2020年以后的未来十大新兴科技

今天是2020年八月的最后一天，突如其来的新冠疫情基本上把上半年完全打乱。随着新冠疫情继续在全球范围内肆虐，一些大型 科技 公司站在利用人工智能，大数据，机器人技术和传感器等新兴技术来研发疫苗和突破治疗方法的最前沿，以帮助受冠状病毒感染的人们。

2020年由于新冠病毒的“黑天鹅”事件，促进了人工智能（AI）在医疗，金融和制造业等许多领域的广泛应用。现在，我们正处于一个新的转折点，人工智能将永远改变我们的生活方式。一年还剩下四个月，我们想看看这些新兴技术迄今为止的发展情况。

以下列出了2020年以及之后将推动未来十年创新的十大新兴技术。

1 人工智能与机器学习 – AI和ML继续保持头把交椅。人工智能不仅统治着信息技术领域，而且渗透到我们的日常生活中。它管理着我们的电子设备和房屋，帮助我们导航，并建议我们观看，阅读，收听和购买什么。生物技术公司还将AI与其他技术集成在一起，以提供远程医疗，预防，诊断，医院护理，公共安全以及对行业，城市提供帮助的急需的解决方案。人工智能是新兴技术中的最大力量，其应用跨越其他领域，包括机器人技术，物联网（IoT），云计算，认知自动化，安全性，财务等等。今年，我们还看到了一种新型的人工智能，称为格式AI。与生成AI不同，形成性AI可以随着时间动态地适应并生成新颖的模型来解决特定问题。AI的其他新兴用途包括自适应机器学习，边缘AI，边缘分析，可解释的AI，AI平台即服务（PaaS），转移学习，生成对抗网络和图分析。

2传感和移动性 –当今世界各地有数百万人在远程工作，传感和移动性是对我们的生活产生影响的两项技术。正如Gartner的布莱恩·伯克（Brian Burke）所描述的那样，“感觉和移动性听起来好像是两个截然不同的事物，但实际上它们之间有着密切的联系，因为它感觉到了实现移动性的能力。” 传感和移动技术涉及例如3D传感摄像头，AR云，轻型货运无人机，自动驾驶飞行器和自动驾驶的使用。

3下一代认知计算 - 认知计算是我们列表中的新功能。它是一种神经形态技术，它使用计算机模型来模拟复杂的情况下的人类思维过程，在这种情况下答案可能是模棱两可和不确定的。与人工智能不同，认知计算是一系列技术平台的集合，从广义上讲，它们是基于人工智能和信号处理的科学学科。不同于AI更加注重通过增强人类思维来解决复杂问题来提供准确的结果，而认知计算或思维则旨在模仿人类行为并适应人类推理，旨在以类似于人类解决问题的方式。

4 5G – 5G是第五代移动网络，与4G相比提供了改进，例如低延迟，智能功耗和高设备密度。借助5G，5G现在正被用于从远在千里之外进行远程手术，这可能会改变整个医疗保健行业。2019年，我国的医生使用5G进行了远程手术，将刺激设备插入了将近3000多公里之外的帕金森患者的大脑中。除了医学之外，5G还将使增强现实，智慧城市和联网车辆成为可能。

5增强现实/虚拟现实 –今年年初，AR和VR排名第9位。随着冠状病毒和大流行后工作未来的永久转变，虚拟现实和增强现实有可能极大地改善远程工作并改变我们永远的工作方式。今年年初，在冠状病毒大流行之前，Facebook提出了使用增强和虚拟现实进行远程工作的想法。长期以来，Facebook一直认为这些技术可以广泛用于 娱乐 之外。Facebook的AR和VR负责人Andrew“ Boz” Bosworth早在5月份表示，这家社交巨头已经在投资使用AR和VR技术“增强远程工作和生产力”。AR和VR还具有改变人类与机器，数据以及彼此互动的方式的潜力。

6无服务器计算的下一代云计算 –如今，云计算已渗透到我们生活的许多方面。无论我们是否意识到，日常语音通信中使用的大多数数据都是由阿里，腾讯，亚马逊等 科技 公司存储在云中的。无服务器计算是一种云计算执行模型，其中提供商按使用情况提供后端服务。服务器仍在使用，但是从无服务器的供应商那里获得后端服务的公司是根据使用情况收费的，而不是固定数量的带宽或服务器数量。无服务器计算也称为功能即服务（FaaS），它使公司能够构建可实时扩展的应用程序，以便它们能够响应随数量级而立即变化的需求。如上所述，

7自然语言处理 – NLP是人工智能领域，使计算机能够分析和理解人类语言。NLP使用自然语言处理计算机与人之间的交互。语音到文本将人类语言转换为编程语言，文本到语音将计算机 *** 作转换为声音响应。NLP被用于我们日常生活中的各种设备。AI芯片（也称为AI加速）的出现将进一步加速NLP的发展。例如，Alexa和Siri等语音助手具有内置的NLP引擎，可将语音转换为单词，声音和想法。不幸的是，当今的主流语音助手解决方案（Alexa，Siri和Google Home）并不是针对工业环境而设计的。下一代NLP现在正在工业IoT设备中使用。早在2019年，我们就Onvego进行了报道，这是一家位于以色列特拉维夫的AI技术创业公司，专注于智能语音，语音和语言处理以及下一代NLP和语言处理领域。使用NLP技术，Onvego使物联网设备即使在离线状态下也可以通过语音命令激活。

