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2017年7月7日 星期五
‧ 2017\07\07\3S Market Daily 智慧產業新聞
3S Market deliver Smart and Valuable information for Business
．《科學美國人》發佈2017十大新興技術：醫療科技領域被看好
Top 10 New Tech Inventions 2017 You Must See
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來源：
6月27日，《科學美國人》與世界經濟論壇聯合發佈了2017年全球十大新興技術。這份榜單由《科學美國人》、《科學美國人》全球顧問委員會、世界經濟論壇全球專家網路、世界未來委員會共同選出，涵蓋了在醫療、電腦、環保等領域的最新技術，它們在提高生活品質、促進產業轉型、保護地球環境等方面具有無限潛能。
「新興技術正在重新定義工業，它們使傳統的界線變得模糊，在我們前所未見的尺度上創造新的機慧，」世界經濟論壇管理委員會成員、第四次工業革命中心主任Murat Snmez說，「所有機構都必須通過正確的政策、規劃與合作方式，讓技術革新為人類構建更美好的未來，同時避免技術泛濫帶來的風險。」
入選榜單的十大新興技術分別為：無創技術診斷癌症、從空氣中提取飲用水、深度學習練就「好眼力」、人工樹葉、人類細胞圖譜、精密農業、物美價廉的新能源汽車、基因疫苗、可持續發展的生活社區、量子運算。
2017年全球十大新興技術一覽：
1. 液體活檢
液體活檢技術的出現，標誌著人類在攻克癌症的道路上，又前進了一大步。與傳統的組織活檢相比，液體活檢具備多項優勢：首先，對於組織活檢無法企及的部位，液體活檢可以成為替代品。其次，組織活檢只能反映出樣品中的訊息，而液體活檢可以檢測出患者的整體情況。
此外，液體活檢主要檢測的是循環腫瘤DNA（ctDNA），它們通常會從腫瘤組織進入血管中。因此，與依靠症狀和圖像進行診斷相比，液體活檢對癌細胞的定位更加迅速。
2. 從空氣中收集淨水
此前，科學家已經能夠從空氣中收集淨水，但現有的技術需要耗費大量電力，並且只有在濕度較高時才能實現。而現在，情況正在發生改變。
來自MIT和加州大學伯克利分校的研究團隊，透過一類新型多孔晶體——金屬有機骨架（metal－organic frameworks），在空氣濕度低至20％的環境下，成功收集淨水，且這一過程完全不需消耗能量。
此外，一家位於亞利桑那州的初創企業Zero Mass Water，透過離網型太陽能系統，每天可以生產2．5升水。
3． 深度學習與機器視覺
在深度學習的幫助下（尤其是隨著卷積神經網路的發展），電腦的圖像辨識能力開始超越人類。目前，機器視覺技術在自動駕駛、醫學診斷、保險索賠的破損評估、水位監測、農業生產等領域具有廣泛的應用前景。
4． 從陽光中收集液態燃料
我們能否模仿樹葉的光合作用，讓「仿生樹葉」生成、儲存能量？現在，這個問題的答案正呼之欲出。哈佛大學的科學家找出一款新型鈷－磷催化劑，利用太陽能，其將水分子分解成氫氣和氧氣，隨後這些氫將二氧化碳轉化成有機物。
在這樣一個封閉系統中，燃燒釋放的二氧化碳，將重新被轉化成燃料，而不是被排放至大氣中。這項技術可能會給太陽能和風能行業帶來革命性的影響。
5． 人類細胞圖譜計劃
人類細胞圖譜計劃於2016年10月正式啓動，這個國際合作項目旨在破譯人類身體的秘密，由陳－扎克伯格倡議支持。
此項目希望確定所有組織的不同細胞類型、各類細胞分別由哪些基因、蛋白和其他分子來控制細胞活動、細胞的準確位置，以及細胞是如何與其他細胞交流，在細胞發生改變後又是如何影響身體機能的……該計劃最終將為個性化醫療提供有力的幫助。
6．精準農業
第四次工業革命為農民提供了一系列新的工具，這些工具能夠在減少水和農藥使用量的同時，提高作物的產量與品質。傳感器、機器人、GPS、地圖工具，以及數據分析軟體，全部按照植物養護的需求量身訂製。
