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改革创新,构建智慧城市!-----贾通艺博士专访
来源: | 发布时间:2016-12-12 15:14:51 | 浏览次数:

贾通艺博士,1991年在伊诺利大学(美国)获得博士学位。在国际50强网络通讯跨国公司和航空航天工业有20余年工作经验,专长网络、通讯、航空和各种智能化无人系统等方面的系统工程。1999年,曾获系统测试自动化和网络化平台开发获得朗讯创造奖;2003年,获得3G数值网络开发成就奖;2005年,无形网络和智能化指挥系统的开发、获得成就奖;20092010年,领导无人飞机和精确导航实验室,无人飞机空中自动加油系统项目等多项课题,与公司共享多项技术成果。连续两年获得成就奖。

智慧城市的建设正在如火如荼的进行,城市建设不仅需要顶层设计等,更需要各级干部以及优秀人才来助力城市建设。海外才子贾通艺博士从事网络信息、通讯、航空、智能化无人系统等30余年,长期处在创新高科技的圈子,我刊非常荣幸对贾通艺博士进行了专访,请他对智慧城市的建设提出一些建议和想法。

2008IBM提出“智慧地球”后,“智慧城市”受到广泛关注,建设智慧城市已成为当今世界城市不可逆转的潮流,国内也是如火如荼的建设,智慧城市的建设离不开智能化的技术,如今,国内外在建设智慧城市方面有哪些差异呢?

智慧城市是智能化社会的一个重要内容,既有理论概念,也有社会实践,而且后者相较于前者更为重要。智慧城市不仅是个技术创新问题,同时也涵盖了政治、经济、文化、历史、社会、商贸等方方面面。智慧城市的各个不同功能往往是通过物联网或多物联网组合集群平台来实现的,而物联网的感应-传输-决策-应对这个智能环为智慧城市提供了必要的技术基础。

物联网(IoT)概念是Kevin Ashton1999年提出的,最初是通过对商品进行识别编码(RFID)和无线传输来达到物流监控和流通管理,提供了相对简单的程序和管理功能。时至今日,无论是德国提出的工业4.0,即在工业自动化基础上向互联网拓展的概念,还是美国的工业物联网(IIoT),挟互联网发明、创建和实践的优势,通过传感或遥感技术向各工业板块进行延伸,它们具备的显著特征就是

(1)科技发展的成果是属于全人类的,企业属性和地域属性必然会被逐步淡化以致消失。就如照明技术早已为人类普遍使用,不再由爱迪生及其家族专享一样。

(2)共同参与和成果共享的特征决定了物联网的创建和实施必然是跨行业、跨地域、跨社会各阶层的。垄断的消亡和法规的重建将成为发展的常数,改革不会再具有时代特征。

(3)无论是什么类型、级别和重要性,真正的技术创新往往是自发的或偶发的,这种自发性或偶发性是建立在前人为我们留下的基础上,不会是凭空而来、一蹴而就的。没有爱迪生发明的钨丝灯泡,今天的LED技术会不会出现,什么时候出现恐怕很难猜测。这也解释了为什么对于真正的创新来说,传统的或书本上的创新管理模式往往失效的原因。

(4)发展也好,改革也好,都不会是一帆风顺的,能不能、敢不敢、善于不善于接受失误和挫败是衡量一个社会科技成熟性的重要准则。没有上面提到的爱迪生几千次失败,就不会出现今天看起来非常原始的钨丝灯泡。

(5)智慧城市的建设是上面几个特征的综合、集成和在城建发展应用方面的体现,首先这个应用应该由全民参与和共享,其次这个目标是长期的,阶段性的,往往会经历反复和挫折,再三这个应用应当是建立在现有基础上的。

有了上面的几个概念和准则再来回答国内外在建设智慧城市的差异这个问题似乎就水到渠成了。我对国内的情况不是很了解,国外的情况也只限于对美国的一般了解,远远谈不到全面了解。先来谈谈我观察到的国内外共同点吧。

