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人工智能更趨人性化

     深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法自 20 世紀 80 年代問世后便無人問津，而近年來則呈現(xiàn)復(fù)興之勢，不斷推動人工智能向新的方向發(fā)展，在與強化學習（例如，由 Google Deep Mind 開發(fā)的圍棋程序 “AlphaGo”）等復(fù)雜人工智能算法結(jié)合的情況下，更是碰撞出了激動人心的火花。如今大量研究都在深入探索神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，2017 年，人們會研究出一種全新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，它將超越人工智能開發(fā)者一直以來所依賴的舊算法。例如，新的“無監(jiān)督”算法只需通過觀察現(xiàn)實世界即可達到學習的目的，對比需要大量時間和參考數(shù)據(jù)來學習的“監(jiān)督式訓練”算法，優(yōu)勢十分明顯。2017 年，理論方法的發(fā)展將減小深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和新硬件設(shè)計的體積尺寸，從而讓這些算法能夠更高效地應(yīng)用于各種各樣的分布式傳感器網(wǎng)絡(luò)。 

物聯(lián)網(wǎng) （IoT） 催生智能傳感器領(lǐng)域的蓬勃發(fā)展

     物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的迅猛勢頭必將持續(xù)下去，但人們開始越來越重視安全問題和高質(zhì)量信息的傳送，而不僅僅是簡單的連接問題。物聯(lián)網(wǎng)中的傳感器領(lǐng)域必將掀起更加猛烈的智能化風潮。智能化將以多種形式呈現(xiàn)——智能化傳感器所集成的算法和軟件， 能夠能減少云傳輸和云分析數(shù)據(jù)量；集成的安全方案能減小物聯(lián)網(wǎng)的受攻擊面。“IoT”也將不再是一個術(shù)語，因為物聯(lián)網(wǎng)將成為人們生活的一個正常組成部分。待到有一天，家居、企業(yè)和城市的互聯(lián)成為了當初設(shè)想中的樣子，我們將從“互聯(lián)模式”向“彈性模式”轉(zhuǎn)變。“彈性”家居、企業(yè)和城市不僅相互連接，也將作為物聯(lián)網(wǎng)智能和網(wǎng)絡(luò)安全架構(gòu)的一部分存在，因此能夠快速發(fā)現(xiàn)、識別并有效應(yīng)對不可避免的挑戰(zhàn)和威脅。 

 無人駕駛技術(shù)蓬勃發(fā)展，人工智能參與更多駕駛體驗

     雖然人們對無人駕駛汽車在未來幾年的普及性過于樂觀，但可以肯定的是，無人駕駛汽車將在未來占有一席之地，而且在 2017 年就會取得重大進展。無人駕駛遞送和運輸服務(wù)的推廣，以及自動剎車和停車等自主技術(shù)在有人駕駛汽車中的普及，將推動相關(guān)先進技術(shù)研究的高速發(fā)展。提高無人駕駛汽車的相關(guān)性能，使之能夠更加準確、迅速地感知周圍環(huán)境，這將是該領(lǐng)域在 2017 年的一大工作重點。而雷達（RADAR）和激光雷達（LIDAR）的尺寸和成本均于今年得到了顯著縮減，這兩種設(shè)備將逐漸成為業(yè)界標準配置。

智能電網(wǎng)更趨智能

     保護、創(chuàng)新和發(fā)展電網(wǎng)正變得愈加重要。智能電網(wǎng)仍處于起步階段，但該行業(yè)已經(jīng)不滿足于簡單的自動抄表功能，開始探求如何利用更強大的測量能力和連接能力實現(xiàn)數(shù)據(jù)回傳。數(shù)據(jù)分析可以提高效率和可靠性，因而成為主要投資領(lǐng)域之一。而數(shù)據(jù)交換領(lǐng)域亦涌現(xiàn)了許多新穎的想法，這種技術(shù)能夠有效應(yīng)對能源和負荷的多樣化及波動所造成的與日俱增的壓力。更令人興奮的是，一種新型“數(shù)字電網(wǎng)”即將問世，它使用一種分布式交付模式，比如今的傳統(tǒng)電網(wǎng)更加高效和靈活。