強化學(xué)習(xí)

　　Reinforcement Learning

　　技術(shù)突破：強化學(xué)習(xí)(Reinforcement Learning，RL)是一種人工智能方法，能使計算機在沒有明確指導(dǎo)的情況下像人一樣自主學(xué)習(xí)。

　　重要意義：假如機器不能夠自主通過環(huán)境經(jīng)驗?zāi)ゾ毤寄埽詣玉{駛汽車以及其他自動化領(lǐng)域的進展速度將受到極大地限制。

　　主要研究者：

　　- DeepMind - 科大訊飛

　　- Mobileye - 阿里巴巴

　　- OpenAI - 微軟亞洲研究院

　　- Google - 中科院

　　- Uber - 百度

　　成熟期：1~2年

　　強化學(xué)習(xí)技術(shù)，正是AlphaGo能夠掌握復(fù)雜的圍棋游戲，并擊敗世界最強職業(yè)選手的關(guān)鍵。如今，強化學(xué)習(xí)正在迅速發(fā)展，并逐步將人工智能滲透到除了游戲之外的各個領(lǐng)域。除了能夠提升自動駕駛汽車性能，該技術(shù)還能讓機器人領(lǐng)會并掌握以前從未訓(xùn)練過的技能。

　　本質(zhì)上，強化學(xué)習(xí)技術(shù)是從自然界中學(xué)習(xí)的一種基本法則。心理學(xué)家愛德華·桑代克(Edward Thorndike)在100多年前也注意到了這一點。在最著名的迷箱實驗中，桑代克將貓放在一個迷箱中，貓只能通過按壓一個控制桿才能逃脫。觀察結(jié)果顯示，經(jīng)過相當長時間的來回徘徊，動物最終總會偶然地踩到控制桿，然后逃脫。

　　一些最早期的人工智能研究者認為，迷箱實驗的過程有可能在機器中有效地重現(xiàn)。早在1951年，馬文·明斯基(Marvin Minsky)創(chuàng)造了世界上第一臺具有學(xué)習(xí)能力的機器，利用簡單形式的強化學(xué)習(xí)方法模擬了一只老鼠如何學(xué)習(xí)走出迷宮。

　　然而，隨后的幾十年里這個領(lǐng)域幾乎沒有什么喜人的成績。1992年，IBM的研究員杰拉爾德·特索羅(Gerald Tesauro)演示了一個使用人工智能技術(shù)玩西洋雙陸棋的程序。很快，這個程序就玩的非常熟練，并足以與最好的人類玩家競賽。這是人工智能發(fā)展史上一個里程碑式的成就。

　　強化學(xué)習(xí)技術(shù)之所以行得通，是因為研究人員找出了如何讓計算機程序計算出每種狀態(tài)下應(yīng)該分配的強化值的方法。還是以迷箱實驗為例，在走出迷宮的過程中，“模擬老鼠”每一次做出“向左轉(zhuǎn)”或者“向右轉(zhuǎn)”動作時，計算機程序會做出獎或懲的評價。并且，所有分配的強化值都存儲在一張大表格中，然后計算程序會隨著學(xué)習(xí)的過程逐步更新這些數(shù)據(jù)。

　　但對于大型復(fù)雜的任務(wù)，這種方法在計算上是不切實際的。然而，近幾年來，深度學(xué)習(xí)技術(shù)被證明是一種用來識別數(shù)據(jù)模式的極其高效的方式，無論這里的數(shù)據(jù)指的是迷宮中的轉(zhuǎn)彎、圍棋棋盤上的位點，還是計算機游戲中屏幕上的像素，亦或是自動駕駛時面臨的復(fù)雜路況。

　　在國內(nèi)，以科大訊飛為例，這家公司已經(jīng)針對強化學(xué)習(xí)在多個方向展開了研究和應(yīng)用，包括人機對話系統(tǒng)、智能客服系統(tǒng)、機器輔助駕駛、機器人控制等方向，都已有了應(yīng)用研究。以對話系統(tǒng)這樣一個多輪人機交互系統(tǒng)為例，它就是一個非常典型的強化學(xué)習(xí)應(yīng)用案例。

　　傳統(tǒng)的任務(wù)完成型對話系統(tǒng)，用戶需要在一次交互過程中把自己的需求描述清楚，這樣的交互不是自然的。在訊飛的AIUI交互系統(tǒng)框架中，引入了多輪交互的思想，由一個深度強化學(xué)習(xí)(馬爾庫夫決策過程)模型來引導(dǎo)用戶輸入需求，從而快速、自然流暢地完成用戶任務(wù)。

　　同時，許多工業(yè)機器人制造商也將目光投向了強化學(xué)習(xí)技術(shù)，測試該技術(shù)在無手工編程情況下訓(xùn)練機器執(zhí)行新任務(wù)的效果。此外， Google公司的研究人員也正與DeepMind合作，試圖利用深度強化學(xué)習(xí)(deep reinforcement learning)技術(shù)使其數(shù)據(jù)中心更加節(jié)能。

　　通常，找出數(shù)據(jù)中心各個單元如何影響系統(tǒng)總能耗是十分困難的，但是強化學(xué)習(xí)算法能夠從收集的數(shù)據(jù)以及模擬實驗中學(xué)習(xí)經(jīng)驗并提出優(yōu)化建議，比如說，如何以及何時啟動冷卻系統(tǒng)。

　　360°自拍

　　The 360-Degree Selfie

　　突破技術(shù)：消費級360°全景相機，能夠更真實的還原事件和場景。

　　重要意義：能提供360°全景拍攝的廉價相機將開啟攝影的新篇章，也將改變?nèi)藗兎窒砉适碌姆绞健?/p>

　　主要研究者：

　　- 日本理光(Ricoh)

　　- 360fly

　　- 三星

　　- JK Imaging (柯達Pixpro相機的制造廠商)

　　- IC Real Tech(ALLie相機的制造廠商)

　　- Humaneyes Technologies(全景相機Vuze的制造廠商)

