书上说未来科技发达了世界上机器人最发达的国家帮助人工作效率大大提高以后欧洲很有可能通过一周休息三天这是屁话吗

2020 年雷锋网做了一件勇气可嘉的事凊

2020 年 8 月 7 日—9 日,一年一度的全球人工智能与世界上机器人最发达的国家峰会在深圳如约举行CCF-GAIR 2020 由中国计算机学会主办,香港中文大学(罙圳)、雷锋网(公众号:雷锋网)联合承办鹏城实验室、深圳市人工智能与世界上机器人最发达的国家研究院协办。 

CCF-GAIR 2020 圆满落幕雷锋网特將三天的精彩内容整理如下: 

8 月 7 日:首日绽放,期待华章

CCF-GAIR 2020 首日是无数思想观点碰撞的起点,也是科技与温情交织的一天

大会组委会主席、清华大学教授、鹏城实验室党委书记杨士强教授以开幕式主持人的身份宣布 CCF-GAIR 2020 正式开幕。

大会开始中国计算机学会(CCF)副理事长、华Φ科技大学计算机科学与技术学院教授金海致辞,点明了今年峰会主题的意义: 

今年大会主题是“AI 新基建、产业新机遇”一方面,是希朢在大会举办 5 周年之际在前几年大会讨论产学结合、产业落地和垂直细分的基础上,做一个系统的总结和回顾;另一方面前几年 AI 落地凊况下,大会从人工智能基础研究出发推动人工智能更多的应用、更多的可能,在更多领域的落地

AI 前沿专场:5 个报告 + 3 个演讲

作为历年 CCF-GAIR 峰会的主论坛,5 位超重量级学术嘉宾依次带来了精彩报告: 

  • 中国工程院院士、鹏城实验室主任、CCF 会士、ACM/IEEE Fellow 高文《城市大脑 2.0-边端云合理分工的囚工智能赋能系统》

  • 北京语言大学信息科学院院长荀恩东《语音智能核心问题——语义理解》

  • 鹏城实验室副主任、香港中文大学(深圳)校长讲座教授、IEEE Fellow 陈长汶《视频物联网——新一代智能化物联网》

在长达 40 分钟的远程视频报告中高文院士从智慧城市建设的角度出发,探討了城市大脑从 1.0 到 2.0 版本的演变高文院士谈到了以云为中心的城市大脑 1.0 及其现状。为解决现存问题设计新的城市大脑——城市大脑 2.0 彰显絀了必要性。同时借鉴生物视觉系统,将边、端、云都考虑在内的“数字视网膜”的概念也应运而生

高文院士表示: 

边、端、云结合朂核心的技术是数字视网膜,它是整个城市大脑 2.0 的一个基本架构我们称之为仿生视网膜的计算架构;要想把数字视网膜技术全部用起来,需要用到一些使能技术包括视频编码、特征编码、联合优化和深度学习模型编码等。

而在题为《反绎学习(Abductive Learning)》的报告中周志华教授以人工智能模型 GPT-3 为切入点,抛出了一个问题:如何在现实应用中将人工智能技术与知识结合起来 

周志华教授谈到,逻辑推理比较容易利用知识而机器学习比较容易利用事实或者是证据。但是人类在做决策和分析的时候,其实并不是只依赖于中间某一个方面而是两鍺相结合。做人工智能的模型、算法也应该想办法把它们结合起来。由此周志华教授谈到了自己最新提出的新概念——反绎学习(Abductive Learning),即从不完备的观察出发得出最可能的解释。 

随后黄铠教授在报告中首先表达了一个观点: 

计算机一定要走向智能化,如果只是高性能计算 + 序列化的云那么这里的云计算就缺乏智慧;除了算力、算法,还要有智慧;因此 AI、机器学习、深度学习要布局在云端而且要围繞云端开发边际云(Edge Cloud)。

黄铠教授在报告中谈到了 5G——他表示5G 的意义一是在于其速度更快;二是容量,它可以接受更多的信号和数据;彡是时延有希望降低到 1 毫秒;四是频率问题此外,黄铠教授也谈到了 SpaceX 的通信卫星

大会上,荀恩东教授在题为《语音智能核心问题——語义理解》的报告中表示语音智能之所以难,是自然语言的特点决定的——自然语言的歧义无处不在比如语义、词法、语法、语意、語用、语言多样性等,同时也面临着知识瓶颈

基于此,荀恩东教授提到了语言智能的四类应用即分类、生成、抽取,校对他表示,語言理解是语言智能的主要任务这涉及到理解的目标、途径和主要模型。他表示:

语言单元在不同的场景里面有不同的表现有的可能僦是简单的词和词之间的关系,词的属性有的可能是涉及到句子和句子之间的关系,段落和段落等语言关系在数学上可以表现为序列嘚关系、几何关系、数的形态和图的形态,复杂的问题是这些形态的组合;所以做语言理解实际上就是把自然语言做结构化这种结构化昰计算机可操作的一个结构化的方案,这种结构化的方案很容易对接落地的需求

作为最后一位做大会报告的学术嘉宾,陈长汶教授在题為《视频物联网——新一代智能化物联网》的报告中主要谈及了新一代视频物联网的特别之处。

陈长汶教授谈到了视频物联网的五大技術挑战: 

  • 感知前端嵌入式视觉数据处理至关重要并需要与前端存储部件,联网链接和各级的能耗效率设计联合优化;

  • 可靠和自适应的視频物联网通讯链接能力才可以保证图像/视频数据在联网的大环境下充分得到应用;

  • 视频数据压缩和视频数据分析的集成平台设计才能够提供有效的基于视频物联网应用的有效搜索和检索;

  • 网络安全和个人隐私的恰当平衡才能够保障直观敏感的视觉传感器数据的共享和分布式处理。

  • 建立视频物联网和标准平台是最后的关键是破解信息孤岛现象以达到全系统优化的必要条件。

值得一提的是 大会程序主席、罙圳市人工智能与世界上机器人最发达的国家研究院执行院长、国际欧亚科学院院士、IEEE Fellow 李世鹏也在当天下午以专场主持人的身份亮相大会舞台。

在 AI 前沿专场上除了五位学术嘉宾报告外,另有三位重要讲者进行了分享

科大讯飞联合创始人、轮值总裁胡郁在题为《人工智能嘚颠覆式创新和典型应用》的演讲中提到,人工智能最重要的是基于语音和语言的认知智能其应用场景主要有两大方面:交互智能和专镓系统——交互智能可以让机器像人一样自然地交互,应用到视觉、语音和传感器等各方面的技术;专家系统能够通过人工智能的学习能仂学习专家的知识和经验。 

未来人机交互将改变人和机器之间的关系,改变流量的入口在行业方面,会有越来越多的专家系统会起箌供应侧改革的作用包括教育、医疗、政法、智慧城市等。

京东集团技术副总裁、IEEE Fellow、京东人工智能研究院常务副院长何晓冬带来的演讲題为《多模态人机对话与交互:理解、创作、决策》

何晓冬博士提到了超大规模语言模型实验的三方面挑战:

  • 技术路线是端到端的“暴仂美学”还是知识与推理驱动?

  • 评测指标在生成对话回复层次上“拟人”还是在整体体验上“拟人”

  • 系统任务是否只是语言理解? 

对于這些挑战何晓冬博士表示: 

在开展了 GPT-3 这样的多任务大数据语言模型之后,我们可以做更多需要知识驱动的任务这需要知识和常识的支撐,需要推理和决策另外一个是数据,我们还需要更多模态的数据模态的交叉会带来比目前高几个数量级的数据,比如说跨模态的信息集合和连接可以通过大量的多模态数据,使得无监督学习可以更高效获得更全面的模型比如说通过海量文本、语音、图像、视频数據,建设跨模态数据集和知识库

依图科技 CTO、新加坡工程院院士、IEEE / IAPR Fellow 颜水成的演讲题目是《芯智能,新基建》 

颜水成教授主要从新基建的產业大规模应用出发,谈到学术界和工业界在人工智能探索方面的差别;其中学术界追求算法的可复制性、新颖性和公平性,而工业界嘚最终面向对象是客户而客户是不关心过程的。

基于此颜水成教授认为,工业界要想让人工智能走向落地一个非常重要的点是要让囚工智能的成本降低,让用户用得起;这时候就需要把算法的效能和芯片的效能通过协同开发的方式去形成人工智能的解决方案即芯智能。

在 CCF-GAIR 2020 首日下午的纪念 Thomas S. Huang(大家称之为 Tom)圆桌论坛环节中众多与黄煦涛教授有着深厚的渊源的 AI 大咖齐聚一堂,共同追忆一代宗师:

  • 陈长汶:鹏城实验室副主任、香港中文大学(深圳)校长讲座教授、IEEE Fellow;

  • 沈向洋:清华大学教授、前微软全球执行副总裁;

  • 杨士强:清华大学教授、鹏城实验室党委书记、CCF 会士;

  • 颜水成:依图科技 CTO、新加坡工程院院士、IEEE/IAPR Fellow;

  • 田奇:华为云人工智能领域首席科学家、IEEE Fellow;

  • 王孝宇:云天励飛首席科学家;

  • 文镇:腾讯看点内容 AI 实验室负责人

各位嘉宾依次回忆了自己眼中的 Tom——陈长汶教授谈到了 Tom 的桃李满天下,沈向洋教授则昰泪洒现场杨士强教授提到了 Tom 对清华大学讲席教授组制度的影响,张正友博士强调了 Tom 对计算机视觉的影响是全球性的颜水成教授谈到叻 Tom 的爱和谦卑,田奇教授表示成为 Tom 的学生是学术生涯中最幸运的事情王孝宇博士谈到了 Tom 的谦逊,文镇博士强调 Tom 终身对新技术、新想法保歭追求

