导语：在人工智能医疗发展前景的撰写旅程中，学习并吸收他人佳作的精髓是一条宝贵的路径，好期刊汇集了九篇优秀范文，愿这些内容能够启发您的创作灵感，引领您探索更多的创作可能。
1引言
2人工智能技术概述
3人工智能技术的发展历程
3.1人工智能技术的兴起
3.2人工智能技术的高速发展
3.3人工智能技术的发展现状
3.3.1专家系统
专家系统指的是一种智能计算机程序系统，是人工智能技术应用最为广泛也最为重要的领域之一，系统中涵盖大量某领域专家水平的知识与经验，通过应用人类在该领域中的专家级别知识来为用户解决在该领域中遇到的问题。专家系统有效地将人类智能延伸到专业领域中，实现了理论研究向实际应用方向过渡的目标，大幅提高了人类对专业问题的处理效率，并且专家系统依托复杂的算法能对专业问题未来发展的可能性进行更全面的计算，工作效率甚至会比人类专家更高效、更准确。随着对专家系统研究的不断深入，目前很多专家系统都能依据对人类行为的模拟在不同的应用场景中作出智能化的反应和判断，并且能够利用知识库，深入挖掘复杂问题的内在联系。专家系统已经在多个领域中都得到了广泛的应用，帮助企业更客观地摸索市场规律，从而作出正确的生产决策、调度规划、资源配置计划等，大幅提高了企业经营的科学性，使企业能在节省生产成本的同时，获得更好的经济效益。
3.3.2模式识别
3.3.3机器人学
机器人学的主要研究方向是机器人的设计、制造和应用，随着人工智能技术的成熟与应用，机器人的智能水平不断提高，并且在不同行业中的应用已经较为普遍，日常生活中常见的机器人包括扫地机器人、迎宾机器人、快递机器人、早教机器人、无人机等，人们可以利用可移动设备对其进行操作，极大程度地提高了人们生活的智能性和便捷性。
3.3.4机器学习
机器设备并不具备自主思考能力，在不同应用场景下的反应主要是依托计算网络技术和算法对人类思维模式进行模拟，并将人类行为进行充分消化以使自身性能得到优化，能对不同问题进行处理。机器学习是一项涵盖多个学科且复杂程度很高的科学，包含统计学、概率学、算法复杂度理论等，是人工智能的核心技术，也是推动计算机向智能化方向发展的关键技术。
3.3.5人工神经网络
人工神经网络是人工智能技术自进入高速发展时期后广泛研究的重点内容。利用计算机算法将人脑神经元进行简单化、抽象化、模式化，并构建成与人脑神经元网络相似的网络结构。人工神经网络技术的成熟与发展为专家系统、模式识别、机器人学、生物、经济等多个学科的发展提供了技术支持，解决了很多人工智能技术发展中的实际难题。
4人工智能技术的应用
4.1人工智能技术在计算机网络技术中的应用
4.1.1计算机网络安全管理
4.1.2计算机网络管理
人工智能技术的发展和应用促进计算机网络技术向智能化方向发展。在实际应用中，除计算机网络安全管理模块外，还能解决多种网络管理问题。随着计算机技术的普及，网络数据呈爆炸式增长，网络管理工作量和工作难度都达到了空前高度，通过应用人工智能技术，能大幅提高计算机网络管理效率，优化网络管理效能。
4.2人工智能技术在企业管理中的应用
4.3人工智能技术在航空航天技术中的应用
航空航天技术是目前人类最高科技的集合体，涵盖众多学科，如信息技术、卫星技术、生物技术、天文学、生命科学等，对提高国家的国防力量、提高国家的国际地位、促进国家经济增长都具有非常重要的意义。航天器设计是航空航天领域中的关键工作之一，而远程控制又是航空航天技术长久发展以来研究的重点，因我国对该技术的研发起步较晚，我国对航空航天技术的研发存在重重困难，但经过国家和科技工作者的不懈努力，目前我国航空航天技术已处于世界先进水平。将人工智能技术应用于航天远程控制中，利用智能系统对数据进行自动采集、处理和储存，如通过采集航天器的轨道信息，并以此分析航天器的运行状态，根据分析结果制定运行决策，对提高航天器的运行安全性和运行质量都是非常重要的举措，推动国家航空航天事业获得进一步发展。
4.4人工智能技术在医疗领域中的应用
目前，人工智能技术在医疗领域中的应用已经非常广泛，使医护人员的工作内容不断得到优化，提高工作效率，还有效提高了国家医疗水平。具体应用包括以下几项内容：①在电子病历中的应用。传统就医诊断环节，医生都需要以手写方式记录病患病例，并根据病例详细列出治疗方案，工作量大，且效率较低，病例保存便捷性较差。通过应用电子病例，不仅能大幅减少病例记录的工作量，还能在医疗系统中直接勾选治疗所需药品，完成病例及用药的勾选后打印即可，既能大幅提高工作效率，还能将病例在计算机中进行储存，且现阶段病例文件的储存格式不再局限于文字，语音和图像也可被添加到病例中，提高医疗诊断的准确性。②在健康管理中的应用。在现代医疗中应用人工智能技术，对病患的病情进行智能化分析，能使医生对疑难病症的分析更加全面准确，制定针对性更强的医疗方案，提高医疗水平，为改善患者的健康状况提供辅助。
5结语
综上所述，计算机人工智能技术的应用，对社会各行业都产生了不同程度的影响，人们的工作和生活方式得到优化和改变，国家科技水平也不断提升。加强对计算机人工智能技术的研究，推动人工智能技术在各个行业中的应用，让人们能切身感受到科技为生活带来的改变，对促进人类社会的发展具有非常重要的意义。
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[关键词]机械工程：信息科学；智能化
一、认知科学与智能技术的发展前景展望
经济的需求及其发展趋向，必然对科学技术产生巨大的影响。“新经济”对智力的需求，必然带来各经济部门智能化的发展趋向及各科学技术部门对智能化的研究。这种研究与应用，是相互影响、相互促进的。