　　成熟期：現(xiàn)在

　　360°全景拍攝的熱潮最早是由一位哈佛大學(xué)的生態(tài)學(xué)者柯恩·霍夫肯斯(Koen Hufkens)掀起的。去年秋天他前往馬薩諸塞州的一片叢林中探險，并在網(wǎng)站上實時直播了探險的過程。

　　當時，他使用的就是一臺價值350美元的名為“theRicoh Theta S camera”的360°全景相機。在這一過程中，觀眾可以通過使用鼠標或者點擊移動設(shè)備的屏幕將直播圖像區(qū)域放大，借此看到森林的全貌。

　　按道理說，我們所生活的世界就是一個充斥著聲光的三維世界，360°的場景隨處可見。但迄今為止，已有的兩種主流全景拍攝技術(shù)：拼接多個相機拍攝或者是采用價值不菲的(10000美金)特種相機都有很大的缺陷。使用這兩種方法操作的圖像處理過程都是十分繁瑣，且很耗時。

　　好在現(xiàn)在大多數(shù)人都能買得起更方便好用的360°全景相機了，500美金的售價就相當于入門級的單反。

　　現(xiàn)在，紐約時報(New YorkTimes)以及路透社(Reuters)的記者在采訪海地颶風(fēng)災(zāi)情以及加沙難民營時都使用了三星的Gear360全景相機(價值350美金)。

　　Gear360拍攝的畫面

　　在學(xué)術(shù)圈，這樣的全景相機也大有用處，一家位于洛杉磯的初創(chuàng)公司Giblib就開發(fā)了專供醫(yī)用的4k全景相機，醫(yī)學(xué)院的學(xué)生已經(jīng)可以通過它傳來的影像學(xué)習(xí)外科手術(shù)了。

　　此外，類似柯達PixproSP360-4K的全景相機也應(yīng)用在了體育直播以及體育訓(xùn)練上，例如籃球、足球以及冰球，有價值的360°全景回放都可以被保存下來。

　　柯達PixproSP360-4K全景相機

　　元器件的革新

　　一項技術(shù)的革命往往得益于很多技術(shù)的創(chuàng)新，全景相機技術(shù)的出現(xiàn)也不例外。由于全景相機相較普通相機而言功率更大，也就會產(chǎn)生更多的熱量，而采用智能手機處理器就可以很好地解決這一問題，例如“360fly”以及“ALLie”相機都采用了驍龍的處理器。

　　同時，智能手機市場的蓬勃發(fā)展也為相機制造廠商創(chuàng)造了一個良性的競爭環(huán)境，“迫使”他們開發(fā)出新技術(shù)。例如，索尼近年來就不斷將自己的圖像傳感器集成化，并保證了在微光條件下照片拍攝的質(zhì)量。而智能手機市場激烈的競爭也將元器件的價格壓低，又進一步拉低了全景相機的價格。

　　360fly全景相機

　　現(xiàn)在大多數(shù)的全景相機都有對應(yīng)的手機App來查看取景的情況以及拍攝的照片，拍攝完的照片及影片上傳到網(wǎng)絡(luò)也變得十分容易。而最新的算法將全景相機拼接照片的過程簡化，延遲大大縮短，圖像處理甚至可以在相機端就完成，由此開啟了全民直播時代。

　　市場方面，在2016年球狀全景相機的市場份額占全球相機的1%，而到2017年年初就已經(jīng)增至4%，全景相機的興起之勢已不可阻擋。根據(jù)YouTube官方的反饋，很多人都會使用谷歌的Cardboard和Daydream設(shè)備搭配手機來觀看虛擬現(xiàn)實視頻，虛擬現(xiàn)實和全景拍攝已形成相互促進的局面。

　　Oculus VR的首席技術(shù)官約翰·卡馬克(John Carmack)就預(yù)測：“未來，人們使用虛擬現(xiàn)實的時間中只有一半是玩游戲，另一半則是進行旅行觀光或者是做一些現(xiàn)實的事情，例如參加一場婚禮。”

　　基因療法2.0

　　Gene Therapy 2.0

　　技術(shù)突破：美國即將批準首個基因治療技術(shù)，更多基因療法正在開發(fā)與批準的進程中。

　　重要意義：很多疾病都是由單個基因突變導(dǎo)致的，新型基因療法能夠徹底治愈這些疾病。

　　主要研究者：

　　- SparkTherapeutics

　　- BioMarin - GenSight Biologics

　　- BlueBird Bio - UniQure

　　成熟期：現(xiàn)在

　　數(shù)十年來，研究人員一直在追求基因療法的夢想?；虔煼ǖ那熬胺浅Ｃ篮茫豪酶脑爝^的病毒將相關(guān)基因的健康副本遞送至攜帶有缺陷基因的患者體內(nèi)。然而，至今為止，基因療法帶來的失望遠大于希望。1999年，一名18歲的肝病患者杰西·基辛格(Jesse Gelsinger)在一場基因治療實驗中死亡，從此整個基因療法領(lǐng)域的發(fā)展就開始停滯不前。

　　早期基因療法失敗的原因部分是源于其遞送機制，因為新的遺傳物質(zhì)(改造基因)、以及將其攜帶至細胞的載體病毒，被錯誤地遞送到基因組的其他位置，這會激活某些患者體內(nèi)的致癌基因，或者引起患者免疫系統(tǒng)的過度反應(yīng)，從而導(dǎo)致多器官功能衰竭以及腦死亡。

　　但是現(xiàn)在，一些關(guān)鍵的難題已經(jīng)解決，基因治療也將迎來曙光。研究人員使用了更高效的病毒將新的功能基因轉(zhuǎn)運到細胞中。

　　現(xiàn)在，兩種遺傳性疾病的基因療法：治療一種SCID病的Strimvelis，以及治療一種引起脂肪在血液中堆積的失調(diào)癥的Glybera，已在歐洲獲得相關(guān)管理部門的批準。

　　在美國，Spark Therapeutics有望成為第一家邁入市場的基因療法新創(chuàng)公司，該公司開發(fā)出針對漸進式失明的基因治療方法。還有很多其他正在研究的基因療法，正將目光投向血友病的治療，以及一種稱為表皮溶解水皰癥的遺傳性皮膚失能癥。