雖然對於全世界的大多數農民來說，距離利用無人機來即時監控植物的生長狀態，還相對較遠，但現在已經有了一些相對簡易的技術，例如悉尼大學的Salah Sukkarieh已經在印度尼西亞，使用了一套價格低廉的現代化監控系統，依靠太陽能及手機實現監控。
7．廉價的氫能汽車催化劑
此項目的目的，是開發一種零排放的氫燃料電池技術。目前使用的催化劑含有金屬鉑，價格高昂，因此項目暫時陷入瓶頸。但是，現在很多研究正在致力於，減少對這種稀有而昂貴金屬的依賴，目前最新的研究已經能夠做到不利用鉑，甚至是完全不使用金屬。
例如，凱斯西儲大學的科學家，就研製出摻雜氮和磷的碳泡沫催化劑，其活性不亞於標準催化劑。
8．基因疫苗
基於基因的疫苗，在很多方面優於現在的傳統疫苗。基因疫苗能夠快速生產，這對於應對突然暴發的疫情非常關鍵。相比於在細胞培養物，或SPF雞蛋中生產的傳統蛋白疫苗，基因疫苗製作起來也更簡單、廉價。
而且，透過這種方法制得的疫苗，能夠快速適應病原體突變。最終，科學家能夠找出能夠抵抗病原體的人群、純化能夠為人類提供保護的抗體，然後設計出基因序列，誘導人體細胞產生這種抗體。
9． 可持續型社區
如能將綠色建築理念，一次性應用到大規模的建築過程中，它將可能為能量、水資源的消耗帶來一場革命。
目前，加州大學伯克利分校的科學家，正計劃透過智慧微電網，將本地產生的太陽能，用於建築的電力供應，這將減少一半的電力消耗，並將碳排放降至0。
與此同時，他們還計劃重新設計建築的排水系統，從而實現廁所和下水道中水資源的就地循環利用，而雨水也將被收集利用，這些舉措將會使飲用水的需求量下降70％。
10. 量子電腦
量子電腦擁有無限的潛能，與之相對應的是極高的建造難度，和高昂的花費。這也就不難解釋，為什麼小型量子電腦的運算能力，仍未超越超級電腦。
不過在2016年，IBM將量子電腦的發展，推向了一個新高度，它們成為首家向公眾提供量子電腦雲服務的公司。這項技術為超過20篇等待發表的學術論文，提供了實驗平台。
目前，全球超過50家企業正在努力讓量子電腦成為現實，這其中既有大型企業，也有不少初創公司。這些進展讓人們開始相信，量子時代正向我們走來。
．除了路測、拆分、買買買，無人駕駛領域還發生了什麼？
Volvo Self Driving Car
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leiphone
去年，全世界有較以往更多的無人車開始上路：有些公司為乘客提供無人車試乘體驗，有些公司在歐洲、日本和杜拜開始了無人駕駛巴士試營運。
這一年，汽車廠商、互聯網巨頭、零組件供應商和自動駕駛技術公司之間組團與結盟，收購與投資，一場跨界之間的交流比以往更多了。到去年為止，已經有 20 家公司宣佈將在 2021 年前後推出自動駕駛汽車。
這一年，被傳了造車數年之久的蘋果公司，被媒體報導已經悄悄將重心，轉向自動駕駛系統的研發上；研發了近 8 年的谷歌重新審視無人駕駛商業化場景，拆分無人車業務，成立獨立公司 Waymo；而「矽谷範」十足的福特汽車，宣佈要在 2021 年推出沒有剎車踏板、沒有方向盤（符合 SAE Level 4 標準）的量產無人駕駛汽車。
這一年，更多的自動駕駛技術公司先後成立，越來越多的高科技人才以及資本湧向這個行業。針對當下自動駕駛人才的供不應求，前谷歌無人駕駛負責人 Sebastian Thrun 創辦的教育公司 Udacity，甚至專門開辦了針對無人駕駛的課程，希望為這個行業輸送更多優秀技術人才。
這一年，曾經佔據先發優勢的谷歌無人車團隊，流失了大量人才。據統計，去年從谷歌無人車團隊出走，多達 14 位核心人才。部分從中出走的成員，也創辦了無人駕駛相關公司。
這一年，還有更多的群體和個人，做出了足以影響無人駕駛未來發展的選擇……
為什麼無人駕駛在今年成為一個熱門話題？樂視汽車智慧駕駛副總裁倪凱在一次演講中，回答了這一問題：這與人工智慧分不開，其中很大一個原因是深度學習的出現，極大提高了包括圖像辨識、圖像理解、語音辨識等各個使用問題解決的成功率。而人工智慧的發展，反過來促進了自動駕駛的提高。