每个时期都有该时期的中心科学技术。科学家预测21世纪中叶，信息科学技术是中心科学技术。从21世纪30年代开始，中心科学技术将逐渐转移到生物科学技术。而到本世纪中叶以后，将有可能以认知科学技术为中心，把信息科学技术生命科学技术和系统科学技术等高新科学技术结合起来，形成认知科学和智能技术群。随着认知科学的深入，人们将逐渐搞清人类智能的机制，在此基础上，智能技术才能得到充分的发展。机械模仿人的智能真正地实现了，人类社会的经济文化科学、技术就会产生更大的飞跃，人类文明必将达到一个新的阶段。
二、智能化是信息科学技术的发展方向
1、实现信息化和网络化的目的，在于改善人民生活水平，促进社会发展。
人类生活质量提高的方向，正从衣食住行等物质方面转向教育、科技、体育、医疗、旅游、文化、艺术等精神方面。即使是衣食住行等物质方面，也越来越多地增加了精神因素。这就是说，信息科技的发展及其应用，要越来越多地考虑满足人们精神方面的需求。此外，社会的发展是建立在人类群体活动的基础上的，群体的活动是在智力信息交流和协同的基础上发展的。因此，推动人类社会发展，就应使这种智力信息的交流和协同日益发展。
2、信息化、网络化的内容，本质上是智能化的。
现代计算机的进一步发展，是要设计、制造智能计算机；现代通信设备的发展，是要建立智能化通信设备；现代因特网的发展，是要建立智能互联网；现代家用电器的发展，是要实现各种智能化的家用电器；甚至遥控做医疗手术，电子商务、网上教育、网上设计、虚拟企业……都要以智能化为其基本内容。当然，这些机器和设备的硬件、软件设计更要智能化。因此，信息化网络化的实质就是智能化。
3、实现信息化、网络化的工具是智能化的。
在现代化信息技术中，愈来愈多地使用了自然语言识别与理解、图像识别与处理、计算机视觉、机器人规划、力觉传感与控制、知识的表示、获取与处现推理与求解、专家系统智能控制……等等人工智能技术。随着信息技术在发展中更多地使用人工智能技术，不仅信息技术本身更加充实和丰富，人工智能技术也将会有新的突破，而且还会促进认知科学更深入地发展。
三、智能机械工业的发展趋向
1、选择智能化的产品作为机械企业未来发展的新产品
机械企业的当务之急是进行产品结构调整。传统的机械工业部门仅是生产资料的生产部门。在面向市场，特别是面向全球化经济的形势下，这种观念应迅速转变，即机械工业既提供生产资料又生产人民生活需要的各种产品。诺基亚公司，原来是生产胶鞋的制造厂，现在随市场的需要而改变成生产手机的公司，其产品在全世界的占有率已达到25%。我国机械工业各企业在产品结构调整中选择产品时，无论是生产资料还是消费品，都要首先选择带有智能信息技术的机电一体化产品。例如选择加工设备时，就要选择带有智能信息技术的多轴数控加工机床。又如在选择家用机器人产品时，一个典型的例子就是选择机器人宠物。目前，机器人的应用主要还在工业制造方面，家用机器人还未能产业化。主要原因是，作为家用机器人，要求有较高的智能技术，这方面至今未能过关（例如视觉和语言技术还停留在初级阶段）。目前，一些机器人制造商发现，以娱乐为主要用途的家用机器人有广阔的市场前景，且这类机器人只要求有限的初步的智能技术，于是就开发了机器人宠物。
2、机械企业的制造和管理要向智能化方向发展
随着科技信息技术的飞速发展，我国制造业正面临着难得的机遇和严峻的挑战。市场的变化频繁和难以预测，产品的生命周期日益缩短，产品更新速度不断加快。顾客对产品的需求趋向多样化，生产自动化技术不断提高，生产者的创新作用愈来愈重要，信息化技术的应用愈来愈广泛……这些因素使制造业的生产模式和管理方式发生了根本改变：企业生产从面向产品转变为面向客户、面向需求，面向服务；企业生产要素正从劳动力和资本转向知识；企业的生产过程正从流水线式和自动线式、单品种固定式规模生产转向多品种、柔性并行式、智能化的集约生产。企业要“以人为本”，企业的生产和管理要向智能化的方向发展。
3、用智能化技术改进和提升企业的信息化与网络化。
企业应当利用信息化，进行工业化，实现跨越式发展。企业要树立“以人为本”的思想，企业管理者应当充分发挥工人的智慧和创新精神，保证优质清洁高效的生产，把反映现代科技的信息资源的开发和利用，作为信息化建设的核心任务；改革企业管理体系，营造良好的内外环境。促进网络供应链、网络物流电子商务动态联盟、虚拟企业等技术的广泛应用。建立以智能化为方向的企业研究与开发机构，采用智能CAD网络合作设计、智能数据库等技术来设计和开发新产品，在此基础上逐步实现产品的智能集成。要建立开放式可重构智能系统。基础制造设备不可能随产品改变而完全更新，但设备的组成方案及加工、调度路线却是可能随产品的品种、批量、数量的改变而改变的。智能重构技术是关键技术。
5、重视培养优秀人才，为企业发展提供智力支持。
现代企业要想在激烈的竞争中抢占先机，关键是优秀的人才资源。现在最需要的是两类复合型人才：一类是掌握高科技关键技术，懂技术、懂经营、有创新的复合型高级专业人才；另一类是具有战略眼光和创新勇气，懂得科技、经营、管理的复合型高级管理人才。企业要创造一切条件引进和留住这些人才，同时还要选择对象，进行重点培养。对以上这些人才，都要委以重任，让他们在实践中锻炼成长。我国当前的教育体制还不够完善，这种复合型的工程技术人员和管理人员往往还不能在大学现有的专业中培养出来，所以在现有的大学生走上岗位后，还需要企业培训。企业培训还有一个任务，就是要围绕产品和企业生产向全体职工普及现代科学技术，特别是当前企业应用的信息技术和智能技术。
参考文献：
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[3]李国杰.我国信息领域应重视的几个问题[N].科学时报，2011-03-15.
