一：AI人工智能培訓

　　人工智能已經發展成熟到一定程度，在若干行業已經成為一種競爭優勢，特別是智能手機、汽車和醫療市場。此外，移動設備的優化與基于云計算的解決方案正日漸成為焦點。基于云計算的人工智能采用深度學習算法，能擁有更強的計算能力進行數據分析，但存在隱私權、延時和穩定性等方面的問題。移動設備的人工智能在某種程度上有助于抵銷這些危險。比如，智能手機用戶若在其手機上部署內置的人工智能，則能夠在本地存儲數據，從而保護其隱私。

　　三：物聯網

　　物聯網連通性增強，比如低功耗無線訪問，將會推動增長。此外，與物聯網相關的技術也將會越來越成熟。機器視頻和無處不在的視頻將會支持新的視覺分析類型。人工智能、云計算和虛擬化將會有助于產生源自所謂計算機網絡“邊緣”數據的關鍵性判斷。人工智能應用于數據，將會以節約成本、提高效率和服務模式從以產品為中心轉型為以服務為中心等形式，推動收益化。

　　四：云計算和虛擬化

　　云服務將為技術上欠成熟的企業應用機器學習(ML)和人工智能鋪平道路，從根本上改變其對數據的使用和理解。

　　五：連通性

　　2019首批5G商用部署出現，連通性將會成為焦點。不過，通往5G全面應用與部署的路徑比較復雜，對于移動網絡運營商、技術設施提供商、設備制造商和終端用戶而言，新的機會與挑戰并存。5G代表著從傳統蜂窩技術的急劇擴展，除了移動語音和寬帶以外，還有包括大批物聯網與各種關鍵應用系統的整合。

　　

　　六：計算機視覺

　　計算機視覺的重要性與日俱增，這與工業、企業和消費部門的數字化大趨勢息息相關。圖像傳感器的多種化，加上圖像處理與分析的改進，正在為更廣泛的、包括產業機器人、無人機、智能交通系統、高質量檢測、醫療和汽車等方面的應用推波助瀾。

　　七：機器人和無人機

　　2019年，全球機器人和無人機市場將增長至39億美元。不過，更深層的意義在于，機器人和無人機有可能顛覆制造業與工業長期以來的商業模式，影響到物流、倉儲分揀、自主導航和配送等關鍵領域。

　　八：區塊鏈

　　區塊鏈推動分散交易，是比特幣和以太幣等數字貨幣的基礎技術。金融服務以外的區塊鏈應用已經得到發展和部署，2018年將繼續擴展，包括：使用區塊鏈來改善廣告測評和打擊廣告欺詐;基于區塊鏈的音樂版權保護平臺以及旨在更好跟蹤與管理電子產品供應鏈的解決方案。