DORISDU 发表于 2017-3-10 17:28:58

详解2017年MIT十大科技突破 中国原创刷脸支付登榜

《麻省理工科技评论》日前发布了2017全球十大突破性技术,覆盖了人工智能、生物医疗、无人驾驶、新能源等领域。本届MIT十大科技突破是历年来中国企业上榜最多的一届。其中刷脸支付完全源自中国,实现了MIT榜单创立16年以来,中国本土技术零的突破。

这十项突破技术:
[*]成熟期少于 3 年的:刷脸支付、深度学习、360°全景相机、基因疗法2.0、僵尸物联网
[*]成熟期在 3-5 年的:实用型量子计算机、细胞图谱
[*]成熟期在 5-10 年的:自动驾驶货车
[*]成熟期在 10 年以上的:太阳能热光伏电池、治愈瘫痪
1、刷脸支付刷脸支付的核心是人脸识别系统,可通过扫描人脸面部特征进行身份识别,既方便又安全,不仅免去了出行人丢失或遗忘钱包、手机带来的窘迫, 也避免了钱包、手机被盗用的风险。除了日常交易,该技术还可用于交通监管、罪犯追踪、账户管理等领域。图1 刷脸支付人脸识别系统数据点分布https://wpimg.wallstcn.com/ee/c9/32/-1.jpg!article.foil图表2 马云现场演示刷脸支付https://wpimg.wallstcn.com/f8/f6/48/-2.jpg!article.foil人脸识别系统现已成熟,并在我国广泛应用于授权支付、设备访问以及罪犯追踪,“滴滴打车”注册司机也必须通过该系统进行身份认证。百度对于人脸识别有效性曾做过实验,将系统识别人脸与真人识别人脸做对比,实验结果表明,百度的人脸识别系统成功率更高。目前,百度正在进行人脸识别火车站取票试点。除百度外,旷视(Face++)、阿里、科大讯飞等国内企业也进入了深耕相关技术的公司名单。2、360°全景相机360°全景相机能够更真实地还原事件及场景,让观众更有现场感。目前技术成熟,在现场直播、外科手术等领域应用广泛。图3 三星 360°全景相机外观https://wpimg.wallstcn.com/b7/72/86/nIm5dV.jpg!article.foil图4:手机搭载全景相机拍摄https://wpimg.wallstcn.com/c4/f4/4b/6Xdd6P.jpg!article.foil全景相机占全球相机的市场份额比重已从2016年的1%增长到2017年初的4%,价格也变得非常低廉(低于500美元),加上与虚拟现实的相互促进,全景相机正迎来快速发展的黄金时期。日本理光(Ricoh)、360fly、三星、JK Imaging(柯达 Pixpro 相机的制造厂商)、IC Real Tech(ALLie 相机的制造厂商)、Humaneyes Technologies(全景相机 Vuze 的制造厂商)等企业进入研究公司名单。3、基因疗法 2.0基因治疗利用改造过的病毒将相关基因的健康副本递送至携带有缺陷基因的患者体内,从而彻底治愈单个基因突变导致的疾病。早期基因疗法也经历过失败,主要由于改造基因及载体病毒被递送到基因组的错误位置导致患者多器官衰竭及脑死亡;但现在伴随着一些关键问题的解决,改造基因与载体病毒实现升级,基因治疗2.0前景光明。图5 基因疗法技术现已成熟https://wpimg.wallstcn.com/b8/f1/f4/-5.jpg!article.foil图6 基因疗法2.0前景光明https://wpimg.wallstcn.com/70/8a/7e/-6.jpg!article.foil目前,已有两种遗传性疾病的基因疗法得到欧洲相关管理部门的批准,美国也即将批准首个基因治疗技术。SparkTherapeutics、BioMarin、GenSight Biologic、BlueBird Bio、UniQure 等进入研究者名单。4、僵尸物联网僵尸网络是指被恶意软件感染并控制摄像头、监视器以及其他消费电子产品而大规模瘫痪的网络。其破坏力与日俱增,特别是与物联网结合形成僵尸物联网,有相当强的破坏能力。僵尸网络虽不是全新技术,但近期却有基于自动化设置的恶意软件 Mirai 攻陷互联网基础服务提供商 Dyn 的极端示例,且蔓延趋势渐猛。图7 僵尸网络破坏力惊人https://wpimg.wallstcn.com/e2/04/b1/7.jpg!article.foil图8 僵尸网络来源极广https://wpimg.wallstcn.com/1e/39/08/-8.jpg!article.foil针对僵尸网络的防御至今尚未跟上黑客的步伐,虽有多家公司出售 DDoS Scrubber(DDoS 清理) 设备,但效果并不好。僵尸网络目前技术成熟,恶意软件的创造者及使用者都可能利用僵尸网络进行破坏。5、深度学习“深度学习”是一种重要的机器学习方式,它能够使计算机及机器人像人一样自主学习。2016年 AlphaGo PK 李世石的人机大战就是深度学习在背后提供支持。