据统计，2017年中国人工智能核心产业规模超过700亿元，随着各地人工智能建设的逐步启动，预计到2020年，中国人工智能核心产业规模将超过1600亿元，年复合增长率将达31.7%。
随着人工智能技术的不断成熟，人工智能创业的难度逐步降低，越来越多的创业公司加入人工智能的阵营。
2018年被称为人工智能爆发的元年，人工智能技术应用所催生的商业价值逐步凸显。人工智能逐步切入到社会生活的方方面面，带来生产效率及生活品质的大幅提升。智能红利时代开启！资本、巨头和创业公司纷纷涌入，将人工智能拉到了信息产业革命的风口。
如何把握产业动向，抓住风口机会？创业邦研究中心凭借在人工智能等前言科技领域持续研究、洞察的能力，在对国内人工智能创业公司进行系统调研的基础上，推出《2018中国人工智能白皮书》，对人工智能的核心技术、主要应用领域、巨头和创业公司的布局、未来发展态势和投资机会进行了深度解析。
第一部分人工智能行业发展概述
1.人工智能概念及发展
人工智能（ArtificialIntelligence，AI）又称机器智能，是指由人制造出来的机器所表现出来的智能，即通过普通计算机程序的手段实现的类人智能技术。
自1956年达特茅斯会议提出“人工智能”的概念以来，“人工智能”经历了寒冬与交替的起起伏伏60多年的发展历程。2010年以后，深度学习的发展推动语音识别、图像识别和自然语言处理等技术取得了惊人突破，前所未有的人工智能商业化和全球化浪潮席卷而来。
人工智能发展历程
2.人工智能产业链图谱
人工智能产业链可以分为基础设施层、应用技术层和行业应用层。
A基础层，主要有基础数据提供商、半导体芯片供应商、传感器供应商和云服务商。
B技术层，主要有语音识别、自然语言处理、计算机视觉、深度学习技术提供商。
人工智能产业链
第二部分人工智能行业巨头布局
巨头积极寻找人工智能落地场景，B、C端全面发力。
第三部分机器视觉技术解读及行业分析
1.机器视觉技术概念
机器视觉的两个组成部分
2.发展关键要素：数据、算力和算法
数据、算力和算法是影响机器视觉行业发展的三要素。人工智能正在像婴儿一样成长，机器不再只是通过特定的编程完成任务，而是通过不断学习来掌握本领，这主要依赖高效的模型算法进行大量数据训练，其背后需要具备高性能计算能力的软硬件作为支撑。
深度学习出现后，机器视觉的主要识别方式发生重大转变，自学习状态成为视觉识别主流，即机器从海量数据里自行归纳特征，然后按照该特征规律使图像识别的精准度也得到极大的提升，从70%+提升到95%。
3.商业模式分析
机器视觉包括软件平台开发和软硬件一体解决方案服务。整体用户更偏向于B端。软件服务提供商作为技术算法的驱动者，其商业模式应以“技术层+场景应用”作为突破口。软硬件一体化服务供应商作为生态构建者，适合以“全产业链生态+场景应用”作为突破口，加速商业化。
（1）软件服务：技术算法驱动者—“技术层+场景应用”作为突破口
这种商业模式主要是提供以工程师为主的企业级软件服务。有海量数据支撑，构建起功能和信息架构较为复杂的生态系统，推动最末端的消费者体验。
此类商业模式成功关键因素：深耕算法和通用技术，建立技术优势，同时以场景应用为入口，积累用户软件。视觉软件服务按处理方式和存储位置的不同可分为在线API、离线SDK、私有云等。
国内外基础算法应用对比
（2）软硬件一体化：生态构建者—“全产业链生态+场景应用”作为突破口
软硬一体化的商业模式是一种“终端+软件+服务”全产业链体系。成功的因素是大量算力投入，海量优质数据积累，建立算法平台、通用技术平台和应用平台，以场景为入口，积累用户。亮点是打造终端、操作系统、应用和服务一体化的生态系统，各部分相辅相承，锐化企业竞争力，在产业链中拥有更多话语权。
4.投资方向
（1）前端智能化，低成本的视觉解决模块或设备
从需求层面讲，一些场景对实时响应是有很高要求的。提供某些前端就本身有一定计算能力的低成本的视觉模块和设备将有很大市场需求。前置计算让前端设备成为数据采集设备和数据处理单元的合体，一方面提升了处理速度，另一方面可以处理云端难以解决的问题。
机器视觉在消费领域落地的一个障碍是支持高性能运算的低功耗、低价位芯片选择太少。从低功耗、高运算能力的芯片出发，结合先进的算法开发模块和产品，这类企业将在机器视觉领域拥有核心竞争力。
（2）深度学习解决视觉算法场景的专用芯片
以AI芯片方式作为视觉处理芯片有相当大的市场空间。以手势识别为例，传统的识别方案大都基于颜色空间，如RGB，HSV，YCrBr，无法排除类肤色物体及黑色皮肤对识别精度的干扰。借助深度学习，如通过R-CNN训练大量标注后的手势图像数据，得到的模型在处理带有复杂背景及暗光环境下的手势识别问题时，比传统方案的效果好很多。
（3）新兴服务领域的特殊应用
前沿技术带来的新领域（如无人车、服务机器人、谷歌眼镜等），对机器视觉提出了新要求。机器视觉可以让机器人在多种场合实现应用。服务机器人与工业机器人最大的区别就是多维空间的应用。目前国内的机器视觉，涉及三维空间、多维空间，其技术基本上处在初始阶段，未来存在较大市场增长空间。
（4）数据是争夺要点，应用场景是着力关键
