原创《未来科技的十大趋势》
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科技进步在现代生活中的地位已经越来越重要,哪些科技会在2017年对我们的生活造成最重大的影响？拼眼光的时刻到了
贺晓宇
屏幕阅读
在古代,文化是围绕言语的,信息被口口相传,我们是“言语之民”.随着活字印刷的出现,真理凝结在纸张上,人们是“书籍之民”.今天,超过50亿张的数字屏幕在我们生活中闪烁.可能一幢大楼的一面就会成为屏幕,更不用说液晶电视、pad、手机我们已成为货真价实的“屏幕之民”.而且,屏幕形态也越来越多样化,有些甚至可以折叠或弯曲,衣服的表面也可能变成一个屏幕.未来,很多信息会是来自于我们的屏幕阅读（Screening）,屏幕已经创造了一种新兴的文化.
现在电子书已经非常普遍,在未来,每一页纸都能变成一个屏幕,它就像一面书页那么薄、那么灵活.当我们翻阅图书的时候,它里面每一个屏幕的显示内容还可以有所不同,一本书可以包含很多本书,因为每一页纸都可以变成一个流动的屏幕.在未来,屏幕的形态也会更具流动性和多样化.不管是桌面、汽车表面,还是一面墙壁,都可以变成屏幕,也许你还可以随意的剪切和复制.当我们在这些屏幕上阅读的时候,你会同时使用两个、三个屏幕,不只是使用单独一个,而是各个屏幕组合成的一个生态系统.
将来这个屏幕还会观察我们,不只是我们看屏幕,屏幕也能感应到我们.目前已经有一些软件能让这些屏幕感应到人类28种不同的表情.用红外技术来感应人的目光,它可以知道你是不是没看懂、有没有被吓到、是不是不感兴趣、是不是走神了,或者是这个内容非常吸引你,你正聚精会神地看.它有这种适应的能力,能调整自己提供给你的内容.这就像进行对话一样,可以根据你的反应来调整提供的内容.它还能知道哪一些区域,哪一些内容有更多人的目光投聚在上面,从而可以进行大数据式的分析和创新.
深度学习
这可能是未来25年中,所有趋势当中最强大的一个趋势.通过人工智能（AI）,我们能让一切的技术和趋势都变得更为强大.近年来深度学习（Deep Learning）在图像识别、机器翻译等任务上的成功促进了对AI的投资,以及实验性AI的增加.但不幸的是,许多人对深度学习的理解有误,认为深度学习能够包治百病.但事实是,深度学习只在某些领域,例如图像识别领域的功能特别强大.深度学习并不适用于所有任务.在2017年,大量企业将使用深度学习技术,通过市场反应,更好地了解深度学习的适用范围,增加在正确领域里对它的关注,加速其价值的实现.
艺术创作被认为是无法被人工智能替代的最后一个堡垒,而在未来,人工智能却可能会成为最新潮的艺术家.谷歌全新推出的神经网络项目（Magenta）,专门用来研究人工智能的艺术创作,最近还研发出人工智能的作曲软件.2016年,一部完全由人工智能编写的科幻短片《Sunspring》在伦敦电影节上进行了首映.
尽管这些艺术作品的创作有着明显的模仿痕迹,并且需要人类的改进,但机器强大的搜索能力和深度学习能力还将不断进化.它们会在网络上学习人类最前沿的创意,追溯最古老的创意历史,从而进行重新混合搭配,制造出新的创意.
聊天机器人
2017年最热门的技术趋势是人工智能,而其中最热的部分是聊天机器人（Chatbot）.未来,语音助手将变得无处不在.苹果有Siri,亚马逊有Alexa,谷歌有Assistant,微软有Cortana,当然中国也有“度秘”.如此之多的虚拟语音助理,让我们看到科技巨头都希望能在该领域占得先机.2017年这场语音大战一定相当有趣.微软率先透露了Cortana小娜助手的部分计划,声称个人电脑（PC）将实现远程语音交互,能够在房间的另一端向微软小娜提问或者让它播放一首歌,同时语音激活能力也将得到增强.届时每个PC用户在较远的距离对PC说话时,将可直接访问设备和云中存储的所有信息,甚至只需用“你好,小娜”这样的简单短语便可将PC（无论开机还是关机状态）从待机唤醒.很显然,微软希望数以亿计的 Windows PC 能成为亚马逊、苹果或谷歌的直接竞争对手.
