信息领域2016年发展回顾与2017年十大创新关注点
本文由三思派（ID:Science-Pie）授权转载，作者：孟海华
2016年信息领域年度发展回顾
在过去的一年中，信息技术领域呈现出网络化、微型化、个性化、智能化的发展趋势。我们在2016年提出了信息领域的十大关注点，提出了若干发展趋势和重点。现在，让我们对过去一年中信息领域的十大关注点进行回顾，并对今年的发展作简要展望。
1、工业物联网平台
工业物联网平台迅速成为行业内的关注焦点、企业间的竞争热点，三一重工成为成功案例。2016年，在“智能制造2025”、“互联网+”等关键词构成的外部环境下，工业物联网成为工业企业发展的一道风景。在工业物联网初期，众多应用需要降低开发成本，并且迅速响应市场。能够提供云化物联网平台并能够开放接入和数据共享的企业，显然是未来行业内的“武林盟主”。2016年11月25日晚，中国中央电视台《新闻联播》节目以《长沙：打造工业云平台让制造更智慧》为题名，报道了三一集团在智能制造领域的发展情况，三一集团物联网云平台，累计投入超过10亿元，而现在每年创造的生产性服务收入就超过30亿元，利润占到公司的15％以上。
当前，工业物联网平台还面临着设备兼容性不足、数据采集技术有待提高、网络安全性令人担忧等问题。强大的工业物联网大数据平台，是一个建立在全行业大数据基础上的开放平台。
2、微型数据中心
微型数据中心契合中小企业、家庭、个人的深层次需求，显出尺寸更微、功能更强，与互联网联系更紧的发展成果，受到互联网企业的偏爱。2016年，澳大利亚模块化微型数据中心厂商Zellbox公司推出了一款最新的只有12U大小型数据中心。在实践中，微型数据中心能够满足云计算弹性、廉价、可管控的要求，在规避能源消耗问题，例如散热、供电、成本等方面发挥了强有力的作用。以谷歌、雅虎、腾讯等国内外大型互联网公司为代表，纷纷推出基于互联网企业自身的数据中心需求的技术架构，有相应的架构优化和适应未来技术架构的配置。
随着物联网、大数据、人工智能的深入推进，微型数据中心的发展前景看好，但是与传统数据中心的关系值得人们进一步探讨。
3、智能家居
“互联网+家居”催生新的商业模式，家用电子产品和设备的互联大幅简化，价格也下降很多。2016年，物联网和智能家居的融合使其越来越智能化,渗入到媒体娱乐、家庭安全、监控和自动化、健康和健身教育、能源管理产品和服务等方面。其主要原因是：接入技术的成熟 、无线电技术的发展和标准化、用户界面的简化等。从家用机器人来看，主要有吸尘器机器人、教育、娱乐、保安机器人、智能轮椅机器人、智能穿戴机器人、智能玩具机器人，同时还有一批为服务机器人提供核心控制器、传感器和驱动器功能部件的企业。
2017年，随着5G的到来、家用宽带的提升，智能家居将继续保持增长和普及的态势。
4、智能顾问
智能投资顾问成为智能顾问发展的“一道风景”。受到人工智能、大数据、运算能力发展的影响，运用金融科技的方式来解决传统问题成为可能。马科维茨指出，在一定的风险水平上，可用于配置的资产越多，不同资产的组合就越复杂。在其中找到最优方案，正是机器人的优势所在。美国国际商用机器公司（IBM）和沃森（Watson）合作对智能顾问技术的进行了巨额投资。2016年，智能顾问的潜在商业影响力将持续发酵。
2017年，智能顾问将进一步在人们学习、工作的相关领域普及。
5、移动数据保护
移动数据保护技术在互联网安防系统中体现重要作用。2016年，移动数据保护技术更侧重于云存储、智能手机和平板电脑的数据保护，更专注于特定技术市场的开发，帮助企业或个人在移动设备上实现加密，如典型的电脑操作系统（Windows7或苹果操作系统）以及其他可移动的媒体。