机器视觉的研究虽然始于学术界，但作为商业应用，能解决实际问题才是核心的竞争力。当一家公司先天能够获得大量连续不断的优质场景数据，又有挖掘该数据价值的先进技术时，商业模式和数据模式上就能形成协同效应。创业公司要么通过自有平台获取数据，要么选择与拥有数据源的公司进行合作，同时选择一个商业落地的方向，实现快速的数据循环。
第四部分智能语言技术解读及行业分析
1.语音识别技术
（1）语音识别技术已趋成熟，全球应用持续升温
语音识别技术已趋成熟，全球应用持续升温。语音识别技术经历了长达60年的发展，近年来机器学习和深度神经网络的引入，使得语音识别的准确率提升到足以在实际场景中应用。深度神经网络逐步找到模型结构和调参算法来替代或结合高斯混合算法和HMM算法，在识别率上取得突破。根据GoogleTrends统计，自2008年iPhone及谷歌语音搜索推出以来语音搜索增长超35倍。百度人工智能专家吴恩达预测，2020年语音及图像搜索占比有望达到50%。Echo热销超过400万，带动智能音箱热潮。
（2）语音识别进入巨头崛起时代，开放平台扩大生态圈成主流
语音识别即将进入大规模产业化时代。随着亚马逊Echo的大卖，语音交互技术催生的新商机，吸引大大小小的公司构建自己主导的语音生态产业链。各大公司纷纷开放各自的智能语音平台和语音能力，欲吸引更多玩家进入他们的生态系统。
（3）语音识别技术发展瓶颈与趋势
低噪声语料下的高识别率在现实环境使用中会明显下降到70-80%，远场识别、复杂噪声环境和特异性口音的识别是下一个阶段需要解决的问题。
麦克风阵列类前端技术不仅是通过降噪和声源定位带来识别率的提高，带环境音的语料的搜集、标注可用于模型的训练，有助于打造更新一代的语音识别引擎技术。语音巨头已经在布局。
在IOT包括车载领域，云端识别并非通行的最优方案，把识别引擎结合场景进行裁剪后往芯片端迁徙是工程化发展的方向。
2.自然语言处理（NLP）发展现状
（1）多技术融合应用促进NLP技术及应用的发展
深度学习、算力和大数据的爆发极大促进了自然语言处理技术的发展。深度学习在某些语言问题上正在取得很大的突破，比如翻译和写作。2014年开始LSTM、Word2Vec以及AttentionModel等技术研究的进展，使DL有了路径在语义理解领域取得突破，并且已经有了明显的进展。对话、翻译、写作新技术成果里都开始逐渐混合入DL的框架。2014-2015年，硅谷在语义理解领域的投资热度剧增。
深度学习能最大程度发挥对大数据和算力资源的利用，语义理解的发展还需要深度学习、搜索算法、知识图谱、记忆网络等知识的协同应用，应用场景越明确（如客服/助理），逻辑推理要求越浅（如翻译），知识图谱领域越成熟（如数据饱和度和标准性较强的行业），技术上实现可能性相对较低。在各种技术融合应用发展的情况下，具备获取一定优质数据资源能力并可结合行业Domainknowledge构建出技术、产品、用户反馈闭环的企业会有更好的发展机会。
（2）NLP主要应用场景
问答系统。问答系统能用准确、简洁的自然语言回答用户用自然语言提出的问题。基本工作原理是在线做匹配和排序。比如IBM的Watson，典型的办法是把问答用FAQ索引起来，与搜索引擎相似。对每一个新问题进行检索，再将回答按匹配度进行排序，把最有可能的答案排在前面，往往就取第一个作为答案返回给用户。
图像检索。同样也是基于深度学习技术，跨模态地把文本和图片联系起来。
机器翻译。机器翻译的历史被认为与自然语言处理的历史是一样的。最近，深度学习被成功地运用到机器翻译里，使得机器翻译的准确率大幅度提升。
对话系统。对话系统的回复是完全开放的，要求机器能准确地理解问题，并且基于自身的知识系统和对于对话目标的理解，去生成一个回复。
（3）创业公司的机遇
1)机器翻译方面：经过多年的探索，机器翻译的水平已经得到大幅度提升，在很多垂直领域已经能够在相当大程度上替代一部分人工，机器翻译技术的商业化应用已经开始进入大规模爆发的前夜。
2)应用于垂直领域的自然语言处理技术
避开巨头们对语音交互入口的竞争，以某一细分行业为切入点，深耕垂直领域，对创业公司也是一个不错的选择。
第五部分人工智能在金融行业的应用分析
人工智能产业链包含基础层、技术层、应用层三个层面。基础层的大数据、云计算等细分技术被应用到金融征信、保险、理财管理、支付等金融细分领域；技术层的机器学习、神经网络与知识图谱应用于金融领域的征信与反欺诈、智能投顾、智能量化交易，计算机视觉与生物识别应用于金融领域的身份识别，语音识别及自然语言处理应用于金融领域的智能客服、智能投研；应用层的认知智能应用于金融领域的智能风控。
人工智能在金融行业的典型应用情况
第六部分人工智能在医疗行业的应用分析
1.人工智能在医疗行业的应用图谱
人工智能在医疗行业的应用潜力巨大，目前在健康管理、辅助诊疗、虚拟助理、医学影像、智能化器械、药物挖掘和医院管理等领域均有企业在布局，其中医学影像、药物挖掘、健康管理，辅助诊疗、虚拟助理的应用发展速度较快。
图人工智能在医疗行业的应用图谱
2.人工智能在医疗行业的具体应用场景