(1)在智慧城市建设目标、需求分析、用户界面和用户体念方面都做得很到位。

(2)都在尝试建立智慧城市的总体标准及其下面的行业细分标准。

(3)都把物联网作为实施智慧城市的技术平台。

(4)各企业都在为智慧城市搭建物联网平台,以自身的技术基础打造物联网品牌。

(5)对建设智慧城市所依赖的基础技术的人才短缺和需求紧迫性是共同的。

接下来仅谈谈国内外在建设智慧城市方面的差异,不做好坏优劣的分析评论。

(1)国外的,主要是指西方先进社会而且不是特指一国一地的人文环境和发展历史往往以跨企业、跨行业的大小不同团队协作为智慧城市建设的基础,国内往往以上层主导、下层执行作为开发模式。美国在城市建设中,即使一个项目小到修建一条道路,一般都会采取提案听证会的形式,鼓励有选举权的市民都来参加并提出不同看法,最后由市议会投票决定。为了保护不同意见,翻案的形式和程序都很成熟,国内的情况我不太了解。

(2)国外的发展实践往往是实践先行,逐步积累,随后形成并强化概念,反过来再引导进一步实践这种螺旋分离方式,下一步实践基于前面实践的失败和成功。这种方式的优点是基础技术比较扎实和雄厚,国外往往强调缺点和失败是主要的,成功是次要的,而且成功只有一次。国内的实践方式有些不同,是一泻千里、从上到下瀑布式的,这还是早期西方的技术开发模式,国内一般提倡成功永远是主要的,失败是次要的,不容易接受搓折。另外,国内在方法论方面的参与及建树远远落后于对产品开发的兴趣。

(3)国外的基础产品品牌如果不在不同市场上经历千锤百炼是不会成为全球性公认品牌的,国内还比较偏向于产品地域化,质量管理及其一致性也有待提高。这不仅仅是ISO质量标准系列的认证那么简单。

(4)既然智慧城市是个系统化或系统化系统目标,当项目决策、范畴、需求、约束、功能和质保特性、预算、进度确定后,在国外理所当然就应该按系统工程的程序来操作,而国内情况我不熟悉,和有些人交谈中,大概就是进行项目攻关、采购或寻找相关产品来填补需求。这两种操作方式差异太大,既没有可比性,也不便在这里讨论。

(5)如果说有意无意的道听途说不能构成可靠的样本空间,那么对INCOSE(国际系统工程师协会)各种活动的参与和贡献可见一斑。

(6)这里仅就自己供职30余年的现代系统工程范畴作个简要诠释。系统工程是二战后工业自动化日臻完善,信息化呼之欲出的时代产生的,是对跨行业、跨地域、跨市场工业产品的理论和实践的要求,也是对项目执行过程中的变异反应。有讽刺意义的是,系统工程的理论却是由我曾经服务过的,具有通讯行业垄断地位的贝尔实验室为了解决大团队协作开发而首先提出并付诸实践。以后数年,航空业、制造业、医疗业等各大行业都先后根据自己的行业特征进行萧规曹随,相继形成了自己的系统工程体系。这些不同行业不同的系统工程理论最大的差异是各行业自己所需遵循的行业标准和法令法规,最大的共同点是系统开发的前后端内容和系统管理。系统工程执行前端,即系统开发和演示阶段(SDD)主要是规范管理,包括需求分析、系统分析、功能分析和分配以及系统综合,后端主要是系统验证理论。而系统管理主要由配置管理(CM)、数据管理(DM)、风险管理(RM)、供应链管理(SCM)、子系统间界面管理(ICD)、绩效测试管理(MOE)、质量管理(QM)和特殊工程管理(Specialty Engineering,即多少类似于早期的工业工程)。

(7)国外的系统开发不会把设计放在顶层,顶层不允许掺杂进设计偏向和个别工程师的设计爱好。顶层的作用就是上面简述的对系统整体进行规范,只有规范才是系统的核心。这是无穷次失败和教训的结晶,既是对项目执行过程中内外变异参数对系统总体绩效影响的反应,也是模块化开发的要求和技术进步的表现。为什么设计要体现模块化?这个工程管理上的初级问题本来不需要我在这里作科普性赘述,就像船舱下部本来不需要进行隔舱密封设计一样,直到有一天发现了泰坦尼克号的快速沉没除了缺少预警系统和观察人员失职撞上冰山的原因以外,还由于船舱下部的设计一体化失误所致。模块化或一体化设计的优劣不能一概而论,要看项目是开发小舢板还是大邮轮来确定。严格来说,只有子系统和零部件才有诸如软硬件、机械、电气、电子、能源、控制、化工等方面的设计,这些设计归类于现有技术水平约束下的供应链管理范畴,受制于系统设计综合。系统设计综合是介于系统规范管理和子系统或零部件设计之间的一个界面层,是对系统整体架构的分解,反应了前面所说的相对初级但较为直观和简练的瀑布式方法论的逻辑思维。整体系统架构分析选择属于系统规范中的功能分析和分配范畴,是应用了绩效参数对可用性架构函数进行架构评估的结果,这样既体现了系统工程是科学和艺术的结合和统一,也避免了项目开发中偏重于个人因素,起到了对项目中关键人物过于依赖的避险作用,强化了项目的延续性和传承性。架构选择和定夺还有其它方面的辅助工具,如比较出名的UML(软件)和SysML(系统)等就不在这里展开了。而在国内“顶层设计”这个用词则随处可见,我不太明白其实践依据是什么,有点困惑。