　　但是，挑戰(zhàn)依然存在。

　　雖然目前已經(jīng)針對幾種相對罕見的疾病開發(fā)了基因療法，但是對于那些具有復(fù)雜遺傳病因的常見疾病，開發(fā)對應(yīng)的基因療法則更加困難。

　　對于像SCID和血友病這樣的疾病，科學(xué)家明確知道引起疾病的精確基因突變。但是，諸如阿爾茨海默病、糖尿病和心力衰竭等疾病，它們不僅涉及到多個基因，并且在患有同種疾病的不同病人中，對應(yīng)的基因突變還不完全相同。

　　[page_細胞圖譜 　
　
       The Cell Atlas_page]

　　技術(shù)突破：這是人體中各種細胞類型的完全目錄。

　　為什么重要：超精確的人類生理學(xué)模型將加速新藥研發(fā)與試驗。

　　主要研究者：

　　- 布羅德研究所(Broad Institute)

　　- 桑格研究所(Sanger Institute)

　　- 陳—扎克伯格的Biohub(Chan Zuckerberg Biohub)

　　成熟期：5年

　　我們究竟是什么組成的?下一個生物學(xué)上的巨型項目將會回答。

　　科學(xué)家正在建立一個超詳細的 “人類細胞圖譜”，即通過細胞內(nèi)部的內(nèi)容來定義活細胞。

　　在1665年，羅伯特·胡克(Robert Hooke)凝視著顯微鏡下的一塊軟木，在其中發(fā)現(xiàn)了無數(shù)像房間一樣的小格子。作為第一個描述細胞的科學(xué)家，胡克一定會被生物學(xué)的下一個大型項目震驚到：這是一個使用現(xiàn)代基因組學(xué)和細胞生物學(xué)中最強大的工具，來單獨捕獲和端詳數(shù)百萬個細胞的計劃。

　　這個項目的目標是構(gòu)建第一個全面的“細胞圖譜”，或者人類細胞地圖。這個項目的實現(xiàn)將成為一個技術(shù)奇跡，因為它將首次全面揭示人體是由什么所組成的，并為科學(xué)家們提供一個新的復(fù)雜生物學(xué)模型，以提升藥物研發(fā)的速度。

　　羅伯特·胡克通過顯微鏡看到并畫下的軟木栓細胞(1665年)

　　為了執(zhí)行這個解碼人體37.2萬億細胞的任務(wù)，由來自美國、英國、瑞典、以色列、荷蘭和日本的國際科學(xué)家組成的聯(lián)合會正在分配任務(wù)，包括檢測每個細胞的分子特征，并給每種細胞一個在人體空間中特定的“郵政編碼”。

　　“我們將會看到我們所期望的東西，我們已知存在的東西，但我確信，除此之外我們還會發(fā)現(xiàn)全新的東西，”英國桑格研究所的細胞圖譜團隊的負責人Mike Stubbington說。“我認為，會有驚喜出現(xiàn)。”

　　從填充大腦和脊髓的毛狀神經(jīng)元，到皮膚的粘脂肪細胞(glutinousfat cells)，先前描述細胞的嘗試表明，人體總共有約300種細胞，但真正的數(shù)字無疑會更大。

　　人類、駱駝和蟾蜍的血液細胞Daguerreotypes(A.Donné，1845年)

　　實際上，分析細胞之間的分子差異已經(jīng)揭示了一些發(fā)現(xiàn)。舉例而言，我們已經(jīng)揭示了數(shù)十年來眼部研究都沒能發(fā)現(xiàn)的兩種新類型的視網(wǎng)膜細胞：一種在每10,000個血細胞中只占4個，卻在對抗病原體的第一防線起著重要作用的細胞;以及新發(fā)現(xiàn)的一種十分獨特、通過產(chǎn)生的類固醇來抑制免疫應(yīng)答的免疫細胞。

　　這個新項目的研究主要運用了三種技術(shù)。

　　第一種叫做“細胞微流體”，即通過分離單獨的細胞并用微珠標記后，使其被油滴包裹后再進行研究和分析，選擇油滴的原因是因為油滴可以如同汽車一樣載著細胞，沿著被蝕刻在微小芯片上、狹窄的毛細管單向“街道”分流，使得細胞被聚集在特定的地方，裂解并逐一研究。

　　第二種技術(shù)是使用超快、高效的測序儀來解碼那些在單個細胞中活化的基因。這項技術(shù)的花費并不高，每個細胞僅需幾美分即可。其高效性使得一個科學(xué)家可以在一天內(nèi)處理10000個細胞。

　　第三種技術(shù)則是使用全新的標記和染色技術(shù)，基于基因活動來定位各種細胞在人體器官或組織中的“郵政編碼”。

　　細胞圖譜研究的執(zhí)行者主要是頂尖研究所，包括英國桑格研究所、麻省理工學(xué)院和哈佛大學(xué)的布羅德研究所、以及由Facebook首席執(zhí)行官馬克·扎克伯格(Mark Zuckerberg)資助的位于加利福尼亞州的一個全新的“Biohub研究所”。在去年9月，扎克伯格和他的妻子Priscilla Chan將細胞圖譜研究作為了30億美元醫(yī)療研究捐贈的首個目標。

　　自動駕駛貨車

　　Self-DrivingTrucks

　　技術(shù)突破：可以在高速路上自動駕駛的長途貨車。

　　重要意義：這項技術(shù)的發(fā)展將幫助貨車司機更高效地完成運輸任務(wù)，但這一崗位的薪酬可能會因此下降，貨車司機最終也將失業(yè)。

　　主要公司：

　　- Otto

　　- 沃爾沃(Volvo)

　　- 戴姆勒(Daimler AG)

　　- 皮特比爾特(Peterbilt)

　　- 百度(Baidu)

　　成熟期：5年到10年

　　未來，自動駕駛貨車將在高速上與其它車輛并駕齊驅(qū)，美國170萬的貨車司機又將何去何從?