8机器人技术 –机器人出现的时间比您想象的要长。我们今天所知的最早的机器人最早是由肯塔基州路易斯维尔的发明家George C Devol开发的。自从1950年代初期首次开发机器人以来，发生了许多变化。机器人技术是产生机器的科学，工程和技术的交集，称为机器人。与十年前不同，机器人技术已经从工业用途转变为服务和食品交付。机器人在物理上和虚拟上都在影响着家庭和企业。如上所述，随着5G技术的到来，医生现在正在使用机器人进行远程手术。除了外科手术机器人以外，医院和治疗中心现在还使用机器人来提高护理质量和患者预后。

9物联网（IoT） –简而言之，物联网是将任何设备连接到Internet以及彼此连接的想法。该设备也称为IoT设备，是一种带有传感器的硬件，该传感器通过Internet将数据从一个地方传输到另一个地方。物联网设备包括无线传感器，软件，执行器和计算机设备等等。与物联网的早期不同，下一代物联网迎来了第四次工业革命的新时代，也被称为工业40。具体而言，工业40专注于依赖物联网的智能工厂。它影响从制造业到物流和供应链的每个工业过程。物联网是工业40的九大支柱或组成部分之一。

10量子计算 –与使用以0或1表示的位存储信息的常规计算机不同，量子计算机使用量子位或qubit将信息同时编码为0、1或两者。量子计算始于1980年代初，当时物理学家Paul Benioff提出了图灵机的量子力学模型。从那时起，诸如Google和IBM之类的技术巨头一直在努力将该技术引入主流。早在9月，该搜索巨头成为第一家实现“量子至上”的公司。量子计算将开辟新的可能性领域，并有助于解决以前不可能的计算问题。

今天在看电视的时候突然发现一首特别好听的歌，想下载下来，但却不知道歌名是什么，突然想到手机上某些音乐APP都有“听歌识曲”功能。
不过因为平时比较少用这个功能，想到要打开APP还要找到这个功能，再到开启，可能比较耗时间，等我开启了，这首歌都播完了。
于是，我想竟然iPhone上的Siri是一个人工智能语音助手，或者也会有“听歌识曲”的功能，然后我就拿起手机，长按Home键呼出Siri，然后问它这首歌叫什么名字。
没想到，一分钟不用的时间，它竟然真的识别出来，在搜索一下歌名听听，果然就是我想要的那首歌。
对比手动进行一些APP的功能 *** 作，通过语音的方式进行交互确实方便很多，而且效率上也高不少。
后面，我特意去玩了下Siri，发现有很多功能确实很实用，比如像设置闹钟、设置提醒那些，如果用手动设置的话，会比较繁琐，也耗时间，现在只需要对着Siri喊：“明天8点叫醒我”、“明天中午提醒我约了朋友吃饭”，简单一句话就完成。
又或者，当你在阅读或者工作的时候遇到一些不懂的词语、属于等等，也可以直接问Siri，它可以自动帮你“百度”，相当于一个百科全书。
另外，现在的Siri还开放了第三方接口，比如你可以直接通过Siri差美团附近有什么好吃的，又或者开车的时候问附近哪里有加油站。
甚至你还可以叫Siri帮你发微信，不过这方面的体验并不是很好，经常识别不出微信里面的好友名字。
总得来说，目前的Siri还不能完全称得上是真正的人工智能语音助手，某些方面的体验也不是很完美，但对于某些场景下的功能和 *** 作来说确实方便很多，希望在未来的某一天，Siri也能够和钢铁侠里面的“贾维斯”一样聪明。
那么你还发现Siri还有哪些好玩之处呢？欢迎下方评论和我们一起分享
王夫子部分资料来自互联网和网友上传,版权属原作者：王夫子社区 苹果Siri的秘密，原来有这么多有趣好玩的功能
标签： iPhone / Siri

弱人工智能(ANI)：弱人工智能是擅长于处理某一单个方面的人工智能。比如Alfago只能下象棋，苹果Siri目前只能作为你的语音助手。特斯拉的无人驾驶系统里也包含无数的弱人工智能，不要否认，我们已经进入人工智能的世界中，只是现在level还比较低。甚至在弱人工智能中都属于比较低级的阶段

强人工智能(AGI)：人类级别的人工智能。强人工智能是指在各方面都能和人类比肩的人工智能，人类能干的脑力活它都能干。创造强人工智能比创造弱人工智能难得多，我们现在还做不到。Linda Gottfredson教授把智能定义为“一种宽泛的心理能力，能够进行思考、计划、解决问题、抽象思维、理解复杂理念、快速学习和从经验中学习等 *** 作,”强人工智能在进行这些 *** 作时应该和人类一样得心应手。

超人工智能(ASI)：牛津哲学家，知名人工智能思想家Nick Bostrom把超级智能定义为“在几乎所有领域都比最聪明的人类大脑都聪明很多，包括科学创新、通识和社交技能。”目前AI的发展毫无疑问处于弱人工智能发展阶段。但在弱人工智能阶段，AI的发展也要被划分为三个阶段：技术驱动阶段、数据驱动阶段和场景驱动阶段。我们现在处于弱人工智能的早期阶段——技术驱动阶段。

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