2017年11月8日

2016-2045年全球新興科技趨勢

2016-2045年全球新興科技趨勢

2017-11-01

https://mp.weixin.qq.com/s/JyOOsu3BTMMzo1tUuMmmDA

1.物聯網

2045年,最保守的預測也認為將會有超過1千億的設備連接在互聯網上

這些設備包括了移動設備、可穿戴設備、家用電器、醫療設備、工業探測器、監控攝像頭、汽車,以及服裝等。它們所創造並分享的資料將會給我們的工作和生活帶來一場新的資訊革命。

 

恐怖分子,犯罪集團以及敵對勢力將會利用物聯網作為新的攻擊手段。

而物聯網中所包含的大量資料也會誘惑政府去實施針對人民的監控,從而進一步的引發隱私和安全之間的對抗。

2、機器人與自動化系統

 

2045年的地球上,機器人和自動化系統將無處不在。自動駕駛汽車會使交通更加安全與高效,或許還會給共用經濟帶來新的動力。

機器人則會負責日常生活中大量的任務,比如照顧老人與買菜,以及工業中的職責,比如收穫農作物,維護公共設施等等。

數百萬工作被機器取代的下崗職工將會給社會造成極大的衝擊,導致經濟與社會的不穩。

自動化網路系統則會成為各個敵對勢力相互攻擊的主要突破口。

在衝突中使用機器人和自動化系統則有可能造成極大的倫理和文化挑戰。

 

3、智慧手機與雲端計算

 

智慧手機與雲端計算正在改變人類與資料相處的方式。比如目前的美國,大約有30%的網頁流覽和40%的社交媒體是通過手機的

而這的原因之一就是具有各種可以測量天氣、位置、光度、聲音、以及生物特徵的探測器的智慧手機。

2030年,全球75%的人口將會擁有移動網路連接,60%的人口將會擁有高速有線網路連接。

在未來的30年裡,基於雲的移動計算端將會改變從醫療到教育的各行各業。

4、智能城市

2045年,全世界65%-70%的人口將會居住在城市裡。隨著城市人口的增加,全球人口超過1千萬的超級都市將會從2016年的28座增加至2030年的41

大量的人口向城市流動將會給這些城市的基礎建設,

比如城際交通,食物和水源,電力能源,汙水處理,以及公共安全系統等帶來極大的壓力。

比如使用分散探測系統將即時監視城市用水用電資料,通過智慧電網自動調整配電設置;

通過聯網的交通信號系統以及自動駕駛系統來減緩車輛堵塞的程度;

利用由新材料和新設計技巧所建的智慧建築來提高空調和照明系統的效率,減少能源浪費;

使用屋頂太陽能板、小型風力發電機、地熱發電,以及其他可再生資源提供乾淨的電力。

5、量子計算

在未來的5-15年裡,我們很有可能製造出一款有實用意義的量子電腦。

量子電腦的出現將會給其他的研究方向,

比如氣候模擬、藥物研究、以及材料科學帶來巨大的進步。

 

6、混合現實

虛擬實境和增強現實(VRAR)技術已經在消費電子市場激發了極大的熱情,各科技公司也迅速的開始進入這個市場。在2014年收購Oculus VR之後,Facebook將在今年推出他們首款VR眼鏡

三星、索尼、宏達也計畫在今年推出VR產品。

美國第二大家居裝飾用品公司Lowe's(勞氏公司)正在開發名為Holoroom的一款3D增強現實科技

Lowe's的客戶將可以設計一個空間,然後使用Holoroom進入一個3D模型,體驗他們設計的空間感覺如何。

在未來的30年裡,這些技術將成為主流科技。AR眼鏡將把即時相關的資訊給使用者投放在現實中,而VR眼鏡則可以通過融合視覺,聽覺,嗅覺和觸覺來實現深度沉浸的體驗。

7、資料分析

2015年,人類總共創造了4.4ZB44TB)的資料,而這個數位大約每兩年就會翻倍

在這些資料中隱藏了各種關於消費習慣,公共健康,全球氣候變化以及其他經濟,社會還有政治等等方面的深刻資訊。可惜的是,雖然"大資料"成為了一個熱點,但每年只有不到10%的資料會被分析。