　　研究自動駕駛系統(tǒng)的Otto公司成立于2016年，總部位于舊金山南市。公司的創(chuàng)始人安東尼·萊萬多夫斯基(Anthony Levandowski)曾為谷歌的自動駕駛汽車團隊效力，利奧爾·羅恩(Lior Ron)則曾是谷歌地圖的負責人。

　　截至目前，谷歌自動駕駛汽車已經(jīng)在美國多個州行駛了超過兩百萬英里。對萊萬多夫斯基和羅恩來說，借助為谷歌工作積累的大量經(jīng)驗創(chuàng)立一家自動駕駛公司是很自然的一件事。

　　Otto最新一代的傳感器和處理器陣列被安裝在沃爾沃車內(nèi)，很自然地和駕駛室融為了一體。全套設(shè)備包括四個面向前方的攝像機、雷達和一盒加速度傳感器。

　　Otto的關(guān)鍵技術(shù)是一種激光雷達系統(tǒng)，該系統(tǒng)使用脈沖激光器記錄下貨車周圍環(huán)境的詳細數(shù)據(jù)。Otto從第三方買激光雷達的成本在10萬美元左右，但該公司已經(jīng)成立了一個團隊，旨在制造Otto自己的激光雷達，并將成本控制在1萬美元以內(nèi)。

　　Otto駕駛室內(nèi)有一個液冷式的定制微型超級計算機，大小跟面包箱差不多。這臺計算機將會處理來自傳感器海量的數(shù)據(jù)，然后通過制導(dǎo)算法，根據(jù)貨車的載貨量調(diào)整剎車和轉(zhuǎn)向指令。該硬件系統(tǒng)的最后一環(huán)是利用電子線控技術(shù)，將計算機輸出的指令轉(zhuǎn)化為貨車的機械動作。這一環(huán)的執(zhí)行借助了機電作動器，它們被安裝在貨車的轉(zhuǎn)向、節(jié)流和剎車設(shè)備上。

　　駕駛室內(nèi)還有兩個紅色按鈕——Otto將它們稱為“大紅鈕”——只要一按，自動駕駛功能就會被關(guān)閉。不過，即使沒有這個關(guān)閉功能，只要司機在駕駛席稍微轉(zhuǎn)一下方向盤，或者重重地踩一下剎車，貨車就會“乖乖照做”。

　　沃爾沃、戴勒姆和皮特比爾特(Peterbilt)都開始研發(fā)自己的自動駕駛貨車技術(shù)。

　　對自動駕駛技術(shù)感興趣的也不僅僅是貨運公司，Uber在去年八月收購了Otto(據(jù)報道收購價高達6.8億美元)。收購以后，Otto團隊可以和Uber的500多位工程師合作，共同研發(fā)自動駕駛技術(shù)。萊萬多夫斯基如今成為了Uber該技術(shù)研發(fā)團隊的負責人，他表示Uber的目標是創(chuàng)建一個強大的自動運輸交通網(wǎng)，讓人和貨物在多地之間的交通更加方便、安全且成本更低。

　　去年十月，一臺裝載了Otto自動駕駛系統(tǒng)的貨車將2000箱百威啤酒從科羅拉多州的科林斯堡(Fort Collins)送達科羅拉多泉(Colorado Springs)，全程共行駛了200千米。車上唯一的真人司機始終都在駕駛室后面的休息室坐著，一刻也沒有碰過方向盤。

　　這是自動駕駛貨車第一次完成商用運輸任務(wù)——這個里程碑事件無疑向世人證明了這項技術(shù)的巨大潛力，但人們同時也意識到了它的局限性。因為這項技術(shù)還無法讓貨車在狹窄的田間土路和城市道路上自動行駛，貨車上高速之前以及下高速之后都要由真正的司機負責開車，只有在高速上時才能切換為自動駕駛模式。

　　乍一看，自動駕駛貨車所面臨的機遇和挑戰(zhàn)與一般的自動駕駛汽車沒有什么不同，然而事實遠非如此——貨車不僅僅是“加長版”的汽車這么簡單。使用自動駕駛貨車在經(jīng)濟上的合理性可能更甚于普通的自動駕駛汽車。好幾臺自動駕駛貨車可以組成“排”在高速上互相協(xié)作，從而在長途運輸中減少風(fēng)阻和節(jié)省汽油。此外，讓貨車在一段時間里自動駕駛也能讓司機有更多休息時間，更快地完成運輸任務(wù)。

　　況且，最棘手的問題是，比起一般的自動駕駛汽車，自動駕駛貨車的普及會帶來更大的社會動蕩。實際上，“自動化對工人帶來威脅”這個問題已經(jīng)極大地影響了全球政治和經(jīng)濟格局。如果再來一個自動駕駛貨車，藍領(lǐng)工人的生活必定受到影響。

　　根據(jù)美國勞工統(tǒng)計局的數(shù)據(jù)，全美有170萬個貨車司機崗位。自動駕駛貨車的應(yīng)用不會代替所有的貨車司機，但這項技術(shù)必定改變這個崗位的工作性質(zhì)——而這種改變不一定被每個人都接受。

　　中國的自動駕駛貨車

　　目前，中國有720萬臺貨車和1600萬個長途司機負責城際公路上的物資運輸——這個產(chǎn)業(yè)的價值高達3000億美元，而司機的工資成本占運輸總成本的40%。如果使用自動駕駛貨車，一些原本需要兩到三位司機合作完成的長途運輸任務(wù)可以由一位司機完成。

　　目前，中國的貨運服務(wù)良莠不齊，公眾普遍期待這個行業(yè)能進行大整改。此外，由于該行業(yè)的監(jiān)管較松，給了企業(yè)很大的創(chuàng)新空間。在這兩個因素的驅(qū)動下，中國的自動駕駛貨車產(chǎn)業(yè)有望得到快速發(fā)展。