图9 AlphaGo 完胜李世石https://wpimg.wallstcn.com/38/59/2e/9.jpg!article.foil图10 深度学习应用广泛https://wpimg.wallstcn.com/14/3c/b9/10.jpg!article.foil深度学习技术预计在未来1-2年内达到成熟阶段,届时自动驾驶、机器人等自动化领域将迅速发展。国内公司(团队)科大讯飞、阿里巴巴、中科院、百度都进入了研究榜单,其中科大讯飞已在人机对话系统、智能客服系统、机器辅助驾驶、机器人控制等方向展开应用研究并获得阶段性成果。国外上榜公司有:DeepMind、Mobileye、微软亚洲研究院、Google、Uber。6、实用型量子计算机量子计算机遵循量子力学规律,可进行高速数学和逻辑运算、存储及处理量子信息。在运行人工智能等复杂模拟程序时,其计算速度较传统计算机呈指数级增长;依赖其强大的计算能力,量子计算机甚至能制造出无法破译的密码。其技术成熟预计需要5年左右。图11 IBM 研収出量子计算机系统https://wpimg.wallstcn.com/25/2e/16/11.jpg!article.foil图12 IBM 采用量子比特构建系统核心电路https://wpimg.wallstcn.com/ef/51/0b/12.jpg!article.foil进入研究者名单的有:荷兰量子技术研究所 QuTech、英特尔、谷歌、微软、IBM。7、细胞图谱科学家正在构建的“人类细胞图谱”,是通过分析单个细胞内部的内容来定义活细胞,将人体中各种细胞进行超精确模型化展示的大型项目。基于该项目成果,新药研发与试验将大大提速。图13 人类身体细胞高清图谱https://wpimg.wallstcn.com/1f/14/79/13.jpg!article.foil图14 人类身体细胞高清图谱https://wpimg.wallstcn.com/57/6d/ce/14.jpg!article.foil该项目预计5年后成熟,届时首个人类细胞地图将全面揭示人体构成,研究者是英国的桑格研究所、美国的布罗德研究所、马克·扎克伯格资助的 Biohub 研究所。8、自动驾驶货车传感器、处理器作为核心部件,摄像机、雷达作为辅助设备共同构成自动驾驶系统;自动驾驶技术目前已成形,但仍有部分漏洞,极大地限制了该技术的广泛应用,预计5-10年后该技术将步入成熟期。图15 自动驾驶货车外观https://wpimg.wallstcn.com/79/55/6f/15.jpg!article.foil图16 自动驾驶货车内室https://wpimg.wallstcn.com/8b/05/ce/16.jpg!article.foil鉴于货车司机工作强度大,司机工资占运输成本比重大,自动驾驶货车届时应用前景很好。相对美国170万个货车司机岗位,中国有1600万个司机岗位,自动驾驶货车在中国的应用较美国市场更大。该技术主要参与者是:沃尔沃、戴姆勒、百度。9、治愈瘫痪治愈瘫痪技术利用无线脑体电子元件绕过神经系统的损伤来实现运动,通过无线电将大脑读取技术连接到身体上的电刺激器,创造出“神经旁路”,使得患者的想法能够传达并控制肢体。除治疗瘫痪外,该技术还有望治疗失明及聋哑。图17 无线脑体电子元件外观https://wpimg.wallstcn.com/4c/6c/77/17.png!article.foil图18 “神经旁路”示意图https://wpimg.wallstcn.com/20/35/24/18.jpg!article.foil该技术需10-15年才可能达到成熟阶段。主要研究机构是:瑞士洛桑联邦理工大学(EPFL)、韦斯生物和神经工程中心(Wyss Institute at Harvard)、匹兹堡大学(University of Pittsburgh)、凯斯西储大学(Case Western Reserve University)。10、太阳能热光伏电池与普通光伏电池不同的是,热光伏电池可将太阳能电池效率翻倍,该技术先利用太阳能转化为热能,再将热能重新转化为光,且聚集在太阳能电池可使用的光谱范围内。该技术可能会催生日落后仍工作的廉价太阳能发电技术。图19 太阳能热光伏电池外观https://wpimg.wallstcn.com/67/7a/0e/19.jpg!article.foil图20 热光伏电池工作原理示意图https://wpimg.wallstcn.com/5f/c0/5b/20.jpg!article.foil该技术需10-15年才能步入成熟期,主要研究者(机构)有:David Bierman、Marin Soljacic、Evelyn Wang(麻省理工学院)、Vladimir Shalaev(普渡大学)。

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