盘点2014步步逼近的“未来科技” 2015能否触摸真实的“奇点临近”？

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在2015年，唯一的安慰是我们比别人大一岁，我们离未来的技术又近了一步。2014年，《黑镜子》和《她》中的超级人工智能和技术创新似乎“很久以后”才被触动，正在一步步逼近。互联网技术产业的爆炸性发展向我们展示了未来技术的雏形。

互联网产业是一个典型的周期性技术创新产业，在这个产业中，任何产品形式都不是突然出现的，而是以雏形的形式潜伏了很长时间。当它达到一个临界点(即极客们常说的奇点)时，它就会爆炸并进入一个快速普及的状态。

因此，在2015年初，作者想盘点一些技术，这些技术可能不是每天都在使用的高粘度技术，但空有很大的想象力，而且这些技术往往会对未来产生很大的影响。

Ar技术:“现实”被载入“虚拟”

在过去的20年里，Ar技术一直静静地潜伏在实验室里，直到2014年，ar技术才第一次展现出无限的想象力。2014年3月26日，facebook宣布以20亿美元收购oculus，一家沉浸式虚拟现实技术(ar)领域的领先公司。Oculus Rift，Oculus的虚拟现实头盔，可以通过内置的陀螺仪和显示屏创建一个真实的虚拟显示场景，将“虚拟”放入视觉、听觉、触觉和动觉，而不是“现实”。Facebook计划将oculus在游戏方面的现有优势扩展到新的领域，包括通信、媒体和娱乐、教育等领域。

如果我们仔细回想过去50年计算机的发展趋势，不难想象ar技术的巨大发展。早年，由于电脑体积庞大，不便于个人使用，于是出现了台式电脑，我们进入了一个个人可以直接在办公桌上与电脑互动的时代；此后，可以随身携带电脑的笔记本电脑出现了。今天，我们把电脑放在口袋里。根据这种发展模式，计算机将变得越来越接近人体。这意味着在未来，电脑可能会戴在我们的头上，然后用我们的眼睛与之互动。Ar技术实际上是这种解决方案的先驱。

在过去的2014年，oculus的发展触动了人们的心灵，开发商的第一批oculus rift dk2原型机早在1 空就被抢购一空，这在市场上很难找到。分布在世界各地的热情的开发者不知疲倦地使oculus rift更加有趣。不同的MODS每天都会出现在与oculus相关的论坛上，供大家测试。在2014年消费电子展上，virtuix omni还推出了带有oculus rift的跑步机。

2014年是ar技术大放异彩的第一年。在最近的百度大话大会上，斯坦福大学虚拟互动实验室的创始人杰里米·巴伦森说，虚拟现实技术很快就会出现。也许我们的电脑将来会消失，ar会承担一项新的任务。

看看“脸”时代:图像搜索大数据

你想知道虾和西红柿是否可以一起吃，所以你输入单词并寻找答案。如果你手里拿着一幅名画，你应该如何对待作者？我相信大多数人会感到无助，因为这是一幅画。

与语言搜索功能相比，图像搜索被认为是下一个重要的互联网门户，这源于人们从外界获取信息的不可逆转的现实，其中90%来自视觉。当某些东西无法用语言表达时，你首先想到的就是依靠图像和视频。想想吧。当你在街上看到别人身上有一件漂亮的衣服时，你想在网上搜索一下，看看在哪里可以买到。在不知道品牌模式的情况下，你如何向机器解释你的所见所感？即使你的描述能力是不可战胜的，你有勇气花这么多时间组织搜索语言吗？因此，机器应该更智能，不仅能理解一个句子，还能直接分析你看到的图像。

图像搜索是一项热门的cbir技术，由加藤教授于1992年提出至今已有20多年的历史。cbir的基本原理是系统对用户输入的图像进行分析，统一分类建模，根据各种图像模型提取图像特征并存储在特征库中，然后找到满足相关条件的结果进行反馈。目前，谷歌、必应和百度搜索引擎都有相关技术。谷歌从谷歌实验室项目发展而来，目前支持图像上传搜索和网址检索。微软的Bing只支持基本的关键词图像匹配，算法的准确性有待提高。