「智慧駕駛現在成了一個大的風口，大批人湧入，這些是我沒想到的。」在今年 5 月，一位無人駕駛從業者告訴記者。在他看來，無人駕駛在對岸中國至少要三四年之後才能熱起來。但實際上來得比預期要早。
我們整理了今年智慧駕駛領域，值得關注的十大事件。在無人駕駛的浪潮下，它們上過頭條，刷屏過朋友圈，我們也有幸見證到這樣一個時刻：在無人駕駛商業化的過程中，這些參與者們是如何克服一個又一個難題，最終將技術成果一步一步帶到大眾眼前的。
1. 雷射雷達
依靠 10 年前在美國 DARPA 無人車挑戰賽，所建立起來的影響力，Velodyne 在自動駕駛領域搶得先機。
今年 8 月，福特汽車聯合百度 1.5 億美元的價格共同投資這家雷射雷達廠商。據記者瞭解的訊息，Velodyne 已經同 10 家高科技企業和 9 家汽車廠商開展合作，共同推進 19 項自動駕駛汽車項目。其現有的 3 款產品（64 線、32 線、16 線）將會在 2019 年進行產品更替。
其他雷射雷達廠商也沒閒著。對岸中國，北科天繪、速騰聚創、禾賽科技，以及傲視智繪等初創公司，也推出各自產品。國際上，汽車零組件供應巨頭採埃孚宣佈，收購位雷射雷達公司 Ibeo40% 的股權；Quanergy Systems 在 B 輪融資中獲得 9000 萬美元； Innoviz 在今年 8 月宣佈完成 900 萬美元 A 輪融資；英飛凌在今年 10 月收購位於荷蘭的半導體公司 Innoluce 準備開發雷射雷達晶片……
與此同時，一場雷射雷達的價格戰悄然打響。包括 Quanergy、 Innoluce 和 Innoviz 在內的許多固態雷射雷達製造商正在研發低於 100 美元的產品。Osram 近期宣佈，最早在 2018年，他們可以向市場上投放出 50 美元以下的固態雷射雷達。
據 Lux Research 報告，到 2030 年，雷射雷達將在自動駕駛領域，收穫近億美元的商業機會。
大公司如谷歌、寶馬、賓士、奧迪和富豪，汽車供應商如博世、德爾福、大陸和先鋒；初創企業如 Cruise Automation，NuTonomy 等，都在其自動駕駛系統中使用雷射雷達。雷射雷達，自動駕駛最重要的傳感器之一，撐起了自動駕駛的半壁江山。
2. 英偉達
在去年 1 月的 CES 上，英偉達的主題聚焦在「深度學習與自動駕駛」上。英偉達 CEO 黃仁勳在 CES 第一場 Keynote 上介紹了 Drive PX2——透過深度學習算法，讓汽車感知辨識周圍環境，進而自動駕駛。
在汽車領域，全球共有 50 多家汽車製造商和供應商在使用或測試英偉達的 Drive PX 平台。例如現在公開的消息，富豪汽車計劃明年在瑞典，進行公開自動駕駛測試的 XC90 SUV 搭載的就是 Drive PX 2 平台。
在美國IHS 公司發佈的關於「人工智慧」的調研報告中：預計到 2025 年，基於人工智慧技術打造的相關係統的新車配售率，會從 2015 年的 8% 增加至 2025 年的 109%。
在美國IHS 公司發佈的關於「人工智慧」的調研報告中：預計到 2025 年，基於人工智慧技術打造的相關係統的新車配售率，會從 2015 年的 8% 增加至 2025 年的 109%。
去年 9 月在北京舉辦的 GTC（英偉達技術峰會）上，黃仁勳對外界強調：「我們不再是一個半導體公司，而是一個 AI Computing Company。」
目前，英偉達在 GPU 市場擁有 70% 以上的市佔率，幾乎每家人工智慧（包括無人駕駛在內）公司，都會使用 GPU 用於深度學習的訓練。
英偉達還不斷向新興市場擴張，這讓這家「人工智慧計算公司」的股價一路飆升。在過去 12 個月，英偉達股價上漲了近 200%，其市值高達 500 億美元。彭博社對英偉達今年的表現評價為：「Nvidia has a very good 2016。」
