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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