你剛被人工智慧洗腦，最聰明的錢已轉向這16項技術

不久前，信息技術研究公司Gartner發布了2017年度「新興技術成熟度曲線」（The Hype Cycle），這是用來評估新科技可見度的一種工具， 也是技術企業投資決策的重要風向標。

根據技術成熟演變速度及要所需時間的預測，Gartner將曲線分成5個階段：觸發期（技術萌芽期）、期望膨脹期、幻滅期、復甦期、生產成熟期。

2017年，進入Hype Cycle中的技術一共有33項。其中，以深度學習、機器學習技術為代表的人工智慧眾望所歸，處於期望膨脹期的頂峰；曾經熱炒的VR、AR則處於期望幻滅期或艱難復甦期；商業無人機也正在跌入期望落空的下行周期。

同時，Gartner揭示了處於觸發期的16項新技術，他們遠未成熟，相當部分只出現在科幻電影中，卻很可能是下一個講故事、炒泡沫的技術新概念。

01 智能微塵

智能微塵（Smart dust）可以是機器人、微機電系統（MEMS）或其他設備，可使智能的無線感測器縮小成沙粒或塵埃般大小，通過光學、溫度、壓力振動、磁場和化學成分等環境參數來檢測事物。

智能微塵是可成為一個無線感測器網路中的節點，用以收集、處理信息，或與其他的節點連接。

針對智能微塵的研究尚處在實驗室階段，已有些進展，如南加州大學機器人研究實驗室（由美國國防高級研究計劃局資助）和JLH實驗室，已經開發出一種「智能塵埃」微型攝像頭。

02 4D列印

比3D列印多的一個「D」，就是時間維度，其可以通過軟體對變形材料編程，在設定的時間內變形為所需形狀。

4D列印可直接將設計內置到可變形的物料中，不需連接任何複雜的機電設備，按照產品設計自動摺疊。目前，技術的最新前沿是在實驗室環境中列印組織和器官。

2016年9月，西安的西京醫院曾採用4D列印技術製作氣管外支架；今年1月，哈佛團隊運用4D列印轉換的組織工程支架，用以支持細胞生長。

6月，瑞士的科研團隊成功開發了一種4D列印結構，能以完全受控的方式改變自身形狀。

03 通用人工智慧

通用人工智慧（AGI），又名「強人工智慧」，指的是在沒有編碼特定領域知識的情況下，具備處理多種類型的任務和適應未曾預料情形的能力。

2017年的人工智慧系統，都未能通過等同於人類智力的通用測試，目前AGI只存在於科幻小說中。

04 神經形態硬體

可以理解為，受到神經生物學結構概念影響的、基於半導體處理器的計算，神經形態晶元與傳統處理器不同，是非馮-諾伊曼結構（能在記憶體的不同區域同時執行不同操作）。

2017年，尚處於非常早期的原型階段，惠普實驗室正在開發的「點陣」，就是一種加快神經信息處理形態的引擎設計。

05 人體機能增強

指的是藉助外在手段，提供超過正常人類極限的性能，包括增加體力（如通過外骨骼）、提高感知（助聽器與手機應用程序優化，或植入磁體檢測電流）、提高注意力（如以藥物或腦刺激）等。

（資料圖）

未來20年，預計這將觸發一個價值數十億美元的市場，相關的倫理爭議正在出現，美國有數州通過法案，禁止僱主將晶元植入作為就業條件。

06 5G技術

即第五代移動通信技術。Gartner預計，到2020年，3%的基於網路的移動通信服務提供商（CSP）將推出5G商業化網路。從2018到2022年，國際上將主要利用5G來支持物聯網通信、高清視頻和固定無線接入。

華為在技術觸發期就已布局5G。成為該技術的領導者和推動者，並與全球30多家領先運營商開展創新合作，任正非的傳奇看來會延續很多年。

07 無伺服器PaaS

無伺服器PaaS並非沒有伺服器，而是將搭建、設置、管理等伺服器相關工作封裝起來，交由第三方供應商全權接管，讓用戶感受不到伺服器的存在，代表真正「雲式操作」的雲平台服務，可簡化開發、規模經營、降低基礎設施成本。