英偉達還不斷向新興市場擴張，這讓這家「人工智慧計算公司」的股價一路飆升。在過去 12 個月，英偉達股價上漲了近 200%，其市值高達 500 億美元。彭博社對英偉達今年的表現評價為：「Nvidia has a very good 2016。」
地平線機器人創始人余凱認為英偉達如此高速成長，是「Technology Enabled Business 順勢崛起的一個典型案例。」
3. 英特爾
在錯失行動市場之後，晶片巨頭英特爾並未氣餒，現在它要積極擁抱自動駕駛市場。
去年11 月，英特爾宣佈成立自動駕駛汽車事業部 ADG。 而在此之前的一個月，英特爾斥資 2.5 億美元，透過英特爾資本（Intel Capital）押注自動駕駛技術。
除了投資，英特爾也在積極「組隊」：與德國汽車廠商寶馬和 Mobileye 攜手，準備在 2021 年推出一款自動駕駛汽車；與汽車零配件供應商德爾福 、 Mobileye 共同打造傳感器組件和自動駕駛軟體。
有業內人士並不看好英特爾進軍自動駕駛領域，因為這家公司在汽車相關產品上表現非常一般，也找不到太多成功案例。但也有不同看法：英特爾未來可能會在車聯網、自動駕駛基礎設施，搭建高性能雲服務平台等領域發力。
據 Gartner 的數據，汽車半導體業務在 2015 年產生的收入將近 300 億美元。Gartner 集團分析師表示，英特爾尋求進入汽車領域，因為汽車對處理能力的需求將會激增。
自動駕駛車輛需要雷達來檢測障礙物，攝影機辨識行人和交通燈的顏色，高精地圖確定車輛精確位置，超級電腦則快速處理所有資訊——而專用晶片是使自動駕駛汽車，成為現實的基本技術之一。
4. 特斯拉 Autopilot
去年 10 月，特斯拉透過 OTA 更新 Autopilot 7.0 版本，可以實現半自動駕駛。這原本是一件很酷的事情，到了今年卻不小心玩砸了：5 月，美國一名特斯拉車主在使用特斯拉 Autopilot 功能時發生事故死亡；9 月，中國央視《法治在線》欄目曝光，中國出現首例在使用特斯拉過程中，遭遇車禍致死事故。
一時間，外界對特斯拉的質疑聲甚囂塵上，認為特斯拉的自動駕駛策略是「技術路線上的激進策略掩蓋的安全隱憂，最終引發悲劇發生。」也有人認為，出人命就說明程序存在漏洞，不應該拿消費者做試驗。
這也導致隨後 Mobileye 與特斯拉的「分手」。Mobileye 的董事長 Amnon Shashua 表示，因為特斯拉的自動駕駛功能「超過了安全的底線」，因此終止了雙方的合作。
但特斯拉並沒有被這些「聲音」干擾，而是在系統上做了更多改進：透過 OTA 升級 Autopilot 8.0 ，以及在硬影架構上更新自動駕駛配置（Autopilot 2.0）。特斯拉還計劃在 2017 年底演示從洛杉磯到紐約的全自動駕駛功能。
5. 福特「2021 無人駕駛汽車戰略規劃」
在今年的 CES 上，福特汽車明確表示會繼續加大對自動駕駛技術的研發力度，將旗下的自動駕駛測試車隊伍擴大，增加至 30 輛。7 個月之後，這家百年汽車公司對外公佈了「2021 無人駕駛汽車策略規劃」：在 2021 年，福特將推出符合 SAE Level 4 標準的量產無人駕駛汽車，沒有剎車踏板，沒有方向盤，司機的存在成了備選項。
福特的目標看起來相當激進，也是第一家宣佈打造符合無人駕駛需求的汽車廠商。同時，福特也正拓展在矽谷的業務，自 2015 年 1 月正式揭幕以來，福特在 Palo Alto 研究與創新中心已成為這一地區最大的整車製造企業研究基地之一。
很明顯，在無人駕駛進程中，福特希望成為一股不容忽視的力量。
6.百度無人駕駛
2013 年初百度無人車立項，短短 3 年進展迅速，很大一部分原因是這家公司「最早使用 GPU、FPGA 做人工智慧與深度學習算法。」
今年，百度找到了兩個戰友：Velodyne 和英偉達。前者向百度提供雷射雷達；後者與百度聯合開發，從雲到車端到端的自動駕駛汽車平台。與兩者的合作，很大程度上增強了百度在無人駕駛汽車領域的技術實力。
