京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
云计算打破了传统的商业模式, 大数据也持续以指数型增长,技术人员和投资人对于当前技术发展趋势都保持密切关注,因为这有可能直接影响到他们2016年及今后的商业行动。下面列举了本年度的五项突破性的创新技术,涵盖了从情感型机器人到无人驾驶汽车:
1、混合云和公共云
混合云和公共云服务日益流行,并且吸引了很多的投资人注入资金到该领域。很多风险投资公司投入了大量资金到SaaS(软件服务)公司,说明云解决方案在未来会有更大的获利空间。
有些人怀疑具有100亿美元估值的Dropbox能否公开上市,事实上,这一领先的SaaS公司在经过六轮融资后已经上升到110亿美元,发展势头是很强劲的。Dropbox也将其战略定位从无处不在的文件共享服务扩展成协同平台,与Adobe和微软达成了战略合作关系。
为了达到其战略定位,Dropbox率先提高云服务年限,以期成为用户实用的伙伴。
图1:Dropbox
然后“数据海洋”的发展势如破竹。
从2011年,纽约的startup公司已经成长为开发者服务的第二大云部署平台,为包括亚马逊、谷歌和微软在内的很多大型公司提供简单的、可升级的SSD云服务平台。“数据海洋”目前已将重心从立足于满足大规模客户的需求转移到用户体验上面。
这一成功举措使startup获得了超过1.83亿美元的融资。2016年,我们期待云服务领域的扩张性发展,从SaaS(软件服务)到PaaS(平台服务),SDN(软件定义网络)和DBaaS(数据库服务)。
2、机器学习
机器学习是指,通过算法计算机可以从经验中学习,不断进步。这在数据准备和 预测分析 领域非常有用。随着动态域名服务的发展,一种更先进的机器学习中采用的算法基于复杂的非线性关系模型,也就是机器可以感知其周围的世界。
苹果的Siri和微软的Cortana就是这种全自主代理的先驱。
在一个后App的未来世界,我们可以想象不只是与案件和菜单之间进行互动,而是通过与智能代理进行交谈的形式。使更多的工程自动化可以将人类从此项工作中解放,我们正在向机器学习和 人工智能 协同前进的未来发展。
图2:几乎触碰的机器人与人类之手(3D渲染)。来自于西斯廷教堂著名的米开朗琪罗画作,名为“亚当的创作”。
人类和机器之间一直不断的竞争可追溯到1996年与Deep Blue的象棋比赛。今年早些时候,谷歌的人工智能AlphaGo第一次打败了国际专业围棋选手而引起了轩然大波。
去年,谷歌收购了伦敦创业公司DeepMind,将其中心放在了发展人工智能方面。通过赢得这项非常复杂游戏,谷歌是想告诉全世界计算机可以有很多方面的应用,例如更好的个人软件管家。我们也可看到很多知名公司将目光聚焦在机器学习领域。
3、无人驾驶技术
我们已经见证了汽车技术巨大的突破:谷歌正在无人驾驶汽车技术上大步前进,而特斯拉则退出了续航里程超长、无人驾驶的电动汽车,让我们能够想象未来汽车可能类似于个人的士,受智能手机控制。同时,共享驾驶App也在爆炸式增长,例如Uber打破了人们对于汽车所有权的传统看法,Lyft和通用汽车也斥资5亿美元研究如何破解自动驾驶汽车共享软件app的代码。
图3:自动驾驶的智能汽车。
不管是否无人驾驶,未来汽车的发展主要取决于是否能够提高乘客的驾驶体验。GPS、蓝牙和Wi-Fi都是标准配置,下一波自动驾驶和电动汽车方面的创新之处在于汽车并不仅仅是交通工具,而是移动的数据中心,与云平台能够连接。技术发展速度总是超出人们的想象,也许十年内我们就能在路上看到无人驾驶的踪迹。
在2016 ,我们希望政府能够出台相应的安全法以适应如此巨大的变革。近期在达沃斯的世界经济论坛就讨论了规范这种新兴技术的重要性。
4、情感识别软件
2015年日本推出了第一个情绪智能机器人。去年推出的1分钟内,Pepper就卖出了1000个,SoftBank则声称今年春天他们推出的机器人无需人类帮助的情况下可以在整个手机卖场跑。
只能机器人显然非常吸引人,部分是因为它们在人性化和专业设置方面具有非常大的应用潜力。基于过去机器人的发展,我们已经有了非常聪明的机器人,与人类交谈可以捕捉到人类的细节和情绪变化,这绝对是很突破性的进步。
图4:DeepGram在测试认知搜索。
苹果最近收购了Emotient,是一个创业公司,采用API根据认知科学、机器学习和计算机视角进行实时情绪分析。这一举动是紧跟着苹果收购Faceshift之后的,该公司专注于面部识别。
基于以上发展趋势,我们不难想见情绪之于我们的移动装置与冷冰冰的数据是同等重要的。
5、大数据简化
大数据可以提供我们前所未有的洞察力,而利用这些数据的关键在于解读和分析。
根据甲骨文公司分析,简单的 大数据挖掘 工具将要有长足的发展,因为这样分析师可以直接在企业Hadoop集群上购买数据,重新调整并采用机器学习技术进行分析。使普通公众对大数据的解读更加全面,这样对于企业来说,能够更好的从用户行为中学习。
结合现在正在发展的人工智能和机器学习,下一步如何利用复杂的大数据是非常重要的。
可预见的未来
我们将要生活在一个充斥着大数据,云计算,无人驾驶汽车,情感机器人的世界中,现实生活可能会本能的抵抗,且抵抗的程度超过我们看过的科幻小说中描述的。但是,单纯想象一下这些技术是如何发展,并且如何改变我们的日常生活都是一件非常激动人心的事情。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化运营中,“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”,直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络(CNN)的训练中,“卷积层(Conv)后是否添加归一化(如 BN、LN)和激活函数(如 ReLU、GELU)” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中,“统计分析” 是挖掘数据规律的核心,“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16