医学影像。人工智能应用于医学影像，通过深度学习，实现机器对医学影像的分析判断，是协助医生完成诊断、治疗工作的一种辅助工具，帮助更快的获取影像信息，进行定性定量分析，提升医生看图/读图的效率，协助发现隐藏病灶。人工智能通过影像分类、目标检测、图像分割、图像检索等方式，完成病灶识别与标注，三维重建，靶区自动勾画与自适应放疗等功能，应用在疾病的筛查、诊断和治疗阶段。目前较为火热的应用有肺部筛查、糖网筛查、肿瘤诊断和治疗等。
药物挖掘。人工智能在药物研发上的应用可总结为临床前和临床后两个阶段。临床前阶段：将深度学习技术应用于药物临床前研究，在计算机上模拟药物筛选的过程，包括靶点选择、药效和晶型分析等，预测化合物的活性、稳定性和副作用，快速、准确地挖掘和筛选合适的化合物或生物，提高筛选效率，优化构效关系。临床后阶段：针对临床试验的不同阶段，利用人工智能技术对患者病历进行分析，迅速筛选符合条件的被试者，监测管理临床试验过程中的患者服药依从性和数据收集过程，提高临床试验的准确性。
第七部分智能驾驶行业分析
1.智能驾驶行业产业链
智能驾驶行业的中心业务是以Google、百度为代表的智能驾驶操纵解决方案提供商和以特斯拉、蔚来为代表的成车厂商。该类厂商，上接上游软硬件提供商，下接公司和消费者，在整个业务链中扮演至关重要的一环。
产业链上游厂商多为细分技术提供商，如深度学习、人机交互、图像识别和新材料、新制造新能源等。
智能驾驶产业链图谱
2.智能驾驶市场分析
伴随着ADAS技术的不断更新，推断全球L1-L5智能驾驶市场的渗透率会在接下来5年内处于高速渗透期，然后伴随半无人驾驶的普及进入稳速增长期。在未来的2025年无人驾驶放量阶段后，依赖全产业链的配合而进入市场成熟期。预测到2030年，全球L4/5级别的自动驾驶车辆渗透率将达到15%，单车应用成本的显着提升之外，从L1-L4级别的智能驾驶功能全面渗透为汽车产业带来全面的市场机会。
按照IHSAutomotive保守估计，全球L4/L5自动驾驶汽车产量在2025年将接近60万辆，并在2025-2035年间获得高速发展，年复合增长率将达到43%，并在2035年达到2100万辆。另有接近7600万辆的汽车具备部分自动驾驶功能，同时会带动产业链衍生市场的大规模催化扩张。
根据独立市场调研机构StrategyEngineers的预测，L4高度自动驾驶等级下，自动驾驶零部件成本约在3100美元/车，其中硬件占比45%，软件占比30%，系统整合占比14%，车联网部分占比11%。按照全球1亿辆量产规模计算，理想假设所有车辆全部达到L4高度自动驾驶水平，那么全球自动驾驶零部件市场规模在2020年将达到3100亿美元。
第八部分中国人工智能企业画像分析
随着人工智能技术的不断成熟，人工智能创业的难度逐步降低。创新的大门吸引众多创业企业进入。为了观察行业风向，助力创新企业发展，创业邦研究中心对国内200多家人工智能创业公司进行了系统调研，从发展能力、创新能力、融资能力等多维度指标，评选出“2018中国人工智能创新成长企业50强”。
地域分布
全国88%的人工智能企业聚集在北京、上海、广东和江苏。其中，北京人工智能企业最多，占比高达39.66%;其次是上海，人工智能企业占比达21.55%;位列第三的是广东，人工智能企业占达15.52%。北京以领先全国其他地区的政策环境、人才储备、产业基础、资本支持等，成为人工智能创业首要阵地;华东地区的上海、江苏、浙江均有良好的经济基础和科技实力，人工智能应用实力雄厚，也聚集了一批人工智能垂直产业园;广东互联网产业发达，企业对数据需求强烈，依靠大数据产业链推动人工智能产业发展。
行业分布
从行业大类分布来看，行业应用层的企业占比最大，为56.03%;其次是应用技术层的企业，占比达31.04%;基础技术层的企业占比最小，仅为12.93%。随着人工智能技术的发展，人工智能与场景深度融合，应用领域不断扩展，行业应用公司比重不断提升。在基础层技术方面，国际IT巨头占据行业领先地位，国内与国际差距明显，中小初创企业很难进入。
收入情况
收入分布在500-10000万之间的企业最多，占比达49.14%;500万以下的企业位居其次，占比达26.72%;位列第三的是10000-100000万之间的企业，占比为17.24%。
最新估值
企业最新估值均在亿元级别，且分布较为均衡。三成企业估值超过15亿元，还有企业估值达到百亿级别，如优必
选科技、达闼科技和商汤科技等，将来或将跻身人工智能独角兽企业。(备注：分析样本量剔除一半未披露企业)
第九部分典型企业案例分析
1.Atman
企业概述
Atman由来自微软的人工智能科学家和产业经验丰富的产品团队创办，提供专业领域机器翻译、机器写作、知识图谱、大数据智能采集挖掘等语言智能产品，致力于成为医学、新闻、法律等专业领域语言智能专家，为专业领域用户赋能，推动专业领域用户进入人工智能时代，助力专业领域文字智能水平实现跨越式提升。Atman已为强生、新华社参考消息、北大法宝、君合律师事务所等世界领先药企、新闻媒体、法律服务机构开发机器翻译、机器写作、知识图谱、大数据智能采集挖掘等语言智能产品。