超級個性化行銷,政府對人民資料的監視,以及各大資料被盜案件的曝光則會引起資料所有權的討論。

各個敵對勢力則可以利用被盜取的,從暗網中購買的,甚至是開源的資料來相互攻擊。

8、人類增強

裝有探測器和嵌入式電腦的隱形眼鏡或者被永久植入在體內的裝備將給我們帶來可以穿牆的聽力,天然夜視,以及可以嵌入虛擬和增強現實系統的能力。

益智藥將會擴大我們的思維能力,改變工作和學習的方式。

9、網路安全

隨著汽車、家電、電廠、路燈,以及數百萬個其他的事物相互連接,網路攻擊的後果也會越來越嚴重。

國家、企業、以及個人的資料將會面臨越來越隱蔽的攻擊。有些甚至在數年後才會被發現。

10、社交網路

如今,大約有65%的美國人使用社交網路,而在2005年,這個數量只有7%

社交網路已經開始展現出改變人類行為的能力。但是在未來的30年裡,社交科技將會給人們帶來可以創造出各自微型文化圈的力量。

眾籌和直播將會使內容創作進一步的民主化,從而模糊媒體人與觀眾之間的區別。

而比特幣以及其他加密貨幣也許會把貨幣和交易的控制從政府手中剝離,從此基於社會共識而不是政府的規定。

11、先進數碼設備

個人電腦在1975才出現在商店裡,而當時的個人電腦有如今日的宜家,是作為一套零件賣給顧客的。使用者需要自己把它組裝起來,所有的程式也都需要自己編寫。

僅僅40年後,人們手中智慧手機的計算能力就已經遠超1969年把宇航員送上月球時的NASA了。

在未來的30年裡,這個趨勢也將會繼續下去。

12、先進材料

從可以自我恢復和自我清理的智慧材料,到可以恢復原本形狀的記憶金屬,到可以利用壓力發電的壓電陶瓷材料,到擁有驚人的結構和電力性能的納米材料,這些都是材料科學家的成功。

石墨烯,一種由碳原子構成的只有一層原子厚度的二維晶體,強度是鋼的100,能夠高效的傳導熱和電,並且幾乎透明。

在未来的30年里,纳米材料以及新型材料,比如泡沫金属以及陶瓷复合材料将会被用在从衣服,到建材,到车辆,到公路以及桥梁中,无处不在。

13、太空科技

新的科技,比如機器人,先進的推進系統,輕便的材料,增加製造,以及元件小型化正在減少把人和物送入太空的價格,而這則會開啟太空探險的新機會。

 

SpaceXArianespaceBlue Origin等太空行業的新人已經帶來了例如可回收火箭等顛覆式創新

在未來的30年裡,科技的研發將會帶領人類將重返月球。

天基武器不再是不可能,而反衛星也將成為未來戰爭的一部分。

 

14、合成生物科技

我們已經可以通過搭建新的DNA來實現無中生有,創造出新的生物。

基因改造農作物則是此項科技的先鋒。

但是在此同時,我們正站在一場生物革命的突破口。

當我們跨入生物科技的新時代時,生命將會成為資訊,如同電腦程式的代碼一樣,可以被改寫的資訊。

合成生物也會帶來生化武器和難以控制的入侵物種等巨大的危險。

15、增材製造3D列印)

2040年,3D列印技術將改變世界。

新一代的3D印表機將可以融合多種材料,電子元件,電池以及其他原件。

人們將會利用3D列印技術製造工具,電子產品,備用零件,醫療設備等各種產品,並按照自己個人需求來實現真正的"私人訂制"。

軍隊的後勤將變得更簡單,因為裝備和補給可以在當地直接列印。物體將會變成資訊,而網路盜版將會代替現實偷竊。而恐怖分子以及犯罪集團將會使用難以追查的原材料來列印武器,探測器,以及其他裝備,給社會安定造成極大的隱患。