與此同時，百度在給搭載自動駕駛的奇瑞 EQ 考駕照（已通過一個科目），希望到無人車第三年商用時，能將五科全部考完。百度的目標是希望研發一套，集軟硬體為一體的無人駕駛系統，系統在量產後價格將控制在 USD 5,000以內（5 年後）。
就在之前，有消息透露百度將對無人車業務進行拆分，今年將正式實施，但很快百度否認了這一消息。
7.Uber 與 nuTonomy 開始無人車試營運
今年 8 月，Uber 向外界公佈三個重大消息：Uber 無人駕駛車隊亮相匹茲堡，用戶可以隨機享受這項打車服務；與沃爾沃達成合作，雙方共同投資 3 億美元開發自動駕駛汽車，預計 2021 年上路；收購無人駕駛技術公司 Otto。
這是 Uber 自 2015 年，宣佈進軍無人駕駛領域以來的最新進展。業內人士分析，Uber 想利用自動駕駛汽車，讓打車既便宜又方便，以此讓人們徹底打消擁有汽車的念頭。
另一家新加坡無人車初創公司 nuTonomy 在無人駕駛領域創造了一個新的記錄——世界上首輛公開測試的無人駕駛出租車。這家公司在新加坡向普通民眾開放測試無人駕駛出租車，民眾可以方便的透過智慧手機在線預約。
nuTonomy 計劃到 2018 年，組建一支覆蓋整個新加坡的無人駕駛車隊，而最終自動駕駛出租車的普及會有望，將新加坡的汽車保有量由現在的 90 萬輛減少到 30 萬輛。
8. 谷歌分拆無人車業務，成立新公司 Waymo
從特斯拉、Uber 到汽車廠商，在無人駕駛技術上都落後於谷歌，但在今年卻有被趕超的跡象。起步早的谷歌無人駕駛逐漸喪失了先發優勢，雖擁有雄厚技術實力和經驗積累，但缺席了無人駕駛許多重要時刻。
與此同時，最早參與無人車項目的高管基本都離開了谷歌。
去年12 月 14 日，谷歌母公司 Alphabet 宣佈谷歌無人駕駛項目將作為公司內部一個名為「Waymo」的獨立個體存在——這意味著，此前目隸屬於 Google X 實驗室的谷歌無人駕駛團隊成為歷史，一個名為「Waymo」的新公司走上台前。
也許谷歌開始意識到，自動駕駛領域的競爭愈發激烈，「自動駕駛技術如何實現商業化」被加速提上日程。
9. 蘋果研發自動駕駛系統
從去年開始，越來越多的消息，指向蘋果已經不準備自己真正打造一輛車，而是將重心轉移到和汽車密切相關的自動駕駛領域。
在給美國國家高速公路交通安全管理局（NHTSA ）一封信件上，蘋果首次公開承認自己在進行自動駕駛汽車的研發。
有人曾經算過這麼一筆賬，蘋果公司市值 6200 多億美金，比世界上營業額最大的前 8 大汽車公司市值之和還大。而且手持 2300 多億美金的現金儲備，也是全球前 8 大汽車公司手中現金儲備之和。此前蘋果也從汽車公司挖來不少成員，「泰坦計劃」項目團隊成員達數百人之多。
因此有業內人士拋出了這樣一個問題：既有錢又有團隊的蘋果為什麼造不了汽車？
10. 無人駕駛政策
與自動駕駛同步發展的，是開放的政策。
在美國加州，由於對創新的寬容，目前已有 20 家公司拿到了無人駕駛上路牌照。今年 9 月，百度無人車獲得第 15 張牌照。王勁在回答拿到這一牌照的意義時，告訴記者：讓無人車走向生活，百度需要借助外部條件，進行更大膽的測試，才能更快達到安全標準。而加州友好的無人車環境，可以測試和推動百度無人車的發展。
在密西根州，密西根州州長最近也通過，一個對無人車友好的法案：允許無人駕駛汽車在公共道路上行駛，甚至允許無人車可以沒有實體的方向盤和剎車、以及無需司機坐在駕駛艙裡。
在賓夕法尼亞州，Uber 已經在匹茲堡建立了一個無人車研發中心，這裡的地方政府在今年上半年就已支持 Uber 無人車上路行駛。
在全世界很多國加，雖然還不能在公開道路上進行無人駕駛測試，但相關自動駕駛測試基地也將相繼落成。如在對岸中國，今年 6 月正式開園的上海汽車城無人駕駛汽車測試基地、百度與蕪湖市政府打造的「全無人駕駛汽車營運區域」，以及最近在湖北武漢落成的自動駕駛示範區，等等。在今後，類似這樣的測試基地或示範區，還將繼續在中國出現。
從過去到現在，汽車一直是最重要的產業之一。而在未來，無人駕駛汽車或許將成為各地爭奪的新興產業。