應用領域不斷拓展
當下，區塊鏈這一熱潮技術在科技領域得到了廣泛的關注。2016年，國務院印發的《“十三五”國家信息化規劃》首次將區塊鏈列入國家信息化規劃,并將其定為戰略性前沿技術，央行也準備推出基于區塊鏈的數字貨幣原型。2017年，區塊鏈技術的標準建立和應用落地有望加速，將在銀行業、跨境支付、網絡安全、網絡互助等多個領域發揮作用。區塊鏈的應用領域也有望突破金融領域，例如德國西門子與紐約新創事業合作將區塊鏈技術應用于微電網電力交易市場，沃爾瑪也在測試用區塊鏈記錄食品來源，未來這類應用將越來越多。
生物科技：滅絕物種重回地球
借助基因和干細胞技術，大量瀕臨滅絕的動物將在2017年得到挽救，甚至一些已經滅絕的物種也能借助近親基因重回地球。北方白犀牛已經瀕臨滅絕，剩下不能生育的3只生活在肯尼亞，而用干細胞、冷凍物種和輔助生殖等技術，新犀牛有望在2017年出生。黑足雪貂的體外生殖試驗也會在2017年啟動。還有人通過向亞洲象的卵細胞加入猛犸象DNA，試圖將滅絕的長毛象克隆出來。
識別技術：多種方式保護隱私
近日，人機界面解決方案開發商Synaptics發布了全新一代多功能生物識別引擎，支持指紋識別和面部識別，并且允許設備通過多種方式解鎖。該生物識別引擎可以應用在智能手機、平板電腦和筆記本電腦中。2017年可能是生物識別安全的突破年。我們將使用手指、面部、眼睛、心跳甚至活動模式來解鎖，保護財務和隱私。
5G：新服務爆炸式增長
一年一度的美國拉斯維加斯消費電子展（CES）日前開幕，今年展會的一個焦點是有關第五代移動通信技術（5G）的討論。按照專家們的設想，在5G時代，下載一部高清電影只需5秒鐘，比4G網絡快100倍。美國政府去年宣布要投資超過4億美元支持5G技術研究，而中國預計于2020年啟動5G商用。美國消費技術協會在一份聲明中說，“5G將帶來新服務的爆炸式增長，包括寬帶和更好的家庭服務，為智能汽車提供更快的互聯服務、價格實惠的智慧城市基礎設施和增強現實/虛擬現實互動體驗等”。
機器人：服務機器人成熱點
布局“機器人2.0”時代，引領智能機器人的創新發展，將成為2017年機器人市場的發展主旋律。隨著2016年各項扶持政策的不斷加碼以及產業轉型升級進程逐步加快，我國本土品牌工業機器人企業有望在2017年迎來發展新機遇。預計2017年，我國工業機器人銷量將達到10萬臺，年均復合增長率有望達23%。此外，受到國內多種因素的驅動，機器人應用正在從工業領域向國防軍事、醫療康復、助老助殘、居家服務等領域迅速拓展。從未來趨勢看，2017年服務機器人將成為熱點，產值有望在不到5年的時間內超過工業機器人，成為市值千萬億元的藍海。
可穿戴設備：智能衣物走向市場
2016年，智能手表快速擴張，智能衣物也雛形初現，已有設計師設計出可以吸收太陽能的大衣和襯衫、可以充電的牛仔褲、能檢測寶寶身體狀況的連體服、能充電的手包、嵌入傳感器和LED燈的制服等。奢侈品服裝品牌拉夫·勞倫（Ralph Lauren）更推出了一款生物科技襯衫，能記錄穿著者的心跳、呼吸、活動數據，并將這些數據發送到手機上的APP。2017年將會是可穿戴技術快速發展的一年，外套、鞋子、襪子、內衣等都會深入應用這一技術，特別是谷歌的項目——提花以及其他智能紡織品的創新或許將走出實驗室，直接面向市場。人們將會習慣于使用這些可穿戴設備。
無人駕駛：汽車配備自動功能
2017年，我們將看到幾乎每輛新型汽車都擁有全新的自動功能。也就是說，絕大部分汽車制造商都會在新車型配置自動停車和自適應巡航控制等功能。谷歌已經宣布將旗下無人駕駛汽車項目移入新公司Waymo，新公司將與汽車生產商合作，集成無人駕駛技術，Uber也在美國的匹茲堡和舊金山啟動了無人駕駛汽車試點，福特已經宣布將計劃批量生產自動駕駛汽車。對于渴望一睹無人駕駛汽車在現實中上路的公眾來說，2017年絕對值得期待。2017年，即使無人駕駛汽車不會改變整個汽車行業，這一發展方向也無比清晰。
引力波：宇宙之謎或將解開
激光干涉引力波天文臺（LIGO）2016年升級其內兩臺探測器并將靈敏度提高了15%到20%，3個月內就探測到兩次強引力波信號，2017年上半年有望探測到至少6次引力波。此外，歐洲引力波天文臺（VIRGO）也將于2017年3月啟動，其3臺探測器將同時操作，探測引力波的能力比LIGO更強。黑洞分布、暗物質性質等宇宙之謎或將被一一揭開。
基因療法：患者有望重獲新生
身患白血病的小女孩蕾拉接受基因編輯免疫細胞療法后被成功治愈。這種基因療法在2017年將不再是個案。有專家預計，數十位患者將因基因療法重獲新生。得益于CRISPR技術，開發基因編輯工具已經由之前的數年縮短為數周。繼中國開展首例CRISPR技術治療肺癌的臨床試驗后，美國也將啟動更大型人體臨床試驗，用CRISPR技術同時沉默三種基因治療癌癥。
預測分析技術：數據幫助企業應對變化
預測分析領域通常是指使用數據挖掘、統計、建模、機器學習和人工智能等技術來分析數據以對未來做出預測。這種智能技術能幫助我們有效應對成本壓力、激烈競爭、全球化、市場變化等現實情況，將對以后的大數據項目產生深遠影響。普華永道（PwC）2016年的調查顯示，目前僅有29%的公司使用預測分析技術。許多供應商最近都推出了預測分析工具。隨著企業越來越意識到預測分析工具的強大功能，這一數字在未來幾年可能會出現激增。