16、醫學

通過基因組學,我們將會得到真正的私人藥物。

在未來,癌症,心肺疾病,阿茲海默症,以及其他目前看似無救的疾病將會由針對患者個人基因的藥物來治療。

生物假肢將會被直接連接到神經系統上,從而提供與真實觸感極其相似的感官。

科學家們將找到衰老的原因,從而增加人類的壽命,湧現出一大群非常健康並有活力的"老人"。

17、能源

新的採油技術,比如水力壓裂以及定向鑽為人類添加了大量可開發的油田和氣田。

而這直接顛覆了世界石油市場,使美國從世界上最大的石油進口國變成了最大的石油生產國。

與此同時,可再生能源,比如太陽能和風能的價格也開始接近與石油。

就拿太陽能來說,在過去的10年裡,太陽能發電的價格從每瓦8美元降低至這個數字的十分之一。

在此之外,還有核能這個抱有爭議但從未停止開發的能源。新一代的核反應爐設計宣稱遠比之前的更安全,也會產生更少的核廢料。

雖然使用清潔能源可以幫助我們減緩全球氣候變化,但是圍繞著用於生產電池,光伏,以及其他元件的稀有資源的新的糾紛與摩擦也會出現。

石油經濟的消退也會在中東和北非引起經濟和社會的嚴重不穩,進一步加深當地的武裝衝突。

 

18、新型武器

中國就正在開發可以摧毀航空母艦的先進反艦彈道導彈。

而有些技術則屬於嶄新的主意,

比如2015年由美國防部高等研究計畫部(DARPA)所開發的EXACTO自導子彈。

隨著中國,俄羅斯,美國以及其他國家斥鉅資推進軍隊現代化,新一代的高科技軍備競爭正在揭曉。

 

19、食物與淡水科技

2045年,全球超過40%的人口將會面臨缺乏水源的問題。這一切問題的解決方式只有科技。

 

海水淡化、微型灌溉、污水回收、雨水收集等科技將會減緩人類對淡水水源的需求。

基因改造農作物以及自動化將會允許農民使用更少的土地來出產更多的食物。

食物和淡水將會成為新的科技熱點,也會成為新的衝突爆發點。

20、對抗全球氣候變化

根據目前的資料,2050年,地球表面的溫度將增加1.43攝氏度。

地表溫度的提高則會帶來一系列的惡果,

比如海平面的提高給海岸城市所帶來的危險,農作物產量的下降所引發的饑荒,

乾旱導致數百萬人缺乏飲用水,以及洪水所造成的數十億損失。

在更長遠的時間裡,也許會出現野心更大的科技,

比如可以從大氣中提取二氧化碳和甲烷等溫室氣體,並在把它們安全的儲存在地下的科技。

来源:DeepTech深科技

 

2017年11月3日

nerves genesis 成人會長新神經細胞

nerves genesis 成人會長新神經細胞(只是速度變慢)
長新神經細胞 與食物 、快樂、跑步 、學習、性行為 有正相關

TrendForce預測 明年2018十大科技趨勢

TrendForce預測 明年十大科技趨勢

2017-11-02

https://udn.com/news/story/7240/2794805

AI導入加速邊緣運算需求與雲端數據分析,為十大之

即時性的需求

2018年邊緣運算將開始實質地導入各垂直應用領域中,將資料運用的更有效率與價

是區塊鏈走向商用部署

金融領域先行

5G行動通訊技術開應用多元化的需求

5G服務預計於韓國、日本、美國和中國率先發展,估計至2022年底全球5G用戶數將達5億。

 

VR產品聚焦獨立VR裝置

2018年更被關注的將會是獨立VR裝置的推出

透過VR效果提供更好的畫面體驗,以及更自然的多人互動交流等應用。

智慧型手機生物辨識技術再掀波瀾

現階段,智慧型手機應用範圍主要以3D感測技術以及螢幕下指紋辨識的開發為主,其中光學及超聲波的技術正尋求突破。

 

