頭條楓林網根據Entrepreneur Network報導2018年十大AI趨勢及議題，如下：
1、AI將成為一個政治話題
(AI will become a political talking point)
雖然AI可能有助於創造就業機會，但也會導致一些工作流失。 例如，高盛(Goldman Sachs)預計自動駕駛汽車將導致每月有2.5萬名卡車司機將失去工作。 還有，大型倉儲業可能僅幾十人就可以操作，因此目前美國倉庫工作的100萬採購員和包裝工人將面臨許多人失業。
特朗普政府的政治話題，將由2016年大選期間之全球化和移民問題作為美國失業原因，但在2018年中期選舉中，敘述可能與自動化和人工智能有關，因為更多任務人階級的美國人 鬚麵臨努力適應未來工作的新挑戰。
2、物流將變得越來越高效率
(Logistics will become increasingly efficient)
未來的倉庫的樣貌將改變，不專為容納包裝工人而設計，而為能夠24小時工作並且不需要照明的高性能機器人而設計。 就像現在亞馬遜(Amazon)以7.75億美元收購機器人公司Kiva Systems而建構的物流倉庫系統，使用人工智能和先進機器人技術的組合，為大型零售商提供前所未有的物流解決方案。
3、主流汽車製造商將推出自動駕駛車
(Mainstream auto manufacturers will launch self-driving cars)
特斯拉(Tesla)是第一批推出自動駕駛車的汽車製造商。 為了跟上特斯拉的腳步，奧迪(Audi)等傳統汽車製造商準備在2018年發布自己的自動駕駛車。 奧迪A8將採用自動駕駛技術，無需駕駛員輸入即可安全運輸人類。 凱迪拉克(Cadillac)和沃爾沃(Volvo)也在開發先進的自動駕駛技術，這在2018年將會越來越顯見。
4、DARPA將會開發先進的機器人戰士
(DARPA will develop advanced robo-warriors in plain sight)
美國國防部高級研究計劃局（DARPA）開創了多項技術突破，影響了我們的日常生活。 包括：開發互聯網及全球定位系統技術等。 目前，DARPA正在與波士頓動力公司(Boston Dynamics)合作開發了一系列名為「災難救援」機器人Atlas，既可用於國防軍事，也可用於救災行動。
5、機器學習將有助於人類知識學習
(Machine learning will aid knowledge workers)
擔心AI會讓人類失去工作，但AI技術也將幫助勞動者，特別是知識學習。 例如：AI工具Gong、Chorus及Jog這類機器人就可以記錄銷售代表和電話並回答客戶的疑問。 Mint Solar營運副總裁Carrie Christensen解釋說：這項機器學習算法技術可以幫助面對客戶的服務人員更有效地回答問題。 預計2018年以後AI將幫助白領工作者。
6、新聞內容生產將利用AI 產生
(Content will be created using AI)
美國廣播公司CBS及Hearst已經在使用AI技術來撰寫新聞內容。 例如，Wibbitz提供軟件即服務（SaaS）平台，允許發布者透過AI視頻製作將書面內容幾分鐘內轉化為引人注目的視頻內容。 還有，美聯社（the Associated Press）使用一款由Automated Insights創建名為Wordsmith的工具，它透過數據分析將自然語言轉換成新聞報導。 預計在2018年，還會有更多的媒體公司使用自然語言轉換和視頻生成技術。
7、點對點(Peer-to-peer)網絡提高透明度 (Peer-to-peer networks will create transparency)
機器學習是人工智能的一種形式，例如Facebook已經使用數據建模來幫助機器選擇下一步該干什麼，做出明智的選擇。 隨著點對點對等網絡的興起，就像加密貨幣一樣，即使一些小型組織也能夠透過利用先進的AI技術，加強個人計算機的集體運算力量。
雖然Google控制將近80％的搜索市場，但很少有人完全理解Google如何確定向特定消費者展示的內容。 Presearch公司利用點對點網絡和人工智能為搜索引擎世界帶來透明度。 Presearch計劃使用加密貨幣來激勵參與者為他們提供個人計算機的運算能力。 作為回報，該公司承諾建立一個更加透明的搜索引擎平台。 該新創公司已經籌集了500萬美元的資金，而且他們和其他組織可能會使用AI和點對點網絡來挑戰大型組織。
8、消費者將習慣於與技術交流
(Consumers will become accustomed to talking with technology)
亞馬遜智慧喇叭已售出逾2000萬台，還有谷歌家庭Google Home和蘋果HomePod，人類將習慣透過語音指令與AI技術進行交流。 預計2018年，隨著智能助理融入計算機、智能型手機甚至電視機，消費者將更加習慣使用基於語音的界面。
9、對數據科學家的需求將超過對工程師的需求
(Demand for data scientists will surpass demand for engineers)
IBM預測，至2020年市場對數據科學家的需求將會達到270萬人。 機器學習AI使用機率來確定問題的正確答案或決策。 隨著更多的數據提供給機器學習平台，就更能做出接近準確的預報。
10、AI將有助於戰勝重大疾病
(AI will fight challenging diseases)
借助點對點網絡技術時代，透過收集、分析人類的分子數據，有助於解決醫療及健康的議題。 例如：Nano Vision公司。 借助區塊鍊和AI該兩項技術，用戶透過特殊的Nano加密貨幣參與計劃而獲得獎勵，並利用機器學習技術進行辨識和分析疾病，僅需小部分時間和成本就可達成新藥物治療。