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高科技的風(fēng)口,下一個(gè)重大機(jī)遇在哪里

來(lái)源:圖說(shuō)智能化 ??2017-04-13 閱讀:573
 斯丹迪奇先生分享了他對(duì)于全球科技業(yè)發(fā)展的觀察,并剖析《經(jīng)濟(jì)學(xué)人》的幾大判斷背后的關(guān)聯(lián)和邏輯。首先,他向大家詳細(xì)地介紹了六項(xiàng)高科技技術(shù),在他看來(lái)這六項(xiàng)技術(shù)是當(dāng)下及未來(lái)比較有發(fā)展前景的,也將是風(fēng)險(xiǎn)投資人感興趣的領(lǐng)域。

    第一項(xiàng)技術(shù)是無(wú)人駕駛汽車(chē)(Self-driving cars)。他認(rèn)為這種技術(shù)能夠幫助減少交通事故的發(fā)生,提高交通行駛的靈活性與安全性。目前,谷歌、特斯拉都在研發(fā)無(wú)人駕駛汽車(chē),這項(xiàng)技術(shù)的發(fā)展將大大影響人們的出行方式,改變城市的格局與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的方式。
    第二項(xiàng)技術(shù)是對(duì)話界面(Conversational interfaces)。隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,語(yǔ)言識(shí)別能力的改善和處理速度的提高,人類(lèi)與計(jì)算機(jī)的交互方式可以通過(guò)對(duì)話界面變得更加便捷和直觀,我們用語(yǔ)音就能處理很多事務(wù)。 
    第三項(xiàng)技術(shù)是無(wú)人機(jī)(Drones)。在斯丹迪奇眼中,無(wú)人機(jī)就相當(dāng)于會(huì)飛的機(jī)器人,更是一個(gè)會(huì)飛的傳感器平臺(tái),它能夠延展因特網(wǎng)的觸角幫助人們檢查油田,勘探礦藏,代替人們?nèi)プ鲆恍?fù)雜或危險(xiǎn)的事情。據(jù)市場(chǎng)研究機(jī)構(gòu)ABI Research預(yù)測(cè),到2019年,商業(yè)用途的小型無(wú)人機(jī)市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到51億美元。
    第四項(xiàng)技術(shù)是增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)(Augmented reality)。這是未來(lái)十年間,人們跟計(jì)算機(jī)交互的主要技術(shù)。在視覺(jué)化的增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)中,用戶(hù)利用頭盔顯示器,把原本在現(xiàn)實(shí)世界的一定時(shí)間空間范圍內(nèi)很難體驗(yàn)到的實(shí)體信息(視覺(jué)、聲音、味道、觸覺(jué)等),通過(guò)電腦等科學(xué)技術(shù),模擬仿真后再疊加,將虛擬的信息應(yīng)用到真實(shí)世界,從而達(dá)到超越現(xiàn)實(shí)的感官體驗(yàn)。與虛擬現(xiàn)實(shí)不同,它不是把人類(lèi)帶到一個(gè)虛擬的新世界,而是給人一種不同的視角看世界。
     第五項(xiàng)技術(shù)是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的醫(yī)學(xué)(Data-driven medicine)。它能夠通過(guò)大量的數(shù)據(jù)分析幫助醫(yī)生更好地診斷病人的病情。譬如,通過(guò)藍(lán)牙的方式,可穿戴設(shè)備可以記錄人的心率、卡路里及血壓狀況,實(shí)時(shí)監(jiān)控你的健康狀況,而這些數(shù)據(jù)最后又可以為精準(zhǔn)地診斷提供依據(jù)。斯丹迪奇認(rèn)為,諸如此類(lèi)的技術(shù)在未來(lái)的五十年中將可能有巨大的進(jìn)步。
     第六項(xiàng)技術(shù)是可回收使用的運(yùn)載火箭(Reusable rockets)。兩年前,特斯拉公司創(chuàng)始人埃隆•馬斯克創(chuàng)辦的太空探索技術(shù)公司SpaceX發(fā)射的“獵鷹9”火箭成功實(shí)現(xiàn)第一節(jié)火箭軟著陸,從而開(kāi)創(chuàng)了火箭從太空直接垂直回收的歷史。這種技術(shù)能夠讓火箭重復(fù)使用很多次,大大降低航空業(yè)的成本,頻繁發(fā)射衛(wèi)星和太空旅游將變得更容易,這對(duì)航空業(yè)的發(fā)展來(lái)說(shuō)無(wú)疑是一種革新。 在詳細(xì)剖析完六項(xiàng)科學(xué)技術(shù)之后,斯丹迪奇先生指出我們更需要重視的是這些科技發(fā)展背后的關(guān)鍵——深度學(xué)習(xí)(Deep learning)。通過(guò)深度學(xué)習(xí),科技產(chǎn)品運(yùn)行的錯(cuò)誤率能夠不斷降低,人們能更好地使用它們來(lái)替代人們處理很多繁雜的事務(wù)。從1985年的計(jì)算機(jī)革命到1995年的因特網(wǎng)革命,再?gòu)?005年的智能手機(jī)革命到2015年的人工智能革命,斯丹迪奇先生以歷次科技革新為參照,梳理了技術(shù)的升級(jí)創(chuàng)新對(duì)人類(lèi)帶來(lái)的影響與變化,并指出人工智能或是高科技行業(yè)發(fā)展的下一個(gè)風(fēng)口。 
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