2015年十大新興技術（下）

資 政 ·中國看世界·

2015年十大新興技術（下）

6.自然發生的人工智能

簡單而言，人工智能(AI)就是一門讓電腦來代替人類干活的科學。近年來，人工智能取得了重大進展：我們大多數人手中的智能手機都能識別人類的語言，很多人都在機場邊檢排隊時體驗過人臉識別技術。無人駕駛汽車和無人機正處于測試階段，尚未如外界所期待的一樣投入廣泛使用，但對于一些學習和記憶任務而言，機器肯定要強于人類。

與普通軟硬件相比，人工智能可幫助機器感知環境變化并做出應對。自然發生的人工智能則在此基礎上更進了一步，機器可通過消化海量信息進行自動學習?？▋然仿〈髮W的“永不停止的語言學習”項目(NELL)便是一例。這套計算機系統不僅能查閱數以億計的網頁來讀取現成的材料，還能在此過程中主動提高自身閱讀和理解能力，以求在未來進一步提升表現。

與下一代機器人一樣，機器在某些任務的執行上顯然要優于人類。有鑒于此，完善后的人工智能將會帶來生產力的顯著提高。大量證據表明，無人駕駛汽車有助于減少道路交通中發生的碰撞和由此引發的人員死傷等問題，因為機器可避開人類容易犯的錯誤，如注意力不集中、視覺誤差等問題。智能機器能在更短的時間內獲得更多信息，并能不帶任何人類式的偏見去做出應對，因而在疾病診療上或能完成得比醫學專家更為出色。當前，腫瘤學上正在部署“華生”系統，來協助開展診療工作。

7.分布式制造技術

分布式制造技術將顛覆我們的產品生產方式和銷售方式。傳統制造業是把原材料收集起來，加以組裝，并在大型集中式的工廠中把產品制作成形，之后再原樣分銷至顧客手中。分布式制造技術則把原材料和生產方式分散化，而產品的最終生產將在終端顧客的身邊完成。

從本質上說，分布式制造技術的概念是盡可能多地用數字信息取代實體供應鏈。以椅子制作為例，其流程是將有關椅子部件切割的數字方案發送到當地的生產中心，再用CNC刳刨機等由計算機控制的切割工具進行切割，然后由顧客或當地的制作車間進行組裝，變為成品。美國家具企業AtFAB公司目前已經采用了這一模式。

當前，分布式制造技術在使用上高度依賴自助式的“創客運動”，即愛好者們利用本地的3D打印機、用本地的材料來生產產品。這當中有開源思維的元素，即消費者可以根據自身需求和喜好來制作個性化的產品。

分布式制造技術能使當前一些模式化的物品變得更為多樣化，比如智能手機和汽車等等。產品的體積大小不成問題。英國FacitHomes公司已經在用個性化的設計和3D打印來為客戶量身定制房屋。

8.能夠“感知和躲避”的無人機

近年來，無人駕駛飛行器，即無人機，已成為一國軍事實力的重要組成部分，但也引發了不少爭議。此外，無人機在農業、航拍和其他許多頻繁需要低成本空中巡查工作的任務中也有廣泛應用。但截至目前，這些無人機仍都有人類飛行員，只不過這些飛行員是在地面遠程操控飛行器的飛行。

下一步，無人機技術將要開發可以自主飛行的機器，應用領域將進一步拓寬。要做到這一點，無人機必須能感知周圍環境并做出應對，調整飛行高度和飛行線路，避免與途中其他物品發生碰撞。在自然界中，鳥類、魚

類和昆蟲均能成群結隊地集合在一起，每一只動物幾乎都能與身邊的伙伴同步瞬時移動，并以團隊為單位飛行或游動。無人機不妨對此加以模仿。

9.神經形態技術

目前，哪怕最先進的超級計算機，其復雜程度也無法與人腦相媲美。計算機是線性的，主要依靠高速中樞，在中央處理器和存儲芯片之間實現數據的來回移動。相比之下，人腦則處于全方位的互聯狀態，人腦中的邏輯和記憶緊密關聯，其密度和多樣性均是現代計算機的數十億倍。神經形態芯片旨在用與傳統硬件完全不同的方式處理信息，通過模仿人腦構造來大幅提高計算機的思維能力與反應能力。

近年來，計算機微型化使得傳統計算性能得到大幅提升，但存儲器與中央處理器之間數據的不斷移動會消耗大量能源，產生多余熱量，這一瓶頸限制了計算機的進一步改進。相比之下，神經形態芯片能效更高、性能更強，可將負責數據存儲和數據處理的元件整合到同一個互聯模塊當中。從這一意義上說，這一系統與組成人腦的數十億計的、相互連接的神經元頗為相仿。

神經形態技術將是高性能計算的下一個發展階段，它能夠大幅提升數據處理能力和機器學習能力。IBM公司2014年8月所公布的百萬神經元級別的TrueNorth芯片，在執行某些任務時，其能效可達傳統中央處理器的數百倍，首次與人腦的大腦皮層有了可比之處。神經形態芯片計算能力顯著提高，能耗和體積卻要小得多，更為智能的小型機器或將引領計算機微型化和人工智能的下一階段。

其潛在用途包括：可更好地處理和應對圖像信號的無人機、更為強大、更為智能的相機和智能手機、有助于解讀金融市場奧妙或進行天氣預報的大規模數據透視。未來，計算機可以自主地進行預測和學習，而不是僅僅按照預先編寫好的程序行事。

10.數字化基因組

人體基因組由32億個DNA堿基對組成，歷史上第一次對其排序時，花了數年時間，耗資高達數千萬美元。但今天，僅需幾分鐘，便可完成個人基因組的排序和數字化，花費也僅需數百美元。所得數據可通過U盤傳輸到筆記本電腦上，隨后十分便捷地通過互聯網進行共享。這種技術僅需很低的成本，便能瞬時探明我們每個人所獨有的遺傳結構，將為進一步推動醫療個性化、改善醫療效果帶來一場革命。

人類健康所面臨的許多最難對付的挑戰，不管是心臟疾病還是癌癥，都有著與之對應的遺傳因素。有了數字化技術之后，醫生能通過觀察腫瘤的基因結構來決定如何治療癌癥患者。同時，這一新知識也有助于制定具有高度針對性的療法，使精確用藥成為可能，從而改進患者特別是癌癥患者的治療效果。

（摘自《第一財經日報》2015年9月9日 梅博納/文）