是全螢幕滲透率跳躍式提升 帶動手機外觀新風潮

2018年採用全螢幕設計的智慧型手機將呈跳躍式普及,預估滲透率將由今年不到10%快速攀升至36%的水準。除了高階產品外,全螢幕設計也將滲透至中、低階產品上。

Mini LED技術有機會於2018年導入背光應用

Mini LED介於傳統LEDMicro LED之間,因此對於現有廠商來說,許多既有的製程與設備可以延續使用。

Mini LED技術搭配軟性基板,達成高曲面背光的形式,將有機會使用在手機,電視,車載面板,以及電競筆電等多種應用上。

預計2018年將會見到Mini LED背光應用相關樣品問世。

Level 4晶片正式出貨, 可望實現自動駕駛願景

汽車智慧化過程中所需之資通訊及安全性相關系統及零組件正蓬勃發展,

包括雷達、影像或感測器、車用處理器及運算晶片、ADAS系統、車用顯示器、車聯網等相關應用至為關鍵。

2018年起隨著Level 4等級之自動駕駛晶片陸續開始出貨後,加上國際陸續修法允許自動駕駛汽車上路,汽車亦將成為人工智慧、機器學習等新興技術最主要的應用領域。

為晶圓代工產業重現四大業者競爭局勢

不同於前一代製程節點16/14nm,僅有TSMCSamsung開出產能給設計廠商選擇,

2018IntelTSMCSamsung LOBALFOUNDRIES四家代工業者在10/7nm製程節點的競爭,將使設計與製造的價分配產生新的變化。

2018年全球太陽能市場仰中國鼻息

2017年預計是全球太陽能需求量首度突破100GW的一年,

其中,中國市場占比將高達48%,且這樣的狀況預期將延續到2019年。

同時,中國業者在全球各地所設置的總產能占全球總產能超過70%,使其在產量、價格、技術等方面的變化都將直接影響全球太陽能產業脈動。

 

大數據的今日,小眾還有市場嗎?

大數據的今日,小眾還有市場嗎?

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 鄭志凱 2017.10.25


經濟價值跟數目的關係不只是線性,甚至是指數關係。最初提出這個觀點的是梅卡非(Bob Metcalfe),他主張網路的價值跟網路中節點(node)數目的平方成正比。
換一個角度,也可以說一個群體的價值不是人口數的線型關係,而是指數關係
這種指數函數的價值觀主導了網路時代的企業發展思維,數大不只美,更蘊藏了龐大的商業價值。
美國的FANGFacebookAmazon, Netflix, Google),以及中國的BATBaidu, Alibaba, Tencent),都是拜「數大便是美」之賜,成為21世紀難以動搖的虛擬帝國。許多創新也由大數發想,顛覆了傳統的市場秩序

例如:
P2P的資訊網路結構:
 Peer to Peer的架構下
兩端的P越大,反而效率越高,SkypeBitTorrent便是標準的例子。
群眾募資(crowdfunding)或群眾外包(crowdsourcing):
 群眾外包屬於一對多
群眾募資兩端多對多,效率自然最高。
這是為什麼Kickstarter上募款總額或是單項募款金額總是比FlyingV高出一兩個數量級的原因。

共享經濟(shared economy):
 在共享經濟裡,參與人數越多,投入的共享資源越龐大,效率也越高,這又是另一個大n比小n具有優勢的例子。
UberLyftAirbnb
大數據(big data):
 發展人工智慧固然要靠高明的演算法,但只有用大量數據來練功,演算法才能越來越聰明。

你鎖定的是大眾,還是少數人?
也有人另闢蹊徑,追求鐘形曲線的兩端──所謂離群者(outliers)的族群。這本來是小眾,但如果鐘型結構的量體夠大,小眾也有能具備經濟規模。
推特(Twitter)以140個字母聞名,
歐巴馬下台後人氣不降反升,粉絲接近一億,
而以推特治國的美國總統川普也有4,000萬跟隨者。
推特追求鐘型結構中間最大的板塊,結果成就了120億美金的公司市值。
更有網路媒體專攻長文,例如Epic MagazineThe Big RountableLongreads2014年被WordPress收購)。
雖然能靜下心花30分鐘讀完一篇長文的讀者不多,遠比利用10秒鐘碎片時間讀完一則推文的讀者為少,但在一個人口眾多、鐘型結構量體夠大的市場而言,即使屬於小眾的離群者也能達到經濟規模。