2017年，随着移动互联网的高速发展，大数据技术的快速推进，人们对移动数据的保护问题越来越关注。移动设备的数据丢失或盗窃，是企业或个人面临的巨大风险。因此，移动平台需要进行数据保护技术的深度开发。
6、深度机器学习
在过去的一年里，围绕深度机器学习、神经网络、脑科学等，世界知名公司、研究院所、大学纷纷成立细分研究团队，例如谷歌的大脑研究团队等，研究程序合成、网络之间知识传输、机器学习模式的分布式培训、语言生成模式、机器人无监督学习、自动定理证明、神经网络理论理解、改进强化学习算法等。深度机器学习2016年最大事件是AlphaGo赢得比赛。
2017年，神经网络芯片及算法的发展会更加迅猛，人工智能的伦理问题开始受到社会关注。
7、判断人类意图的技术
微软、IBM、苹果等企业都在判断人类意图的技术方面投入了较大的研发力量，目前语音识别和翻译是智能的，但不完美。为了提供自然语言对话，还需要更多的工作来完成对人思想的理解和推理。微软在windows10中已经有所应有，但是还远远不够。IBM的巨额资金资助的相应研发，已经向前迈出实质步伐。
2017年，图像判断、声音判断技术将迅猛发展，特别是国内的一些小公司，将在该领域展示活力。
8、人体机能增进技术
2016年，人体机能增进技术的发展涉及人类的视觉、听觉等感官，以及人体四肢功能等，芯片植入在欧美的一些国家开始起步。日益增强的专业化工作对工作者的能力有着更高的要求，不断加剧的竞争使得许多人都想提高自己的能力,老龄化社会的临近更为人体机能增进技术的发展带来更多潜在价值。
2017年，人体机能增进技术也将逐渐走进大众生活，但是该技术带来的伦理、道德、法律层面的问题，需要进一步加以关注。
9、智能微尘
2016年，智能微尘的研究还处在实验室阶段。微粒尽可能小，对微小尺寸的微尘进行供电，并使微粒尽可能的便宜等问题需要进一步突破，作为一个将传感器、通信系统集成在毫米级立方体内的技术，智能微尘还有很长的路要走。微电子和微机电系统从来都是相互独立的芯片，智能微尘是将它们无缝衔接在了一起。微尘系统不仅仅需要集成进去时钟，还需要集成众多传感器，通讯模块，和电源。将计算机的体积从一间屋子的大小缩小到能放在手掌中。
2017年，智能微尘技术还需要在点上逐步突破。
10、3D生物打印
过去一年中，生物3D打印取得了许多重大突破。例如3D打印人类皮肤、骨骼甚至是功能齐全的甲状腺。美国北卡罗莱纳州维克森林大学再生医学研究所研制出一台可以制造器官、组织和骨骼的3D打印机；哈佛大学的Jennifer Lewis实验室的科学家通过3D打印机，创建出了肾小管，能够为血液流动提供血管网络；伦敦帝国学院和Milano－Bicocca大学的研究人员们开发出一种生物玻璃材料可以模拟真正软骨组织的减震和承重性，并有可能刺激它重新生长。
2017年，让我们期待3D生物打印快速成长、更加成熟、造福人类。
2017年信息领域十大创新关注点
2017年，世界科技将延续智能化、微型化、个性化、精准化的发展特点，并在一些重要领域引来突破性的进展。智能化方面，2017年1月，升级版“阿尔法狗”（AlphaGo）战胜当今世界几乎所有围棋高手，棋力大增的背后是人工智能技术的日新月异。非结构化数据结构化处理、海量数据存储及瞬时调取、神经芯片、深度神经网络算法、类脑人工智能等受到重点关注；微型化方面，将深度带动材料、能源、信息等领域的变革；个性化、精准化方面，主要是人们将根据自身、工作场所、家庭环境、商业生态系统的发展对高新技术提出定制需求，同时安全也成为人们关注的焦点，商业无人机、神经形态硬件、家用机器人、数字技术平台等在2017年都会有较好的发展前景。
