人工任務的自動化

雖然我們對機器人接管我們的工作的期望仍然相當遙遠，但有證據表明技術正在興起，而大數據正在幫助這一點。 用于執行更多任務的技術使用正在迅速增長，并將在未來幾年持續增長，技術更多地用于我們一直認為是“人性化”的任務，例如計劃，策略和面部識別。正如我們在2017年看到的，創意產業在寫作音樂和文學等領域屈服于這種“接管”。

機器學習功能

機器學習能力正在快速增長，將各種行業的商業應用從醫療和保健轉向自動駕駛汽車，游戲和欺詐檢測等等。 我們期望機器學習處理在2018年變得更加快速和更加智能，我們可以看到它在更多不同領域和業務問題中得到應用。 今年，我們看到人工智能融入了我們生活的許多方面以及無數社交項目。 明年，我們會看到更多的初創公司展示高度先進的產品，而且在美國以外的這些科技公司以及中國和歐洲等硅谷典型場景中，這些公司的工作量也有明顯增加。 準備好更好地融入我們的日常生活，并在AI革命中取得更多進展。

物聯網

我們看到連接技術和可穿戴設備的同比增長。 根據Gartner的統計，到2020年，物聯網的安裝量將增長到260億個，這比2009年的9億增長了30倍。越來越多的企業開始利用從消費者的可穿戴設備中生成和收集的大量數據。 活動追蹤器和其他連接設備不斷在工作中提供公司數據，如果使用正確，這些數據將促進業務增長和決策。 另一方面，隨著物聯網產品使用的不斷增加，IoT安全漏洞的風險也隨之增加，盡管人們意識到這一點，但實施安全控制的速度并沒有像技術本身那樣快。

網絡安全

隨著越來越多的連接設備缺乏先進的安全控制措施，我們可能面臨的問題是未來一年預計的一般網絡安全漏洞的增加。繼2017年大規模公開破壞數據和網絡攻擊之后，網絡安全是2018年以來投資，改進和增長的巨大市場。人工智能將在保護人們的數據方面發揮關鍵作用，因為技術變得更加擅長學習從數據集無監督和預測結果，它將能夠實時保護安全數據免受威脅。人工智能還可以在發現更復雜的攻擊之前發揮作用。