許多技術在幾年之前看似只存在於科幻小說中,而在2016年卻幾乎成為司空見慣的事情。《精靈寶可夢GO》(Pokemon GO)將擴增實境(AR)帶入了公眾視野。Sony PlayStation VR和其他裝置以及APP的推出,使得消費者能夠親身體驗虛擬實境(VR),許多企業也得以在營運過程中應用此一新技術。Google Home、Amazon Echo以及其他應用程式一併讓人工智慧(AI)深入我們的生活。

即使轟動一時的特斯拉(Tesla)自動駕駛事故引發了人們對於該技術發展前景的顧慮,Uber仍藉由在多個城市推出自動駕駛服務,為共乘經濟模式的發展和自動駕駛車的商業化增添發展動力。如果將這些事件與半導體產業的持續整合、全球網路安全問題以及美國總統大選的影響結合起來看,就可以很明顯地發現,2016年並不是普通的一年。

20170223 ADI NT31P1 ADI總裁暨執行長Vincent Roche

2016年的許多事件和趨勢仍將繼續影響2017年。以下是我個人認為會在未來一年甚至是幾年內,將會對商業、社會和日常生活產生深遠影響的幾大趨勢。

人工智慧更趨人性化:深度神經網路演算法自1980年代問世後長期無人問津,近年來則呈現復甦之勢,不斷推動AI向新的方向發展,特別是在與強化學習(例如,由Google Deep Mind開發的圍棋程式“AlphaGo”)等複雜AI演算法結合的情況下,更是碰撞出了激動人心的火花。

如今,大量的研究都在深入探索神經網路演算法,而在2017年,人們將會研究出一種全新的神經網路演算法,它將超越AI社群一直以來所依賴的傳統演算法。例如,新的「無監督」演算法只需透過現場觀察現實世界即可達到學習的目的,而無需花費大量時間和參考資料才能學習的「監督式訓練」演算法。在2017年,我們還將看到理論方法的發展將有助於縮減深度神經網路和新硬體設計的體積尺寸,從而讓這些演算法能夠更高效地應用於各種分佈式感測器網路。

智慧化驅動物聯網邊緣運算崛起:物聯網(IoT)發展的迅猛態勢必將持續下去,但人們也將會越來越重視安全問題以及高品質資訊的呈現,而不僅僅是簡單的連接部署。我們將在物聯網的邊緣節點看到更智慧化的風潮。智慧化將以多種形式呈現——從邊緣的演算法與軟體降低資料量傳送至雲端進行分析,到位於「前線」(front line)的安全能減少對於IoT的攻擊等。

「物聯網」也將不再是一個流行用語,而開始成為人們生活與業務運作的一個自然組成部份。等到有一天,當連網的家庭、企業和城市成為了當初設想的樣子,我們將從「互連模式」向「彈性模式」轉變。「彈性化」的家庭、企業和城市不僅相互連接,也將成為IoT智慧和網路安全架構的一部份,因而能夠快速地發現、辨識以及有效地因應不可避免的挑戰和威脅。

自動駕駛技術蓬勃發展,擁抱AI駕駛體驗:雖然人們對無人駕駛車在未來幾年的普及性過於樂觀,但可以肯定的是,無人駕駛車將在未來佔有一席之地,而且在2017年就會展現重大進展。無人駕駛遞送和運輸服務的推廣,以及自動煞車和停車等自主技術在目前人類駕駛汽車中的普及,將推動相關先進技術研究的高速發展。提高無人駕駛車的相關性能,使其能夠更加準確、迅速地感知周圍環境,這將是該領域在2017年的一大工作重點。而隨著雷達(RADAR)和光達(LIDAR)的尺寸和成本將在今年大幅縮減,預計這兩種裝置將逐漸成為業界標準配置。

智慧電網更趨智慧化:保護、創新和發展電網變得越來越重要。智慧電網的發展仍處於起步階段,但該產業不再滿足於簡單的自動抄表功能,開始探索如何利用更強大的測量能力和連接能力實現資料回傳。資料分析可以提高效率和可靠性,因而成為主要投資領域之一,而資料交換領域亦湧現了許多新穎的想法,能夠有效因應能源和負載多樣化與波動所造成的成長壓力。更令人興奮的是,一種新型「數位電網」即將問世,它使用一種分佈式交付模式,比如今所用的傳統電網更加高效和靈活。

從診斷醫療向預測醫療轉變:過去幾年內,我們對人體的認知突飛猛進。呼吸系統和新陳代謝系統的運算生物模型變得極其精確,使得以前無法實現的治療方法逐漸成為現實。在醫院或診所之外提供臨床級的感知和測量服務,對於實現這些治療方法至關重要。我們將會需要以安全、精確的方式對健康資料進行近乎全天候的感知和測量,像Fitbit這樣的裝置就是最佳寫照。這將促進從被動的診斷醫療向主動的預測醫療轉變。這一轉變還將創造出新的商業模式,例如按結果定價,讓醫療人員可在幫助我們保持健康時收取費用,而不只是在我們生病時才進行為我們治療。

上述這些趨勢將在2017年對世界的各個方面帶來巨大衝擊。當我們不斷反思並探尋其中的機遇時,將會越來越清楚地認識到,未來並不是掌握在少數科技公司手中,而是存在於日益擴大的創新生態系統中,它需要廣大的產業夥伴通力合作,才能實現以及創造更多社會效益。

20170223 ADI NT31P2