語音交互是未來，也會是未來信息的入口。萬物互聯(lián)之后，不管是智能家居，還是車聯(lián)網(wǎng)，和人的交互首先第一個是基于自然語言處理技術(shù)的語音交互技術(shù)，而語音交互技術(shù)現(xiàn)在發(fā)展非?？焖?，過去幾年在硅谷已經(jīng)由基礎(chǔ)的語義理解，發(fā)展到可以做到語境理解和背景判斷。

　　圖片和圖像信息過剩是工業(yè)和醫(yī)療影像行業(yè)的問題，而計算機視覺技術(shù)是目前最好的解決方案。從最基礎(chǔ)的安防，再到后面的用戶的識別，再到個性化的推送，都是商業(yè)應(yīng)用的趨勢。

　　第二個迎來技術(shù)井噴的是機器人領(lǐng)域。有了在機器學(xué)習(xí)，自然語言處理和計算機視覺領(lǐng)域的長足進步，作為上述技術(shù)和硬件傳感器的整合，機器人的應(yīng)用前景就不僅僅是前景，而是現(xiàn)實。

　　低成本傳感器的普及是機器人應(yīng)用可以推廣開來的核心。同時通過在軟件層面配套云計算和人工智能技術(shù)，過去一年機器人開始越來越多的應(yīng)用于智能工業(yè)、智能制造領(lǐng)域，并開始在醫(yī)療領(lǐng)域鋪開，比如工業(yè)物流，自動化生產(chǎn)，人工外骨骼和手術(shù)機器人等。

　　第三，過去一年大公司的物聯(lián)網(wǎng)布局已經(jīng)形成既有的家居物聯(lián)網(wǎng)生態(tài)。新的創(chuàng)新主要集中在車聯(lián)網(wǎng)，醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)，同時這也是比智能家居更加巨大和能快速產(chǎn)生商業(yè)價值的技術(shù)創(chuàng)新方向。車聯(lián)網(wǎng)是物聯(lián)網(wǎng)在智能交通+無人駕駛領(lǐng)域的創(chuàng)新應(yīng)用，也是實現(xiàn)無人駕駛的必要條件。車聯(lián)網(wǎng)是智能交通生態(tài)的重要部分，所以過去一年，越來越多的硅谷創(chuàng)新開始轉(zhuǎn)向智能交通生態(tài)，而不只是無人駕駛系統(tǒng)。

　　第四，過去一年公有云和私有云同步發(fā)展。大企業(yè)需要更多技術(shù)創(chuàng)新以形成更加安全和巨大運算能力的公有云，私有云的創(chuàng)新逐漸開始傾向于和公有云的配合。另一個創(chuàng)新趨勢是新一代網(wǎng)絡(luò)加速技術(shù)，海量的數(shù)據(jù)實時產(chǎn)生需要更快速的網(wǎng)絡(luò)加速技術(shù)，信息傳遞也已經(jīng)完全形成移動化，所以短平快的網(wǎng)絡(luò)信息加速也是新的創(chuàng)新趨勢。

　　人工智能

　　“人工智能將重構(gòu)幾乎所有行業(yè)”

　　施米德胡貝教授認(rèn)為，一旦產(chǎn)生動物級AI，就可能有人類級AI，屆時每個企業(yè)都會改變，所有文明都會改變，一切都會改變。

　　第五，科技進步對于通訊傳播的廣度、速度和質(zhì)量提出了更高的要求。5G技術(shù)創(chuàng)新在過去一年開始崛起，這也構(gòu)成了對現(xiàn)有WIFI系統(tǒng)的巨大挑戰(zhàn)。

　　第六，區(qū)塊鏈技術(shù)未來的前景依舊可能非常廣闊，目前只是技術(shù)還處于早期，有許多瓶頸需要突破，且未形成成熟的基礎(chǔ)設(shè)施支持。經(jīng)過未來幾年的市場調(diào)整后(類似于2000年的互聯(lián)網(wǎng)泡沫)，然后會形成正式的市場機會。值得關(guān)注的是，區(qū)塊鏈技術(shù)的應(yīng)用不只是在金融領(lǐng)域，過去一年也開始有在供應(yīng)鏈，醫(yī)療信息，social data方面的技術(shù)應(yīng)用，而這些領(lǐng)域的應(yīng)用機會也更加巨大。

　　未來新型醫(yī)療和智能制造

　　據(jù)IMS預(yù)測，到2019年，全球醫(yī)藥市場規(guī)模將達到1.2萬億美元。

　　傳統(tǒng)醫(yī)療更多的是硬件創(chuàng)新，但在智能醫(yī)療和傳統(tǒng)醫(yī)療的結(jié)合下，新型醫(yī)療將實現(xiàn)機器視覺和傳統(tǒng)方法結(jié)合進行看片;用機器學(xué)習(xí)和自然語言處理做病例審閱;甚至通過數(shù)據(jù)處理輔助傳統(tǒng)的癌癥篩查和檢測技術(shù)，用大數(shù)據(jù)做擬合，使得檢測結(jié)果更加準(zhǔn)確。

