未来已经到来 下一波计算浪潮会是什么？

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计算机行业有两个非常独立的周期:金融周期和产品周期。我们已经谈了很多关于我们现在处于什么样的金融周期。许多人关注金融市场，金融市场的波动往往是不可预测的，有时甚至是疯狂的。与计算行业的财务周期相比，人们对计算行业的产品周期关注得少得多。然而，事实上，产品是真正推动计算行业发展的最大驱动力。通过总结过去很长一段时间的产品周期并思考未来，我们可以尝试理解和预测下一个产品周期会是什么。

(平均每10-15年，将会有一个新的计算时代)

技术产品周期增强了平台和应用之间的相互作用。新平台可以驱动新的应用，反过来又可以使平台本身更有价值，从而形成一个积极的反馈回路。说得稍微小一点，事实上，一些分支技术周期一直在发生，但每隔一段时间——历史上通常是每10到15年——就会出现一个新的重要周期，这将彻底重塑整个计算领域。

(计算行业的财务周期和产品周期独立发展)

Pc使企业家能够创建文字处理器、电子表格和许多其他桌面应用程序。互联网催生了搜索引擎、电子商务、电子邮件、社交网络、短信、saas企业应用和许多其他服务。智能手机使按需服务成为可能，如移动通信、移动社交网络和拼车。如今，我们正处于移动时代的浪潮中，更多的移动创新正在向我们走来。

每一个产品时代都可以分为两个发展阶段:(1)酝酿阶段:在这个阶段，一个新的平台刚刚出现，但是它昂贵、不完善并且很难使用；(2)发展和成长阶段:在这一阶段，许多能够解决上述问题的新产品已经诞生，并开始进入高速指数增长阶段。

苹果ii于1977年发布(阿尔泰于1975年发布)，但直到1981年ibm个人电脑的出现，个人电脑行业的爆炸性增长阶段才真正到来。

个人电脑年销售量(单位:千)

互联网的萌芽阶段发生在20世纪80年代和90年代初。当时，计算机只是教育机构和政府机构使用的基于文本的工具。然而，在1993年，马赛克浏览器出现了，互联网真正开始进入成长阶段，直到现在。

(全球互联网用户)

20世纪90年代，市场上的手机主要是功能手机。大约在2000年，早期的智能手机如sidekick和黑莓开始出现，但是直到2007-2008年苹果的iphone和安卓手机出现，智能手机才真正进入增长阶段。自那以后，智能手机爆炸式增长:现在超过20亿人拥有智能手机。据估计，到2020年，世界上80%的人将拥有智能手机。

全球智能手机年销售额(单位:百万)

如果如上所述每10-15年出现一个新的周期，那么在接下来的几年里，计算时代将进入其增长阶段。如果是这样的话，我们现在正处于新计算时代的酝酿阶段。计算机的下一个时代是什么？现在在硬件和软件方面有许多重要的趋势。通过这一趋势，我们可以一窥下一个计算时代会是什么样子。现在我将讨论这些趋势，然后提出一些关于未来的想法。

硬件:小，便宜，无处不在。只有大公司买得起电脑。在小型机时代，小型公司通常购买和使用个人电脑，主要用于家庭和办公室，而智能手机只供个人使用。

(电脑越来越小了。(

目前，处理器和传感器的尺寸越来越小，越来越便宜，计算机的数量将远远超过人的数量。

这种现象有两个主要原因:第一，半导体工业在过去50年里一直稳步发展(摩尔定律)；第二，正如克里斯安德森所说:“智能手机战争的和平红利”:智能手机的巨大成功使得处理器和传感器领域的投资越来越大。如果你拆卸一架现代无人机、虚拟现实耳机或物联网设备，你可以在里面找到大多数智能手机组件。

在现代半导体时代，人们的注意力已经从独立的中央处理器转移到一种叫做片上系统的特定芯片组合上。

(计算机的价格一直在持续下降。(

典型的片上系统包括具有高能效的arm cpu和用于图像处理、通信、电源管理、视频处理和其他功能的专用芯片。

(覆盆子pi zero:一台5 1 ghz的linux电脑)

这种新架构将基本计算系统的价格从100美元降低到10美元。覆盆子pi zero是一款计算速度为1ghz的linux电脑，价格仅为5美元。同样的价格，你也可以买一个运行python的带wifi功能的微控制器。很快，这些芯片的成本将不会超过1美元。这种低成本使我们几乎可以在任何东西中嵌入计算机。

此外，高端处理器的性能也在显著提高。最重要的是图形处理器，最好的图形处理器通常由英伟达制造。Gpu不仅对传统图形处理非常有帮助，而且在机器学习算法和虚拟/增强现实设备中也发挥着非常重要的作用。Nvidia的路线图显示，图形处理器的性能将在未来几年显著提高。

