随着机器人产业的快速发展，视觉感知方式正在从传统的深度地图、激光雷达系统向视觉系统转变，而该领域的技术已经于近两年有了较大的突破，以韩国、美国、日本为代表的多个国家的机器人研究院均在2016年的多场世界级机器人大赛中应用视觉技术。而随着电动汽车的加速普及，无人驾驶技术的快速突破，消费级无人机市场的进一步开拓，在视觉系统于机器人产业领域应用愈发成熟的背景下，以无人驾驶、无人机、机器人为代表的新兴领域将成为视觉系统应用的新焦点。

机器人在汽车、电子制造等产业中的应用已经非常普遍，而随着传感器、人工智能等技术的进步，机器人正朝向与信息技术相融合的方向发展，通过云计算和人工智能深度学习，机器人可从执行一项简单重复性的工作进化为执行各种复杂多样化的工作，并开始应用大数据实现自律化。如今，微软、谷歌、英特尔等科技巨头已进军机器人产业，布局“机器人2．0”时代，引领智能机器人的创新发展。我国已发布《机器人产业发展规划（2016－2020年）》，重点开展人工智能、机器人深度学习等新一代机器人技术研究，注重战略性、前瞻性、创新性的工作，以期在机器人产业变革中实现“弯道超车”。

云制造是一种基于泛在网络、以人为中心的智能制造新模式，是两化深度融合和产业链资源优化配置的重要途径，未来云制造将获得更多的投资关注。一方面，云制造已经渗透到产业链的各个环节，包括云端3D打印、供应链融资、基于工业云的大数据研发等，在航空航天、汽车工业、工程机械、石油化工、电子电气等众多行业均有广泛的应用。另一方面，云制造也在重塑产业生态，例如在数控机床领域，已经出现了以数控机床生产力和云平台为主要商业模式的新型互联网制造形态；在汽车工业领域，也有企业开始尝试打造汽车全产业链生态圈，形成资本、资源、研发、生产、销售、充电、售后等全方位的云平台制造模式。

为实现将用户置身于一个包括视觉、听觉、触感和嗅觉全体感的”以假乱真”的虚拟环境中，VR需要更加丰富的人机交互形式。作为人类沟通中最自然的语言与视觉，语音识别技术和眼球追踪技术将成为下一阶段人机交互技术发展的热点，情感合成技术、跨语言交流技术等已经崭露头角。动作捕捉、触觉反馈、方向追踪、手势跟踪等一系列更加自然化的人机交互技术也将呈现革命性的突破，同时如何组合不同的交互技术带来沉浸式的VR体验也是各企业追逐的焦点。随着人机交互技术的全面爆发，预计被多数用户及业内人士认可的VR设备交互范式将有望在明年出现。

随着全球制造业的发展模式正在向网络化、智能化、绿色化转变，大量中低端生产力正在加速被淘汰。由于传统制造业拥有重资产、生产周期长等特点，拥有新技术、新模式的企业难以在短时间内将技术及模式转化为生产力，而在互联网共享思维不断普及，金融资本大量注入到智能制造领域的背景下，“苹果＋富士康”这一成功的代工模式能够将新技术、新模式与现有生产力进行有机的融合，极大缩短企业从初创到投产的生长周期，推动产业更加快速的更新迭代，而在发展相对成熟的汽车等传统制造业领域，该模式有望加速铺开。

数字孪生是以数字化方式为物理对象创建虚拟模型，模拟其在现实环境中的行为特征，实现产品全生命周期内生产、管理、连接的高度数字化及模块化。智能工厂是数字孪生的核心载体，其设备和系统的智能化、集成化程度是数字孪生得以发挥作用的关键因素。汽车工业在智能工厂、数字化车间、自动化生产线建设方面具备良好的基础，汽车是工业机器人最大的应用领域，并在PLM、MES等应用方面等成熟度高，能较好的进行系统集成，预计在2017年数字孪生将率先在汽车领域推广应用，形成集设计与仿真、制造执行（MES）与质量追溯、数据采集与分析为一体的新一代智能工厂。