知識與娛樂相較,娛樂是大眾,知識永遠是小眾。
矽谷的Quora2009年創立起,打造了一個大眾知識交換的平台,一人提問,眾人回答,不追求娛樂,卻創造了一個知識供給與需求的市場。
中國大陸也有一個類似的知識問答平台《知乎》,以及完全知識性的個人談話節目《羅輯思維》。這些新創公司雖然終究是小眾,但市場估值都到達了獨角獸的等級。

8020法則每人都耳熟能詳。在帕累拖分配圖(Pareto Chart)上,少數熱門產品佔據了最大的銷售量(80%,眾多的冷門產品拖了長長的尾巴,總量卻聊聊可數(20%)。
如果市場太小,20%的基數小,再分散到品類繁多的冷門產品,每一種產品便極難達到經濟規模。因此長尾效應在大市場才有發揮的舞台,小市場裡多數公司只好追求80%的熱門產品,捨棄20%的長尾。

小市場的台灣,可以這樣想

對台灣這樣的小市場而言,Outliers不夠遠,數目不夠多,至於長尾效應,或是免費增值(freemium)的商業模式,都難免先天不足,後天難以為繼。
那台灣還能有哪些對策?
避免落入東施效顰的陷阱。
如果題目夠好,創意夠新穎,不妨放眼大市場
然而攻堅需要充沛的糧草,人才、資本都必須有相對應的搭配,才具備進入大市場的爆發力和續航力。
還有一招是集腋成裘。小市場往往被大廠商忽略,
新創公司如果能夠克服語言、文化、法令的市場障礙,有效進入許多小的市場,也能積小為大,達到更大的經濟規模,
這是新加坡許多新創公司如GrabTaxiLazada能成為獨角獸的竅門。

Ps:
Lyft:
Lyft是位於加利福尼亞州舊金山的一家運輸網絡公司。
它開發,營銷和運營Lyft汽車交通移動應用程序。
 Lyft20126月推出,在美國約300個城市運營,
包括紐約,舊金山和洛杉磯,每月提供1870萬的乘坐。
截至20174月,該公司的估值為75億美元,
共籌集了26.1億美元的資金。

Grab Taxi:
曼谷叫車App3大公司分別為Grab Taxi, Uber Easy Taxi

LAZADA:
LAZADA集團是東南亞最大網路銷售和購物平台,
營運據點從2012年開始遍及印尼、馬來西亞、越南、菲律賓、泰國、新加玻。
成立僅三年的LAZADA2014年商品交易總額達10億美金,
2013年的四倍,顯見該區域電商市場的蓬勃。

2017年11月2日

以機器人生產機器人——無人工廠前哨站

以機器人生產機器人——無人工廠前哨站

2017.10.27

https://www.bnext.com.tw/article/46696/industry-4.0-fanuc-japan-robot-ai

日本的機器人公司發那科FANUC名列第27,理由是,發那科的物聯網平台讓旗下的機器人會上網、可互連、具備人工智慧,獨自學習一項新技能僅需8小時,且準確率高達90%

發那科最早是富士通集團的電腦數控部門,1972年獨立後,專精製造工業機器人,為客戶打造自動化系統和設備,目前已是全球市占第一的數控系統生產商。《彭博商業周刊》(Bloomberg Businessweek)曾形容,發那科好比「富士山腳下的微軟」

發那科是全球第一家以機器人生產機器人的公司。發那科在山梨縣的工廠導入機器人系統(Robot Cell),每周七天、每天24小時不停工,其機器人已進化成不需預先輸入程式,由人員直接指導就能上線作業,按照指示反覆相同動作,在無人監控下,一次可運行長達30天。

國際機器人協會(IFR)估計,到了2018年,中國的工業機器人需求將達到15萬台。

機器人四大家族,工業4.0生力軍

當機器人更物美價廉,機器人的定義也被翻轉,不再局限於印象中與人類形體類似的「機器人」,而是結合電子、電力與機械,擁有集結分析能力、運作技術或AI功能的自動化設備。