(谷歌的量子计算机)

量子计算仍处于实验室阶段，尚未得到广泛应用。然而，一旦量子计算商业化，它可能会给包括生物学和人工智能在内的一些领域的算法带来巨大的性能提升。

软件:人工智能的黄金时代

在今天的软件中，发生了许多令人兴奋的事情。分布式系统就是一个很好的例子。随着设备数量的指数级增长，以下两点将变得越来越重要:(1)多台机器的并行任务；(2)设备间的沟通与协调。目前，有趣的分布式系统技术包括主要用于并行处理大数据问题的hadoop和spark，以及主要用于保护数据和资产安全的比特币和区块链技术。

然而，最令人兴奋的软件突破发生在人工智能领域。人工智能经历了一段时间的人工炒作，令人失望。被称为计算机之父的艾伦·图灵预言，到2000年，机器将能够成功地模仿人类。然而，现在我们终于有充分的理由相信，人工智能终于开始进入这个黄金时代。

机器学习是一种核心和革命性的方式，它让我们重新思考我们所做的一切。——谷歌首席执行官桑德尔·皮帅专注于深度学习。是谁开始普及机器学习技术的？这是一个众所周知的项目，利用巨大的计算机集群来学习和识别youtube视频中的猫，这是谷歌在2012年推出的。深度学习实际上是神经网络的衍生物。神经网络技术可以追溯到20世纪40年代。这项技术能够复兴的原因主要是由于收集了许多复杂的因素，包括新算法、非常便宜的并行计算和大量可用的大数据集等。

imagenet挑战的错误率(红线=人工性能)

现在人们倾向于将深度学习视为硅谷的另一个流行词。然而，深刻的学习所带来的兴奋得到了令人印象深刻的理论和实践结果的支持。例如，在使用深度学习之后，imagenet Challenge(一个非常流行的机器视觉竞赛)的获胜者的错误率下降了20-30%。使用深度学习，获胜算法的准确性也在稳步提高。到2015年，深度学习技术的表现已经超过了人类。

许多深度学习论文、数据集和软件工具已经开放，这使得个人和小公司能够开发强大的应用程序。例如，Whatsapp可以用50名工程师构建一个为10亿用户服务的全球信息系统。相反，如果你想为10亿用户提供服务，前几代信息系统需要成千上万的工程师来完成这项工作。人工智能领域已经发生了同样的事情。类似于antano和tensorflow的软件工具，再加上用于培训的云数据中心和廉价的图形处理器，使得一小组工程师能够构建最先进的人工智能系统。

例如，一个程序员正在开发一个业余项目，用张量流给黑白照片上色。

(最左边的图片:黑白照片；中间的图片:自动上色后的照片；右边的图片:真实的照片颜色)

还有一家小型初创公司开发了实时物体识别软件:

(teradeep实时对象故障软件)

这很容易让人想起科幻电影中的以下著名场景:

终结者(1984)

大型科技公司发布的第一个深度学习应用之一是谷歌照片中的搜索功能，它非常智能和令人惊讶。

(用户输入“大笨钟”来搜索照片)

我们将很快看到各种产品在智能方面的重大改进，包括语音助手、搜索引擎、聊天机器人、3d扫描仪、语言翻译、自动驾驶和无人驾驶飞机等等。

未来10，000家初创公司的商业计划现在很容易预测:从事X开发并在其中加入人工智能。它现在在这里。——凯文·凯利

为了与重视人工智能的大型科技公司竞争，开发人工智能产品的初创企业需要绝对专注于特定应用。随着收集的数据越来越多，人工智能系统将会变得越来越好，这意味着它可以创造一个良性的雪球数据网络效应(更多的用户→更多的数据→更好的产品→更多的用户)。众包地图应用waze利用数据网络效应开发更好的地图，它开发的地图比其他资金雄厚的竞争对手的地图好得多。成功的人工智能初创企业将遵循类似的策略。

软件+硬件:新电脑

目前，有多种新的计算平台处于酝酿阶段，它们很快会变得更好，因为这些新的计算平台集成了最先进的硬件和软件，所以它们可能会进入高速增长阶段。尽管它们的设计和外包装非常不同，但它们都有一个共同的主题:在世界之巅嵌入智能虚拟层，为我们提供全新的增强功能。

以下是对这些新平台的简要介绍:

汽车

目前，包括谷歌、苹果、优步和特斯拉在内的许多大型科技公司都在自动驾驶汽车项目上投入了大量资源。像特斯拉s型这样的半自动汽车已经投放市场，它们的性能正在迅速提高。然而，全自动驾驶将需要更长的时间来实现，但它可能不会超过5年。目前，已经有了全自动驾驶汽车，几乎和人类驾驶员的驾驶技术一样好。然而，由于文化和法规的原因，全自动驾驶汽车只有在远远超过人类驾驶员的驾驶技能时才被允许广泛使用。

