人腦仿生將取得重大突破

　　人腦仿生是再造人類的打造，通過明確大腦的結(jié)構(gòu)組成和工作原理，可以建立小的神經(jīng)元組成大的人腦神經(jīng)網(wǎng)絡，實現(xiàn)人類大腦的再造。我們的大腦不是孤立的，我們需要與機器進行互聯(lián)，人腦仿生的利益另外一個方向是人機接口。通過一系列的技術(shù)手段，實現(xiàn)大腦與機器的連接，從而可以用我們的大腦和控制機器來運行。

　　從2013年開始，人腦仿生發(fā)生了兩個重大的事件。2013年歐盟、中國和美國都提出大的計劃，美國和英國的研究機構(gòu)在人機接口方面也有重大的技術(shù)進展，使我們可以通過大腦來連接航天飛行器。2014-2016年，IBM公司作為重大的技術(shù)公司發(fā)布類腦微處理芯片，類腦計算機等人造神經(jīng)元一系列的人腦仿生重要產(chǎn)品，標志著人腦仿生技術(shù)有一系列的前沿性進展。2016年，人機接口方面可以使得身體障礙的人士獲得視覺和觸覺的功能延伸，這是人腦仿生技術(shù)的重大發(fā)展。2017年，類腦芯片和類腦計算機都將會有小規(guī)模的商業(yè)化運行和適用。

　　機器學習將在數(shù)據(jù)量大、需求迫切的領(lǐng)域深入應用

　　機器學習的發(fā)展有三架馬車，硬件、算法、數(shù)據(jù)。硬件是支撐的骨干，算法是機器思考的靈魂，數(shù)據(jù)是機器運行的養(yǎng)料。就像人類在學習一系列知識的教材或資料一樣，這三架馬車標志著機器學習不斷地向前發(fā)展，也形成了機器學習目前最重要的范式。

　　面向大規(guī)模數(shù)據(jù)的采集、標注、分析和處理，這是一種統(tǒng)計學的算法。可以說目前機器學習的最重要特征是無數(shù)據(jù)、不智能。我們可以看看機器學習可以在哪些領(lǐng)域進行應用，如在數(shù)據(jù)大規(guī)模集中的特定領(lǐng)域，在此基礎(chǔ)上我們才能找到行業(yè)的痛點，它最需要在哪一些方面運用技術(shù)。IBM公司沃森機器學習平臺，突破了以前醫(yī)生進行癌癥診斷的重要方式。利用沃森平臺對癌癥病人進行診斷，沃森平臺學習了大規(guī)模的癌癥醫(yī)學教材、癌癥的病例，通過對這些數(shù)據(jù)和資料進行學習，從而提供精準化的診療手段，這是智慧醫(yī)療的最重要應用。目前IBM公司沃森平臺已經(jīng)進入國內(nèi)醫(yī)院。

　　智能語音助手將成為自然語言理解發(fā)展的突破口

　　提到語音助手不得不提自然語言理解技術(shù)。自然語言理解技術(shù)主要應用是幫助人類與機器之間進行更好的溝通，機器是智能的，但不是孤立的，需要與人和社會進行融合，這是自然語言理解技術(shù)應用的主要方面。

　　智能語音助手是其中的很好應用場景，因為智能語音助手滲透領(lǐng)域很廣，可以把社會里面的所有數(shù)據(jù)服務和社會人群廣泛連接。亞馬遜、蘋果、微軟、三星、百度都推出自己的語音助手。我們可以通過蘋果公司的Siri了解到當天的天氣情況，能夠馬上知道今天的溫度和霧霾指數(shù)到底是多少，同時建議我們?nèi)绾未┮鲁鲂?。我們不需要用手機和搜索引擎查詢各種各樣的信息，而且這些信息只需要我們的一句話就可以獲得。