　　互聯(lián)網(wǎng)巨頭百度與貨車制造商福田汽車展開了合作，并在2016年11月于上海新國際會展中心發(fā)布了國內(nèi)首款自動駕駛卡車。

　　中國針對自動駕駛車輛的監(jiān)管才剛剛開始：政府正試圖在保證公眾安全和鼓勵公司創(chuàng)新中尋求一種平衡。2016年7月，政府宣布正在起草監(jiān)管自動駕駛車輛的相關(guān)文件，并呼吁該產(chǎn)業(yè)在文件正式出臺前減少試驗的次數(shù)。

　　即便如此，很多人還是相信，政府最終會放松對自動駕駛貨車測試的監(jiān)管，并對這種貨車的商用保持開放的態(tài)度。

　　刷臉支付

　　Paying with Your Face

　　技術(shù)突破：人臉識別技術(shù)如今已經(jīng)可以十分精確，在網(wǎng)絡(luò)交易等相關(guān)領(lǐng)域已被廣泛使用。

　　重大意義：該技術(shù)提供了一種安全并且十分方便的支付方式，但是或許仍存在隱私泄露問題。

　　主要公司：

　　- 曠視Face++

　　- 百度

　　- 科大訊飛

　　- 阿里巴巴

　　成熟期：現(xiàn)在

　　在中國，人臉識別系統(tǒng)現(xiàn)在應(yīng)用于授權(quán)支付、設(shè)備訪問以及罪犯追蹤。那么問題來了，其他國家會效仿么?

　　Face++是一家估值超過10億美金的中國初創(chuàng)公司，當筆者走進公司大門時，發(fā)現(xiàn)我那滿是胡茬的臉呈現(xiàn)在了入口的大屏幕上。從那一刻起，我的臉已經(jīng)進入了公司的數(shù)據(jù)庫，我也可以靠著“刷臉”自由出入公司大門了。

　　不僅如此，人臉識別系統(tǒng)還能對于我在各個房間內(nèi)的活動進行監(jiān)控。

　　當我走進Face++的辦公室，我發(fā)現(xiàn)里面有很多屏幕，這些屏幕上有著以各種角度拍攝的辦公室畫面。這時，我瞥見我的臉出現(xiàn)在一個屏幕上，軟件自動識別我臉上的83個點，那畫面有點驚悚，但這就是技術(shù)帶給我們的震撼感覺。

　　在過去的幾年里，計算機技術(shù)突飛猛進，人臉識別技術(shù)的發(fā)展也是日新月異。特別在中國，由于監(jiān)控和便民應(yīng)用的推動，人臉識別技術(shù)得到了長足的進步，已經(jīng)在交通監(jiān)管、銀行交易、日常生活交易以及公共交通等各個方面改變?nèi)藗兊纳睢?/p>

　　其實，F(xiàn)ace++的人臉識別技術(shù)登陸手機app已有一段時間了?，F(xiàn)在，支付寶也已經(jīng)可以使用人臉識別進行授權(quán)支付了。另外，在“滴滴打車”軟件中，用戶能夠看到司機的實名認證以及人臉認證信息。任何想注冊成為“滴滴司機”的用戶都需要在攝像頭前掃描并進行人臉識別認證。

　　作為全世界首批上線人臉識別技術(shù)的國家，中國對于監(jiān)控以及隱私方面的政策對此有很大的與推動。

　　與其他國家不一樣的是，中國有一個龐大的身份證數(shù)據(jù)庫。筆者在Face++訪問的時候就見到當?shù)卣萌四樧R別技術(shù)識別監(jiān)控里的嫌疑人。相比于尚不成熟的足跡分析技術(shù)和早已過時的嫌犯存檔照片等其它刑事鑒定技術(shù)，人臉識別顯然更加有效。

　　經(jīng)過了幾十年的發(fā)展，人臉識別技術(shù)的精度已經(jīng)達到金融交易的級別。另一方面，人臉識別還與深度學(xué)習(xí)進行了緊密的結(jié)合。在我們已經(jīng)公布的《麻省理工科技評論》2013年十大突破技術(shù)中，就有對深度學(xué)習(xí)的介紹，這種人工智能技術(shù)能使得圖像識別技術(shù)更加高效。

　　“人臉識別是一個巨大的市場。”一位來自北京大學(xué)從事機器學(xué)習(xí)和圖像處理研究的教授表示，“中國人口眾多，公共安全是十分重要的，很多公司都涉足到了這個領(lǐng)域。”

　　比如，全中國最大搜索引擎百度的研究人員也在將人臉識別和機器學(xué)習(xí)進行結(jié)合，并進行了軟件識別人臉與真人識別人臉的對比。今年一月份，在一檔電視節(jié)目上，百度開發(fā)的人臉識別軟件與人展開了一場對決，雙方同時觀察嘉賓幼時的照片并以此識別真人，結(jié)果百度的人臉識別系統(tǒng)完勝。

　　現(xiàn)在，百度正在開發(fā)一種人臉識別取火車票的系統(tǒng)，試點選在了烏鎮(zhèn)。這座旅游城市足夠的人流量將為系統(tǒng)實驗提供充足的數(shù)據(jù)。據(jù)悉，這將需要將數(shù)百萬張人臉輸入數(shù)據(jù)庫中才能達到99%的正確識別率。

　　另外一個具代表性的例子就是科大訊飛。這家公司與中國最大的銀行卡聯(lián)合組織合作開發(fā)了“聲紋+人臉P2P轉(zhuǎn)帳”產(chǎn)品："聲紋+人臉"融合認證個人轉(zhuǎn)賬應(yīng)用。通過該應(yīng)用，用戶只需說出類似"我要給(姓名)轉(zhuǎn)(金額)"這樣的指令，再通過"聲紋+人臉"相結(jié)合的融合生物認證，就能完成轉(zhuǎn)賬操作。

　　對于人臉識別的發(fā)展前景，清華大學(xué)的唐杰教授說：“其實不只是刷臉支付，人臉識別還能應(yīng)用于很多地方。”

　　[page_太陽能熱光伏電池
　　
        Hot Solar Cells_page]

