趋势1：自主事物
无论是汽车，机器人还是农业，自主事物都使用AI来执行传统上由人类完成的任务。 智能的复杂程度各不相同，但所有自主事物都使用人工智能与他们的环境进行更自然的交互。
趋势2：增强式分析（大数据）
数据科学家现在拥有越来越多的数据来准备，分析和分组，并从中得出结论。鉴于数据量，探索所有可能性变得不可能。这意味着企业可能会错过数据科学家无法探索的假设的关键见解。
趋势3：人工智能驱动的开发
AI驱动的开发着眼于将AI嵌入到应用程序中并使用AI为开发过程创建AI驱动的工具的工具，技术和最佳实践。。
趋势4：赋权边缘
边缘计算是一种拓扑，其中信息处理和内容收集和传递更靠近信息源，并且将流量保持在本地将减少延迟。目前，该技术的大部分重点是物联网系统需要在嵌入式物联网世界中提供断开连接或分布式功能。这种类型的拓扑结构将解决高WAN成本和不可接受的延迟水平等挑战。此外，它还将实现数字业务和IT解决方案的细节。
趋势5：沉浸式技术
到2028年，改变用户与世界互动方式的会话平台，以及改变用户感知世界的方式的增强现实（AR）、混合现实（MR）和虚拟现实（VR）等技术将带来新的身临其境的体验。 AR、MR和VR显示出提高生产力的潜力，下一代VR能够感知形状并跟踪用户的位置和MR，使人们能够查看和与他们的世界互动。
趋势6：智能空间
智能空间是物理或数字环境，人类和技术支持的系统在日益开放、连接、协调和智能的生态系统中相互作用。随着技术成为日常生活中更加集成的一部分，智能空间将进入加速交付的时期。此外，随着个人解决方案成为智能空间，其他趋势，如AI驱动技术、边缘计算、区块链和数字双胞胎正在朝着这一趋势发展。
趋势7：量子计算
量子计算是一种非经典计算，它基于亚原子粒子的量子态，它将信息表示为表示为量子位或“量子位”的元素。量子计算机是指数级可扩展且高度并行的计算模型。 想象传统计算机和量子计算机之间差异的一种方法是想象一个巨大的图书馆。。
颠覆未来 - 智能AI芯片
从推动PCB的生产到在增强现实中发挥不可或缺的作用，下一代人工智能有可能彻底改变我们所知道的生活。谷歌发布自己的TPU以及Egde TPU：TPU是针对TensorFlow上的机器学习工作负载量身定制的定制应用专用集成电路（ASIC）。 虽然第一代TPU仅用于推理，但Cloud TPU适用于推理和机器学习培训。Cloud TPU采用四个定制ASIC构建，可提供强大的64 GB高带宽内存和180 TFLOPS性能。
去年，谷歌宣称它的TPU比现代GPU和推理CPU快15到30倍，并且TOPS / Watt测量值提高了30-80倍。
在旧金山Google Next会议的主题演讲中，Google Cloud的物联网副总裁Injong Rhee宣布推出两款新的AIY项目主板 - AIY Projects Edge TPU Dev Board和Edge TPU Accelerator 围绕谷歌新推出的专用边缘TPU。