　　目前，語音助手在智能家居和輔助駕駛都有應用，未來語音助手將成為大平臺、大集成、大服務。語音助手把所有包括吃、喝、游、購、娛、出行等一系列的服務集中在這個平臺，我們只需要一些語言的溝通，動動嘴可以獲得所有的平臺信息，而不需要現(xiàn)在的手操作，觸控操作系統(tǒng)和App。智能語音助手可能會成為未來最重要的大平臺。

　　機器視覺將向生產(chǎn)生活領(lǐng)域不斷滲透

　　人的眼是有局限性的，眼睛看到的遠度和精確度都是有限的，我們怎樣才能突破這樣的局限性?人類誕生以來，不斷地發(fā)明各種不同的工具。從剛開始的鐵器、青銅器到現(xiàn)在的計算機信息技術(shù)，這就是幫助人類突破目前的視覺極限，可以使得人類和自然環(huán)境進行有效的溝通。

　　目前的機器學習技術(shù)主要應用于生產(chǎn)和生活領(lǐng)域，在生產(chǎn)中包括組裝、高精度檢測、質(zhì)量檢測和產(chǎn)品追溯，尤其是對零部件的細小差異。我們生產(chǎn)的汽車零部件，對它的高精度要求很高，一絲一毫都不能差。這是人眼很難分辨的，我們需要通過機器進行檢測，同時需要排除掉一些殘次品，把一些精品再進行組裝成成品，這就是機器視覺最重要的應用。在生活領(lǐng)域，應用最多的就是無人駕駛汽車，百度公司、特斯拉汽車都在研究無人駕駛技術(shù)。傳統(tǒng)成像帶來了雷達技術(shù)，用雷達測控周邊的環(huán)境，這些視覺技術(shù)利用智能的傳感器、智能的視頻監(jiān)控設備等一系列手段，可以感知環(huán)境的變化，從而通過后臺深度學習的平臺進行分析，可以為汽車提供最重要且正確的決策支持。我們看到在心臟手術(shù)、視頻監(jiān)控和人臉識別都有視覺技術(shù)的身影，未來將會成為人類最重要的視覺延伸。

　　AR將超越VR率先駛?cè)肟焖侔l(fā)展車道

　　2016年在增強現(xiàn)實和虛擬現(xiàn)實領(lǐng)域有幾個重大事件，8月份口袋妖怪游戲風靡全球，引起很多人關(guān)注。這就意味著虛擬現(xiàn)實和增強現(xiàn)實大規(guī)模商用拓展到消費級的春天即將到來。12月初，美國最著名的增強現(xiàn)實公司，Magic Leap陷入了虛假宣傳的消息，所有的特效都是由視頻公司進行制作，所有的質(zhì)疑向虛擬現(xiàn)實和增強現(xiàn)實演進。

　　增強現(xiàn)實和虛擬現(xiàn)實背后的體驗完全不一樣，VR—虛擬現(xiàn)實，完全是與物理空間隔離需要戴設備進行沉浸式的體驗。AR—增強現(xiàn)實，是與外界的物理環(huán)境融合。虛擬的圖像是顯示在物理的環(huán)境里，人與物理環(huán)境完全交融。這兩項技術(shù)目前都有一定的阻礙，設備成本過高，目前好的設備需要3000美金左右，這樣昂貴的產(chǎn)品是無法走入尋常百姓家的，無法拓展用戶級的應用。同時，用戶體驗也有待提升，戴上這些設備后，用戶可能會有一些眩暈感，這些阻礙也是為我們AR和VR下一步的發(fā)展帶來置疑。

　　通過智能手機普及，把AR和VR技術(shù)嫁接在廉價的產(chǎn)品上進行發(fā)展，專有設備達到一定程度后，再去拓展更好的應用。從口袋妖怪游戲的發(fā)展來看，增強現(xiàn)實跟手機的融合度，包括可穿戴設備更好，我們可以戴眼鏡進行增強現(xiàn)實的應用。因此，2017年增強現(xiàn)實會再次超越虛擬現(xiàn)實，通過跟可穿戴設備和智能終端的融合，尤其是手機的融合，不斷豐富應用內(nèi)容可以有快速發(fā)展。