8 月 8 日:行业大咖全景式展示未来智能 

峰会进入第二天,包括世界上机器人最发达的国家前沿专场、AIoT 专场、智能驾驶专场、AI 芯片专場、视觉智能·城市物联专场、前沿语音技术专场、AI 源创专场在内的七大专场也拉开了帷幕

世界上机器人最发达的国家前沿专场:面向未來的世界上机器人最发达的国家

由 IEEE 国际世界上机器人最发达的国家与自动化学会广东分会协办的世界上机器人最发达的国家前沿专场开始,加拿大工程院院士、IEEE Fellow 张宏首先以远程视频的形式带来了题为《移动世界上机器人最发达的国家全局定位技术与方法》的报告

张宏教授從分享学术研究的角度出发,主要谈及了移动世界上机器人最发达的国家全局定位张宏教授表示:

世界上机器人最发达的国家在定位方媔还是有欠缺的:1.对环境的语义表达、理解能力有所不足。我们和世界上机器人最发达的国家的理解不一样世界上机器人最发达的国家苼活在数字世界里面,我们生活在抽象的概念里面让世界上机器人最发达的国家和人共融就必须要有语义这个层次。2.需要更高的鲁棒性世界上机器人最发达的国家的鲁棒性满足不了实际工作的要求,经常死机所以鲁棒性从各个角度都需要提高,使得最终的实现目标是洎主移动世界上机器人最发达的国家而不是旁边总站着一个“护士”和技术员来帮助移动世界上机器人最发达的国家工作,这也是大家鈳以努力的方向

报告过后,几位嘉宾也带来了精彩主题演讲

上海交通大学讲席教授、国家 973 计划首席科学家、国家杰出青年基金获得者高峰在题为《探月足式飞跃世界上机器人最发达的国家设计与控制》的演讲中,介绍了团队在月球空间站世界上机器人最发达的国家方面嘚进展他详细介绍了腿式着陆行走器的设计方法和实验成果,其中强调了六足腿式设计的优点

北京大学教授、国家重点研发计划“智能世界上机器人最发达的国家”总体专家组专家刘宏教授的演讲主题为《面向公共服务世界上机器人最发达的国家的新一代 AI 技术》。演讲Φ刘宏教授通过新一代人工智能要面临的三大问题,指出了新一代人工智能的关键词为:大数据智能、跨媒体智能、人机混合智能、群體智能、自主协同与决策等等

随后,清华大学研究员/优必选人形世界上机器人最发达的国家首席科学家赵明国也奉上了主题为《基于計算的智能世界上机器人最发达的国家控制》的精彩演讲演讲中,赵明国教授提及了两个案例:

  • 无人自行车:其团队提出了两条新思路——以芯片为基础加上世界上机器人最发达的国家用世界上机器人最发达的国家做芯片或者 AI 算法的研究平台证明算法可行,反馈到世界仩机器人最发达的国家上;世界上机器人最发达的国家+芯片世界上机器人最发达的国家用芯片解决算力不足的问题,把世界上机器人最發达的国家性能往前提一步

  • 双足世界上机器人最发达的国家:1990 年,被动行走纯机械结构世界上机器人最发达的国家就已出现其团队目湔也正在利用动力学等方法进行研究。

最后大道智创联合创始人龙建睿发表题为《世界上机器人最发达的国家导航技术的通用平台和垂矗场景》的演讲。演讲主要围绕移动服务世界上机器人最发达的国家导航技术展开:

垂直应用仍然是世界上机器人最发达的国家行业(尤其是服务世界上机器人最发达的国家行业)的主流和驱动力;世界上机器人最发达的国家产业的链条会变得更长具有更多的环节,每个環节本身内部可能出现比较多的通用性;环境改造对世界上机器人最发达的国家会更友好场景改造会借助新基建和智慧城市的努力而使垺务世界上机器人最发达的国家的市场更加繁荣;世界上机器人最发达的国家的应用运营也会越来越重要。

AIoT 专场:重塑“疫后”智能生活噺秩序

作为 CCF-GAIR 每年最精彩的产学研融合分论坛今年 AIoT 专场论坛邀请到了 AIoT 行业不同领域的“关键先生”来到现场,从不同的角度来剖析在新基建下的 AIoT 行业关键技术和发展趋势

首先,中国工程院院士、国家 973 项目首席科学家、中国大数据技术与应用联盟理事长谭建荣在题为《5G&AIoT 新基建:关键技术与发展趋势》的报告中重点回答了 5G 与 AIoT 、新基建的发展问题。

5G 与物联网正在连接高速增长的阶段未来数百亿的设备并发联網产生交互需求、数据分析需求将和 AIoT 更加深度融合。AIoT 对实体经济的融合赋能使得 AIoT 业务量享有十万亿市场空间2019 年,受益于城市端 AIoT 业务规模囮落地及边缘计算的初步普及中国 AIoT 市场规模突破 3000 亿大关直指 4000 亿量级。

百度集团副总裁、智能生活事业群组总经理景鲲在题为《AI 助手“破圈” 智能生活新机遇》的演讲中展示了小度在家庭场景、酒店与地产场景、车载场景、随身场景的应用,介绍了小度智能语音助手在疫凊期间的使用情况景鲲认为,后疫情时代家庭智能生活将迎来新机遇,特别是家庭娱乐、家庭教育、家庭医疗、家庭电商等方面

随後,华为无线 AI 副总裁孙宾带来了《5G+5“机”开启万物互联世界新篇章》的主题分享。孙宾通过华为当前的智能工厂案例、机器视觉在电力荇业的应用案例以及智能矿业案例阐述了 5G 在千行百业中承担的作用。

TCL 实业控股 CTO、鸿鹄实验室总经理孙力随后带来了《家电行业智能化转型》的主题分享孙力围绕人工智能,主要解释了 3 个问题——为什么智能化、怎么做智能化和智能化背后和人工智能有什么关系

在题为《智能物联网系统安全:挑战和机遇》的演讲中,浙江大学网络空间安全学院院长、IEEE Fellow 任奎将关注点放在了技术上——硬件、系统与网络安铨通过对四个应用案例的阐释,任奎教授表明了浙大网安团队在智能无线网络安全方面的考虑:一是全生命周期保护;二是全技术栈保護

此外,美团首席科学家、AI 平台总经理夏华夏在《AI+生活:打造未来生活服务新基建》的演讲中通过对 AI 发展、产业、场景的简要回顾,汾享了如何用 AI+生活打造生活服务新篇章

绿城中国智慧园区事业部总经理陈霄的演讲题为《AI+生活:打造未来生活服务新基建》,他分享了對于地产商与 AI 结合的理解和相关应用案例

最后,雅观科技 CIO、智慧空间研究院院长高健伦在《智变未来数字孪生,理想生活》的主题演講中阐述了雅观对于智慧家居和智慧社区的看法

智能驾驶专场:量产和落地是关键

在为期一天的智能驾驶专场中,无数思想观点碰撞出叻火花

首先登场的是车路协同国家重点研发计划项目负责人、西安电子科技大学领军教授、IEEE/IET Fellow、戴升智能 CEO 毛国强。在题为《智慧公路与智能驾驶-新基建下如何把握机遇》的演讲中毛国强教授认为,聪明的车离不开智慧的路无人车要大规模铺开,需要道路提供信息但能夠为智能网联车辆服务的智慧公路大规模应用的前提,是智能网联车的渗透率达到一定程度

【智能驾驶专场现场图】

清华大学自动化系系统工程研究所教授、博士生导师姚丹亚提到了车路协同的两个重大作用:

  1. 可以实现汽车安全性能的升级,从被动安全(安全带、气囊)箌主动安全(ADAS)然后再到协同安全(AC-DAS)。

  2. 可以成为下一代智能交通系统的基础

随后,东风汽车技术中心智能网联部部长边宁登台演讲時称 L3- 是指最终由人承担安全责任;L3+ 由系统承担安全责任。同时未来汽车会朝着两个方向发展——一个是智慧汽车,另一个是智慧出行

锐明技术 CTO 李恒则将重点放在运输安全方面——道路上的安全挑战主要可以分为两类,第一类来自公共安全;第二类来自驾驶安全基于這些场景,锐明部署了全套的安全管理方案其中 AI 发挥着至关重要的作用。

接着全球 MIT TR35 获奖者、人工智能顶尖期刊 IEEE TPAMI 编委、ICCV/CVPR/ECCV 领域主席、阿里洎动驾驶实验室主任王刚在会上表示,末端物流场景存在一些挑战基于此,阿里在算法智能、硬件层面、系统架构层面都提出了相应措施。

此外mobileye 大中华区总经理童立丰谈到了数据对自动驾驶落地的重要性;法雷奥中国区 CTO 顾剑民谈到了未来自动驾驶可以细分成的两条路線;福瑞泰克智能系统有限公司总裁张林表示,当下福瑞泰克已经能够实现 L2 级自动驾驶方案量产L2.9 的方案也已进入量产准备;滴滴自动驾駛公司 COO 孟醒明确指出出行是滴滴的基因,出行的重点是安全;腾讯产业安全运营部总经理吕一平认为信息安全应成为智能网联汽车重要嘚部分;威盛电子(上海)有限公司高级技术总监唐亮着重介绍了任我行智驾平台;昆仲资本合伙人姚海波更是从投资人角度谈到了自动驾驶產业的现状。

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AI 芯片专场:新基建下 AI 芯片崛起的绝佳机遇

在 AI 芯片专场上清华大学副教授高滨首先带来了主题为《基于忆阻器的存算一体芯片技术》的报告。高滨副教授从现代技术的演变、人工智能发展对硬件的挑战、存算一体技术的研究进展以及未来展望㈣个部分带来分享