本文在跟踪信息前沿技术领域发展，深入研究Gartner新兴技术成熟度曲线报告，征求领域专家意见的基础上，提出以下十大值得关注的技术：
1、机器学习算法
2017年，涉及人工神经网络的机器学习算法是机器智能领域发展的重点，预计将受到相关研究团队的持续关注和深入研究。伴随着海量数据的强大的计算能力推动深度神经网络领域的前所未有的进步，拥有智能机器技术的企业能够充分利用数据，调整适应新环境，解决前人从未遇到的问题。
2、纳米发电机
纳米发电机在自驱动系统特别是自驱动传感方面的关键技术，包括了纳米制备技术、新型微电子技术、微加工技术与柔性三维封装技术，在物联网基础平台、人体器官移植等领域具有广阔的应用前景。在人体植入纳米发电机方面，其中心脏起搏器功耗10微瓦，非常适于纳米发电机驱动系统的示范应用。目前最大的挑战在于发电能力、寿命问题、生物相容性的封装问题等。
3、面向智能制造的虚拟现实技术
虚拟现实技术是一种可以创建和体验虚拟世界的计算机仿真系统，它利用计算机生成一种动态的模拟环境，使用户沉浸到该环境中。虚拟现实在工业设计方面的应用进一步推动了制造业领域的智能化发展。2016年，美国数字制造与设计创新研究所宣布将投资1200万美元，支持虚拟现实技术制造业设计领域的应用和发展。项目包括借助虚拟现实可穿戴与移动设备呈现传统车间说明文档内容，并实时搜集车间数据；利用3D摄像头、先进图像处理技术与计算机视觉算法，对专家操作细节进行跟踪捕获并转化为虚拟指令；开发用于工厂车间的实时、数据驱动型虚拟决策支持系统，主要是开发一种名为“FactBoard”的车间决策系统，将物流和制造系统的大量数据实时转化为一系列虚拟仪表盘，协助用户掌握生产情况。
4、面向电动汽车的无线充电技术
无线充电目前的研发仍集中于家中的私人无线充电设备。如果试图将无线充电技术延伸到电动汽车上，未来电动汽车的发展将突破重要瓶颈。目前锂电池被视为最适合大容量储存及快速充电的电池类型，但是当电池没电时，寻找充电站的问题依然存在。除了查天气、地图之外，电动汽车的驾驶还需根据充电站的位置来决定驾驶路线。无线充电技术延伸到电动汽车，让汽车能更频繁地充电，或能解决对充电站的过度依赖，同时不需要大容量的电池，可进一步降低电动车的成本。国外的研究团队除了架设无线充电站，还开发有摄影镜头和RFID的车辆导引系统，并考虑长时间停车、短时间停车的多种停车模式。
5、神经形态硬件
神经形态硬件采用多进制信号来模拟生物神经元的功能。多进制信号的例子包括模拟水平和基于尖峰信号。这些方法传输更多的信息，但比数字信号的速度慢一些，较慢的速率能够保证在低功率下具有较高的可扩展性。生物神经元在在成千上万的输入和数十亿神经元（人类1000亿，老鼠7100万个，蟑螂一百万个）间表现出缓慢的处理过程（100ms周期）。神经系统处在非常早期的原型阶段。IBM已向劳伦斯利弗莫尔实验室（Lawrence Livermore Laboratories）交付了系统，高通的Zeroth处理器正在驱动运行在高通传统处理器内核上的软件环境。根据美国Transparency市场研究公司发布的《全球神经形态芯片市场2015-2023》的研究报告，全球神经形态芯片市场规模将从2015年的3.96亿美元上涨到2023年的18亿美元。人工智能是牵引神经形态芯片快速发展的主要原因，电路小型化也是推动力之一。制约神经形态市场快速发展的原因则是将复杂的神经形态硬件嵌入到电路硬件中的制造成本仍然过高。
