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過去的十年，人類的科技創(chuàng)新完成了一個完整的進化周期。這個為期十年的小周期將成為兩個科技進步大周期之間的過渡與銜接，引領我們走進一個全新的時代。

如今回頭去看，2008年的世界經(jīng)濟危機對全球社會經(jīng)濟活動是一次重創(chuàng)，但對于科技革新卻是一件好事。

首先，由金融危機引發(fā)的經(jīng)濟危機使得世界經(jīng)濟迅速退潮，大量問題暴露無遺。世界上各主要經(jīng)濟體都面臨老齡化或人口紅利衰減問題，投資效率降低，杠桿效應和拉動能力不足。當主要依靠資本的力量已經(jīng)不足以拉動經(jīng)濟繼續(xù)前行的時候，技術就要走向前臺，成為新形勢下經(jīng)濟驅動的新的核心動力。

其次，從2008年至今，科技創(chuàng)新完成了一個完整的進化周期，即基礎技術創(chuàng)新-技術應用創(chuàng)新-商業(yè)模式創(chuàng)新-新一輪基礎技術創(chuàng)新的循環(huán)。最初，信息載體技術（基礎技術）創(chuàng)新，互聯(lián)網(wǎng)+智能手機催生移動互聯(lián)網(wǎng)為時代，之后完成了基于此的各種技術應用，再到最后的通過商業(yè)模式變化進行利益的再分配。簡單地說就是，技術迭代提供了基礎，應用創(chuàng)新開辟新的市場，模式創(chuàng)新重新分配蛋糕。

但到2014年，以硅谷為代表，商業(yè)模式創(chuàng)新已經(jīng)走到的瓶頸期，現(xiàn)有的技術平臺無法繼續(xù)承載海量數(shù)據(jù)帶來的新技術時代，模式創(chuàng)新進入瓶頸期。這個時候，就需要下一代的技術創(chuàng)新去破舊立新，去搭建新一代的信息載體平臺，推動下一層面的應用創(chuàng)新。

到了2016年，硅谷依托于新技術的新一輪應用創(chuàng)新探索開始逐漸形成。這一輪創(chuàng)新主要體現(xiàn)在新技術和現(xiàn)有以及傳統(tǒng)行業(yè)的應用結合。新技術的真正價值實現(xiàn)不在于替代，而是整合到現(xiàn)有行業(yè)和技術解決方案中，從而提高整體的生產(chǎn)效率。

六大領域的科技紅利期

由于創(chuàng)新周期與周期主導產(chǎn)品生命周期的共同作用，在歷史上出現(xiàn)的每一個創(chuàng)新周期都呈現(xiàn)出一個共同的規(guī)律性——需要經(jīng)歷科學技術與成本競爭兩個不同的發(fā)展階段。

首先是人工智能。AI是未來最重要的方向之一。2003年硅谷出現(xiàn)大規(guī)模AI創(chuàng)新以及投資失敗潮，如今投資人卷土重來，是因為現(xiàn)在的AI技術較之十幾年前不僅更加成熟，更重要的是應用成本大幅度降低，而且市場應用窗口也已經(jīng)打開（這兩點也是技術創(chuàng)新應用產(chǎn)生經(jīng)濟價值的關鍵）。

人工智能本身就是一個非常廣泛的領域，其中并不是每個細分技術方向都到了適合商業(yè)應用的階段。在過去一年中，人工智能更多的價值體現(xiàn)在工業(yè)、企業(yè)和醫(yī)療服務方面的應用。

而且作為一個基礎技術，AI可以廣泛存在于每個行業(yè)里。AI核心就是平臺性技術加數(shù)據(jù)：生物技術+數(shù)據(jù)+AI，是AI在生物信息學（bio-informatics）的應用；醫(yī)療器械+數(shù)據(jù)+AI，是AI在智能醫(yī)療的應用；工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)+數(shù)據(jù)+AI，是AI在智能工業(yè)的應用；安全技術+數(shù)據(jù)+AI，是新一代系統(tǒng)安全的應用。

接下來幾年具有巨大應用發(fā)展機會的主要是機器學習，自然語言處理，和計算機視覺，這幾個方向也有自己不同的側重點。

機器學習的核心是數(shù)據(jù)+算法，過去幾年大型科技公司逐漸建立了自己的機器學習開源平臺（Google-Tensor flow，Microsoft-CNTK，IBM- Waston等），賦能小公司，同時使自己成為行業(yè)標準。開源的機器學習平臺可以類比過去的互聯(lián)網(wǎng)，成為行業(yè)標準就能成為新一代“互聯(lián)網(wǎng)”運營商。所以小公司在這方面的創(chuàng)新更多的體現(xiàn)在上層應用創(chuàng)新，以及尋找如何使用機器學習在每個細分領域進行進一步自動化、個性化和效率提升的創(chuàng)新機會。

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的語音交互技術，而語音交互技術現(xiàn)在發(fā)展非?？焖?，過去幾年在硅谷已經(jīng)由基礎的語義理解，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，而計算機視覺技術是目前最好的解決方案。從最基礎的安防，再到后面的用戶的識別，再到個性化的推送，都是商業(yè)應用的趨勢。

第二個迎來技術井噴的是機器人領域。有了在機器學習，自然語言處理和計算機視覺領域的長足進步，作為上述技術和硬件傳感器的整合，機器人的應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，過去一年機器人開始越來越多的應用于智能工業(yè)、智能制造領域，并開始在醫(yī)療領域鋪開，比如工業(yè)物流，自動化生產(chǎn)，人工外骨骼和手術機器人等。

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+無人駕駛領域的創(chuàng)新應用，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)絡加速技術，海量的數(shù)據(jù)實時產(chǎn)生需要更快速的網(wǎng)絡加速技術，信息傳遞也已經(jīng)完全形成移動化，所以短平快的網(wǎng)絡信息加速也是新的創(chuàng)新趨勢。

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

第六，區(qū)塊鏈技術未來的前景依舊可能非常廣闊，目前只是技術還處于早期，有許多瓶頸需要突破，且未形成成熟的基礎設施支持。經(jīng)過未來幾年的市場調整后（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。值得關注的是，區(qū)塊鏈技術的應用不只是在金融領域，過去一年也開始有在供應鏈，醫(yī)療信息，social data方面的技術應用，而這些領域的應用機會也更加巨大。

未來新型醫(yī)療和智能制造

據(jù)IMS預測，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)療的結合下，新型醫(yī)療將實現(xiàn)機器視覺和傳統(tǒng)方法結合進行看片；用機器學習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，用大數(shù)據(jù)做擬合，使得檢測結果更加準確。

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AI技術應用落地之后，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，通過整合達到精準診療和檢測。