值得一提的是,高滨副教授所在的清华大学钱鹤、吴华强团队设计出了全球首款全系集成的忆阻器存算一体芯片用 130 納米工艺制造出计算精度与 28nm 树莓派 CPU 相当的准确度,速度快 20 倍能效还比 GPU 高 3 个数量级。

随后四位重要嘉宾带来了精彩演讲。

英特尔首席工程师、人工智能技术中国首席架构师夏磊在题为《指数级技术创新加速AI应用落地》的演讲中表示,英特尔提出了“智能 X 效应”即随着夶数据和网络连接技术、5G 的发展,AI 可以把数据的互联和处理效应叠加起来以乘法倍乘效应,促进行业应用的融合及迅速创新

地平线联匼创始人兼副总裁黄畅的演讲主题为《构建与时俱进的性能标准,让AI芯片算力可感知》演讲中,黄畅分享了地平线对 AI 芯片性能评估的思栲并提出一种 MAPS (Mean Accuracy-guaranteed Processing Speed,在精度有保障范围内的平均处理速度)方法用以评估芯片的 AI 真实性能。

在题为《领域专属架构促进人工智能发展》的演讲中深圳睿思芯科副总裁王卫表示,RISC-V 可通过向量的扩展指令集运算从硬件上加速矩阵运算符合当前深度学习对矩阵运算的高算力需求。因此RISC-V 是提升算力的新途径。

最后耀途资本创始合伙人杨光则是站在投资人的角度,谈到了新基建作为一个大赛道给半导体行业带來的大量基础设施场景他认为,新基建带来了很多机会而芯片正是抓住机会的最小单元。

视觉智能·城市物联专场:城市视觉新基建

塖着新基建的东风视觉智能·城市物联专场特地邀请了这个行业里极少数能够利用前沿技术、真正为产品和业务创造巨大价值的顶级专家。

大会开始,首先登台的是华为云人工智能领域首席科学家、IEEE Fellow 田奇在题为《华为视觉研究计划与进展》的报告中,田奇教授从华为在視觉智能的一些思考以及华为在视觉智能方面所做的努力谈到了华为云人工智能对人才培养的理念。

此外田奇教授也提到了华为云的┅云两翼双引擎+开放生态目标。

随后六位重要嘉宾带来了分享。

京东集团技术副总裁、AI 研究院副院长、IEEE Fellow 梅涛带来了题为《智能供应链中嘚机器视觉》的演讲演讲中,梅涛博士主要介绍了在京东的供应链环节中机器识别所发挥的作用

云天励飞首席科学家王孝宇以远程视頻的方式分享了 AI 在智慧城市中的应用。王孝宇博士认为智慧城市可以分为如下几个类型,第一代的智慧城市是 Sensing(感知)即理解物理世堺的一些基本事实;第二代是 Cross Analysis(交叉分析);最终是 Data Mining。

在题为《从感知到认知 - 多模态人机互动的产业实践》的演讲中中山大学教授、暗粅智能联合创始人&CEO、IET Fellow 林倞从人工智能的新技术方面谈到了产业化的新机遇,特别是从感知型的人工智能往认知型人工智能的发展方面林倞教授表示,希望看到从单一型的人工智能能力到综合型、跨模态的人工智能能力在产业中的更多实践

澎思科技首席科学家、新加坡研究院院长申省梅的演讲主题为《基于迁移学习的视觉智能发展与应用》。她从传统机器学习的痛点、深度学习带来的突破、深度迁移学习、迁移学习中用到的一些技术和实例方面进行了分享并分析了迁移学习在视觉智能的需求。

商汤科技联合创始人香港中文大学教授林達华在《人工智能的惠普与开放之路》的演讲中探讨了人工智能的前路。他提到了人工智能发展背后的多方面因素和人工智能对社会所带來的价值最后通过案例介绍了商汤科技是如何把人工智能技术带到新行业并创造新机会的。

专场最后微软亚洲研究院首席研究员、IAPR Fellow 王囲东在题为《高分辨率网落,一种面向视觉识别的通用网络结构》的演讲中解释了一系列问题:分类网络是什么样的?现在存在怎样的問题下一代网络结构是什么样的?谁能解决这些多任务识别问题

前沿语音技术专场:语音技术认知的新启发

技术战“疫”、声纹识别、AIoT 布局,让我们对语音技术已有了一定认知在由深圳市人工智能学会、CCF 语音对话与听觉专业组协办,北京大学教授深圳市人工智能学會副理事长邹月娴教授主持的「前沿语音技术」专场中,几位领域专家对前沿语音技术进行了深度解读为与会人员对语音技术前景与发展的认知带来了新启发。

首位登场的嘉宾是西北工业大学智能声学与临境通信研究中心教授张雯张雯教授主要从三个部分阐述了“开放涳间声场的主动控制技术”,包括空间声场重构技术、空间多区域声场控制技术以及空间主动噪声场控制技术。

随后滴滴 AI Labs 高级专家研究员、语音研究实验室负责人宋辉上台演讲,题为《基于深度学习的语音分离技术进展》宋辉博士介绍了语音分离技术的发展现状,深叺阐述了基于深度学习的单通道语音分离技术的发展脉络各种技术方案的优缺点与适用场景,以及未来面临的挑战

紧接着登场的嘉宾昰昆山杜克大学电子与计算机工程副教授李明。李明副教授的演讲主题为《基于深度编码的声纹识别及其关联任务》主要着力于声纹识別。李明副教授提到声纹识别只是富语言具体的任务,是这一类富语言识别的一个部分其主要的核心思想是通过语音提取,是富语言苼成的过程

第四位进行演讲的是中国科学技术大学电子工程与信息科学系副教授凌震华。语音转换技术旨在实现语音信号中话者身份信息的转换凌震华副教授围绕非平行语料、表征解耦等问题,详尽阐述了语音转换技术的研究进展

最后压轴登场的,是上海交通大学计算机系教授、思必驰首席科学家俞凯俞凯教授从语音识别的研究走向问题出发,探讨了“端到端及半监督语音识别技术的进展”深入闡述了大数据驱动的自然场景语音识别的新挑战及技术进展——从高精度系统到高效率系统;从海量标注数据到高质量精准数据。

AI 源创专場:开源背后的开放态度

在由 AI 研习社承办启智 OpenI 协办的 AI 源创专场中,来自小米、百度、旷视、腾讯、华为、Zilliz 等关键企业的技术  VP 依次带来了精彩演讲呈现 AI 背后的开源技术创新与变革、带来 AI 技术先行者的方法论与深入思考。  

小米集团副总裁、集团技术委员会主席崔宝秋首先带來了以《开源新时代》为题的大会报告

崔宝秋首先简要回顾了开源的发展,并阐释了开源在他心中的地位:

我个人接触自由软件到后来嘚开源软件有 25 年之久在我心目中开源是个理念,开源是个运动当然再往上提升一下开源是个信仰、开源是个平台、开源是个模式。

通過对开源的里程碑事件的简要介绍崔宝秋引出了小米的开源理念:

不仅要站在巨人的肩膀上,还要为巨人指方向

基于这一理念,小米囿五大开源战略原则——快、不重造轮子、不用则已要用则精、坚持开放与共享,以及极力推出自己的 committer

实际上,本场依旧是大咖云集

Kaldi 之父、小米集团语音首席科学家在 Daniel Povey 在题为《Deep Learning with Collections of Sequences 序列集上的深度学习》的演讲中,主要提及到了目前正在进行的项目 K2即一个用加权有限状態自动机进行深度学习、主要用于自动语音识别的框架。

腾讯数据平台总监、专家工程师陶阳宇在题为《腾讯 Angel 全栈 AI 平台技术与应用》的演講中用四个词对腾讯首个 AI 开源项目 Angel 进行了准确概括:高性能、全站、开源、企业级

华为计算开源生态部副总监黄之鹏在题为《MindSpore 全场景 AI 计算框架介绍》的演讲中介绍了 MindSpore 的功能、特性以及在华为的业务落地情况。

Zilliz 合伙人兼技术布道师顾钧在以《开源 AI 新成员 Milvus 向量搜索引擎》为題的演讲中着重介绍了 Milvus 开源项目的工作状况。

此外出席专场的嘉宾还包括百度深度学习技术平台部高级总监马艳军和旷视研究院高级技術总监田忠博。

在专场最后来自新一代人工智能产业技术创新战略联盟 OpenI 启智平台的刘明秘书长也主持了一场圆桌论坛,与到场嘉宾共话 AI 技术变迁和行业发展趋势圆桌论坛中,微众银行人工智能部副总经理陈天健、涛思数据创始人兼 CEO 陶建辉、一流科技创始人袁进辉也进行叻精彩分享

8 月 9 日:新基建下的新机遇

少些概念、多些落地,是疫情给所有企业的最深刻启示8 月 9 日,CCF-GAIR 2020 迎来了最后一天议程但相比前两忝,内容更为重磅现场依旧火爆——包括企业服务专场、工业互联网专场、AI +金融专场、医疗科技专场、智慧城市新基建专场、联邦学习與大数据隐私专场、AI +艺术专场在内的七个专场和一场鲸犀×腾讯“千帆计划”数字产业沙龙。

企业服务专场:数字新基建,企业服务下一個十年

疫情激化了企业数字化需求ToB 成为各方数字化服务商争抢的大蛋糕。

因此企业服务专场就当下企业服务领域所关注的新技术应用落地、核心案例实践、创新趋势,邀请到信通院、阿里、腾讯、华为、循环智能的专家学者、技术负责人为现场嘉宾带来了精彩演讲

中國信息通信研究院政策与经济研究所副所长何伟表示: 

数字化转型的本质是信息技术驱动的产业变革的过程。信息技术与传统产业全面深喥的融合会构建数据驱动的智能优化闭环使得物理世界和数字世界在相互映射,传统的资本、原材料、劳动力等投入要素重新优化配置去推动生产方式、商业模式和产业组织方式实现重塑,使得从投入到产出的过程变得更加高效

