中，目之所视、耳之所听、手之所触，均是“真实场景”，每开一次q、投一次蓝、射一次门，不再是点击鼠标或触屏，而是要通过自己的手和脚来“出招”。
自动驾驶或将成为现实
在4G时代，过长的延时，会让无人驾驶的 汽车 和飞机在遇到突发情况时，可能来不及反应而酿成事故，这一担心，在5G时代将无限减少。
V2X是自动驾驶的关键。V2X无线通信是 汽车 制造商和无线生态系统针对 汽车 和道路联网提出的新型通信技术。V2X利用网络和其他物体为 汽车 提供距离更长的非视距视图以及云计算能力，从而对光探测和测距等自动驾驶功能形成补充。
而5G是V2X联网的基础，依靠5G的低时延、高可靠、高速率、安全性等优势，可以有效提升对车联网信息及时准确采集、处理、传播、利用、安全能力，有助于车与车、车与人、车与路的信息互通与高效协同。5G的商用可以加速自动驾驶的到来。
万物互联
现在的智能家居已经逐渐开始流行。我们可以通过手机、SIRI、智能音箱等控制一些家用电器，而在5G时代，这或许是最原始的状态。
未来，可能每个物件上都会有一个或若干个芯片，用于收集信息、传输信息或接受指令。 我们可以追踪每一个苹果、猕猴桃的生长情况，可以精确知道自己的快递到了哪里。
到超市买东西，不再需要收银员，我们拿了东西直接出门就行了，芯片会自动把购买信息传给中央处理系统，在你的账户里扣掉相应的金额。
看病不必去挂号排队，远程医疗应用快速普及，患者（特别是边远地区患者）在家即可进行诊断、治疗和咨询。
也许当整个世界步入5G时代之后，更多的行业乃至 社会 的变革将席卷而来，无论是现在所能预料的还是无法预料的，都在昭示着，5G，比4G多出的1G，将是革命性的。
人工智能现在已经能实现很多功能了，比如语音识别——李开复博士当年做的工作奠定了很多当今识别系统的基础。这里忍不住说一下，Siri本身的技术并没有特别大的亮点，真正nb的是它的模式（语音识别直接与搜索引擎结合在一起，产品体验做得好。而且关键是这样的模式能采集到更多数据，使得系统的精度越来越高）
自然语言理解——目前看到的最强的结果应该是IBM Watson。但其实我们现在用的搜索引擎、中文输入法、机器翻译（虽然其实还不怎么work）都和自然语言理解相关。这块儿不是我的专业。
数据挖掘——随着近年数据量的疯狂增长，数据挖掘也有了长足进步。最具有代表性的是前几年著名的Netflix
challenge（Netflix公司公开了自己的用户评分数据，让研究者根据这些数据对用户没看过的**预测评分，谁先比现有系统好10%，谁就能赢100万美元）最后这一比赛成绩较好的队伍，并非是单一的某个特别nb的算法能给出精确的结果，而是把大量刻画了不同方面的模型混合在一起，进行最终的预测。
计算机视觉——目前越来越多的领域跟视觉有关。大家可能一开始想到的都是自动驾驶。虽然大家都在说googleX的无人车，
但实际上现在无论是商业上，还是技术整合上最成功的算法是Mobile Eye的辅助驾驶系统。这个公司也是目前computer
vision领域最挣钱的公司。
从实现新功能方面说，视觉的发展的趋势主要有两方面，A)
集成更多的模块，从问题的各种不同方面，解决同一个问题（比如Mobile Eye，就同时使用了数十种方法，放到一起最终作出决策） B)
使用新的信息，解决一个原来很难的问题。这方面最好的例子是M$的Kinect，这个产品最让人拍案叫绝的就是那个红外pattern投影仪。
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