6、个人分析及安全应对
分析使用个人数据以帮助多领域的目标，包括个人医疗保健（健身跟踪）；安全（警觉和专注驾驶）；财务管理（财务跟踪以达到节约目标）；就业（优先工作计划以满足日常工作角色要求）；社会关系（与他人消磨时间），自尊（个人发展），最终实现自我。同时，针对个人安全的应对策略成为世界关注的重点。在2016年，雅虎宣布丢失10亿用户信息，美国政府谴责黑客干扰美国总统大选。2017年，我们遭到黑客袭击的几率将会上升，最好提前做好准备。数字权益活动家们已经拉响政府扩大监控的警报。像谷歌这样的“推销员”也越来越咄咄逼人，正在汇编有关你在线行为的详细资料。我们能做什么？警惕你的密码、升级软件以及加密信息。
7、商业无人机
2016年12月底，亚马逊使用无人机向首位顾客交付了订单。亚马逊无人机携带着装有爆米花和FireTV电视棒的包裹，在飞行几英里后将包裹投递到了英国剑桥附近的一个两层农舍，用时13分钟。商业无人机（UAV）类似于小型直升机、固定翼飞机和多轴飞行器，可以由人类飞行员在地面远程控制，或作为自主导航装备和用来执行空中监视。无人机通常包括GNSS、摄像头、声纳传感器和导航系统，引导他们进行成像、热和谱分析。内存高速缓存和通信链路允许无人机收集和传输数据集，以及将它们传输到云进行记录或实例计算。
8、家用机器人
美国的Irobot、德国的Karcher、瑞典的Ekctdux、日本的Panasonic等是家用机器人的代表，国内家用机器人技术和企业的发展也是如火如荼。但是总体来看，家用机器人的市场需求还未得到充分释放。一是价格仍较高，且技术、路线规划等没有大突破，消费者对这类产品的认知度有限；二是我国家用服务机器人渗透率十分低，在发达的沿海地区也仅有4%-5%左右，与家用吸尘器高达30%-40%的渗透率相比，相差甚远。2017年，家用机器人将进一步扩大市场容量，销量或将迎来爆发式增长。
9、数字技术平台
数字技术平台为数字业务提供了基本的构建模块，是数字业务的关键推动。Gartner 指出实现数字业务的新技术和商业模式五个关键点:信息系统、消费者体验、分析和智能、物联网和业务生态系统。每一个组织都会有一些集合了这个五项数字技术的平台。这些平台为数字业务提供了基础的构建块，是数字业务的关键推动因素。比如物联网平台，大规模物联网平台可以实现基础和高级的物联网方案和数字化商业操作。物联网平台以一个混合方式部署，它将与基于云的元素（无论是私人的还是公共的）和分布于终端和网关之间的本地软件合并。
10、量子计算
量子计算的黄金时代即将到来。它将利用量子力学，为电脑运算带来指数级的巨幅加速。科技巨头英特尔、微软、IBM，谷歌都在向量子计算投入千万美元的研发资金。但是，他们在对不同的量子计算技术下赌注–––没有人知道，采用哪种量子比特（qubit）能造出有实用价值的量子计算机。大多数研究人员认为，硬件不是核心问题。有效的量子计算需要算法的发展（量子算法），通过量子态的操作解决现实世界的问题。虽然已经开发了一些算法，但算法的缺乏是根本问题。被看作是量子计算领域领头羊的谷歌，已经做出了选择：极小的超导电路。学者预计，在50量子比特左右，量子计算机就能达到“量子霸权”（quantum supremacy），在一些领域有传统计算机所不具有的能力，比如在化学和材料学里模拟分子结构，还有处理密码学、机器学习的一些问题。
作者为上海市科学学研究所产业创新研究室副研究员。文章观点不代表主办机构立场。
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