　　區(qū)塊鏈加快平臺化、開源化、融合化發(fā)展

　　區(qū)塊是把數(shù)據(jù)按照時間窗口記錄下來，再把這些時間區(qū)塊用鏈狀進行連接。區(qū)塊鏈與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫是有區(qū)別的，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫是中心化的連接，區(qū)塊鏈在存儲的時候需要分布式的接入達成共識。我們想篡改數(shù)據(jù)的時候，需要分布式的節(jié)點同時進行確認，有一個節(jié)點不確定我們無法篡改數(shù)據(jù)，這是區(qū)塊鏈技術(shù)帶來的最大好處，可信性非常高，不需要中間化。銀行領(lǐng)域不需要清算中心，可以通過節(jié)點進行數(shù)據(jù)存儲。以太坊與微軟合作、IBM公司開源，區(qū)塊鏈技術(shù)與物聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)等技術(shù)相融合發(fā)展。物聯(lián)網(wǎng)設備的安全問題有很大的挑戰(zhàn)，但只要有區(qū)塊鏈技術(shù)，可以保證物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)存儲的安全性，在二者融合的前提下，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)可以有更好的發(fā)展。

　　數(shù)字孿生將打造居民生活的信息物理空間

　　數(shù)字孿生是一種實體空間與虛擬空間的數(shù)字化、網(wǎng)絡化、智能化的映射關(guān)系，在物理與數(shù)字兩個空間同時記錄個體全生命周期的運行軌跡。我們可以在網(wǎng)絡空間中記錄或者觀察物質(zhì)的運行特征，從而預測未來的走向。

　　數(shù)字孿生是實體空間與虛擬空間的精準化映射，數(shù)字孿生技術(shù)走入工業(yè)級，在產(chǎn)品設計和仿真方面有重要的應用。下一步數(shù)字孿生拓展到生活領(lǐng)域，醫(yī)療和教育以及出行可以構(gòu)建個人全生命周期的數(shù)字預測模型。作為研究人員今天要出研究報告，開幾場會議，數(shù)字預測模型會告訴你是否對健康有影響，會告訴你是否應該減少工作量。我們將來可以得到更加科學的指導，這是數(shù)字孿生技術(shù)在生活領(lǐng)域最重要的應用，全生命周期的預測記錄分析和決策支撐。

　　人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)正加速形成

　　我們現(xiàn)在看到產(chǎn)業(yè)和工業(yè)式的產(chǎn)業(yè)完全不一樣，是一種積木式創(chuàng)新。以前有大企業(yè)把產(chǎn)業(yè)鏈的事情全做，現(xiàn)在產(chǎn)業(yè)鏈需要分工協(xié)作。所有人工智能企業(yè)可以進行分工協(xié)作，協(xié)同創(chuàng)新，共同推動人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

　　人工智能產(chǎn)業(yè)鏈主要由基礎(chǔ)設施，核心算法，應用平臺(開源平臺)和解決方案等環(huán)節(jié)構(gòu)成。上游到下游，下游到上游，中間到兩端這三種模式正從不同路徑共造人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)。上游到下游模式，有傳統(tǒng)的芯片公司英特爾正在發(fā)展人工智能算法，科大訊飛發(fā)展人工智能產(chǎn)品。中間到兩端模式，有谷歌公司開源的平臺，研制了CPU算法，又有一系列的重要應用。很多龍頭企業(yè)正在從自己的這端開始向其它端口進行拓展，這樣的拓展有分工合作。今年10月份，美國最重要的人工智能企業(yè)，包括谷歌、Facebook等企業(yè)形成人工智能產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟，他們游說國家進行人工智能立法工作，這是我們看到人工智能生態(tài)依托聯(lián)盟協(xié)作最重要的發(fā)展趨勢。