像tineye这样的其他创业图像搜索引擎诞生于大学实验室，而已经流行了一段时间的gazopa已经悄悄地关闭了b2c转换b2b业务。

小公司总是难以完成需要大数据的项目。举另一个国内反例，淘宝在2012年推出了一个类似的图像搜索功能，但后来由于运营不佳而关闭。目前，在中国只有百度有能力做好图像搜索。2014年8月，手机百度正式升级到5.5版，新版本增加了图片搜索，被业界定义为图片搜索的2.0版。

语音技术:如果你会说话，你就不用说了

如果图像搜索解决了机器对图像的“理解”问题，那么语音技术就解决了人与机器之间的“交流”问题。从ibm的一个小工具软件发展语音技术已经有十多年了。随着3g/4g驱动的移动互联网市场的兴起，语音识别已经成为挑战传统搜索引擎的一个有前途的未来产品。过去的四年是语音技术发展最快的黄金时期。

从技术角度看，语音识别的主要过程是“语音提取-声纹转换-分词-语义识别”。在最后三个步骤中，需要使用一个巨大的数据库作为参考，这需要大量的投资和长期的研究，并且技术资本门槛相对较高。而分词，尤其是中文分词，需要大量的数据样本进行分析。目前，声音市场分为三个派别:

国有企业和大学中具有R&D背景的传统语音制造商(HKUST讯飞、杰通华盛)。

互联网巨头(百度、阿里、腾讯)。

云之声、灵等小型初创公司。

这些制造商有自己的专业领域，其中IFlytek广泛应用于军事和企业市场。以百度为首的互联网供应商在民用商业化竞争中遥遥领先，而初创企业则更关注细分市场。从目前来看，iFlytek目前在识别行业处于领先地位，产品范围广泛，技术背景雄厚。它还可以在技术专利方面与外国声音巨头nuance竞争。

然而，从消费者的角度来看，一个好的语音识别系统很大程度上取决于经验，而专利和算法并不十分重要。在过去的两年里，语音识别已经不再侧重于传统的途径，而是发展成了一种神经网络(你可以理解，每台服务器都是大脑的一个神经元)，即语义识别，这涉及到人工智能和深度学习。

就像谷歌近两年频繁搜索语音人才一样，百度邀请吴恩达加入百度，担任首席科学家，负责百度研究院。他的研究领域是机器学习和人工智能，研究重点是深度学习。深度学习是神经网络中一个非常重要的环节。

对于移动时代的搜索引擎来说，声音是非常重要的，一旦在这个环节上落后，就有可能被直接淘汰，所以谷歌和百度对它的重视也不是没有道理。例如，百度在2010年开始进行语音布局，深度神经网络技术(dnn)、自然语言处理技术(nlp)和百度的搜索技术积累了多年。语音技术进入手机百度等手机产品，成为语音输入的入口，可以显示其重要性。

笔者认为，除了搜索，移动终端上的所有产品形式都离不开语音和图像的交互，这源于移动本身的性质。不早点发出声音的互联网公司迟早会受到互动的影响。

万物智能:万物互联网时代的到来

200年前，人们依靠飞鸽传书。十年前，我们依靠手机进行交流，但自2014年以来，我们发现我们周围的一切都可以逐渐连接到互联网，无论是家里的空风格、洗衣机还是外面的道路、公园和机场。所有这些都可以将数据实时发送回系统，系统可以根据接收到的大数据将数据实时应用到相应的场景中，让您真正感受到一个数字化、智能化的环境。这些实时数据将成为未来智能仿真和用户描绘的最坚实的基础。

这正在慢慢成为现实。通过支付宝，我们可以知道我们的支出数据、消费倾向和使用频率。通过搜索引擎，我们可以知道自己的偏好、物理数据以及我们经常在那里使用的交通工具。这些都是基于移动互联网带来的集群效应。通过这些数据，我们可以完成准确的用户画像，并模拟用户的行为习惯和行为预测，这将是一件极其激动人心的事情。

在实时数据的支持下，移动终端上的搜索可以预测道路是否堵塞，并知道假日景点的拥挤程度。通过定位系统和用户的就餐偏好，可以直接获得附近美食餐厅的信息和排队情况。本土广告和信息流广告依靠大数据挖掘、智能定位等技术，在用户需求和兴趣的驱动下，可以在降低用户体验干扰的同时大大提高流失率。这些将是所有智能时代最常见的应用。

你觉得一些看起来简单的产品能像科幻电影一样描绘未来吗？事实上，正如作者在开始时所说，未来总是在你身边，只是等待着有一天到达临界点，突然改变你现在的一切。

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