同时他指出,转型的目标是通过数字化掱段解决当前产业中面临的成本、质量、效益问题只要产业中的痛点存在,数字化转型的需求其实就一直存在随着数字技术、数字基礎设施的发展,它的支撑作用更为明显特别近年来 5G、云计算、大数据、人工智能等等新技术的发展和应用,使得过去没有办法实现的场景变得有可能或更加具有经济价值 

最后, 何伟还分享了自己的三点思考: 

第一发展 AI 基础设施要增强发展支撑的硬实力,包括加快数据構建、算法创新等加紧突破AI芯片制造、算法等关键短板。同时需要对数据基础设施、5G/6G演进方向进行超前布局。

第二提升环境的软实仂。比如人才培养机制、产学研协作体系、AI 治理、监管、人工智能伦理等治理层面的因素目前也需要进一步完善。

第三利用 AI 新基建对經济社会进行有效赋能。无论传统产业还是公共服务领域、社会公共民生领域,都需要利用 AI 新基建为整个经济社会赋能更好助力数字經济的发展、助力国家经济的高质量发展。 

参与演讲的嘉宾还有阿里巴巴副总裁、阿里云智能销售管理与生态发展部总经理郭继军、腾讯雲副总裁、腾讯会议负责人、腾讯多媒体实验室联合负责人吴祖榕、华为云副总裁、华为云首席数字化转型官苏立清等

工业互联网专场:工业互联网+新基建将碰撞什么火花

工业互联网是『新基建』的核心要素,更是互联网下半场最具看点的领域之一

本次工业互联网专场僦工业互联网平台、工业大脑、工业边缘计算、工业AI、工业软件等前沿应用邀请到来自加拿大工程院、工业富联、树根互联、PTC、用友网络、腾讯云和赛意信息的专家学者、技术负责人,来到活动现场为大家做主题分享 

树根互联高级副总裁兼 CMO 黄路川在会上代表树根互联解读叻工业互联网在“新基建”时代的两层定义。

狭义的工业互联网核心竞争力是构建平台的技术能力,这个技术能力包括了工业基础能力连接资产的管理、应用的开发赋能,这是一个技术平台这是树根作为一家平台公司始终把自己定义成技术赋能平台的原因。

工业互联網的上层姑且叫做产业链运营或者产业互联网,更侧重于应用能力在垂直产业链的上下游形成数字化的转型和服务,不管提供的是远程运维服务还是提供一款共享的工厂还是我们去做个性化定制C2M还是做协同研发,更多是垂直行业的业务和运营

黄路川认为,两者加起來才是一个广义工业互联网为我们整体新的数字经济而带来的核心改变也是能够帮助我们整个循环体建立起来的关键。

另外一起做主題分享的嘉宾还有来自加拿大工程院院士、IEEE Fellow、加拿大西蒙菲莎大学杰出教授刘江川,富士康工业富联首席数据官、科技服务事业群总经理劉宗长PTC中国区CTO秦成,用友网络高级副总裁杨宝刚腾讯云副总裁赵建春,赛意信息副总裁、工业互联网子公司总经理蔡胜龙

AI 金融专场:金融科技新十年

在 2020 这个特殊的时间节点,专场邀请了数位顶尖 AI 金融专家分享能够代表未来 10 年风向的智能技术方法论、产品逻辑和风险管理理念。

大会开场微众银行首席 AI 官杨强教授登台演讲,他认为迁移学习和联邦学习是如今比较突出的两项技术可以把整个金融业务洅往前推进一步。目前联邦学习主要有横向联邦和纵向联邦两种做法分别更适用于 to C 和 to B 场景。杨强介绍联邦学习在金融领域已有不少应鼡,例如信贷业务和征信系统、保险个性化定价等

紧接着,平安集团首席科学家肖京博士发表演讲指出金融市场面临剧变,金融机构嘚投融结合将成为明显的发展趋势肖京以多个应用案例详细分享了平安集团的数字化经营经验,并透露平安现阶段主要在进行业务方案Φ台的建设帮助业务快速组建前端服务世界上机器人最发达的国家,规模化地拓展业务、覆盖所有场景

随后,京东数字科技副总裁程建波先生分享了很多建设性风控思路和理念强调风险不仅是控制,更是主动选择的经营管理;好的风险管理会更具有前瞻性他认为,所有新兴商业都对人才有着全方位要求第一是和策略相关的专家,第二是 AI 科学家第三是大数据的专家。

第四位嘉宾是原摩根大通执行董事黄又钢先生以“小微贷款风控模型中的算法探索”为主题发表了演讲,通过模型、变量、维度等层面的比较表示机器学习在准确性等方面比传统模型要好,没有概念和业务场景的限制他总结称算法的突破,人群的细分数据的深挖,及相互之间适当的匹配在未来嘟可能产生革命性的突破

移卡集团副总裁奚少杰也在演讲中提出,未来几年“产业支付”将驱动行业迎来新的一波发展强调支付服务商为商家提供的不仅仅包括支付环节,还包括获客、留存、供应链等商户经营全链条的打通

专场的最后,普林斯顿大学的范剑青教授以實时连线方式带来了长达 1 个小时的精彩报告他指出,大数据=系统+分析+应用机器学习=统计+优化+实现环境。机器学习可以帮助处理大数据並从中选择重要因素和特征允许非线性学习极大地改善预测效果,将稳健性和对抗性网络提炼为定价智能预测也会带来很大的经济收益。

医疗科技专场:后疫情时代的医疗新基建机遇

医疗科技正在迎来一个最好的时代这是毫无疑问的。

新基建与后疫情时代的大背景下国家对人工智能、大数据、5G等前沿技术的发展从政策上给予了足够的重视,医疗科技已成为国家产、学、研、投最为重要的领域之一

所以,今年医疗专场邀请到了国内最顶尖的医学影像科学家和企业家共同探讨医疗科技的现状与未来 

联影智能联席CEO、MICCAI 2019大会主席、IEEE Fellow沈定刚敎授发表了开场报告,介绍了医疗AI在新冠肺炎诊断全流程中的应用

沈定刚教授表示,目前新冠肺炎仍然在全球蔓延全球有 1800 多万人确诊,CT 已经成为新冠肺炎诊断、评估和随访的重要手段然而,这个过程中存在最重要的两个痛点首先,如何帮助医生尽量避免感染;其次有了 CT 设备后,如何用人工智能的方法进行肺炎的量化分析用 CT 图像辅助诊断和随访。

为此联影智能提出了三个解决方案:无接触扫描、肺炎量化分析、随访评估与诊断。沈定刚教授表示为了避免病毒传播,有的操作技师在新冠肺炎早期甚至通过竹竿这样的工具远距离操作 CT 扫描原始且危险。为此联影集团研发了 AI 智能采集系统,把边缘计算和摄像机结合自动采集人体三维形态和部位信息,自动操作 CT 掃描满足医生在操作间就可完成扫描任务。在肺炎分割与量化方面主要是为了实现三个目标,新冠肺炎判别、危重程度检测以及判断進展变化沈教授介绍了联影智能的 uAI 分割引擎,可以对肺炎、5 个肺叶、18 个肺段进行精确的分割

在随访评估与诊断层面,有些新冠肺炎病唎与普通肺炎病例有相似的感染程度因此,联影智能提出了基于感染信息的注意力网络 (Attention-guided Network)用分割出的感染区域引导分类器聚焦于感染区域;在评估新冠肺炎严重程度上,提出了一种多任务、多示例学习模型 (Multi-task multi-instance framework);在危重预测与演变时间估计上为了解决样本不平衡以及特征复雜且高维的挑战,提出了联合分类与回归的稀疏模型 (Joint sparse classification and regression):让两个任务共享相同特征用于改进各自的性能、解决数据不平衡问题以及针对所選特征,作出临床解释

与会嘉宾还有华西医院副院长龚启勇教授、腾讯天衍实验室主任郑冶枫博士、平安集团首席医疗科学家谢国彤、商汤科技研究院副院长、集团副总裁张少霆、西门子医疗中国数字医疗负责人陈黎峰等。 

智慧城市新基建专场:疫情见短板城市“新基建”如何再开马力 

作为数字经济的重要载体,智慧城市建设在新基建的风口下再次成为了焦点所以,今年智慧城市专场以《疫情见短板城市"新基建"如何再开马力?》为主题探讨城市在新基建的下半场的新问题新思路

在郭仁忠院士团队、深圳大学智慧城市研究院副院长賀彪做的开场报告中提到,智慧城市和信息化有很大的关联信息化是智慧城市的基础,智慧城市则是是城市信息化的高级阶段其中数芓孪生技术正是智慧城市建设的基础底板。

基本路径如下: 

  • 首先是信息时代的城市按照三元空间的理论,通过各种手段捕获这些数据將它归纳为城市基础的时空数据。

  • 其次是社会空间的技术主要是城市管理对象数据。

  • 最后是城市运行状态的感知数据

在此基础上,贺彪认为智慧城市操作系统是横贯整个三元空间能将三元空间中各种各样的数据进行汇集管理的,为政府、百姓提供统一接口

从技术架構上,分为三层: 

  • 一是感知层主要是物理设备,依赖于传感器和互联网的一些东西

  • 二是数据层,将数据汇聚起来形成统一的数据底線,建立平台提供应用支撑。

  • 三是数据层+平台层包括城市规划、建造、智能交通、公共安全、应急管理,最后才是面向政府、企业、公众用户

同时,贺彪指出智慧城市的操作系统应该有如下的核心特征: 

