作為眾多資本與創(chuàng)業(yè)者追逐的風(fēng)口熱點(diǎn)，人工智能已成為推動(dòng)人類進(jìn)步、社會(huì)發(fā)展的新一代技術(shù)引擎。然而，無(wú)論是從技術(shù)發(fā)展還是商業(yè)化落地等角度來(lái)說(shuō)，人工智能仍然處在初級(jí)階段。因此如何推動(dòng)人工智能下一階段的發(fā)展、尋找新的突破點(diǎn)，成為中國(guó)乃至全球從業(yè)者共同關(guān)心的話題。

近期，Gartner發(fā)布了2018年新技術(shù)成熟度曲線（見下圖），揭示了5大新興技術(shù)趨勢(shì)：① AI普惠化；②數(shù)字化生態(tài)系統(tǒng)；③DIY生化黑客運(yùn)動(dòng)；④透明的沉浸式體驗(yàn)；⑤無(wú)所不在的基礎(chǔ)設(shè)施。

為了更好的了解這些技術(shù)動(dòng)態(tài)的變化，我們也梳理了2017－2018年各項(xiàng)技術(shù)的演進(jìn)趨勢(shì)對(duì)比。

看新增，生物科技、自動(dòng)飛行駕駛工具、知識(shí)圖譜、邊緣智能、會(huì)話式AI、自動(dòng)駕駛L4和L5、自愈系統(tǒng)就似乎、AI Pass、深度學(xué)習(xí)ASIC、可移動(dòng)機(jī)器人、碳納米管、硅電池等技術(shù)上榜�？丛鏊�，5G、數(shù)字孿生、智能家居、區(qū)塊鏈等技術(shù)向前推進(jìn)速度較快。從具體的實(shí)現(xiàn)周期來(lái)看，這其中2－5年內(nèi)可以實(shí)現(xiàn)的技術(shù)主要包括5G、智能家居、區(qū)塊鏈、AR等技術(shù)。

目前來(lái)看，綜合考慮各項(xiàng)因素，邊緣智能、數(shù)字孿生、等科技方向的投資或值得關(guān)注。

邊緣計(jì)算在各行各業(yè)的應(yīng)用

隨著傳感器價(jià)格和計(jì)算成本的持續(xù)下降，更多的“東西”將被連接到互聯(lián)網(wǎng)。隨著更多的聯(lián)網(wǎng)設(shè)備變得可用，邊緣計(jì)算將在各行各業(yè)中得到越來(lái)越多的應(yīng)用，尤其是在云計(jì)算效率低下的一些領(lǐng)域。

我們已經(jīng)開始看到該技術(shù)在多個(gè)不同的行業(yè)領(lǐng)域產(chǎn)生影響。

“當(dāng)我們把云的威力下沉到設(shè)備（即邊緣）時(shí)，我們可帶來(lái)實(shí)時(shí)地響應(yīng)、分析和行動(dòng)的能力，尤其是在網(wǎng)絡(luò)條件有限或者缺乏網(wǎng)絡(luò)的地區(qū)……它還處于初期發(fā)展階段，但我們正開始看到這些新功能能夠應(yīng)用于解決全球范圍的一些重大挑戰(zhàn)。”

——微軟首席技術(shù)官凱文·斯科特（Kevin Scott）

從自動(dòng)駕駛汽車到農(nóng)業(yè)，以下幾個(gè)行業(yè)將會(huì)從邊緣計(jì)算的潛力中獲益。

1、無(wú)人駕駛

邊緣計(jì)算技術(shù)最顯而易見的潛在應(yīng)用之一是交通運(yùn)輸——更具體地說(shuō)，是無(wú)人駕駛汽車。自動(dòng)駕駛汽車裝備了各種各樣的傳感器，從攝像頭到雷達(dá)到激光系統(tǒng)，來(lái)幫助車輛運(yùn)行。這些自動(dòng)駕駛汽車可以利用邊緣計(jì)算，通過(guò)這些傳感器在離車輛更近的地方處理數(shù)據(jù)，進(jìn)而盡可能地減少系統(tǒng)在駕駛過(guò)程中的響應(yīng)時(shí)間。雖然無(wú)人駕駛汽車還不是主流趨勢(shì)，但公司們正在未雨綢繆。

2、醫(yī)療保健

如今，人們?cè)絹?lái)越喜歡佩戴健身追蹤設(shè)備、血糖監(jiān)測(cè)儀、智能手表和其他監(jiān)測(cè)健康狀況的可穿戴設(shè)備。