目前Atman在北京和苏州两地运营，能快速响应全国各地客户需求。
企业团队
创始人&CEO：马磊
清华大学计算机系毕业，曾先后在微软研究院和工程院担任研究员和架构师，机器学习专家、多次创业者、曾主导多项人工智能重大项目，和申请国际专利共计15+项。
Atman公司核心团队由来自微软、百度、法电等领域高端人才和资深技术人才组成，公司员工40人，其中硕士以上学历占比60%，技术开发人员占比70%，一半以上来自微软亚洲研究院和工程院。
核心技术与产品
技术方面，擅长机器学习（深度学习、强化学习、群体智能）在复杂问题的应用，和国际专利15项，Atman神经网络机器翻译系统于2016年9月首秀，早于谷歌的GNMT，专业领域翻译效果在公测标准和行业客户测试中均持续领先。核心产品为垂直领域机器翻译、机器写作、知识图谱抽取构建、大数据智能挖掘等语言智能产品。
Atman的机器翻译产品可自动翻译编辑专业文献、报告、音视频和网页，支持私有部署和云端混合部署，提供包括数据隐私安全以及自学习的端到端解决方案。
机器写作可对海量数据进行快速搜索、过滤、聚类，根据行业需求自动生成专业文档，适用于所有专业写作场景，可大幅减少专业报告写作过程中的繁复工作，大幅提升专业领域写作效率。
知识图谱可实现海量数据的语义检索、长链推理、意图识别、因果分析，形成一个全局知识库。大数据智能采集挖掘系统为专业领域用户提供智能数据源管理、海量专业数据获取和非结构化数据自动解析并结合知识图谱提供auto-screening、知识重构、专业决策辅助，帮助用户建立强大的以专业大数据为基础的业务辅助能力。
2.黑芝麻
黑芝麻智能科技有限公司是一家视觉感知核心技术与应用软件开发企业，2016年分别在美国硅谷和上海成立研发中心，主攻领域为嵌入式图像、计算机视觉，公司核心业务是提供基于图像处理、计算图像以及人工智能的嵌入式视觉感知平台，为ADAS及自动驾驶提供完整的视觉感知方案。
目前公司和博世、滴滴、蔚来、上汽、上汽大通、EVCARD、中科创达、车联天下和云乐新能源等展开深入合作，提供基于视觉的感知方案；除此之外，公司还在消费电子、智能家居等领域布局为智能终端提供视觉解决方案。目前公司已经完成A+轮融资。
团队核心成员来自于OmniVision、博世、安霸、英伟达和高通等知名企业，平均拥有超过15年以上的产业经验，毕业于清华、交大、中科大和浙大等知名高校。
创始人&CEO：单记章此前在硅谷一家全球顶尖的图像传感器公司工作近20年，离职前担任该公司的技术副总裁一职，工作内容覆盖了图像传感器研发和设计、图像处理算法研发和图像处理芯片设计。
核心技术和产品
在汽车领域，黑芝麻可提供车内监控方案（DMS），自动泊车方案（AVP），ADAS/自动驾驶感知平台方案。黑芝麻智能科技提供的解决方案包括算法和芯片两个核心部分：黑芝麻感知算法从基础的控光技术，到面向AI的图像处理技术出发来提高成像质量，以及应用深度神经网络训练，结合视频处理和压缩技术，形成从传感器端到应用端的处理过程；黑芝麻芯片平台采用独有的神经网络架构，包括独有的图像处理，视频压缩和计算机视觉模块，与黑芝麻视觉算法结合，采用16nm制程，设计功耗2.5w，每秒浮点计算达20T。
3.乂学教育
乂学教育，成立于2014年，是一家网络教育培训机构，采用人工智能和大数据技术，为学生提供量身定制学习解决方案和个性化学习内容。核心团队来自美国Knewton、Realizeit、ALEKS等人工智能教育公司，销售团队有全国40亿toC销售额的经验。
企业自主研发了针对中国K12领域的学生智适应学习产品，其核心部分是以高级算法为核心的智适应学习引擎“松鼠AI”，该产品拥有完整自主知识产权，能够模拟真实特级教师教学。企业发表的学术论文得到了全球国际学术会议AIED、CSEDU、UMAP认可，并在纽约设计了人工智能教育实验室，与斯坦福国际研究院（SRI）在硅谷成立了人工智能联合实验室。
主要产品
学生智适应学习是以学生为中心的智能化、个性化教育，在教、学、评、测、练等教学过程中应用人工智能技术，在模拟优秀教师的基础之上，达到超越真人教学的目的。该产品性价比高，以人工智能+真人教师的模式，做到因材施教，有效解决传统教育课时费用高，名师资源少，学习效率低等问题。
智适应学习人工智能系统
智适应学习人工智能系统模拟特级教师，采用图论、概率图模型，机器学习完成知识点拆分和个人学习画像，采用神经网络、逻辑斯蒂回归和遗传算法为学生实时动态推荐最佳学习路径，实现个性化教育。
业务模式
4.云从科技
云从科技成立于2015年4月，是一家孵化于中国科学院重庆研究院的高科技企业，专注于计算机视觉与人工智能。云从科技是人工智能行业国家队，是中科院战略先导项目人脸识别团队唯一代表，唯一一家同时受邀制定人脸识别国家标准、行业标准的企业。2018年，云从科技成为祖国“一带一路”战略实行路上的人工智能先锋，与非洲南部第二大经济体津巴布韦政府完成签约。
云从科技奠定了行业领导地位：国家肯定，国家发改委2017、2018年人工智能重大工程承建单位；顶层设计，唯一同时制定国标、部标和行标的人工智能企业；模式创新，三大平台解决方案，科学家平台、核心技术平台和行业应用平台。