(8)说到架构定夺,这里简单介绍一个案例来说明国内外的差异。我们在执行视频强化和多源视频无缝衔接的项目系统工程中需要满足传输的实时性参数(数据元终端之间的延迟不得大于30微秒)和视频传输中高保真最好是无失真(95-100%正确接收并解读)的绩效参数。因为IP技术和压缩技术的热门化、普遍性、成熟性和成本优势,多数国内产品都采用了以太网(ETHERNET)界面用IP网络技术对流动数据进行传输。

IP技术的特点是把流动数据分割成数据包进行压缩传输,每个数据包在邻近网络节点之间传输的延迟大概需要200-240微秒,其传输路径由交换器/路由器之间的连续网络节点集组成。路由表根据每一个数据包首部的终点地址信息自动生成“最佳”连续节点集,即传输路径。因此对前后不同的数据包,路由器可能选择不同的“最佳”传输路径,不同的数据包通过不同传输路径会导致前后数据包接收失序从而造成用户体念失效。终点到终点之间的传输如果要经由多个网络节点的话,数据包从传感器的始点到接收器终点的传输延迟可能会接近或超过1秒时间,这样就不能满足实时传输的要求。

除了传输失序和延迟以外,IP技术的其它软肋是这种传输方式还会产生延迟率失稳、数据包流失以及增加网络控制和管理流量,特别对流动数据所采用的UDP/IP这种缺乏质量保证的最佳方案式数据传输模式,可靠性很不稳定。再加上IP网络的带宽限制、网络安全隐患以及各种压缩和减压标准都做不到100%数据无损等因素,对实时无损要求较高的流动数据来说总体绩效要求不能满足。

另外,由于IP技术的上述自身缺陷和数据损失,将来用人工智能和机器自学工具对非结构化大数据进行深挖和分析都可能会造成误导,以致在其它更广泛的应用中影响最终智能化决策的准确性,这种后果是不可估量和难以想象的。

在市场方面,目前监控市场中闭路电视(CCTV)技术还拥有大量的设备安装基础,改换成IP技术需要更换视频摄像机和网线(如把同轴电缆换成CAT5/6)和其它网络设备(如网络安全方面的硬件式防火墙等),因而会增加设备硬件、安装和维护等技术转型成本。而我们通过对可用性架构函数进行架构评估,决定使用无压缩点对点连接的无损传输HD-SDI(高清晰连续序列数值界面)标准,HD-SDI是一种单向传输的高清晰电视广播技术,用在CCTV方面,可以直接使用已安装的同轴电缆,也不会产生传输安全问题,无需增加IP网络中成本较高的交换器/路由器、硬件防火墙和网络控制及管理程序,点对点的单向专用传输特征保证了数据流量和基本可忽略的终点之间延迟效应的稳定性。由于流动数据无需使用IP技术的数据包,数据元从发射点到接收终端的延迟不超过10微秒,满足了实时传输的要求。这样的选择既简化了系统架构,也避免了 IP网络的所有其它的缺陷和不足,既确保了流动数据信息安全,也满足了流动数据无损传输的系统绩效要求,其用户体念是IP传输不能望其项背的。这样的系统架构可使新建系统成本降低10-15%,对已安装系统的更新换代成本优势至少可以达到40-50%

我们建议对智慧城市建设中不可避免的各种视频监控项目,无论是新建,还是改造更新,除非在安装成本和信息传输安全等方面有更强有力的说服力,或在系统架构可用性函数的某一个绩效参数权重有压倒性的偏向而成为项目决策的前提,否则不宜采用IP技术。

 

物联网的智能化形成了跨行业协作的新型生态环境,是对传统秩序颠覆性的挑战。那么大数据、物联网、云计算等技术对于建设智慧城市的意义?