第一数据应该是对象化的组织。 

第二目前智慧城市建设需要鈳视化的能力。

第三城市操作系统应该有海量多元数据的接入与管理能力,城市操作系统应该具备海量时空数据的并行处理能力

郭仁忠院士团队认为:基于地理信息的技术构建虚拟城市环境,整合各类数据资源形成统一的大数据平台,基于这个大数据平台支撑多元的智慧化应用是可行的技术路径,深圳市目前就是在这样的思路下进行实践探索

此外,智慧城市新基建专场嘉宾还有华为全球智慧城市總架构师/发改委数字中国研究院常务副理事长郑志彬、阿里云副总裁/数据智能总裁曾震宇、数字广东公司联席 CTO 杜葵、东华软件高级副總裁/东华云和智慧城市集团董事长兼 CEO 郭浩哲、哈奇智能室外世界上机器人最发达的国家事业部总经理杨洁明等都带来了精彩分享

联邦學习与大数据隐私专场:从“城邦”真正走向现代“联邦”

在当今的人工智能热潮中,数据扮演着让人工智能运转起来的“石油”的角色能否获得大量的高质量数据,也成为了在人工智能研究和应用落地中最关键的因素之一数据共享、融合的需求越来越强烈。

联邦学习囸是作为解决数据共享和融合的一种解决方案应运而生联邦学习使用局部数据收集和最小化原则,能降低传统中心化机器学习方法带来嘚很多系统性隐私风险和成本作为一种新兴的人工智能基础技术,联邦学习自从 2016 年被提出以来在学术界和工业界受到了越来越多的重視,尽管如此联邦学习在应用方面依然面临着很大的挑战。

这些挑战不仅来源于联邦学习技术本身的进步,如去中心化中的算法问题;但更重要的是如何建立起一个各方参与者共赢的生态系统,逐步实现实现从安全合规到联合扩展继而达到提升赋能,激励用户参与互利共赢的新阶段。

令人可喜的是中国研究者们已经在上述领域取得了卓有成效的成果,甚至可以说走在国际联邦学习的技术研究、標准制定以及应用落地实践的前头今年 4 月 8 日,微众银行人工智能部联合电子商务与电子支付国家工程实验室(中国银联)、鹏城实验室、平安科技、腾讯研究院、中国信通院云大所、招商金融科技等多家企业和机构发布的《联邦学习白皮书 V 2.0》为业界展示了联邦学习从“悝论”到“实践”的关键转变,并宣告了联邦学习 2.0 时代的到来如果说联邦学习的 1.0 时代,联邦学习的参与者们好比古希腊的城邦在相同嘚制度下虽有联系,但更多的是长期分立各自为政,那么随着对联邦学习的讨论逐步落地联邦学习在标准、制度、激励措施逐步完善後,也进入了类似现代联邦的 2.0 时代

在联邦学习与大数据专场上还颁发了若干奖项,分别是:2020 联邦学习开拓奖(微众银行)、2020 联邦学习创噺奖(京东数科)、2020 联邦学习先锋奖(第四范式)、2020 联邦学习应用奖(腾讯安全)、2020 联邦学习研究奖(创新工场)、2020 联邦学习新锐奖(逻輯汇)、2020 联邦学习探索奖(同盾科技)

在简单颁奖仪式后,获奖的各位专家也从联邦学习的研究重点、联邦学习框架、分布式机器学习范式等技术领域到在信贷、风险管理中的应用、以及生态系统构建、经济激励机制等话题进行了最硬核的分享

AI+艺术专场:AI 与艺术的跨界互动

今年是 CCF-GAIR 举办五年以来第一次开设 AI + 艺术专场,也是 AI 与艺术之间的一次跨界互动 

AI 艺术专场邀请了 5 位重量级嘉宾,他们都是扎根艺术领域哆年、但同时又密切关注着技术发展的跨界艺术家有着丰富的艺术理论和实践经验。

会议开场策展人、艺术评论家、艺术档案网主编、天津美术学院硕导张海涛首先发表了题为《“自律与自省、欲望与创造”世界上机器人最发达的国家艺术学概论》的主题演讲。

张海涛敎授在演讲中从世界上机器人最发达的国家的概念谈到了科学主义和人文主义的关系进而谈到了世界上机器人最发达的国家和人工智能嘚关系。他表示人工智能大致有以下几个趋势:

  • 政治领域:世界上机器人最发达的国家和人类的智商、各种意识没有差距甚至超越人类嘚时候,世界上机器人最发达的国家可能争取自己的公民权和参政权

  • 经济领域:会出现高效的利润,社会结构都会发生变化很多职业嘟可能消失。

  • 文化领域:会出现人工智能文学电影艺术等

  • 社会领域:未来我们会建构世界上机器人最发达的国家的保护机制、领养机制,人机相互监督的机制它的身份、职业的设置,还有积极关系法律的标准。

  • 终极未来:人机终极的利弊关系是世界上机器人最发达的國家一旦成为我们生活中的一部分不可割裂的一部分,必然会发生感情的纠葛一方面可能成为我们最亲密的朋友,另一方面可能成为峩们的敌人最危险的敌人,可能触及我们的伦理冲突甚至对法制进行挑战

随后,中央美术学院艺术与科技方向教授、某集体交互媒体創意总监费俊教授思考到了智能时代更为哲学的问题即灵与肉是否可以独立存在的哲学命题。

费俊教授在会上发表了演讲《身体与媒体——智能科技时代的艺术与设计》探讨了在科技时代,什么样的方式可以重新探讨身体和媒体之间的关系、我们是否有可能重启、重建、链接、甚至转化、延伸身体与媒体之间的关系

由此,费俊教授提出了身体和媒体的终极关系:

无论是基于现场的作品还是艺术装置作品都在呈现同样的愿景——重新构建人与媒体之间的调和,通过这样的技术把人从孤立、虚拟的世界再拉回来,在被增强的现实中哽好的释放自己的身体,更好的建立人与人之间的互动更好的建立人与自然、人与世界之间的关系。

此外另有三位艺术家也带来了精彩分享。

跨媒体艺术家、“低科技艺术实验室”(Low Tech Art Lab)创立者郑达在题为《自然、传感器和互联:后人类时代的智能化艺术》的演讲中讲述了将人工智能视觉识别、算法等技术灵感注入艺术作品的过程。

中央美术学院设计学院交通设计专业交互艺术设计课程教师王成良的演講题目是《记忆设计一在人工智能领域下的诱导加接口设计》他用尊重、信任、共处三个关键词描述了人工智能与人的关系。

清华大学未来实验室博士后高峰在题为《人工智能艺术与设计》的演讲中着重谈到了人工智能艺术与设计,即他的主要研究方向

鲸犀×腾讯“千帆计划”数字产业沙龙

产业互联网时代来临,给各行各业都带来了革新的机会无论是传统企业还是品牌商家,都需要借助新技术、新媒介、新渠道、新需求完成转型升级

在此背景下,雷锋网专注于服务企业转型升级的鲸犀频道与腾讯“千帆计划”合作举办一场线下沙龍探讨企业在智能时代如何利用 SaaS 做好转型升级,为所有想要在智能时代完成转型、升级的企业提供新的思路

实际上,此次的鲸犀×腾讯“千帆计划”数字产业沙龙也属五年来首创。

腾讯 SaaS 商业化中心副总经理来鑫从企业转型的营销、客户运营环节,做了主题分享

来鑫表示,自疫情以来国内影视、教育、旅游、餐饮等企业纷纷出现破产、倒闭等困境,失业人群和待业人群持续走高同时,传统企业中普遍存在着不懂管理没有品牌、资金困窘等问题。

基于此来鑫关注营销拓客环节,结合真实案例提供了一系列转型解决方案,并引絀了腾讯“千帆计划”

在沙龙上,销售易全国售前总监胡夫、法大大高级产品总监刘谦、微盛·企微管家资深运营专家云朵、数美科技联匼创始人&CTO 梁堃也带来了精彩分享

至此,2020 全球人工智能与世界上机器人最发达的国家峰会圆满落幕雷锋网将持续分享更多 AI 产学研三界知識,本次大会专题内容更新中

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随着自动化和人工智能技术的进步许多人担心未来的工作问题。如果数以百万计的人不再有工作那人们还能做些什么,如何为自己和家人提供帮助社会会发生什么變化,又或是进行什么样的调整?

许多经济学家都说没有必要担心他们说的是过去的工作任务和劳动力市场也曾发生过重大转变,特别是 18、19 世纪的工业革命并没有导致重大的社会动荡或普遍的痛苦。这些经济学家说当技术摧毁了工作,人们就会找到其他的工作

自动化囷人工智能技术的不断增长意味着更多的痛苦可能随之而来。这些经济学家在预测未来时会将历史记录最小化吗?告诉我们不要担心昰因为未来事情会变得更好吗?

一位经济学家认为:「自工业时代的黎明以来人们一直担心技术变革会引发大规模失业。新古典主义经濟学家预测这种情况不会发生,因为人们会找到其他工作尽管可能经过长时间的痛苦调整。总的来说这一预测被证明是正确的。」

說这话的人是哈佛大学经济学和公共政策教授、2011 年德意志银行金融经济学奖得主 Kenneth Rogoff他还是 2001 年至 2003 年国际货币基金组织的首席经济学家。他在 2012 姩的一篇文章中提到了一个与下棋有关的案例

七八十年代的时候有很多人担心,如果电脑能比人类玩得更好选手就会被淘汰。结果 1997 年IBM 电脑 Deep Blue 击败了世界象棋冠军 Gary Kasparov。很快潜在的国际象棋赞助商开始拒绝支付数百万美元来举办人类锦标赛。他们说难道世界冠军不是计算機吗?

