应用领域不断拓展
当下，区块链这一热潮技术在科技领域得到了广泛的关注。2016年，国务院印发的《“十三五”国家信息化规划》首次将区块链列入国家信息化规划,并将其定为战略性前沿技术，央行也准备推出基于区块链的数字货币原型。2017年，区块链技术的标准建立和应用落地有望加速，将在银行业、跨境支付、网络安全、网络互助等多个领域发挥作用。区块链的应用领域也有望突破金融领域，例如德国西门子与纽约新创事业合作将区块链技术应用于微电网电力交易市场，沃尔玛也在测试用区块链记录食品来源，未来这类应用将越来越多。
生物科技：灭绝物种重回地球
借助基因和干细胞技术，大量濒临灭绝的动物将在2017年得到挽救，甚至一些已经灭绝的物种也能借助近亲基因重回地球。北方白犀牛已经濒临灭绝，剩下不能生育的3只生活在肯尼亚，而用干细胞、冷冻物种和辅助生殖等技术，新犀牛有望在2017年出生。黑足雪貂的体外生殖试验也会在2017年启动。还有人通过向亚洲象的卵细胞加入猛犸象DNA，试图将灭绝的长毛象克隆出来。
识别技术：多种方式保护隐私
近日，人机界面解决方案开发商Synaptics发布了全新一代多功能生物识别引擎，支持指纹识别和面部识别，并且允许设备通过多种方式解锁。该生物识别引擎可以应用在智能手机、平板电脑和笔记本电脑中。2017年可能是生物识别安全的突破年。我们将使用手指、面部、眼睛、心跳甚至活动模式来解锁，保护财务和隐私。
5G：新服务爆炸式增长
一年一度的美国拉斯维加斯消费电子展（CES）日前开幕，今年展会的一个焦点是有关第五代移动通信技术（5G）的讨论。按照专家们的设想，在5G时代，下载一部高清电影只需5秒钟，比4G网络快100倍。美国政府去年宣布要投资超过4亿美元支持5G技术研究，而中国预计于2020年启动5G商用。美国消费技术协会在一份声明中说，“5G将带来新服务的爆炸式增长，包括宽带和更好的家庭服务，为智能汽车提供更快的互联服务、价格实惠的智慧城市基础设施和增强现实/虚拟现实互动体验等”。
机器人：服务机器人成热点
布局“机器人2.0”时代，引领智能机器人的创新发展，将成为2017年机器人市场的发展主旋律。随着2016年各项扶持政策的不断加码以及产业转型升级进程逐步加快，我国本土品牌工业机器人企业有望在2017年迎来发展新机遇。预计2017年，我国工业机器人销量将达到10万台，年均复合增长率有望达23%。此外，受到国内多种因素的驱动，机器人应用正在从工业领域向国防军事、医疗康复、助老助残、居家服务等领域迅速拓展。从未来趋势看，2017年服务机器人将成为热点，产值有望在不到5年的时间内超过工业机器人，成为市值千万亿元的蓝海。
可穿戴设备：智能衣物走向市场
2016年，智能手表快速扩张，智能衣物也雏形初现，已有设计师设计出可以吸收太阳能的大衣和衬衫、可以充电的牛仔裤、能检测宝宝身体状况的连体服、能充电的手包、嵌入传感器和LED灯的制服等。奢侈品服装品牌拉夫·劳伦（Ralph Lauren）更推出了一款生物科技衬衫，能记录穿着者的心跳、呼吸、活动数据，并将这些数据发送到手机上的APP。2017年将会是可穿戴技术快速发展的一年，外套、鞋子、袜子、内衣等都会深入应用这一技术，特别是谷歌的项目——提花以及其他智能纺织品的创新或许将走出实验室，直接面向市场。人们将会习惯于使用这些可穿戴设备。
无人驾驶：汽车配备自动功能
2017年，我们将看到几乎每辆新型汽车都拥有全新的自动功能。也就是说，绝大部分汽车制造商都会在新车型配置自动停车和自适应巡航控制等功能。谷歌已经宣布将旗下无人驾驶汽车项目移入新公司Waymo，新公司将与汽车生产商合作，集成无人驾驶技术，Uber也在美国的匹兹堡和旧金山启动了无人驾驶汽车试点，福特已经宣布将计划批量生产自动驾驶汽车。对于渴望一睹无人驾驶汽车在现实中上路的公众来说，2017年绝对值得期待。2017年，即使无人驾驶汽车不会改变整个汽车行业，这一发展方向也无比清晰。
引力波：宇宙之谜或将解开
激光干涉引力波天文台（LIGO）2016年升级其内两台探测器并将灵敏度提高了15%到20%，3个月内就探测到两次强引力波信号，2017年上半年有望探测到至少6次引力波。此外，欧洲引力波天文台（VIRGO）也将于2017年3月启动，其3台探测器将同时操作，探测引力波的能力比LIGO更强。黑洞分布、暗物质性质等宇宙之谜或将被一一揭开。
基因疗法：患者有望重获新生
身患白血病的小女孩蕾拉接受基因编辑免疫细胞疗法后被成功治愈。这种基因疗法在2017年将不再是个案。有专家预计，数十位患者将因基因疗法重获新生。得益于CRISPR技术，开发基因编辑工具已经由之前的数年缩短为数周。继中国开展首例CRISPR技术治疗肺癌的临床试验后，美国也将启动更大型人体临床试验，用CRISPR技术同时沉默三种基因治疗癌症。
预测分析技术：数据帮助企业应对变化
预测分析领域通常是指使用数据挖掘、统计、建模、机器学习和人工智能等技术来分析数据以对未来做出预测。这种智能技术能帮助我们有效应对成本压力、激烈竞争、全球化、市场变化等现实情况，将对以后的大数据项目产生深远影响。普华永道（PwC）2016年的调查显示，目前仅有29%的公司使用预测分析技术。许多供应商最近都推出了预测分析工具。随着企业越来越意识到预测分析工具的强大功能，这一数字在未来几年可能会出现激增。