是的。从历史唯物论的观点来看,技术进步带动了生产力的发展,从而对赖以生存的上层建筑提出了变革的要求,适应新生产力的上层建筑对更新的技术进步又起到了推波助澜、引导、激发、巩固和强化的作用,人类社会的进化史证实了这种螺旋式的发展模式。智能化物联网的最终实现确实会对传统秩序,即对当前常态化的,即大家熟悉的政治、经济、文化、历史、社会、商贸等方面产生具有历史意义的影响,有时甚至是颠覆性的。智慧城市是上述诸方面的社会体现,应该不会例外。

在回答这个问题以前,我觉得有必要先清几个常见的概念。

按字面作个通俗解释,智能是一种有智慧的能力,可以想象,智能是对情感、心理、认知、自意识、学习、理解、记忆、抽象、逻辑,创新、和决策等能力的综合,也可以一般化地解释为把感知的外界信息转变成深度认知并按经验和逻辑表现出特定环境下适配行为的能力。大家比较熟悉的IQ就是某个人的智能高低以心理测量学中“G因素”为理论依据的量化表现。说到智能,绕不开的一是智慧,二是具备智慧这种能力的对象。我自己不规范的理解智慧应该是“感应-分析-决策-行动”这个连贯性过程的行为表现。如果用“控制”来代替“分析-决策”,这个所谓的“智能环”(Intelligent Circle,或IC)还可以简化为“感应-控制-行动”。不仅是人类,大多数动植物多少都具备各种不同程度的智慧能力。如穿衣脱衣是人类对冷暖的智能环表现,春花秋叶也是,但苹果从树上掉下来把地球砸个大洞则不是。这样的解释恐怕会引申出更多的问题,什么是感应、分析、决策和行动?它们之间的媒介和顺序以及关联和区别都是什么?感应是不是受力的一种形式?等等等等。很快这样的讨论会涉及到本源性词汇、语言和其它一些概念,如宇宙的起源、进化论甚至伦理、宗教或哲学,避免不了还会陷入逻辑思维的一些死循环。这不是我的初衷,我只想通过对当前让人感到困惑的某些名词作些约定俗成的解释,来引进智能环的概念以及建立跟主流词典或词库或同或异的定义,从而激发对智能化的思索。

我自己的理解智能化是通过如电脑和网络等高科技或高科技机器对人类智慧集成的模拟,是智能环通过物联网在各个应用领域里的表现形式。物联网操作功能和流程的核心“传感-控制-反应”就是模拟了人类通过五官或皮肤把从外界摄取的信息,经由神经系统传到大脑,通过大脑的信息过滤、分析和决策,再经由另一路神经系统传到待命行动的肢体。智能化是物联网的核心,是以高科技为基础的信息时代发展到一定阶段体现出来的特征之一。和工业自动化的发展类似,与其说智能化是一个目标状态,不如说是一个动态型渐进过程。一般来说,工业自动化向网络化的简单延伸顶多只能称作准智能化,例如从单点有限实地巡视到多离散地域中央监控的技术提升等。以互联网技术向工农业、政治、经济、文化、历史、社会、商贸等方面的无序或碎片式拓展即所谓“互联网+”也是如此。准智能化或半智能化是对人机互动的强化,是工业自动化向信息化转型过程的雏形,其特征是明显受到由前者已建立的技术理论和实践的约束。而全智能化,则以非人机互动为终极目的。个体化人的参与、介入和其它优劣因素都必将在全智能化过程中逐步减弱、淡化以致最终消失。需要说明的是,从广义来说,自动化也可以具备智能,有些甚至还能做到在操作过程中完全去除人为干预,如大家所熟悉的家庭温控设备等,但这只是智能,不是我在这里讲的智能化,这两者最显著的区别在于后者可以把自传感器或传感/遥感网络采集到的原始感应数据进行不同的分类、过滤、融合等数据处理,再结合不断储存并不断更新的机器记录、机器经验和机器逻辑等工具形成多层次多目标的决策组合和决策集群。简言之,智能化及其实现工具完成了“分析-决策”的过程,通过包括数据深挖软件、人工智能理论、机器自学算法、语音识别、自然语言模仿、行为预测分析等智能化工具生成的决策传输到多种物联网激发器可以诱发规范和设计好的行动系列,从而满足不同的应用绩效。而前者如果要改变预先设置的有限配置,则需要人为干预,这样就局限于个人或小团队的有限经验,而个人往往还会由于疲劳和疏忽等原因发生错误操作。概括地说,前者的智能是有限的,一旦设计好了就不能自动改变,而后者的智能是无限的,是渐进式自我更新的。还有一个区别是前者一般只能做到行业规范,多数还只是企业规范,而后者建立的物联网标准可以应用开发平台来适应全社会,这样就能满足质量保证社会化和用户期望值。