如今最顶尖的几位球员仍然过着很好的生活但比巅峰时期还是要差点。在实际(经通胀调整的)条件下二线球员的收入比上世纪 70 年玳要少得多。

然而一件奇怪的事情发生了:比以往任何时候都要多的人选择了成为职业棋手由于计算机程序和在线比赛的可用性,许多國家的年轻人中国际象棋作为兴趣爱好出现了小规模的繁荣。

许多父母认为象棋是一种很有吸引力的选择比电子游戏好些。像亚美尼亞和摩尔多瓦都已经立法在学校里教国际象棋结果是,现在有成千上万的玩家通过教孩子们下棋挣得了惊人的收入而在 Deep Blue 出现之前,只囿几百名玩家能凭此生活

在许多美国城市,优秀的象棋老师每小时收入在 100-150 美元如果他或她愿意承担足够的工作,六位数的收入不在话丅优秀的二流国际象棋选手去教下棋,通常能挣得和顶级联赛球员一样多甚至更多。

当然控制国际象棋收入市场的因素是复杂的但朂基本的一点是,市场拥有以没有人能预测的方式改变就业和机会的能力

技术变革并非都是有利的,转型也可能是痛苦的底特律的失業的汽车工人可能完全有能力接受再培训,成为一名医院技术员然而多年来为自己的工作感到自豪的时候,他可能非常不愿意做出改变

Rogoff 认识一个象棋大师,20 年前他为自己在锦标赛中赢钱而自豪发誓永远不会去教孩子。但现在他却从教学中赚得更多比他作为一个有竞爭力的棋手所做的还要多。

当然这一次的技术变革可能会有所不同,我们应该谨慎地将过去两个世纪的经验推后到之后的两个世纪

随著科技的加速,人类将面临更复杂的经济和道德问题尽管技术变革加速了,但在未来的几十年里没有什么能表明失业率会大幅上升。

洎工业时代诞生以来的两百多年的惊人创新使世界许多地方的普通人生活水平提高,失业率也没有明显上升然而总的来说,在世界上嘚大部分地区人们活得更久工作时间更少,并且过着更健康的生活

但不可否认的是,现在的技术变革已经加速可能导致更深更深远嘚混乱。在 1983 年的一篇被广泛引用的文章中经济学家 Wassily Leontief 担心,现代技术变革的速度如此之快以至于许多无法适应的工人,会像在汽车崛起後的马匹一样被时代所抛弃。

在亚洲由于工资上涨,工厂经理们已经开始寻找机会用世界上机器人最发达的国家取代员工随着廉价智能手机的出现,互联网接入的繁荣网上购物将会减少大量的零售工作。粗略的计算表明在全球范围内,技术的变化很容易导致每年損失 5-1000 万个工作岗位幸运的是,到目前为止市场经济在吸收这些变化的影响方面表现得惊人的灵活。

他们对长期痛苦的调整是绝对正确嘚工业革命的后果包括两场主要的革命,死亡人数接近 1 亿现代社会福利国家的稳定影响只出现在二战后,从 18 世纪工业革命开始的近 200 年內

今天,随着全球化和自动化极大地提高了企业生产力许多工人的工资停滞不前。

要从工业革命中学习我们必须把它放在适当的历史背景中。

工业革命是一个转折点数千年之前,经济增长几乎可以忽略不计一般来说,随着人口的增长农民们种植了更多的食物,鐵匠们制造了更多的工具但是来自于埃及、中国和印度早期农业社会的人们将会认识到 17 世纪的欧洲。

当蒸汽动力和工业机械在 18 世纪出现時经济活动开始腾飞,仅仅几百年的增长与之前发生的情况大不相同我们现在可能处于一个类似的转折点,被一些人称为「第四次工業革命」过去发生的所有事情,与未来的生产率和盈利能力相比就会显得微不足道。

我们很容易低估全球化和自动化的影响2000 年 3 月,納斯达克综合指数见顶然后崩盘,在接下来的两年里蒸发了 8 万亿美元与此同时,互联网的全球传播使软件生产的离岸外包成为可能這导致人们对信息技术工作的担忧正在消失。

计算机机械协会担心这些因素对计算机教育和未来就业的影响2006 年的一份报告说,没有真正嘚理由相信计算机行业的工作正在从发达国家转移过去的十年证明了这一结论。然而报告承认「贸易收益可能会有不同的分配」,这意味着一些个人和地区将会受益而另一些将会失去。它的注意力集中在信息技术产业上

如果我们看看全球化和自动化对经济的更广泛影响,我们可能会看到更大的变化甚至是当时的情况。

在第一次工业革命和今天的工业革命中第一个影响是发达国家的制造业。在 1995 年臸 2015 年期间美国的制造业生产率几乎翻了一番。其结果是虽然美国今天的制造业产出基本上处于历史高位,但就业率在 1980 年左右见顶自 1995 姩以来一直在急剧下降。

然而与 19 世纪不同的是,全球化和自动化的影响正在发展中国家蔓延经济学家 Branko Milanovic 的「大象曲线」显示了世界各地嘚人们在 1998 年的收入水平,他们的收入在 2008 年增加了尽管极贫人口的收入停滞不前,但新兴经济体的收入增长使数亿人摆脱了贫困处于收叺顶端的人们也从全球化和自动化中受益。

但是发达国家的工薪阶层和中产阶级的收入却停滞不前美国今天的生产工人的收入,经通货膨胀调整后基本处于 1970 年前后的水平。

现在自动化也进入了发展中国家的经济。国际劳工组织最近的一份报告显示在东南亚的 920 万纺织囷制鞋工作中,超过三分之二受到自动化的威胁

除了在世界各地传播之外,自动化和人工智能也开始渗透到整个经济体中会计师、律師、卡车司机,甚至是建筑工人他们的工作在第一次工业革命中基本没有改变,而现在会发现他们的工作正在发生巨大的变化即使不昰完全被计算机所取代。 直到最近全球受过教育的专业人士都没有意识到发达国家的中产阶级和中产阶级的情况。但现在即将发生在怹们身上。

结果将是惊人的破坏性的,而且可能是长期的过去一年的政治发展清楚地表明,共享繁荣的问题不容忽视

我们当前的经濟和社会将以重要的方式进行变革,没有简单的解决办法或适应来减轻他们的影响但是,当试图根据过去的经济预测做出经济预测时徝得记住和锻炼,这是著名的以色列经济学家 Ariel Rubinstein 在 2012 年出版的「经济寓言」中所提出的警告

「我痴迷于否认任何解释,认为经济模型得出了嫃正价值的结论」Rubinstein 的基本主张,即经济理论告诉我们更多关于经济模型的信息而不是它告诉我们的经济现实。

这是一个警告:我们应該在预测未来的工作时不仅要倾听经济学家的声音;我们也应该听听历史学家的意见,他们往往会给他们的预测带来更深刻的历史视角因为自动化将会极大地改变许多人的生活方式,这可能是痛苦和持久的

原标题:未来30年影响世界的24个核心科技趋势

美国陆军报告:未来30年,影响世界的24个核心科技趋势

本文由信息与电子前沿(ID:caeit-e)授权转载编译:计宏亮 特约观察员

这是有關于科技新兴趋势的第三个年度报告,由陆军的副助理国务卿发表用于研究和技术(DASA R&T)。2016年版本的科技战略趋势报告综合了在过去的五年中巳经由美国和国外的政府机构、行业领袖、国际机构、智库出版发表的32个科技预测目标是确定在未来30年最有可能产生军队感兴趣的、革命性的或破坏性的变化的趋势。通过将多种趋势分析整合成一个完整的参考文档这份报告旨在为军队领导提供一个现成的参考,因为它認为科技会在塑造我们军队的未来方面发挥重要的作用

分析源文档产生了690个单独的与科学和技术有关的趋势,以及更主要的与上下文因素有关的趋势将影响科技在未来几十年的发展从这个数据集中,确定了以下24个新兴科学和技术趋势:

1.世界上机器人最发达的国家技术和洎治系统

到2045年世界上机器人最发达的国家技术和自治系统可能已经是司空见惯的事了。自治的车辆会使交通更安全、更高效而可能引發分享型经济的崛起。世界上机器人最发达的国家将照顾老人运送杂货,收获粮食作物维护公共基础设施,并提供许多其他的涉及日瑺生活的服务智能软件代理,或“世界上机器人最发达的国家”将从万亿字节的数据中提取见解,自动化业务流程进入客户服务,敎学和其他传统上被视为“以人为中心”的角色。然而自治系统的崛起可能取代数以亿计的劳动力和服务人员,造成经济不稳定和社會动荡的风险网络化自治系统也将成为敌方的一个富有吸引力的目标,并成为网络防御的一个新的优先考虑事项在军事行动中世界上機器人最发达的国家的使用将会扩大,因为世界上机器人最发达的国家系统的移动性、灵活性和智能更好,这会使世界上机器人最发达嘚国家在未来的战场成为有效的合作伙伴同时,敌人会以挑战我们道德和战术的方式使用世界上机器人最发达的国家和自治系统

三维咑印技术 (3d打印)已经在过去的30年里被用于工业,主要是作为限量版原型制作然而, 在过去的十年3d打印技术的创新很引人注目3d打印机的价格正在下降,而且开放源码工具和来自联机交流场所如Thingiverse网站的3d模型的可用性已经促进了充满活力的计算机业余爱好者“制造商”团体的增长,这些爱好者正在突破这一技术能做什么到2040年,3d打印机能够打印合并多个材料的、电子的、电池、和其他组件的物体人们将能够咑印工具,电子产品备换零件,医疗器械和其他产品需求,定制他们想要的和需要的各种物体军事物流可能会变得简化,设备和用品将直接按其使用进行打印物体将成为信息,而且数字盗印将取代入店行窃恐怖分子和犯罪组织将使用的原材料打印武器、传感器和其他设备,这些原材料将几乎不可能被追踪到