(自动驾驶汽车扫描驾驶环境)

未来将会有更多的投资在自动驾驶汽车上。除了大型科技公司，大型汽车制造商也开始将注意力转向自动驾驶领域。此外，你还可以看到一些初创公司开发的有趣产品。深度学习软件工具已经非常有用，这样一个程序员就可以制造一辆半自动驾驶汽车:

(自己制造的自动驾驶汽车)

无人机

今天的消费无人机包含现代硬件(智能手机组件加上机械组件)，但它们的软件相对简单。然而，在不久的将来，我们将看到无人驾驶飞行器集成先进的计算机视觉和其他人工智能技术，这将使它们的飞行更安全，更容易控制和使用。娱乐视频将继续流行，但也会有一些重要的商业实用案例。目前，有成千上万的危险工作与攀爬建筑物，塔和其他结构有关。有了无人驾驶飞行器，这些工作将变得更加安全和高效。

(全自动无人驾驶飞机)

物联网

物联网设备最明显的应用案例是节能、安全和方便。Nest和dropcam是用于前两个目的的流行IoT设备。说到便利，亚马逊的回声应该是最有趣的产品之一。

(物联网三大应用案例)

在使用回声之前，大多数人认为回声是一种噱头。使用后，他们发现回声是如此有用，这真的让那些起初看不起回声的人感到惊讶。Echo很好地证明了长期在线语音作为用户界面是如此有效。普通人工智能需要一些时间才能全面地说话。然而，正如回声所显示的，目前声音可以在非常有限的环境中获得成功。此外，随着深度学习领域的突破，人工智能的语言理解能力将大大提高，相应的产品和设备也将应运而生。

物联网也将进一步应用于商业环境。例如，带有传感器和网络连接的设备在监控工业设备时非常有用。

可穿戴设备

今天的可穿戴计算机在很多方面都非常有限，包括电池、通信和处理。那些成功的可穿戴产品专注于细分的应用领域，如健康监测。随着硬件组件性能的不断提高，可穿戴设备也可以支持智能手机等非常丰富的应用，应用场景将会越来越多。至于物联网，语音可能成为主要的用户界面。

(可佩戴的超级智能人工智能耳机出现在电影《她》中)

虚拟现实

2016年对于虚拟现实来说是非常激动人心的一年:oculus rift和htc/valve vive(可能还有索尼playstation vr)相继发布，这意味着舒适和沉浸式虚拟现实系统终于开始走向大众。为了避免“诡异山谷”的陷阱，虚拟现实系统需要足够好。合适的虚拟现实需要一个特殊的屏幕(高分辨率、高刷新率和低残留率)，而功能极其强大的显卡已经能够跟踪用户的准确位置(之前引入的虚拟现实系统只能跟踪用户头部的旋转)。今年，公众也将能够第一次体验到当他们的感官完全被欺骗时的感觉，你将会感觉完全被送进了一个完全虚拟的世界。

(视觉裂缝玩具盒演示动画)

虚拟现实耳机将继续改进，变得越来越便宜。该领域的主要研究领域包括:(1)创建用于渲染和/或拍摄虚拟现实内容的新工具；(2)用于直接从移动电话和耳机进行跟踪和扫描的机器视觉系统；(3)面向主机大型虚拟现实环境的分布式后端系统。

(房间虚拟现实三维世界创建)

增强现实

增强现实可能在虚拟现实到来之后出现，因为增强现实需要虚拟现实需要的大部分东西，以及一些其他新技术。例如，增强现实需要先进和低延迟的机器视觉，这样真实对象和虚拟对象就可以成功地结合在同一个交互场景中。

电影《王牌特工》中的虚实结合

也就是说，增强现实可能比你想象的来得更快。以下演示视频由magic leap增强现实设备拍摄:

(魔术飞跃演示视频:真实环境，虚拟人物)

接下来是什么？

10-15年的计算周期很可能已经结束，手机是最后一个时代。然而，也有可能下一个时代不会在短时间内到来，或者在上面提到的新计算类别中，只有一个子类别是最终重要的。

就我个人而言，我认为我们不仅处于一个新时代的窗口，而且同时处于许多新时代。智能手机战争的和平红利创造了新设备的寒武纪大爆发，软件的发展，尤其是人工智能，将使这些设备更加智能和有用。上面提到的许多未来技术已经存在，它们将在不久的将来被广泛使用。

许多观察家注意到，这些新设备的许多局限性仍处于“尴尬青春期”的成长阶段，因为它们仍处于酝酿阶段。就像20世纪70年代的个人电脑、80年代的互联网和2000年的智能手机一样，我们已经看到了一些尚未真正到来的未来。但未来正在向我们走来:市场有起有落，兴奋有起有落，但计算技术一直在稳步前进。

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