無伺服器PaaS預計在未來2到5年迅速成為主流。

08 數字孿生

以數字化方式為物理對象創建的虛擬模型，模擬其在現實環境中的行為，搭建整合製造流程的數字孿生生產系統，可實現從產品設計、生產計劃到製造執行的全過程數字化。

例如，一架飛機，依據動力、性能等數字孿生模型，可在電腦里真實地運行起來，方便調校各種參數。

（資料圖）

電影《鋼鐵俠》中斯塔克的研發過程，就利用了數字孿生技術。迄今，已有不少電氣企業著手布局，比如美國通用電氣（GE）、德國西門子。特斯拉公司還為其生產和銷售的每一輛電動汽車建立了數字孿生模型。

Gartner 預計，簡單的數字孿生將在消費電子產品等領域快速應用。

09 量子計算

這是一種遵循量子力學規律，以量子位（量子比特）為單元進行計算的新型計算模式。

一個量子位可同時保存所有可能的結果，直到讀到一個被稱為疊加的屬性。由於疊加性的存在，使得量子位狀態可處於多種可能性的疊加狀態，相比於經典信息處理，量子信息處理的效率上具有更大潛力（小編也說不清楚在說什麼）。

基於量子技術的硬體較為複雜，2015年開始，研究競賽非常激烈，主要玩家有Google，IBM，Intel，Microsoft，D-Wave（加拿大量子計算公司）。其中Intel專註硅量子點技術，微軟選擇拓撲量子計算，兩者較冷門，主要的競爭在Google和IBM之間。

驕傲的是，2017年5月，中科院宣布建造了全球第一台超越早期經典計算機的光量子計算機。

中科院建造的基於單光子的量子計算原型機結構

10 立體顯示

可將物體呈現為三維效果，採用360度球面視角可跟隨觀眾移動的，可以創建出高度逼真的幻覺效果或立體的視覺感受。

目前，立體顯示技術還沒有走出實驗室，商業應用遠未起步。好事者可以想象下，電影《星球大戰》中莉亞公主、黑武士等通話中呈現的實體圖像。當然，技術的場景肯定不止於通話，至少網紅女主播會迎來新一波爆發。

11 腦機介面

腦機介面（BCI）是一種用戶界面，用戶可通過計算機讀取腦中的信息，經過計算處理，讓信號轉化為相關的反饋指令，計算機或者接受腦傳來的命令，或者發送信號到腦。

這個黑科技是科技圈內的熱點。今年3月，特斯拉CEO伊隆.馬斯克創立新公司Neuralink，涉足該領域；4月，Facebook的硬體開發團隊展示了用腦波打字的項目，他們準備打造相關的穿戴式設備系統。

意念意義上的「永生」，也許能通過BCI實現。

12 會話式用戶界面

會話式用戶界面（CUI）是一個高層次的設計模型，用戶和機器以口語或書面自然語言交互作用，其交互作用範圍可從簡單的話語（如「停止」，「是」或「現在幾點」「12:24」）到高度複雜的相互作用（收集犯罪案件的證人證言）和高度複雜的結果（如為用戶創建一個抽象的形象）。

相比CUI，現在的智能音響就是個玩具。

13 智能工作空間

指嵌入了計算、信息設備和多模態的感測裝置的工作或生活空間，以支持人們方便地獲得計算機系統的服務。在智能空間的工作和生活過程，將是人與計算機系統不間斷的交互過程。

今年3月，阿里巴巴與P2（People Squared）聯手，共同打造了全球第一款智慧聯合辦公概念空間——神鯨。

阿里巴巴神鯨空間

14 增強數據挖掘

其標誌性的特點是下一代商用智能和分析平台，可使用戶自動發現、想象和敘述相關研究，例如相互關聯性、整體預測等，無需建立模型或寫演算法，用戶便通過可視化搜索和自然語言查詢數據，支持自然語言生成的結果解釋。

這將減少數據缺失與人工手動探索造成的「重要見解不正確」風險，有助於優化對策建議，希望它比好多高管更靠譜些。

15 邊緣計算

指的是一種分散式運算的架構，將應用程序、數據資料與服務的運算，由中心節點處理的大型服務加以分解，切割成更小與更容易管理的部分，分散到邊緣節點去處理。在這種架構下，資料的分析與知識的產生，更接近於數據資料的來源，更適合處理大數據。

16 智能機器人

可在物理世界中自主工作，在短期間隔中學習，接受人類監督、培訓和示範，在人類的管理下工作。

智能機器人的高可靠性、高安全性、高生產力以及低成本，將在大量行業中表現強競爭力，相關宣傳和期望將持續增長。

百度研發的人工智慧機器人「小度」

國內互聯網的BAT，國外的谷歌、IBM、微軟、臉書、亞馬遜等科技巨頭均在投入巨資，搶佔智能機器人的戰略制高點。

限時乾貨下載