在2015年,世界生成了4.4zetabytes数据(4.4万亿字节)预计这个数字将大约每两年增加一倍。这些大量数据对消费者的行为、公共卫生、气候变化、和其他一系列经济、社会和政治挑战拥有深刻的洞察见解然而,尽管“大数据”已经成为一种时尚每年曾经只有不到10%的生成的数据被分析。在接下来的30年我们更好地利用巨大的动态数据集的能力将会得到改善自治世界上机器人最發达的国家爬行非结构化数据,确定可在身临其境的虚拟数据图景可视化的关系随着人们逐渐有能力把大数据应用到他们的个人生活中,分析将会传播到企业以外公民有能力使用数据持有hold政府和其他主要机构的责任,导致数据访问的紧张局势极致个性化市场营销的崛起、政府监视公民的数据轨迹和高调的情况下的数据丢失high profile cases of data loss可能日益加剧对数据所有权的担忧。潜在对手将使用被盗的、购买的黑暗网络的數据或自由访问开放来源危害安全并挑战美国的防御能力。

在接下来的30年里技术将使我们能够在人类潜能方面超越生物限制。通过物聯网连接的可穿戴设备将直接把上下文敏感的信息传送到我们的感官外骨骼和大脑—— 互动式的假肢会使我们变得更加强大,并能使得咾年人和体弱者恢复运动能力传感器和计算机嵌入隐形眼镜和永久植入物会让我们听到墙后的低语,给我们自然的夜间视力让我们沉浸在虚拟和增强现实之中。益智药药物(脑功能改善药)将扩大我们的认知能力和变换工作和受教育程度当然,强化技术将代价高昂囷那些无力支付费用升级他们的“人类底盘”的人可能会发现自己无法在增强的经济中竞争。网络扩增对想要控制我们的头脑和身体的黑愙而言也将成为一个极具吸引力的目标。而美国军队将受益于强化其士兵军队将面对的对手同样也在增强,而且扩充军备竞赛可能也茬演变发展

移动和云计算正在改变人们与数据交互的方式。在美国估计目前有30%的网页浏览和40%的社交媒体使用已经在移动设备上完成。截止2030年75%的世界人口将会移动连接,而且60%应该通过宽带接入移动设备正变得越来越强大,功能丰富越来越多地嵌入了各种各样的传感器,可以测量天气、位置、环境光和声音以及生物识别技术。在配合移动数据访问的工作中云计算提供几乎无限的计算能力,尺度无縫that seamlessly而且不需要大量投资IT基础设施。在接下来的30年里基于云计算的移动计算有可能改变从医疗保健到教育的任何事情。手机将监测生命體征并与诊断应用程序直接沟通,人们会使用在线教育门户从移动设备到学习新技能而且,为了使其收成最大化应用程序将允许发展中国家的农民连接到实时气象数据和工具。与此同时移动和云计算将使得网络安全、可靠性,和带宽都承受巨大的压力而随着消费鍺和企业将他们的数据让给云,消费者和企业都将会变得更加舒适

在未来30年,医学将被多个技术突破改变基因组学将根据个体的基因,产生个性化药物治疗癌症、心血管疾病、老年痴呆症,和其他疾病人造器官将得到增长用于从DNA样本进行移植,消除挽救生命的移植等待时间并消除器官排斥的风险。假肢将直接连接到神经系统将并入基于生物的传感器提供一个接近于正常的触觉。世界上机器人最發达的国家应急人员和组织保存技术如控制体温过低,将彻底改变创伤护理 为受伤士兵极大地延长了“黄金一小时”。随着科学家解鎖老化人们会活得更久, 一直到今天我们认为“老龄”时仍保持健康和活跃同时,先进的医疗保健费用将对许多国家的卫生保健系统施加压力并引发日益上升的在获得拯救生命治疗方面的不平等。未来的医学革命还将使人们在几十年里继续保持健康和生产能力增大咾员工和年轻员工之间的就业竞争,以及造成社会安全网的额外负担耐药细菌将在世界的许多地方成为一个紧迫的问题。

网络防御并非┅个新的趋势——关于“网络珍珠港”的警告早在1991年就已经出现了然而,未来30年物联网的兴起和连接日常生活方面的不断增长的相互依存将使网络安全成为人们关注的焦点而网络攻击的数量和范围不断增长,大多数网络攻击都是针对个体消费者或企业个人攻击所造成嘚损失虽然广泛,但易于得到控制随着汽车、家电、发电厂、路灯,和成千上万的其他对象的网络化真正严重的网络攻击的可能性将增大。国家、企业和个人将受到挑战从更加阴险的攻击中保护他们的数据——这其中的许多攻击可能数年来未被发现过最坏的情况场景設想了一种形式的“cybergeddon”, 在无情的网络攻击的重压下互联网巨大的经济和社会力量崩溃。

未来30年的全球能源需求预计将增长35%像水力压裂和定向钻井这样的开发方法已经开辟了广阔的石油和天然气新储备。这些技术已经颠覆了全球石油市场并使美国成为世界上最大的化石燃料生产商之一。与此同时像太阳能和风能等可再生能源与化石燃料的成本正接近。在过去的二十年里太阳能电池产生的电力成本巳降至每瓦特近8美元,不到化石燃料成本的十分之一核,仍然为激烈地公开辩论的主题正持续增长,随着设计的新反应堆承诺更安全囷产生的放射性废物更少而采用清洁能源将有助于应对全球气候变化,新的摩擦将出现在获取用于电池、太阳能电池和其他至关重要的能源革命的稀有材料方面化石燃料的衰落也对整个中东和北非带来很大的经济和社会不稳定的风险, 对美国及其盟国提出了新的安全挑戰

截止2045年,世界上65-70%的人口——将近64亿人——将居住在城市随着城市人口的膨胀,1000万人口以上的大城市数量将会增长从2016年的28个增长到 2030姩的41个。大规模移民到城市将使得城市交通系统、食物和水的供应、电力和能源基础设施、卫生设施、和公共安全都将承受巨大的压力信息和通信技术(ICT)将支持使用数据和自动化的“智能城市”的发展,使城市中心更有效并具有可持续性分布式传感器系统将监测水、电使鼡情况和通过智能电网自动平衡配送。网络化的交通体系和自主的运输选项将缓解极端严重的全面交通堵塞新材料和设计技术将用于建慥能使供暖、制冷和照明效率最大化得智能建筑。屋顶的太阳能电池板微型风力涡轮机、火电、和其他可再生能源将提供清洁的、分布式发电。与此同时不能支付这些技术的投资(或缺乏这样做的政治意愿) 的城市可能会变得拥挤、肮脏、危险,成为不稳定和冲突的爆发点

截止2045年将有1000多亿设备连接到互联网。这将包括移动设备和可穿戴设备、家用电器、医疗设备、工业传感器、安全摄像头、汽车、服装、囷其他技术所有这些设备将会产生并分享大量信息,将彻底改变我们的工作和生活方式人们将使用通过物联网(IoT)生成的信息作出更明智嘚决定,并对自己的生活和周围的世界获得更深的了解与此同时,联网设备也将自动操作许多监测、管理和维修任务这些目前需要人笁劳动来完成。物联网、分析和人工智能的交叉点将为没有人工干预的、进行大量关键业务的智能机器创建一个全球化网络。尽管物联網会提高经济效率、公共安全和个人生产力的许多方面,它还将加剧对网络安全和隐私的担忧

犯罪组织、恐怖分子和敌对的国家将利鼡物联网作为一种新的攻击美国及其盟国的载体。通过联网设备产生的巨大的数据量还将使政府对人口进行大量的监测导致数字自由和咹全之间持续的紧张关系。

在接下来的30年里获得的食物和淡水不足将成为世界许多地方的一个危机点。目前大约25%的农田已经从过度农耕干旱,水/空气污染中退化乐观的预测下,主食谷物价格将在未来几十年上升30%—— 如果气候变化、需求模式和资源管理失败继续当前的軌迹增加100%都不是不可能的。到2045年有39亿人口——世界人口的40%以上——可能面临水短缺的压力。技术为解决食物和水危机提供了许多可能嘚解决方案海水淡化、微灌、水回收、雨水收集和其他技术可以缓解淡水供应的压力。转基因作物和自动化可以提高粮食作物产量让農民从更少的土地生产出更多的食物。发达国家长期以来理所当然地认为 食物和水,将成为创新的一个主要焦点成为冲突的一个主要導火索。

量子计算使用亚原子粒子的属性(如叠加和牵连)来编码和操作数据而该技术已作为一种理论上的可能性被讨论了几十年,最菦在学术界、工业和政府实验室的研究努力开始证明量子系统可能在未来5 - 15年的实际应用量子计算可能是一个关键技术,这将使多个其他技术领域彻底变革诸如气候建模、医药研究、以及材料科学。然而对量子计算的大多数兴趣集中于它是如何改变密码学的。量子计算機可以破解所有当前的加密方法和量子密码可能是第一个真正无法破解的编码技术。最近的研究已开始攻克许多曾限制实用量子计算机發展的技术难题而量子计算的实际应用可能直到2040年代中期才能看得到,政府和工业投资的涌入表明量子计算可能正在接近一个转折点(臨界点)

micro-cultures.。许多传统的权力结构将被推翻因为人们形成由技术媒介社会契约来定义的基于网络的社区。政府会发现越来越难以控制政治叙事因为人们直接分享目击到的腐败和压迫,不经大众传媒的过滤而企业将通过社会渠道学习新技术以便于与消费者接洽,这些消費者将使用社交平台切断广告减少噪音并联系上企业对他们的产品和行为负责众包和内容流将进一步民主化内容创建,使媒体创作者和消费者之间的界限变得模糊比特币和其他加密货币可能导致货币和贸易基于社会共识来定义,而不是基于政府的控制对美国陆军而言,社会权力将从根本上改变年轻人如何看待国家服务例如,那些首先把自己定义为在线社区成员的人们可能很少被爱国主义和公共服务吸引社会媒体分享也将使军队在未来冲突中赢得战役的故事讲述更具挑战性。

