面向未来的10项颠覆性技术

　　1）增强现实
　　增强现实（AR）指将计算机生成的图像（甚至声音）叠加在我们对现实世界的感知上。从技术角度来看，AR是一个巨大的挑战，因为用户可以利用它从多角度理解三维环境。实现AR的基础是虚拟投影与现实世界的集成。AR的专业应用是交互式手册，为操作机器的人提供现场指导。最新的研究领域是人类医学。医生们在手术过程中使用AR技术，将大大减少在手术室的时间。已有研究证明，AR可以帮助截肢患者，通过向患者展示自己运动的虚拟实时模型来改进康复方案，使他们能够自我纠正。
　　2）室内自动耕作
　　在具有高放射性地区，人们总担心传统种植的产品可能含有放射性沉降物；在缺乏水资源和沙漠地区可能会给蔬菜种植带来挑战。因此，在室内进行工厂化养殖得到推广。室内自动耕作在人工智能系统的指导下，机器可以执行传统的农业任务，如育苗、再植和收获，也包括畜牧业。从长远来看，农业可能会完全自动化，首先在缺乏人力资源和极端条件的地区实现，然后推广至全球。这可能对食品文化、可持续性、社会结构以及就业等领域产生颠覆性影响。
　　3）区块链
　　区块链是一种允许互不相识的人组织网络来保存可信记录的技术。区块链也是比特币等加密货币的核心技术。区块链可能会通过建设去中心化网络，为所有可能的交易提供一个中立和公平的结果。企业将区块链技术视为提高自身业务可追溯性的机会。区块链技术可以保存不可变记录，没有任何麻烦或感染的风险，网络上的任何人都可以随时对其进行验证，可以用来增加工作的透明度。公共团体和企业认为区块链是未来诚信经营的基础设施。
　　4）聊天机器人
　　聊天机器人是一种通过书面文字或现场音频与人进行实时对话的计算机程序。传统上，聊天机器人遵循一组预定义的规则和脚本，查找特定的单词并为预定义的问题提供预定义的答案，这种模式通常会导致用户体验不佳。较新的聊天机器人由人工智能技术提供动力，使得它们在用户输入方面更加灵活，并模糊了聊天机器人与Siri、Cortana或Google Assistant等虚拟助手之间的界限。随着聊天机器人在理解和响应用户问题方面越来越好，它可能会不断进化并成为主流。未来的聊天机器人可能会带来丰富的会话用户界面，使用户可以自然地与计算机、智能手机和机器人等进行交互。
　　5）计算创造力
　　计算机能够创造出原创性的艺术、创意和解决方案，它们看起来像在大型艺术博览会上出现的作品一样。制作这些作品的半自主人工智能系统由设计师支持，但通过没有先入为主的限制和使用较高的处理能力来确定新的途径、新的解决方案和新的想法。人工智能在未来将扮演越来越重要的角色，除了完成机械任务外，还可以增强人类的探索和解决问题的能力。下一个前沿领域是使用复杂的机器学习技术设计全新的策略，这些策略迄今仍在挑战人类的想象力。
　　6）无人驾驶
　　无人驾驶技术广泛应用的主要障碍之一是传感器的相对成本和复杂性，因此需要花费大量的精力来寻找感知世界的新方法。从界面设计的角度来看，无人驾驶车辆出人意料的复杂，创造完全自主无人驾驶汽车的进程仍在继续。然而，尽管有大量的跨国资源致力于开发这项技术，但其前景并不像许多人最初认为的那样可观。从长远来看，无人驾驶成为常态社会将发生范式转变，拥有私家车可能不再对很多人有吸引力，无论是陆运、空运还是海运，运输都将成为一种商品。很难想象某个行业不会受到无人驾驶汽车的影响，因此政府应该保障立法与技术的和谐发展。
　　7）外骨骼
　　外骨骼是一种体外的人造结构，为了补偿或增强自然的身体能力而设计。它被放置在人的身体上，作为一个增强放大器，增强或恢复人的机械性能。外骨骼最成熟的应用是医学领域，它们将帮助患者从瘫痪、多发性硬化症、脑瘫和其他使人衰弱的疾病中康复。外骨骼可能会逐渐被老年人广泛使用。新的工业设备可能更接近骨骼，从而提升了人体意识和身体动作的整合度。但在不久的将来，可能只能看到提供有限援助/支持的轻型军事外骨骼装备。
　　8）高光谱成像
　　高光谱成像在安全、国防、环境监测和农业等领域有着广泛的应用前景。传统的数码摄影只捕捉三种波长的光，从蓝色到绿色再到红色，高光谱成像可以在数百个波长上产生图像。这些图像可以用来确定在任何被成像的场景中发现的物质，有点像远距离的光谱学。
　　高光谱成像能够提供比常规成像系统更详细的数据，目前仍处于起步阶段。高光谱机器视觉应用存在一些限制，关键因素是传输速度，受高光谱数据固有的大数据量的限制，成本和信息处理方法也是高光谱成像的应用障碍，但是将最新的高光谱成像引擎技术和机器学习算法结合起来有望解决这些问题。
　　9）语音识别
　　第一个商业上成功的语音识别技术可以追溯到1990年，但随着计算能力和新算法的发展语音识别取得了惊人的进步。研究人员制造了一种用于自动语音识别的低功耗专用芯片，其功耗效率是手机多功能芯片的100倍。新的语音处理器支持立体声 AEC（声学回声消除）和远场线性麦克风阵列，它专为支持语音的智能电视、条形音箱、机顶盒和数字媒体而设计。即使在复杂的声学环境中，也可以从整个房间准确捕获命令，以供基于云的语音识别系统进行处理。
　　语音识别和会话平台有望成为十大战略技术趋势之一，语音搜索将占到所有搜索中的50％。从长远看，这种转变使人们能够与周围的智能连接设备进行交互。随着人工智能和自然语言处理技术变得越来越复杂，即使人们的语音命令中没有明确的说明，设备也将能够理解用户，然后预测其意图。
　　10）群体智能
　　群体智能是指各种对象的集体行为，每个对象都执行一些简单的功能，并在这个过程中与其他对象进行交互。基于这一原则设计的信息系统通过对其所有要素的自我组织操作，以分散的方式管理过程。群体智能类系统的发展前景与无人驾驶汽车、分布式能源电网、搜救机器人的应用有关。