准智能化和全智能化之间区别最重要的一条准则是前者缺乏或仅限于市场范围但还是缺乏技术细节的大数据和云计算,而后者则利用更新代的大数据和云计算技术把人为因素完全剔除在外。很多人把大数据和云计算静态化,从没有应用这些技术到理想状态一步就可以到位,尽管有人不愿意承认,但事实是全智能化只能日益接近,却是个永远不可能达到的理想目标。不信可以用反证法,只要承认人类的认知能力是无限的,则模拟人类认知和行为能力的智能化和包括智慧城市的物联网也应该是无限的。不够是哪一个发展阶段上的智能化,其支持下的产品正在逐步走向我们的生活,优步的无人驾驶出租车已经在匹兹堡测试多时,印度和巴西也开始试点远程诊断,金融界的贷款审批、零售业的无人购物车、各种工作面试及评审等从规范、操作到验证实施步骤相对明确的行业将会成为智能化近期发展的目标,相信在智慧城市各方面能作为智能化发展的候选项目会更多。

我不想多说大数据和云计算概念,恨不得出门不小心就会被这些概念砸到脑门上。我只想提醒一句,讲到大数据之前,最好先准备回答在现存数十种流行的大数据数据库中,某一种特殊应用或综合应用的大数据数据库或数据库组合及其最小可重复使用的模块组合和优化目标应该是什么,上百种乃至上千种主流大数据格局下的架构及其模块分解的选项又是什么。我不反对撇开流行的开发模式和路径来自创一条新的道路,那么开放源努力在大数据开发方面近20年来的失败和教训吸取了多少?前一阵听到有人拿“海量数据”来代表大数据,只要上网去查查大数据的基本定义就应该能回答这样来代表的片面性在哪里了,遑论假如这些数据类型还是美国60多年前制定的ASCII标准及其90年代拓展的UNICODE所规范、再加上假如仅仅用传统的包括MySQL、Oracle、SQL、DB2等关联型小数据库管理软件来读、取和储存的。

云计算方面存在类似的误解,撇开其它方面不说,这里我也只想问一句,云计算跟历史唯物论有什么关系?今天这样来提出问题很容易让人感到意外,我想用最简洁的语言来回答这个问题。云计算提供了“人和其它动物的区别就在于人有创造和使用工具的能力”这个历史唯物论基本概念之一的当前最大工具集成功能,云计算的弹性特征反应了全民参与、全民共享、动态化大小团队、供应链和目标市场的瞬时重组等技术要求和可伸缩性体念。云计算摆脱了仅仅通过IT部门的改建来强化和协调企业中各种功能的局限。云计算在智慧城市中的实现,不仅是个纯技术开发,将来一定会跨越到政治、经济、文化、历史、金融、法规、公共安全、水电气等市政设施、能源、交通、医疗、教育、就业、养老等具有一切城市特征的各方面;云计算不仅是个应用平台,还将以其透明、迅捷和安全保障成为有关市政各方面法令法规的执行者。云计算的执政网络化体现的效率和公开、公平、公正会使人类历史上所有的英雄豪杰相形见绌,也会改变善恶观的时间属性。无论喜欢不喜欢,云计算会改变人与人之间的关系和既有社会结构,希望也能保证每个人“公平地”发财或破落。无论喜欢不喜欢,云计算也会常态化地强制对现存的环境及其区域下的企业和个人实行转型,企业的产品会更新换代,很多个人的经验和技能将被淘汰。总之,云计算正在来到你我的身边,来了就一时半会儿不会离开。当前,云计算还没有影响到某一个或几个特殊群体的特殊利益,大家尽可以“马照跑、舞照跳”,其最大挑战不过是数据中心的实体制约和优化策略以及云计算安全,这些方面的深入讨论不便在这里展开。