　　此外，以前傳統(tǒng)醫(yī)療創(chuàng)新最大的問題在于所有人的生理信息是離散的，所以無法實時獲得數(shù)據(jù)真正的價值。但現(xiàn)在，當(dāng)AI技術(shù)應(yīng)用落地之后，醫(yī)療器械便成為了一個數(shù)據(jù)采集中心，將采集海量數(shù)據(jù)放入云端，進行實時分析，通過整合達到精準(zhǔn)診療和檢測。

　　未來醫(yī)療的另一個重要趨勢，就是向靶向診療發(fā)展——更加精準(zhǔn)和個性化的診斷和治療。談及精準(zhǔn)和個性化，就不可避免的涉及到一個新興技術(shù)——納米機器人，包括通過納米維度實現(xiàn)DNA引擎，內(nèi)腔手術(shù)機器人，以及用于腦功能修復(fù)和提升的人腦機器互聯(lián)技術(shù)等。

　　在智能工業(yè)(智能制造)領(lǐng)域，新技術(shù)和傳統(tǒng)行業(yè)的結(jié)合始于制造業(yè)和半導(dǎo)體行業(yè)實現(xiàn)的生產(chǎn)線智能化。如今，這個智能化會進入2.0時代，即不只是簡單的智能化，而是軟件硬件的同步升級。硬件方面，低成本的傳感器的大量普及使其收集的生產(chǎn)線的信息更加的準(zhǔn)確和具有實時性。

　　而網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和云計算的普及，可以使生產(chǎn)線可以快速實時糾錯，減少停機時間，大量提高生產(chǎn)效率。此外，對于化工、石油等更為傳統(tǒng)的行業(yè)來說，這些行業(yè)與新技術(shù)的結(jié)合可以提升的效率更大。尤其在精細(xì)化工領(lǐng)域，很多化合物合成，利用人工智能技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的結(jié)合進行智能改造，可以提升科研速度，提高生產(chǎn)線上的質(zhì)量和效能控制。

　　正如前文提到的那樣，未來醫(yī)療的趨勢是個性化和靶向，這為制藥行業(yè)提供了更廣闊的空間。通過收集個性化信息，根據(jù)每個人不同的病癥，進行個性化的診斷和治療，將來藥物的生產(chǎn)也會隨之走向定制化——每個人吃的藥都不一樣。另外就是新藥研發(fā)，以往需要大量的人力和時間，而現(xiàn)在和將來利用新技術(shù)可以進行虛擬的篩選、整合和預(yù)測，可大大縮短新藥研發(fā)的周期。

　　新的信息壟斷即將出現(xiàn)

　　大型科技公司的技術(shù)壟斷并不是今天才形成的，而信息壟斷即將成為大公司下一個超級金礦。

　　科技發(fā)展到一定程度形成奇點效應(yīng)，新經(jīng)濟體的形成都是依托于科技創(chuàng)新，將公司從人口密集形式中解放出來。公司整體趨向小型化，單個人的價值創(chuàng)造和經(jīng)濟貢獻指數(shù)型增長。低端的，重復(fù)性的工作通過技術(shù)手段而非人工方式完成，網(wǎng)絡(luò)加速，通信技術(shù)可以減少工作地域影響，更好地適應(yīng)全球化團隊。通過技術(shù)創(chuàng)新，科技公司可以形成跨政府地域的信息采集，海量數(shù)據(jù)成為公司最寶貴的資產(chǎn)。

　　以生物信息學(xué)為例，過去人們的生理信息是離散的，因為傳感器和小型化醫(yī)療設(shè)備的普及，現(xiàn)在可以將每個人原本碎片化的個性信息整合，包括生理信息、樣本數(shù)據(jù)、基因等，形成的巨大數(shù)據(jù)庫。比如藥廠如果想研發(fā)個性化的藥物，它的前提是擁有數(shù)據(jù)，那么設(shè)想一下，如果一個藥廠有了某國家或地域人的大量生理信息，比如基因缺陷等，這可以形成很大規(guī)模的生物信息壟斷。

　　此外，信息壟斷將打破科技公司既有的估值評價體系。跨行業(yè)的數(shù)據(jù)交換具有很強的乘法效應(yīng)?？缧袠I(yè)后，新用戶的獲取成本更低，同時跨行業(yè)后，數(shù)據(jù)更加有價值，從而通過信息壟斷形成新的科技壟斷，不只單純是行業(yè)壟斷。

　　說到底，信息壟斷是一種資源型壟斷，而且不受行業(yè)地域的限制。低成本傳感器廣泛應(yīng)用到人類社會各個領(lǐng)域，所形成的海量數(shù)據(jù)為科技公司的發(fā)展提供了可觀的勢能。通過技術(shù)觸角形成社會信息壟斷，所產(chǎn)生的社會影響已經(jīng)顯現(xiàn)。

　　可以說，未來數(shù)據(jù)信息就像氧氣一樣，無處不在，不可或缺。人不呼吸會死，同樣，未來只有那些能自主掌握呼吸命運的企業(yè)才能生存下來。