企业核心团队
创始人
周曦博士，师从四院院士、计算机视觉之父—ThomasS.Huan黄煦涛教授，专注于人工智能识别领域的计算机视觉研究。入选中科院“百人计划”，曾任中国科学院重庆研究院信息所副所长、智能多媒体技术研究中心主任。
核心技术团队
云从科技依托美国UIUC和硅谷两个前沿实验室，中科院、上海交大两个联合实验室上海、广州、重庆、成都四个研发中心组成的三级研发架构。目前研发团队已经超过300人，80%以上拥有硕士学历。
技术优势
全方位多维智能学习模块适应不同场景要求；模块化设计为在工业视觉、医学影像、自动驾驶AR等领域扩展打下良好基础。
云从科技具有高技术壁垒：世界智能识别挑战赛成绩斐然，在CLEAR、ASTAR、PASCALVOC、IMAGENET、FERA以及微软全球图像识别挑战赛上共计夺得7次世界冠军;在银行、公安等行业智能识别技术PK实战中，85次获得第一；2018年，云从科技入选MIT全球十大突破性技术代表企业。
在跨镜追踪(ReID)技术上取得重大突破。Market-1501，DukeMTMC-reID，CUHK03三个数据同时集体刷新世界记录，Market-1501上的首位命中率达到96.6%，首次达到商用水平。
行业应用
目前国内有能力自建系统的银行约为148家。截止2018年3月15日，已经完成招标的银行约为121家，其中云从科技中标了88家总行平台，市场占有率约为72.7%;在安防领域推动中科院与公安部全面合作，通过公安部重大课题研发火眼人脸大数据平台等智能化系统，在民航领域，已经与中科院重庆院合作覆盖80%的枢纽机场。
5.Yi+
北京陌上花科技是领先的计算机视觉引擎服务商，为企业提供视觉内容智能化和商业化解决方案。致力于“发现视觉信息的价值”。
旗下品牌Yi+是世界一流的人工智能计算机视觉引擎，衣+是时尚商品搜索引擎。公司在图像视频中对场景、通用物体、商品、人脸的检测、识别、搜索及推荐均达到领先水平。
目前公司和阿里巴巴、爱奇艺、优酷土豆、中国有线、CIBN、中信国安、海信、华为、360等数十家顶级机构/产品深度合作，通过提供边看边买引擎、图像视频内容分析引擎、人脸识别引擎等基于视觉识别技术的数据结构化产品服务于海量用户，同时帮助政府机构、广电系统、内容媒体、零售商、电商、视听设备等行业实现智能分析、智能互动与场景营销。目前公司已经获得B轮融资。
团队成员来自于斯坦福、耶鲁、帝国理工、新加坡国大、南洋理工、清华、北大、中科院等名校及谷歌、微软、IBM、英特尔、阿里巴巴、腾讯、百度、华为等名企。
创始人&CEO：张默
北京大学软件工程硕士，南洋理工大学创业创新硕士。连续创业者，曾任华为算法工程师、微软WindowsMobile工程师、IBMSmarterCity架构师，北方区合作伙伴经理，主机Linux中国区负责人，中国区开源联盟负责人，年销售额数亿。2013年创业于美国硅谷和新加坡，2014年6月在中国设立北京陌上花科技有限公司。
公司的核心产品主要包括视觉搜索引擎，图像视频分析引擎以及人脸识别和分析引擎：
行业解决方案
针对营销、安防、相机和电视的不同特点，推出相应解决方案。
智慧城市+AI。使用计算及视觉助力智慧城市，在智慧安防、智慧交通、智慧园区等方面提供解决方案。在智慧安防实时识别上，实时处理直播摄像头信息，算法反应敏捷，相应迅速。建立智慧园区方案模型，考虑扩展性&灵活性、数据管理、松散耦合性、安全性、实时整合性以及功能性和非功能性需求等技术方案要素，从业务和技术两方面整合解决方案实现步骤。
电视+AI。电视+AI的解决方案赋予智能电视多样播放能力和营销能力。
相机+AI。相机更具交互能力。用户通过搜索关键字标签同步展示图片，打通相册和购物一站式体验。准确识别人物属性特征，动态适应表情变化，可以在视频以及图像中对人脸实时检测，基于深度学习技术，进行人脸相似度检测，实现面部关键点定位、妆容图像渲染，试用与粉底、唇彩以及眼影等多种虚拟试装方式。实时检测摄像头中出现的物品、场景和人脸等，添加AR效果，SDK支持本地检测、识别、追踪，平均检测帧率可达到25fps。
新零售+AI。Yi+新零售解决方案是基于公司自主研发的人脸识别、商品识别和其他图像识别算法技术为核心，建立一整套基于人脸、商品的智能零售门店管理方案。Yi+新零售解决方案主要包含数据采集、算法模型说明和部署方案三部分，其中数据采集包括人脸数据采集、商品数据采集；算法模型说明包括识别算法训练、商品识别、识别输出；部署方案包括本地部署、云端部署、本地部署与云端部署结合。
6.擎创科技
企业简介
擎创科技成立于2016年，专注于将人工智能和机器学习赋予传统IT运维／企业运营管理，为企业客户提供智能运维大数据分析解决方案，从而取代和改善对高技能运维人员严重依赖的现状。2017年，擎创科技已实现全年2000万营收，迅速成为国内AIOps领域的领跑者和中流砥柱。2018年初，擎创科技完成了数千万人民币的A轮融资，由火山石投资领投，晨晖创投、元璟资本及新加坡STTelemedia跟投。
核心团队