　　技術(shù)突破：一種可以讓太陽能電池效率翻倍的技術(shù)。

　　重要意義：這項新設(shè)計可能會催生出在日落后依然可以工作的廉價太陽能發(fā)電技術(shù)。

　　主要研究者：

　　- David Bierman、Marin Soljacic、Evelyn Wang(麻省理工學(xué)院)

　　- Vladimir Shalaev(普渡大學(xué))

　　成熟期：10到15年

　　太陽能電池板覆蓋了越來越多的屋頂，但是，盡管這項技術(shù)已經(jīng)發(fā)展了幾十年，這些硅片組成的電池組件仍然笨重、昂貴而且低效。理論上的限制讓這些常規(guī)的光伏電池板只能吸收太陽光中的一部分能量。

　　但是，麻省理工學(xué)院的一個科學(xué)家團隊已經(jīng)制造了一種全新類型的太陽能設(shè)備，利用工程創(chuàng)新和最新的材料科學(xué)進步來捕獲更多的太陽能。

　　該技術(shù)的秘訣在于先將太陽光變成熱能，然后將其重新變成光，而且聚集在太陽能電池可以使用的光譜范圍內(nèi)。

　　雖然許多研究人員已經(jīng)在這項被稱為是太陽能熱光伏的技術(shù)上研發(fā)了多年，但麻省理工學(xué)院的這個裝置是第一個可以比只使用光伏電池吸收更多能量的裝置，表明該方法可以顯著提高效率。

　　標準硅太陽能電池主要捕獲從紫色到紅色的可見光。再加上其他條件的限制，它們永遠不能把太陽能中超過32%的能量轉(zhuǎn)化為電能。麻省理工學(xué)院的這個設(shè)備仍然是一個粗糙的原型，而且運行效率只有6.8%，但是通過各種辦法提高效率后，其效率可以大約達到傳統(tǒng)光伏的兩倍。

　　MIT團隊研發(fā)的原型設(shè)備，陽光從中間的窗口射入真空腔。

　　這個創(chuàng)新設(shè)備的關(guān)鍵步驟是開發(fā)了一種叫做吸收-輻射器的東西——它本質(zhì)上就是一個放在太陽能電池上方的光漏斗。吸收層由實心的黑色碳納米管構(gòu)成，用來捕獲太陽光中的所有能量并將其中的大部分轉(zhuǎn)化為熱。

　　當溫度達到約1000℃時，相鄰的輻射層再將這些能量以光的形式輻射出來，而這時，這些輻射出來的光的光譜已經(jīng)基本窄到光伏電池可以吸收的范圍。

　　用于捕獲太陽光，并將其轉(zhuǎn)化為熱能的黑色碳納米管層。

　　麻省理工學(xué)院團隊的這項技術(shù)當然也有其弊端，比如部分部件相對而言仍然非常高昂，以及目前僅能在真空環(huán)境下工作等。但其經(jīng)濟性應(yīng)該會隨著效率的提高而提高。

　　此外，研究人員還在探索如何去利用太陽能熱光伏電池的另一個優(yōu)勢。因為熱比電更容易儲存，所以應(yīng)當可以將由裝置產(chǎn)生的過量的熱量儲存起來，這樣即使在太陽不發(fā)光時也可以用于產(chǎn)生電力。

　　如果研究人員可以整合儲熱設(shè)備，并提高效率水平，該系統(tǒng)有朝一日將可以實現(xiàn)清潔、廉價和連續(xù)的太陽能電力供應(yīng)。

　　實用型量子計算機

　　Practical Quantum Computers

　　技術(shù)突破：制造出穩(wěn)定的量子比特。比特是傳統(tǒng)計算機中的信息單位，而量子比特是量子計算機的信息單位。

　　重要意義：在運行人工智能程序以及處理復(fù)雜的模擬和規(guī)劃問題時，量子計算機的速度可能是傳統(tǒng)計算機的指數(shù)倍，而量子計算機甚至能制造出無法破解的密碼。

　　主要公司：

　　- 荷蘭量子技術(shù)研究所QuTech

　　- 英特爾 - 谷歌

　　- 微軟 - IBM

　　成熟期：4~5年

　　科學(xué)家們正在將以前的理論設(shè)計變成現(xiàn)實。量子計算機雖然每年都是“十大突破性技術(shù)”的奪標大熱門，但每年我們都得出同樣的結(jié)論：仍然無法實用。

　　的確，量子比特和量子計算機多年來很大程度上都是在紙上談兵，存在于論文中，或者在確定其可行的脆弱的實驗中。

　　盡管加拿大公司D-Wave系統(tǒng)幾年前就開始出售其所謂的量子計算機，他們的量子計算機使用一種名為“量子退火(quantumannealing)”的專有技術(shù)。但懷疑人士指出，這一方法只適合應(yīng)用于非常有限的計算，而且與傳統(tǒng)計算機相比，可能并沒有速度上的優(yōu)勢。

　　但今年，科學(xué)家們正在將以前的理論設(shè)計變成現(xiàn)實。

　　而且，今年的新氣象還包括：來自谷歌、IBM、英特爾、微軟等公司的資金正源源不斷地流入，為建造一臺能工作的量子計算機所需要的各種技術(shù)，包括微電子學(xué)、復(fù)雜電路以及控制軟件等的研發(fā)，提供了強大的資金支持!

