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Gartner2016年度新興技術(shù)成熟度曲線解讀:3大趨勢(shì)、16個(gè)新技術(shù)

作者:36氪的朋友們
發(fā)布時(shí)間:2016-08-23 14:05:23
來源: 36氪

四、分階段技術(shù)點(diǎn)

1、觸發(fā)期

智能微塵(Smart Dust)

智能微塵是一種機(jī)器人、微機(jī)電系統(tǒng)(MEMS)或其他設(shè)備。智能微塵可以通過光學(xué)、溫度、壓力振動(dòng)、磁場(chǎng)和化學(xué)成分來檢測(cè)出任何事物。目前,針對(duì)智能微塵的研究還處在實(shí)驗(yàn)室階段,如南加州大學(xué)機(jī)器人研究實(shí)驗(yàn)室(美國國防高級(jí)研究計(jì)劃局(DARPA)資助)和JLH實(shí)驗(yàn)室。研究的主要目的是使微粒盡可能小,其中涉及的問題包含微型化的革命性發(fā)展,集成和能源管理。他們還旨在使微粒盡可能的便宜。作為一個(gè)將傳感器/通信系統(tǒng)集成在毫米級(jí)立方體內(nèi)的技術(shù),智能微塵還有很長(zhǎng)的路要走。

4D打印(4D Printing)

四維打。4DP)技術(shù)是用動(dòng)態(tài)能力(或功能、屬性)對(duì)材料進(jìn)行編程,并通過化學(xué)、應(yīng)用電子、顆粒或納米材料將其改變。此外,該技術(shù)具有排列、混合和放置特定材料的功能。4DP是處于胚胎階段的新興技術(shù),是幾年前在僅有很少從業(yè)人員的學(xué)術(shù)和技術(shù)實(shí)驗(yàn)室里產(chǎn)生的概念(例如麻省理工的自組裝實(shí)驗(yàn)室)。兩個(gè)供應(yīng)商(Stratasys和Autodesk)創(chuàng)建4D打印概念,撬動(dòng)多零件形狀轉(zhuǎn)化能力和印刷定制的智能材料的新工藝。

通用機(jī)器智能(General-Purpose Machine Intelligence)

機(jī)器具有類似人類在學(xué)習(xí)、推理、適應(yīng)和理解等方面的能力就被稱為“智能”。通用機(jī)器智能(GPMI協(xié)議;又名“強(qiáng)人工智能”)適用于廣泛的使用案例,專用機(jī)器智能(“弱人工智能”)僅限于特定(窄)的使用案例。GPMI協(xié)議對(duì)智能機(jī)器不是必要的,具有能夠控制自身維護(hù)和再生產(chǎn)方式的具有GPMI的機(jī)器只存在于科幻小說。今天人工智能系統(tǒng),都不能通過等同于人類的智力的通用測(cè)試(也沒有完全可接受對(duì)人類的智慧的測(cè)量方式去測(cè)試機(jī)器)。這并不是說,永遠(yuǎn)不可能創(chuàng)造一種接近于人類認(rèn)知能力的機(jī)器,但我們可能距離完成必要研究和工程實(shí)驗(yàn)還有好幾十年。

802.11ax

802.11ax是今天最常用Wi-Fi網(wǎng)絡(luò)——802.11ac的繼承。其主要改進(jìn)的是提高現(xiàn)有2.4GHz和5GHz頻譜效率,從而提高了在人口稠密地區(qū)的吞吐量。它的目標(biāo)不僅是提高Wi-Fi設(shè)備的峰值性能(如過去Wi-Fi技術(shù)所做的),而且還可以同時(shí)支持更大數(shù)量的設(shè)備。因此,新興物聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)是其最大的目標(biāo)之一。

情境經(jīng)紀(jì)(Context Brokering)

情境經(jīng)紀(jì)是一個(gè)針對(duì)發(fā)現(xiàn)和分析數(shù)據(jù)情境(原始數(shù)據(jù)利用和數(shù)據(jù)制備)的數(shù)據(jù)處理模型,從而了解與人決策或自動(dòng)決策有關(guān)的實(shí)體衍生狀態(tài)(如人、事物或地方)。情境數(shù)據(jù)通常從外部的各種來源獲得。情境數(shù)據(jù)最初隨著經(jīng)紀(jì)人市場(chǎng)出現(xiàn)(情境數(shù)據(jù)提供商如鄧白氏、益百利),提供客戶信用評(píng)級(jí)、企業(yè)和制備情境數(shù)據(jù)評(píng)分。業(yè)務(wù)的快速數(shù)字化創(chuàng)造了大量新的情境數(shù)據(jù)挖掘機(jī)會(huì),包括潛在的巧合數(shù)據(jù)收集。

神經(jīng)形態(tài)硬件(Neuromorphic Hardware)

神經(jīng)形態(tài)硬件采用多進(jìn)制信號(hào)來模擬生物神經(jīng)元的功能。多進(jìn)制信號(hào)的例子包括模擬水平和基于尖峰信號(hào),這些方法傳輸更多的信息,但比數(shù)字信號(hào)的速度慢一些,較慢的速率能夠保證在低功率下具有較高的可擴(kuò)展性。生物神經(jīng)元在在成千上萬的輸入和數(shù)十億神經(jīng)元(人類1000億,老鼠7100萬個(gè),蟑螂一百萬個(gè))間表現(xiàn)出緩慢的處理過程(100ms周期)。神經(jīng)系統(tǒng)處在非常早期的原型階段。IBM已向勞倫斯利弗莫爾實(shí)驗(yàn)室(Lawrence Livermore Laboratories)交付了系統(tǒng),高通的Zeroth處理器正在驅(qū)動(dòng)運(yùn)行在高通傳統(tǒng)處理器內(nèi)核上的軟件環(huán)境。神經(jīng)形態(tài)硬件部署存在三大障礙。

數(shù)據(jù)經(jīng)紀(jì)人PaaS (dbrPaaS)

企業(yè)對(duì)智能決策、過程和操作的需求快速增長(zhǎng),但實(shí)現(xiàn)更高層次的智能需要的專業(yè)知識(shí)很難尋找或發(fā)展。企業(yè)中數(shù)據(jù)科學(xué)家和企業(yè)組織的大部分工作是內(nèi)部和外部的組織中,使用越來越多的先進(jìn)的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和分析工具,在不斷擴(kuò)大的數(shù)據(jù)源范圍內(nèi)取得洞察力發(fā)現(xiàn)。一些供應(yīng)商提供的數(shù)據(jù)服務(wù)(數(shù)據(jù)經(jīng)紀(jì)人或DaaS)為數(shù)據(jù)科學(xué)家提供準(zhǔn)備的背景資料。

量子計(jì)算 (Quantum Computing)

基于量子技術(shù)的硬件是非常規(guī)的、復(fù)雜的和先進(jìn)的。到目前為止,最大的量子糾纏是五比特。即便如此,大多數(shù)研究人員認(rèn)為,硬件不是核心問題。有效的量子計(jì)算需要算法的發(fā)展(量子算法),通過量子態(tài)的操作解決現(xiàn)實(shí)世界的問題。雖然已經(jīng)開發(fā)了一些算法,但算法的缺乏是根本問題。IBM最近以提高量子計(jì)算意識(shí)為目標(biāo),開設(shè)了量子平臺(tái)供外部使用。今天,該系統(tǒng)用五個(gè)量子比特僅解決微不足道的問題,但I(xiàn)BM預(yù)計(jì)將繼續(xù)擴(kuò)大其規(guī)模。

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