注意到我把智慧城市的回答放在了最后,一来我自认为对智慧城市所知甚少,不是一个智慧城市狂热的鼓动者,顶多只能算是一个温和的赞同者,我很佩服那些一谈到智慧城市就可以眉飞色舞的专家。而自己在谈到智慧城市时总觉得有点像瞎子摸象,说它是一堵墙或一根柱子都不会有太大的误差。二来我并不十分赞同美国“智慧城市理事会”的简洁定义,说智慧城市是利用信息和通讯技术(ICT)来强化其宜居性、多元化工作机会和可持续性的这样一类城市。原因是这个定义差不多每一个用词都可以挑剔。比如上古时期的结绳而治和后来的烽火台就是信息和通讯技术,“小燕子,穿花衣,年年春天来这里”唱的就是几千甚至数万年以来一直到城镇化以前的宜居、机遇和可持续性。三来我觉得把一个本来可以百花齐放、推陈出新,或用现在流行的话叫多元创新的格局当作一个有成熟经验的项目来推行和规划甚至当作突击任务来问责的话,风险较大,成本也较高。

有了对上述概念的约定俗成和同步化,大数据、物联网、云计算等技术对于建设智慧城市的意义这个问题就变得直截了当,其实这个问题的回答就一句话,多一句就显得文不对题:

大数据、物联网、云计算为支持建设智慧城市提供了热门技术和充分条件

下面谈一点自己对人工智能的恩怨情仇,也不能算完全文不对题和自说自话。人工智能在科技史发展中是个有趣的现象,不仅因为其经历了一折数波,还由于其屡败屡战,不屈不饶。我没赶上50年代中期学术界对人工智能的鼓噪,到了70年代末由于摩尔定律还没有那么普及,我的意思是电算基本上还是大橱柜主机的专有领地,主流研究对人工智能的多样性及其难度和研发中可能出现的反复估计不足,以及研究资金的短缺、产品转化的瓶颈从而失去足够的市场支持等问题,人工智能的研究即使没有刀枪入库、马放南山,也已成强弩之末、不得不苟延残喘于有限的学术界和工业界之间。80年代初期人工智能各分支的研发基本上都已偃旗息鼓,我的有限经历所能看到唯一残存的就是大型流水线上使用的空限运动固定基机器臂,那时尽管微处理器/微控制器的功能已初露头角,但无线电传输、导航技术和光学应用还刚刚起步。这样的挫败感一直到80年代末智能人体运动模拟在医疗界的应用和90年代初智能化军事指挥系统C4ISR的开发中应用了专家系统中的推理引擎和在神经网络理论中贝叶森框架下指导和强化数据组训练模型建立的智能化指令和无形网络体系才稍感缓解。物联网、大数据和云计算是可以把人工智能的理论应用于社会实践如智慧城市的当代技术,但可能性既不是必然性,也不是唯一性,况且这些技术的开发就像没有终点的马拉松赛跑,不必要一开跑就施展出浑身解数拼命冲刺的。

这里有两张关于人工智能目前发展状况的示意图。第一张是其中的分支神经网络的各种研究领域,这张图中的预测分析、机器自学和深度学习目前在学术界和工业界都比较流行。第二张是伽特纳公司在20167月制作的一般化新型领域发展周期的不同阶段和所对应的期望值预测曲线在人工智能决策系统涉及的各领域。虽然没有进行量化,这个图还是比较出名,也到处被人引用。伽特纳用类似的图形制作了各种各样新型领域的发展预测,既可以作为投资界有益的参考,也能给新闻媒体带来不少探讨题材。有意思的是,从这张图中,伽特纳最看好的虚拟现实(VR)已快度过十月怀胎的痛苦,等待收获的到来。增广现实(AR)和自然语言处理则远随其后,正处于黎明前的黑暗期,估计还会经过一段阵痛。至于无人驾驶汽车、机器自学、认知专家系统和智慧机器人等领域,还在跟投资界欢度蜜月,徘徊于股价的峰值左右。剩下的如物联网平台、微数据中心、商业无人机、机器人、大脑-电脑互动、姿态控制、会话界面、智慧家居、智慧工作环境、神经型态硬件、一般化机器智能、802.11ax4D打印、量子电算等领域,要么还在自己的车库或起居室里紧锣密鼓地伤脑筋怎么对付下一个失败,要么游走于筹资、集资、融资机构之间做A轮、B轮、。。。n轮的谈判策略。无论是对业内还是业外来说,这个第二张图都具有不可抗拒的娱乐价值,其中的每个领域如果要去认真钻研的话,都可能轻轻松松地消磨掉一代或几代学子的青春期、中年期甚至老年期。这些领域是搭建物联网、大数据和云计算的基本元素,也就是建设智慧城市的基础的基础。


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