　　在應(yīng)用層面，量子計算機尤其適合對海量的數(shù)據(jù)進行分解，這讓它很容易破解大多數(shù)現(xiàn)有的密碼技術(shù)，并且可能設(shè)計出無法被破解的密碼。此外，量子計算機還適合用于解決復(fù)雜的最優(yōu)化問題，并執(zhí)行機器學(xué)習(xí)算法。

　　而且，可能還有很多應(yīng)用我們目前沒有想到。不過，很快我們就會知道能利用量子計算機做什么了。

　　迄今為止，科學(xué)家們已經(jīng)研制出了能完全編程的5個量子比特的計算機，以及包括10到20個量子比特的測試系統(tǒng)。來自谷歌的研究團隊表示，他們正在沖擊建造49個量子比特的系統(tǒng)，希望在一年內(nèi)制造出來。

　　研制出近50個量子比特的量子計算機這一目標并非科學(xué)家們隨心所欲制定的，因為約50個量子比特是一個極為關(guān)鍵的門檻。研究者預(yù)計，在 50個 量子比特級別，量子計算機就能達到“量子霸權(quán)”(quantum supremacy)。

　　所謂“量子霸權(quán)”是加州理工學(xué)院物理學(xué)家John Preskill發(fā)明的名詞，通俗的解讀就是：超級計算機系統(tǒng)目前能完成5到20個量子比特的量子計算機所做的事情，但達到約50個量子比特之后，量子計算機的能力將一騎絕塵，超級計算機只能望“量子”興嘆。

　　而且，從現(xiàn)在起2-5年內(nèi)，這樣的系統(tǒng)很有可能開始出售。最終，科學(xué)家們有望研制出擁有10萬個量子比特的系統(tǒng)。這些系統(tǒng)會制造出精確的分子模型，從而顛覆材料、化學(xué)和制藥產(chǎn)業(yè)，讓科學(xué)家們研制出各種新材料和新藥。

　　更大膽的預(yù)測是，十年之內(nèi)，科學(xué)家們或許就會研制出擁有100萬個量子比特的量子計算系統(tǒng)!

　　治愈癱瘓

　　Reversing Paralysis

　　技術(shù)突破：無線腦-體電子元件可繞過神經(jīng)系統(tǒng)的損傷來實現(xiàn)運動。

　　重要意義：全球有數(shù)百萬人被癱瘓所折磨，無時不刻都渴望著擺脫疾病的困擾。

　　主要研究機構(gòu)：

　　- 巴黎綜合理工大學(xué)洛桑理工學(xué)院(EPFL)

　　- 韋斯生物和神經(jīng)工程中心(Wyss Institute at Harvard)

　　- 匹茲堡大學(xué)(University of Pittsburgh)

　　- 凱斯西儲大學(xué)(Case Western Reserve University)

　　成熟期：10至15年

　　Grégoire Courtine持有腦脊柱接口的兩個主要部分

　　在利用腦植入來恢復(fù)脊髓損傷引起的運動自由受損上，科學(xué)家們已經(jīng)取得了顯著的進步。

　　近年來，借助腦植入物，少量患者已可以通過思想來控制計算機光標或者是機器臂。現(xiàn)在研究人員正在嘗試意義重大的下一步：治愈癱瘓。

　　他們利用無線電將大腦讀取技術(shù)直接連接到身體上的電刺激器，創(chuàng)造出法國神經(jīng)科學(xué)家Grégoire Courtine所稱的“神經(jīng)旁路”，從而使人們的想法能夠再次控制他們的四肢。

　　由Robert Kirsch和Bolu Ajiboye領(lǐng)導(dǎo)的凱斯西儲大學(xué)團隊對一個四肢癱瘓者進行了一次實驗，他們在癱瘓者的手臂和手掌肌肉安裝了超過16個的精細電極，在大腦中放置了兩個比郵票還小的硅制記錄裝置，上面有上百個頭發(fā)大小的金屬探針，來探測神經(jīng)元發(fā)出的命令。

　　在操作過程中，志愿者在彈簧扶手的幫助下緩慢地抬起了他的手臂，并可以實現(xiàn)手掌的張和握，他甚至可以把有吸管的杯子遞到嘴邊。

　　左：一個帶電極的大腦閱讀芯片的特寫。右：模擬脊髓的柔性電極。

　　這個凱斯西儲大學(xué)將要在醫(yī)學(xué)雜志上發(fā)表的結(jié)果，是使用植入電子設(shè)備來恢復(fù)各種感官和功能的廣泛研究中的一部分。除了治療癱瘓外，科學(xué)家希望能夠使用所謂的“神經(jīng)義肢”，通過在眼睛中放置芯片來恢復(fù)視力，或者是恢復(fù)阿爾茨海默病人的記憶。

　　相比起非常成熟的人工耳蝸，讓“神經(jīng)義肢”改善癱瘓會更有難度。在1998年，一個患者使用腦探針實現(xiàn)了移動計算機光標的任務(wù)，但它并沒有任何更為廣泛的實際應(yīng)用。該項技術(shù)仍然太基礎(chǔ)、太復(fù)雜以及無法脫離實驗室的環(huán)境。

　　瑞士億萬富翁Hansjörg Wyss專門為解決脊髓旁路等神經(jīng)科技的技術(shù)設(shè)立了研究中心。該研究中心的領(lǐng)導(dǎo)人是約翰·多諾霍(John Donohoe)，他正試圖帶領(lǐng)神經(jīng)科學(xué)家、技術(shù)人員、臨床醫(yī)生共同創(chuàng)建一個商業(yè)上可行的系統(tǒng)。

　　對于多諾霍來說，首要任務(wù)之一是制造“神經(jīng)通”——這是一個超緊湊型無線設(shè)備，以網(wǎng)絡(luò)速度從大腦收集數(shù)據(jù)。多諾霍說，“這是世界上最復(fù)雜的大腦通信器。”

　　無線神經(jīng)通訊裝置模型

　　雖然很復(fù)雜，并且進展緩慢，但是神經(jīng)旁路仍然意義重大，病人對此充滿了強烈的期待，多諾霍說，“人們希望恢復(fù)他們的日常生活。”

　　神經(jīng)旁路中的里程碑

　　● 1961年：醫(yī)生和發(fā)明家William F. House測試了第一個人工耳蝸，證明可以恢復(fù)聽力。該設(shè)備使超過25萬人受益。

　　● 1998年：醫(yī)生在一個不能說話的癱瘓者的大腦中安裝了一個電極，使其通過計算機與人交流。

　　● 2008年：猴子的大腦信號通過互聯(lián)網(wǎng)從美國發(fā)送到日本，從而激發(fā)機器人在跑步機上行走。

　　● 2013年：美國監(jiān)管機構(gòu)批準了Second Sight公司出售的“仿生眼”。原理是利用縫合到視網(wǎng)膜的芯片，從而繞過受傷的光感受器。