在全球工業機器人製造商中,

以瑞士的ABB

源自德國的庫卡(KUKA

日本的發那科

安川電機最為著名,

並稱工業機器人四大家族。

庫卡展示了自家的機器人團隊合作技術,透過協作機器人軟體「KUKA.RoboTeam」,可實現團隊中多個機器人同步分工、協力操作等作業模式。

目前,庫卡技術最多已可實現四個機器人協作,多用在汽車製造業、金屬加工、玻璃等產業,負責搬運、組裝、拆裝和噴塗等任務。

 

拓墣產業研究院顧問白忠哲表示,現代工廠由專業分工、大量標準化、人機協同,持續往彈性客製化生產演進,一步步走向無人工廠。其中的要角包括智慧化機械、工業機器人,以及數位資訊整合系統,而人的角色,則由作業員轉變為智慧機械的監控與教導者。

2017年11月1日

2017年10月29日

AI 模仿人類筆跡騙過專業鑒定師,手簽合同會被駭客徹底幹掉

AI 模仿人類筆跡騙過專業鑒定師,手簽合同會被駭客徹底幹掉?

2017/10/24

https://m.sohu.com/a/199878402_99938933/?pvid=000115_3w_a&from=timeline&isappinstalled=0

 

來自中國金融認證中心的四位選手用一個機械手臂裝置類比了評委的筆跡,成功騙過專業鑒定師,迷惑率高達50%

 

筆跡模仿不止能用來偽造欠條,細思極恐。

比如:

偽造一份財務合同簽名,讓人瞬間傾家蕩產;

偽造一份遺囑,改變一份巨額財產的走向;

偽造歷史人物手跡,掩蓋一段歷史真相;

偽造家長筆跡,熊孩子騙過學校老師……好吧有點歪樓了。

總之,"空口無憑,立字為證",筆跡從古至今都是人們認可的授權方式。

按照李闖的說法,經過他們2個月調試的筆跡模仿 AI ,只需錄入幾百個到一千多個不同漢字,就能通過 AI 預測出該筆跡風格的所有文字寫法

換句話說,只要拿到你的一篇手稿,或是零星拿到幾百個你寫下的字,AI 就能破解你的文字密碼。這並不困難,比如你上學時的語文試卷、課堂筆記,或者你填寫的快遞單……

 

 AI 完全不需要弄懂人類的書寫規則,它只需要一招。

對於 AI 來說,每一個漢字都只是一張圖片,既不用考慮正常從左到右、從上至下的書寫規則,不用考慮筆觸的角度,它甚至可以倒著寫。目的只有一個:畫出一張和真人筆跡一樣的圖片。

李闖透露,筆跡模仿AI訓練完成後,再通過程式設計賦予一台機械臂書寫能力,AI 就能自動控制過程的力度,速度,從而形成特定風格文字(筆跡)。

市面上能實現書寫能力的機械臂從一千到數萬元的都有,在淘寶上也能找到一些。李闖透露此次參賽設備改裝自一台3D印表機,花費僅數百元,卻能達到0.02mm 的精度。

AI 究竟怎麼學會寫字的,李闖回答:沒別的,就是幹!

呃……他說的是: GAN,傳說中的"對抗神經網路"。

在對抗神經網路 GAN 裡,生成演算法就是矛,判別演算法就是盾,他們沒事兒就互相 GAN

李闖說,在 AI 學習時,我們會先輸入真實的書寫資料,然後利用生成演算法來類比生成一部分假資料,再把兩個資料交由判別演算法進行辨別。

生成演算法的目標,是讓判別演算法無法判斷真假;

判別演算法的目標,是準確鑒別出類比資料和真實資料;

終的結果是,生成演算法和判別演算法在這個"雙修"的過程中均得到了極大提升。李闖透露,從輸入一個人的書寫資料到AI完整獲得自己模仿能力,僅需20小時。

 

科技發展的洪流從不停歇,手寫簽名遭到破解,便有更好的授權方式來替代,一種技術出現漏洞,便有更安全的技術出現。

駭客破解,便是技術世界的一種優勝劣汰規則,和其他常規技術力量一樣,不斷推動,甚至鞭笞著技術的反覆運算和發展。

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