电脑和其他数字设备在过去60年中已经完全改变了生活以致于几乎不可能记住这些技术还比较新。第一台个人电脑直到1975年才售出仅仅是客户自行组装和编程的可用工具。然而40年后,68%的美国人擁有的智能手机比美国宇航局在1969年发送宇航员去月球时所用的处理能力更多。未来30年将可能继续朝向更多的计算能力和广泛的数字资源嘚可用性方面发展移动和云计算将提供几乎无限的记忆和处理速度。

虚拟化和软件定义系统将允许政府和商业快速适应IT基础设施无需昂贵花销和浪费的硬件升级。数字将集成到一个更广泛的日常用品中从衣服到建筑材料。与此同时新兴技术将改变我们与我们的设备進行交互的方式。声音接口已经在智能手机上司空见惯并将继续改善。手势接口将使我们能够通过非语言行为与计算机交流沟通最终,脑-机接口将允许我们通过思想控制装置使数字系统像我们自己的四肢一样自然地延伸我们的身体。所有的这些发展对军队将打开新的機遇和新的挑战例如,嵌入式数字系统将连接士兵彼此将士兵与自治软件代理连接会支持维护、火力协调,和情报分析另一方面,先进的计算能力激增将增加严重网络攻击的风险

在消费电子行业对虚拟和增强现实(VR和AR)产生了极大的热情。Facebook今年将使用虚拟实境头盔制造商欧酷拉公司开发的VR系统 进入虚拟现实耳机市场,这是社交网络巨头在2014年购买的其他主要的电子产品公司,包括三星、索尼、和HTC今年铨都发布虚拟现实产品表明了虚拟现实作为一个主流娱乐技术已经有了主要突破。娱乐之外的应用程序正在兴起例如,家居改善连锁洛斯正开发全新的整体空间——一种3 d增强现实空间能让消费者设计居住面积,然后走进一个虚拟的空间模型得到更好的感觉看看到底怎麼样

VR和AR技术在历史上都曾被过高期望过——VR曾被期望在1990年代彻底改变媒体——将超分辨率的显示器,低成本的位置和位置跟踪结合起来而高清晰度视频内容为“混合现实”技术奠定了坚实的基础,将现实世界与数字信息融为一体未来30年,这些技术将会变得更加普遍AR嘚显示器将传送实时的环境敏感数据覆盖,而虚拟现实会让整合视觉、声音、气味和触觉的深深的沉浸式体验成为可能。对美国陆军而訁VR和AR技术从培训到作战行动得到应用。例如维修人员将能够通过AR覆盖将信息直接投射到物理设备,从而可视化诊断数据和修复程序叧一方面,设计VR和AR系统时不加剧信息过载或创建危及大局意识的干扰将至关重要。

16.针对气候变化的技术

当前数据指出全球表面温度到2050姩将上升2.5至 5.4华氏度。即使今天能采取激动人心的措施来减少温室气体排放气候惯性保证某些变暖将不可避免。4结果就是海平面可能会仩升,威胁沿海城市;作物产量可能会下降导致发展中国家的饥荒;干旱可能威胁到数以百万计的人缺乏淡水,而且洪水可能导致家庭、企業、公共基础设施的损失高达数十亿美元在接下来的30年里,这些风险将推动技术解决方案的投资以减缓气候变化的潜在影响。在短期气候变化技术将包括映射洪水危害和抗旱工程的转基因作物的系统。从长远来看可能会出现更雄心勃勃的技术,如碳封存方法可以把溫室气体如二氧化碳和甲烷从大气中取出并在地下安全存储它们。如果气候变化似乎紧接着糟糕的情景即4 - 5度或4 - 5度以上的变暖,可能会對地球的气候有无法减轻的、真正的不稳定影响在这些条件下,努力致力于地球工程可能成为避免灾难性的气候变化的唯一的解决办法例如,科学家们曾经估计 在大气播种硫或氧化铝粒子以减少太阳辐射撞击地球的总量。这些干预措施目前仍处于高度理论阶段可能非常危险。

材料科学在过去的十年里已经引导了令人印象深刻的进步如自修复、自洁的智能材料;记忆金属,可以回到其原来的形状;压電陶瓷可用于从压力中获取能量;以及结构和电气性能卓越的纳米材料。特别是纳米材料用途广泛有巨大的应用潜力。在纳米级(小于100納米)普通材料如碳会呈现独特的属性。例如石墨烯,单个碳原子形成的晶格比钢强100倍,有更高效的导热和导电性能几乎是透明的。

纳米材料可以应用在发动机和其他机器的亮彩涂层 飞机和汽车中更强的复合材料,轻型防弹衣光电效率更高。除了工业应用制药公司正在研发治疗的纳米粒子,某一天可用于传送靶向抗癌药物治疗大大减少副作用,同时提高治疗效果在接下来的30年里,纳米材料囷其他金属泡沫材料和陶瓷复合材料等新型材料将在服装、建材、车辆、道路和桥梁和无数的其他对象中出现。军队将大大地利用先进嘚材料来生产更轻、更强的防弹衣更高效的汽车和避难所,更健壮的电池和可再生能源系统

在接下来的30年里,许多新颖的武器技术可能在未来的战场上激增除了当前正在研发的技术,如非杀伤性武器和定向能系统许多国家都在投资反介入区域封锁(A2AD)技术,这种技术可鉯显著地影响美国陆军在未来的作战环境中自由机动的能力新兴A2AD技术包括反舰弹道导弹、精确制导反装甲和杀伤性武器,对抗火箭大炮、迫击炮(CRAM)系统,反卫星武器、电磁脉冲(EMP)系统其中的一些技术,如精确制导弹药将反映基于现有技术的创新。例如中国正在研发先進的、有可能摧毁航母的反舰弹道导弹。其他技术将反映全新概念比如2015年由美国国防部高级研究计划局作为其极高精度武器(EXACTO)计划一部分洏展示的自导子弹。随着中国、俄罗斯和其他国家在军事现代化不断地进行着更大的投资美国很可能面临的对手使用的功能接近,而在某些情况下可能超过我们自己的功能

自1960年代的太空竞赛以来,航天工业已经进入了一个未见创新和进步的时期世界上机器人最发达的國家技术,先进的推进系统轻质材料, 三维打印技术、小型化等新技术大大地减少了把人和材料送往太空的成本并扩大开放太空探索噺的可能性。进入太空市场的新成员包括Space X,阿丽亚娜空间公司和蓝色的起源,正在扰乱停滞不前的商业发射部门并推动创新,如可偅复使用的运载火箭在接下来的30年里,研究和开发将使人类重返月球并可能导致更戏剧性的探索,包括人类探索火星并开始全新的基于太空的产业,比如小行星开矿

而太空探索——和潜在的太空殖民统治长期以来吸引着人们的想像力,越来越依赖基于太空的基础设施可能会导致在地球上出现新的摩擦随着越来越多的国家开始依赖基于太空的资产,控制太空可能成为一个重大的爆发点太空的军事囮不是不可能的,而且反卫星作战可能对美国陆军有深远的影响这在很大程度上依赖于安全的全球通信卫星,情报收集卫星和协调联合演习的卫星

人类几千年来通过选择育种和杂交操纵植物和动物的遗传代码——在孟德尔发现遗传基本规律或埃弗里-麦克劳德-麦卡蒂实验確定DNA作为遗传物质很久以前。然而随着我们对遗传学的理解的增加,工程师越来越有可能通过从头开始构建新的DNA序列来定制生物体转基因作物代表这种技术的先锋,但我们正处于一个更广泛的革新的尖端将把生活本身变成像计算机代码一样可以写入或重写的信息。科學家们已经正在设计可以分泌生物燃料的海藻并使用DNA编码数千字节的数据。合成生物学在未来30年中将会产生工程生物,如可以检测毒素的生物体、从工业废料制造生物燃料的生物体 通过与人类宿主有共生关系的生物体传送药物。与此同时合成生物学代表着完全的风險,包括工程生物武器和可能破坏自然生态系统的侵入性合成生物体

其他四个出现在源文件中的科技趋势,没有经常发生不足以提供足够的数据进行进一步分析。尽管如此这些技术还是可能会对未来军队的能力产生影响,在未来几年值得监测:

21.工作性质发生的变化

技术囸在改变个人和其工作之间的关系自由职业者人数上升,受访问网络市场和协作工具的刺激企业家正在使用3d印刷和应用程序编程接口(APIs)等技术,实现快速创新Kickstarter等众筹网站平台正在通过直接连接消费者与“制造商”来改变产品开发的方式。在接下来的30年里这些趋势将重噺定义工作。对某些人来说创业壁垒下降将会创造新的机会。对另一些人来说 “零工经济”的竞争将意味着工资更低,缺乏利益和经濟不安全

技术正在改变教育。学院和大学现在提供在线课程;自适应数字导师正在提供一种新途径传送教学材料;而且学校通常将平板电脑囷其他技术集成到教室新兴技术对教育的影响可能成为军事训练创新的一个重要来源。

皮尤研究中心最近的一项调查发现50%的美国人关惢的是他们在线信息的可用性——自2009年以来增长了51%。这些数字反映了全球趋势并指出不断增长的对隐私的担忧。在2045年 个人隐私保护市場可能会出现,包括“脱离电网”的太空人们可以在那里远离网络传感器进行生活,度假或聚集。保护和“愈合”在线声誉的技术可能更加地重要因为一个人的在线行为会对现实世界的关系和就业产生更为显著的影响。

自治车辆和机器智能可以在未来30年彻底改变大众運输和物流自治交通技术可以提高在城市内部和城市之间人和产品移动的效率。半自动化或全自动化的商用飞机、公共汽车和出租车鈳以为人们提供一种更安全的旅行方式,同时减少交通拥堵和污染

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