對肩負提供NGA技術的公司來說，最大的挑戰將是使界面用戶友好和像電視一樣不費腦子。如果它們提供給大眾真正的可用性，那么我們可能看到重新點燃對廣播電視的興趣，而如果不能，則人們就會回到流媒體盒子。

　　至于NAG的技術方面，看到沉浸式音頻把眾多客廳轉變為環繞聲環境將非常奇妙，但其更大的影響將肯定通過耳塞式耳機和頭戴式耳機實現。人們已經喜歡他們個人的聆聽設備，而沉浸式音頻將提供非常個性和重要的電視音頻體驗。

流媒體音頻

　　將很有趣地看到今年流媒體電視音頻領域如何發展，特別是流媒體有令人驚異的作為個性化沉浸式音頻的分發平臺的潛力。AES的AGOTTS小組已經出色地完成了內容創作者和流媒體提供商需遵循的指引的制定，但這些指引是否將被全面遵循還有待觀察。

　　當美國國會通過CALM法案強制執行響度管理時，對硅谷的影響很小，但如果流媒體音頻響度問題不是自愿解決，那么完全有可能對流媒體有相同的立法。

AoIP

　　隨著電視設施增加更多基于IP和IT的設備，替換傳統設備，基于IP的音頻和視頻今年將持續發展。因此，電視設施將開始更像IT設施。

　　隨著基于IP的設備水平提高，對有IT技能的工程師的需求也提高，而對傳統電視工程師的需求減少，這是從事電視工程的每一個人都需記住的。與此同時，SMPTE、AES及其它專業組織不斷制定和細化標準，使得大量電視IP標準互相作用和互操作。

FCC改變的影響

　　美國聯邦通信委員會（FCC）去年肯定非常繁忙，而且有時他們的決定似乎對電視非常不利。2017年12月4日，FCC推翻了2015年制定的網絡中立法。在2015年該法之前，互聯網提供商活躍地調節各種類型的流量。

　　現在此法規已被修改，對其影響我們將拭目以待。它可能影響我們成功向用戶分發流媒體電視內容的能力。當然，2017年還使無線頻率重新打包和頻譜出售成為現實，這撤換了近1000家電視臺，并導致整個業界混亂與混沌。

　　在無線話筒、腰包和I F B領域，600MHz頻譜已經離去，T-Mobile計劃隨時開始使用這些頻率。

增強現實

　　虛擬現實是2015年和2016年的熱點，事實上現在也是。但一個今年將掀起大波浪的更有趣的技術是增強現實。AR不像VR那樣取代我們周圍的世界，它增加我們所在世界的維度。

　　此 技 術 實 際 上 已 經 存 在 好 幾 年了——老智能手機已經有AR APP，而Pokemon Go是AR技術潛力的一個極端例子。

　　增強現實可能對醫療保健極有價值，醫生利用眼鏡可立刻有醫學信息，但也存在增強的電視內容的潛力。

　　由于消費者已在智能設備上觀看內容，AR是一個剛剛開始得到利用的技術。對于音頻專業人員來說，此領域特別有吸引力，原因是沒有伴隨圖像的音景，AR和VR體驗就很空洞。

iZotope的聲軌助理

機器學習

　　人工智能是2017年許多討論的主題，由于人們擔心機器人將成為蕓蕓眾生和接替人，2018年也依然如此。而另一方面，機器學習聽上去吉利得多，因此我們將采用該術語。

　　機器學習可描述為建立一種能夠學習的機器然后讓它照做。谷歌的語言翻譯AI是機器學習一個很好的例子，原因是它創建了自己的內部語言以便更快速翻譯語言。

　　機器學習成果已經開始在一些商用音頻產品中出現，但把它用于所有類型音頻工作還有更深入的發展。聲效、信號處理、語言和信號分析、音樂分類、信號和源分離僅僅是機器學習正在應用的一些領域。

　　我最初略知機器學習用于音頻軟件是在iZotope發布了Neutron——其混合分析和處理工具。試用Neutron的聲軌助理令我重新思考一些最后的混音。機器學習已經進入iZotope若干產品，而他們并非唯一使用它的公司。不管你怎么看，機器學習已經來了，因此2018年有望看到它更多的身影。