但是，要真正地從所收集的海量數(shù)據(jù)中獲益，實(shí)時(shí)分析可能是必不可少的——許多的可穿戴設(shè)備直接連接到云上，但也有其他的一些設(shè)備支持離線運(yùn)行。

一些可穿戴健康監(jiān)控器可以在不連接云的情況下本地分析脈搏數(shù)據(jù)或睡眠模式。然后，醫(yī)生可以當(dāng)場(chǎng)對(duì)病人進(jìn)行評(píng)估，并就病人的健康狀況提供即時(shí)反饋。

但在醫(yī)療保健領(lǐng)域，邊緣計(jì)算的潛力遠(yuǎn)不局限于可穿戴設(shè)備。不妨想想，快速的數(shù)據(jù)處理能夠給遠(yuǎn)程患者監(jiān)控、住院患者護(hù)理以及醫(yī)院和診所的醫(yī)療管理帶來(lái)多大的好處。

3、制造業(yè)

智能制造有望從現(xiàn)代工廠大量部署的傳感器中獲得洞見。

由于能夠減少滯后，邊緣計(jì)算可能會(huì)使得制造流程能夠更快速地做出響應(yīng)和變動(dòng)，能夠?qū)崟r(shí)地應(yīng)用數(shù)據(jù)分析得出的洞見和實(shí)時(shí)行動(dòng)。這可能包括在機(jī)器過(guò)熱之前將其關(guān)閉。

4、農(nóng)業(yè)和智能農(nóng)場(chǎng)

邊緣計(jì)算非常適合應(yīng)用于農(nóng)業(yè)，因?yàn)檗r(nóng)場(chǎng)經(jīng)常處于偏遠(yuǎn)的位置和惡劣的環(huán)境中，可能存在帶寬和網(wǎng)絡(luò)連接方面的問(wèn)題。

數(shù)字孿生，賦能制造業(yè)轉(zhuǎn)型

數(shù)字孿生（Digital Twin）是充分利用物理模型、傳感器更新、運(yùn)行歷史等數(shù)據(jù)，集成多學(xué)科、多物理量、多尺度、多概率的仿真過(guò)程，在虛擬空間中完成映射，從而反映相對(duì)應(yīng)的實(shí)體裝備的全生命周期過(guò)程。

數(shù)字孿生提供了與工業(yè)部門中使用的物理組件相對(duì)應(yīng)的虛擬對(duì)象。例如，制造汽車的機(jī)器人手臂可以使用數(shù)字孿生進(jìn)行監(jiān)控，數(shù)字孿生收集有關(guān)機(jī)械手臂操作的數(shù)據(jù)，并提供有關(guān)需要定期維護(hù)或更換的組件的信息。數(shù)字孿生可以使預(yù)測(cè)性維護(hù)更加容易，并提供有價(jià)值的可視化功能以提高效率。

由于數(shù)字孿生并不是一個(gè)龐大而可怕的技術(shù)，不會(huì)引起代價(jià)高昂的停機(jī)，也不會(huì)因漫長(zhǎng)的設(shè)計(jì)過(guò)程而影響最終的收益。如今，幾乎任何制造商都可以從支持傳感器和連接IoT 的機(jī)器及設(shè)備收集生產(chǎn)數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)與基于云的機(jī)器學(xué)習(xí)和熟悉的 CAD 可視化系統(tǒng)結(jié)合起來(lái)，以數(shù)字化方式為物理對(duì)象創(chuàng)建虛擬模型，來(lái)模擬其在現(xiàn)實(shí)環(huán)境中的行為，并通過(guò)搭建整合制造流程的數(shù)字孿生生產(chǎn)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)從產(chǎn)品設(shè)計(jì)、生產(chǎn)計(jì)劃到制造執(zhí)行的全過(guò)程數(shù)字化。數(shù)字孿生將現(xiàn)實(shí)與虛擬世界無(wú)縫連接，全過(guò)程賦能制造業(yè)，助力制造業(yè)數(shù)字化智能化轉(zhuǎn)型。

回顧人工智能發(fā)展軌跡，真正的面向未來(lái)的東西，從投資者角度來(lái)說(shuō)，簡(jiǎn)單、直接、真正能解決問(wèn)題的，并且到最后能創(chuàng)造價(jià)值的，才是投資人最看重的。