对话界面是游戏规则的改变者.自从计算机发明以来,我们都不得不使用计算机的语言与之交互,而现在,我们在教计算机使用我们的语言进行沟通.这些语音助手将争夺在市场中的主导地位.实现方法之一就是把消费者变成自己的生态系统.例如,谷歌 Assistant已经在它的智能家居设备集成了谷歌主页,谷歌搜索引擎已经能够使用口语进行搜索.这些即时通讯应用的月活跃用户量甚至超过了社交网络.
数字网格有一系列继续扩展的端点,人们可通过这些端点访问应用程序和信息.随着设备网格的演变,连接模型将会扩展,设备之间将出现更大的协作交互.试想未来,我们可以向我们的智能设备询问任何信息,例如我账上有多少钱？我上一次体检是什么时候？10分钟车程内有哪些餐厅可以订两人位？越来越智能、越来越交互的语音接口,将是人机交互的首选方式.
追踪技术
我认为任何可以被跟踪的东西将来也一定会被追踪,这需要我们激发自己的想象力.虚拟现实就是一种完全的追踪,就好像在电影《阿凡达》里面一样,它能追踪你所有身体上的行动,包括情感的变化.它可以从中分析出你是不是犹豫了,你对什么感兴趣.也就是说,你的行动和情绪都被捕捉并追踪了.
有了追踪一切的技术,我们可以应用于个人或群体.在一个大群体里面,它能对特定人群的行为进行分析.比如说政府可以监控到街上人口的流动,也可以是企业对其用户进行的追踪,或者是对家人定位的追踪.这在我们自己的现实生活中靠我们单个人的肉眼,或者我们单个人的头脑是不可能做到的.它能追踪并记录非常多的细节,例如在健康领域、医疗领域,它的应用会非常广泛.很多的App或软件可以记录我们的身体特征,有了追踪技术,我们可以记录自己所有身体的变化、健康状况的指标等,这样每一个人对自己的健康状况就会更为了解.
每个人的一生产生的信息量是巨大的,而且每个人的生物数据都是不同的.比如心脏跳动率的变化,每个人的都不一样.所以这种数据的追踪可以做得非常个人化.它可以根据你所有生物数据的分析来为你提供个人的健康医疗计划,提供最好的医疗服务和最适用的药品.在这之前,跟踪一个人的健康状况就要一个医生几年的时间,但将来有这样的技术,它会在瞬间就实现.任何可以被跟踪的东西将来也一定会被追踪,未来追踪技术一定会蔓延到每一个领域.
软体机器人
软体机器人技术的革命正在持续推进,应用范围也愈加宽广.随着机器人的可塑性越来越强,它们将以更有趣的形式融入我们的日常生活.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频繁接触机器人,我们需要机器人以一种更为人性化的方式融入我们.
在未来几年,我们将看到使用与人类体肤接近材料的软体机器人,机器人能够具有人类的柔软度,而且我们将在多种行业中看到这类应用.例如,我们希望自己的汽车可以配备软体机器人,为我们在行驶中提供支持并执行各种功能.完全软体的章鱼机器人能够轻松穿过狭小、不规则的空间,在医疗、搜救、探测等领域都能派上用场.
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.蠕虫机器人就属于这类,它能像变形金刚那样收缩扩张,进入人体执行复杂的内镜检查或其他医疗操作.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,我们也将看到它们在众多产业中的创新应用.
数字分身
数字分身（Digital Twin）是指某种实体物品或系统的动态软件模式,藉由感应器搜集的资料,来侦测状态、回应变化、改善操作及增加价值.数字分身包含元数据（分类、组成、结构）,处境或状态（位置、温度）,事件数据（时间序列）及分析方法（算法、规则）.
不论是建设新工厂还是对现有工厂进行现代化升级改造,数字化投资总会有所回报,因为企业可以提高其灵活性并缩短产品的上市时间.对于计划周期较长的客户来说,数字化能够为其带来特殊效益,包括提高设备可用性和降低生命周期成本.在工业企业正面临巨大竞争压力的现在,数字化能够为企业带来决定性竞争优势,成为成功应对这些挑战的首要工具.而实现这一目标的根本基础在于实现工厂数字化的一体化软件产品与解决方案,从而确保工厂设计、安装、运营及云服务之间能够实现无缝数据交换.让用户能够利用工厂虚拟的“数字分身”来模拟和优化运营及维护.
未来3-5年,上亿的物品都将拥有数字分身.企业将利用数字分身进行设备维修、设计生产流程、厂房运作、预测设备故障和提升营运效率,并辅助产品开发.从美国太署（NASA）到通用电气公司（GE）,都开始运用数字分身技术.像GE就尝试在虚拟环境中,用数字分身设计并测试产品,在确定产品效能达到理想值后,才会进入制造环节.
