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从自动驾驶到学习机器学习:解读2017科技发展的15大趋势2016-12-13 15:32:36 | 编辑:hely | 查看: | 评论:0

科技在明年将会发生巨大的改变。想要了解前沿资讯吗?著名设计公司 frog 做出的这些预测可能会让你了解一些 2017 年的科技发展趋势。每一个领域都有一个设计师解释全部的细节。哪些东西已经出现在你们的视野中了呢?

8. 海洋养殖业是最终的「蓝海战略」

 

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随着世界人口的持续增长,人类需要从已经贫瘠不堪的土地和淡水资源中培育出更多的食物。或许我们能从海洋中找到一种可持续的解决方法。海带和双壳类的养殖,开放水域的渔业养殖会使我们获得大量的食物,免去了耕地,水或农药的使用。因为海洋养殖业不受其面积的约束,其空间能拓展到海底。

从生产的角度来说,养殖和收获的新工具和新技术可以从网络上获得;从需求的角度来说,新的价值链和供给链正在升级,将这类海鲜带到更多的餐桌上,它们的口味也在变化。(Frog 波士顿工作室的 Patrick Kalaher)

9. 耳内接口

 

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从上世纪 80 年代开始,人类与计算机的交互通过用户界面(GUI)变得更为方便。然而,对屏幕疲劳以及从车到家居各种嵌入式技术显示出我们对超越视觉的新型界面的需求。例如汽车公司,有机会使用音频互动让司机的眼睛专注道路。Here One 这样的设备正在探索通过声音增强现实的可能性。最近,苹果透露了 AirPods,这款产品可能为世界上的一大群消费者提供独特的音频体验。2017 年将成为 AUI 的一年,也就是音频用户界面(Audio User Interface)。

10. 无人机送货

 

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卢旺达正在建立世界上首个无人机机场,以便于向需要的地方快速提供医药。相比于等待几个月修路,无人机能为城区外的人快速提供重要支援。这是在全球发展中国家和发达国家都正在发生的一个趋势——无人机送货。

该领域的许多先行者不只是来自政府或大财团,还有个人。只需要数千美元,个人就能够体验这一强大的技术,比如识别非法偷猎者或地震后帮助寻找被埋儿童。无人机使得之前只有大机构使用卫星或直升机才能进行的人道主义救援变得可以让更多的机构和个人参与进来。无人机的定义是「无人驾驶飞机」(unmanned aircraft),但实际上是有人操控。明年,我们将看到更多的人推动这一趋势。(Frog 伦敦工作室的 Lillian Tse)

11. 可延展型自动数据处理

 

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为了做地图,当谷歌说他们打算让汽车驶过每一条路并记录感知到的所有事(音频、视频、天气报告以及交通)时,我们都觉得它疯了。使用数百万无人机或传感器收集信息听起来很轻松(相对而言)。但如今以自动化的方式搞清这些信息的意义还不太可能。快速对接当前现状和可延展的自动信息处理成为了公司做出成功的道路地图的一部分。

可延展的自动数据处理已经接近到达黄金时期。天气监控、预测交通模式、在海洋中捕鱼、森林健康监测将会被各种公司所用到,而不只是谷歌与微软这样的大公司。(Frog 波士顿工作室的 Patrick Kalaher)

12. 智能建筑

 

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不仅只有智慧城市会利用传感器更有效的利用能源,建筑和高速公路也将由更智能的材料构造。从自然模式中学习,材料科学家和建筑师已经开发出了培植有细菌的砖块、制造出了能吸收二氧化碳的水泥,以及创造出了不使用任何降温设备(只使用风和阳光)的建筑。

这一趋势可能成为城市的巨大机遇,包括像医院这样依赖大量电力的建筑。例如,MGM Resorts、Wynn、Las Vegas Sands 最近都配备了太阳能设备,表现出大公司在迈向可持续基础设施方面迈出了第一步,这既削减成本,又吸引环境友好型消费者。

13. 按需 VR

 

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随着 VR 逐渐为主流受众使用,生活娱乐场所和演出将被这种在家就能得到的低成本/高参与度的方式所取代。作为空席的弥补,或者为了追求更高的利润,2017 年娱乐产业可能会在演唱会等现场活动中寻求售卖 VR 票的方式,从在麦迪逊广场花园观看碧昂斯的演唱会到欧洲冠军联赛,也会为过去的表演开启 VR 分类。

一个极其有趣的概念是 VR 微体验的概念,也就是让用户在时间与空间上进行换位,从而体验美好的小时刻,刷新感官。可以把这想象为心灵的一次快速经济的假期。

届时,内容制造商能够在开放的社交市场上提供低成本、高质量的体验。对那些没有 VR 硬件的消费者而言,社区会在商场、交通枢纽以及公开场所提供 VR Stations。(Frog 纽约工作室的 Piet Aukeman 和 Sonny King)

14. 软体机器人的崛起

 

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如今的机器人大部分是由金属构成的硬体机器人,以一种明确、严格的方式进行运作。随着人类开始在日常生活中接触机器人,我们需要机器人以一种人性化的方式与我们进行交互以及触摸。

在接下来几年,我们将看到使用与人类体肤接近材料的软体机器人。在产品中利用软体机器人已经有了一些进展,比如 SoftRobotics Gripper。更进一步的是,一些研发部门正在试验电活性聚合物(electro-active polymers),比如介电弹性体(dielectric elastomer),它会在电流通过时改变形状。我们将看到它们在众多产业中的应用。例如,我们会希望汽车配备软体机器人从而在交通上有更好的功能。在车间中,软体机器人能够增强我们的力度和准确度,从而有多余的能力进行有创造性与思想的行为。在医疗中,软体机器人可能不只是帮助我们治疗病人,也可能在病人身体内部发挥作用。软体机器人的变革是缓慢却巨大的。随着机器人变得更加柔软,它们将会以有趣且重要的方式融入我们的生活。

15. 从机器学习中进行学习

 

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数年来,机器学习持续出现在科技趋势列表中。但今年,我们将研究的是人类如何从与机器学习的交互中进行学习。AlphaGo 战胜世界级棋手李世乭成为了机器学习领域的一个里程碑。但在与 AlphaGo 的训练与对局中,人类棋手也变得更好。以其他的方式,我们也间接的从算法中进行了学习,无论是在调整 Spotify 算法的时顺便调整了我们的音乐品味,还是在观察神经网络学习方式时连带学习了大脑机制。

在未来,因为我们利用人类的行为与选择帮助机器进行学习,我们也将接受人类从机器中学习的方式。观察计算机组合文字的方式是否有助于我们成为更有创造力的作家?假如我们能同时教授儿童与计算机进行翻译又会怎样?从机器学习中进行学习会对我们的教育与训练方式产生直接影响,培养出人类-机器学习的共生方法。

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