　　● 2014-2015年：俄亥俄醫(yī)生開始努力使兩個不同癱瘓類型的男人“重獲新生”。他們的想法可以傳遞到他們手臂上的電極，從而實現(xiàn)手指的伸縮。

　　● 2016年：28歲的Nathan Copeland通過大腦植入物操控了一個機器臂，使得他可以“感覺”到手指，還在奧巴馬總統(tǒng)訪問實驗室時與他頂拳。

　　脊柱受傷導(dǎo)致右腿癱瘓的猴子，在實施手術(shù)后恢復(fù)正常行走能力

　　僵尸物聯(lián)網(wǎng)

　　Botnets of Things

　　突破技術(shù)：可以感染并控制攝像頭、監(jiān)視器以及其他消費電子產(chǎn)品的惡意軟件，可造成大規(guī)模的網(wǎng)絡(luò)癱瘓。

　　重要意義：基于這種惡意軟件的僵尸網(wǎng)絡(luò)對互聯(lián)網(wǎng)的破壞能力將會越來越大，也會越來越難阻止。

　　關(guān)鍵人物：

　　- Mirai僵尸網(wǎng)絡(luò)軟件的創(chuàng)造者

　　- 任何使網(wǎng)絡(luò)有安全隱患的人——其中有你嗎?

　　成熟期：現(xiàn)在

　　正在興起的物聯(lián)網(wǎng)熱潮有著極其危險的副作用，且該風(fēng)險與日俱增。

　　僵尸網(wǎng)絡(luò)并不是一個新技術(shù)。早在2000年，就有黑客通過集合僵尸網(wǎng)絡(luò)中所有電腦的力量，隨意釋放威力強大的分布式拒絕服務(wù)攻擊(Distributed Denial-of Service Attack，縮寫為DDoS)。被攻擊的目標網(wǎng)站或服務(wù)器會因為大量的數(shù)據(jù)流量而超載下線。

　　在2016年10月，一個僵尸網(wǎng)絡(luò)成功攻陷了一家互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)服務(wù)提供商Dyn，該公司的域名服務(wù)器(DNS)被迫斷網(wǎng)，大量網(wǎng)站如Twitter、Netflix等暫時癱瘓。攻擊Dyn的僵尸網(wǎng)絡(luò)是由一款名為Mirai的公開惡意軟件創(chuàng)造的。由于該軟件可以被任何人輕易獲得，并且對感染控制電子產(chǎn)品的過程進行了大量的自動化設(shè)置，導(dǎo)致其潛在危害非常嚴重。

　　但如今，這一問題不但沒有被解決，反而變得更加嚴重。其主要原因就是大量廉價的攝像頭、監(jiān)視器以及其他物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的出現(xiàn)。由于這些產(chǎn)品往往沒有采取任何安全措施，黑客可以輕易地控制它們，就拿Mirai創(chuàng)造的僵尸網(wǎng)絡(luò)來說，這些設(shè)備只有在被拔掉電源后才會真正的安全。

　　其結(jié)果就是僵尸網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模越來越大，攻擊能力越來越強。今日的大型僵尸網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)具有同時攻擊數(shù)個目標的能力。在接下來的幾年里，擁有安全隱患的設(shè)備將會出現(xiàn)指數(shù)增長，僵尸網(wǎng)絡(luò)規(guī)模及威力也會借此增長。

　　全世界可聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的數(shù)量

　　● 2011年80億

　　●2012年93億

　　● 2013年111億

　　● 2014年131億

　　● 2015年152億

　　● 2016年174億

　　黑客們將如何利用僵尸網(wǎng)絡(luò)?

　　僵尸網(wǎng)絡(luò)的作用之一就是進行“點擊欺詐”(Click Fraud)。其目的是欺騙廣告商，讓他們認為人們有觀看或點擊他們投放的廣告，以此賺取大量的廣告費。如果控制僵尸網(wǎng)絡(luò)的黑客們找出了一個更加高效隱秘的方法進行點擊欺詐，那整個互聯(lián)網(wǎng)的廣告商務(wù)模式將會崩潰。

　　此地圖展現(xiàn)了2016年10月21日，Dyn受到DDos攻擊之后所造成的網(wǎng)絡(luò)癱瘓規(guī)模

　　除此之外，因為僵尸網(wǎng)絡(luò)可以加快暴力破解密碼的速度，所以它還可以繞過垃圾郵件過濾器(Spam Filter)、進行比特幣挖礦以及做任何需要大量設(shè)備的事情。這意味著，僵尸網(wǎng)絡(luò)背后的利益也將會越來越大。

　　雖然犯罪集團會租用僵尸網(wǎng)絡(luò)獲取利益，但是能登上頭條的僵尸網(wǎng)絡(luò)新聞往往都是DDoS攻擊。雖然Dyn被攻擊只是一個意外。但并不是所有的攻擊都是源于意氣用事，圖財?shù)暮诳徒M織將會使用這種攻擊作為勒索手段，擁有政治背景的組織則會使用這種攻擊手段來堵住反對者的“網(wǎng)絡(luò)喉舌”，而對于國家來說，這也是一款威力強大的電子戰(zhàn)武器。

　　該如何抵抗僵尸網(wǎng)絡(luò)的攻擊?

　　以彼之道，還施彼身：在僵尸網(wǎng)絡(luò)還比較罕見的過去，直接攻擊其中央控制系統(tǒng)是一個非常有效的反制方式。不過，這一手段隨著僵尸網(wǎng)絡(luò)的泛濫開始逐漸失效，對僵尸網(wǎng)絡(luò)的攻擊進行被動防御也是一種選擇。

　　目前，市場上有多家公司出售DDoS Scrubber(DDoS清理)設(shè)備。不過，它們的防御效果并不穩(wěn)定，會根據(jù)被攻擊的服務(wù)類型以及程度做出變化。

　　但是總體來說，黑客還是處于上風(fēng)。Dyn所承受的攻擊只是一個開始，人們需要準備好承受更多來自僵尸網(wǎng)絡(luò)的攻擊。