数字分身可以被看作是不断发展和扩张的数字化宇宙,这需要根据未来智能生态系统的内容、广度等从不同维度上扩展.数字分身在未来的应用非常广泛,因为很多东西都是可以被分享的,它可以把更多的人和集体集合在一起,一起完成一个重大的项目.
智能建筑
智慧城市之所以令人向往,是因能够有效应对当前的各种“城市病”,大幅改善人们的居住体验.通过物联网技术分析和整合各种数据,从而做出智能化反应,是未来科技与城镇化的有机结合.而在此过程中,智能建筑是最重要的一环.
不仅智慧城市会利用传感器等高科技来更有效地利用能源,建筑和高速公路也将由更智能的材料构造.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, 米高梅国际、拉斯维加斯金沙等这些世界上最豪华的酒店都将尽快配备太阳能设备,以表现出大公司在迈向可持续基础设施方面迈出了第一步,这既削减成本又能吸引环境友好型消费者.
材料科学家和建筑师已经开发出含有细菌的砖块,这种砖块能让水泥捕捉二氧化碳.同时,他们还创造出了一种利用风和太阳（无须任何其他降温设备）来运作的建筑物冷却系统.这就让会“呼吸”的建筑物成为现实.
空间将不仅仅被用来容纳、支持各项活动,它们也将参与到这些活动中.建筑物中的环境将愈发成为一个进化和学习系统,与建筑美学和实用功能相结合.由于低成本传感器的大量出现,它们可以轻松地嵌入环境之中.机器学习将被用于识别使用模式,对空间重新配置做出推荐,从而在医疗、零售、研究、制造、工作和居住空间中促成新的体验.
以医院为例,未来的病房将能根据患者当前患病的严重程度、个人生活方式、健康数据等因素,自动更换室内布局、调整灯光和声音,让患者拥有最佳体验.随着这些空间不断地学习和进化,它们将辅助患者进行更好地治疗,同时降低医院成本.
无人机
2016年,中国无人机快递送出了第一笔订单.2017年,亚马逊将在英国投递首笔无人机快递订单,并且沃尔玛也将在美国部署无人机送货服务.卢旺达正在为无人机打造专用停机坪,以确保药物能够及时输送至病患.相比于等待几个月的修路,无人机能为城区外的人快速地提供重要支援.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,无人机即将迎来发展的转折点.
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的.2017年,我们将看到更多的人推动这一趋势.相信未来双11,快递小哥可以不用那么辛苦了.
适应性安全架构
来自手机、可穿戴设备以及物联网花样繁多的数据为我们提供了新鲜的体验,但也为敞开了大门.大规模的攻击在最近几年变得越来越普遍,我们全都成了靶子.根据国际数据公司（IDC）的数据,有90%的IT网络将于2016年年底前遭遇安全漏洞事件,如前段时间京东用户数据的泄露事件.雅虎也被这问题困扰已久,但一直掩盖用户数据泄露这一事实.直到2016年9月,雅虎才承认被攻击,5亿用户数据泄露.这一事实让大量用户对其信任皆失.
事件愈演愈烈,糟糕的是信息泄露已普遍影响到每一个互联网用户,而互联网犯罪行为日益增加,网络安全之路道阻且长.信息安全将是未来网络的关键议题.未来,企业及个人资料将更容易在网路的公开环境中,而网络犯罪技巧也只会更新奇复杂.因此,建构适应性安全架构（Adaptive Security Architecture）,更智能地整合四种应对网络攻击的方法：预测、防阻、侦测、回应攻击,才能即时且持续地保障企业及个人资料的安全.
深度的自动数据处理
为了更好地做地图,谷歌想把全世界的路都走一遍,并用传感器将探测到的信息（音频、视频、天气报告以及交通等所有事）一一记录在案.这听起来就非常麻烦,不知道要什么时候才能完成.运用数百万架无人机或传感器来采集信息相对比较容易,但如今以自动化的方式搞清这些信息的意义还不太可能,更不用说分门别类地整理、汇总和分析了.然而,快速对接当前现状和可延展的自动数据处理技术成为谷歌完成上述梦想的一大可行途径.
自动数据处理即将进入黄金时期.在未来,监控天气、预计起落航线、统计海洋中鱼群的数量、森林健康监测等都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.
作者为西安交通大学电信学院副教授
未来科技论文参考资料：
该文结束语:此文是适合不知如何写十大趋势和科技方面的未来科技专业大学硕士和本科毕业论文以及关于未来科技论文开题报告范文和相关职称论文写作参考文献资料。