擎创团队的核心成员主要由BMC、微软等美国企业服务上市公司的运维老兵，与新浪、饿了么等知名互联网公司的大数据、算法专家组成，核心团队成员至少拥有10年以上的行业经验。其中CEO杨辰是国内最顶级的B端销售，曾带领团队获得10倍的业绩增长；CTO葛晓波拥有长达15年的企业级软件开发和运维经验；而产品总监屈中泠则来自甲方，创业前为浦发硅谷银行企业架构师，深知甲方对企业运维产品的需求。这个曾经深耕于运维企业服务市场的团队，如今在智能运维企业服务赛道继续领跑，让擎创科技成为最懂企业的客户，最值得企业客户信赖的软件厂商。
“夏洛克AIOps”作为擎创自主研发的大数据智能运维主打产品，自2016年上线以来，已从1.0版本升级至1.9版本，可应用在金融、大型制造业、铁路民航、能源电力等涉及国家发展和民生问题的多种行业。在2017全球运维大会上，夏洛克AIOps获得由中国信息通信研究院与高效运维社区联合颁发的“年度最具影响力AIOps产品”奖。
“夏洛克AIOps”拥有多项自研算法，犹如运维界的福尔摩斯，能迅速发现并定位运维问题的根因，实现秒级排障，最大程度避免企业产生重大损失。更有价值的是，“夏洛克AIOps”还能通过长期的数据积累和机器学习，运用新型深度神经网络算法对企业的业务数据进行预测，帮助企业提前规划IT资源，高效预防各类黑天鹅事件的发生。
商业模式
目前，擎创科技已与多家金融和制造行业标杆客户形成稳定的合作关系，包括浦发银行、浦发硅谷银行、国家开发银行、上海铁路局、银联、海尔、浙江能源等。针对不同客户，采用个性化的商业模式进行服务，目前主要有私有模式和SaaS模式两种，都具有较强的可复制性。
核心优势
关键词：计算机多媒体；多媒体技术；发展趋势；发展研究
一、多媒体技术简述
在现代科学技术高度发展的今天，信息的传输、信息处理和信息的共享已成为现代社会进步的关键，多媒体技术就是适应于这一需要的产物。多媒体技术是当今信息技术领域发展最快、最活跃的技术，是新一代电子技术发展和竞争的焦点。多媒体技术融计算机、声音、文本、图像、动画、视频和通信等多种功能于一体，借助日益普及的高速信息网，可实现计算机的全球联网和信息资源共享，因此被广泛应用在咨询服务、图书、教育、通信、军事、金融、医疗等诸多行业，并正潜移默化地改变着我们生活的面貌。由此可见，多媒体技术在信息社会中所处的重要地位。
多媒体（Multimedia），即为两种或者多种媒体的融合或集合使用所实现的人机信息交流以及信息传播的形式，使得人机交互形式和信息传播形式更加富有多样性、集成性、交互性、实时性以及数字化。其所运用的媒体形式具体可含有文本（Text）、图形（Graph）、图像（Image）、声频（Audio）、视频（Video）和动画（Animation）。
二、计算机多媒体技术的现有应用状况
（一）多媒体技术在通信领域的应用
1.数据压缩和数据编码技术。多媒体技术在通信领域中的重要应用之一即为数据压缩和编码技术。通信领域的视听业务中，若想达到渐趋完美的视听享受，需要数据的低延时、高压缩比率和良好的图像质量来实现，这也是实现良好视听视频压缩技术的衡量指标。多媒体视听业务正在不断发展中，在提高压缩比率和方面不断改进，陆续涌现出一些更为优良的数据压缩和数据编码的算法和标准。
2.数据传输同步。多媒体技术在通信领域中的另一重要应用是数据同步。在处理多媒体数据的过程之中，例如采集数据、传输数据和播放数据，实现如何维持数据的同步机制。
3.多媒体通信网络。多媒体数据由于其数据量大，形式复杂，在通信网络中的传输和交换，对通信网络的环境提出了更高的要求。因此，通信网络在带宽方面要求更高，除此之外，在通信协议和交换方式也有较高要求。
（二）多媒体技术在信息数据处理方面的主要应用
1.视频应用。多媒体在视频技术方面的应用，包括视频编码和数字化视频。视频数字化实现的是将视频信号转换成为数字视频文件后，将视频文件存储于存储设备中的过程，其中转换过程利用到视频采集卡。视频编码技术实现的是将数字化视频信号编码成视频信号。
2.音频应用。多媒体技术在音频应用中，主要包括数字化音频、语音合成、语音处理和识别等。目前，大部分的声像信息都是以数字化的形式进行存储和传输的，使得针对这些信息的使用更为便捷和快速。
4.虚拟现实。虚拟现实（VirtualReality）是近年来最为瞩目的研究方向之一，其建立的是一个虚拟的环境，使用户置身于计算机多媒体技术与计算机仿真技术相结合创造出的接近真实感受的模拟氛围。目前，这种技术正在广泛被引入军事、大型网游和医疗领域。
（三）人工智能领域的多媒体技术应用
人工智能（ArtificialIntelligence）是通过模拟类似人类智能的方式，来延伸和扩展人类智能的方法和技术而产生的一门新兴的交叉学科，其研究方面包括计算机辅助系统、智能信息系统和多媒体智能监控技术，研究领域包括智能机器人、图像和语言识别和专家系统等。
三、计算机多媒体技术未来的发展方向和趋势
（一）多媒体技术的发展更趋于多种业务融合和网络化
由于多媒体技术可以借助网络和通信系统环境，创造出更为真实生动的二维和三维景象，并且可以将摄像等其他设备连接起来，集合办公、娱乐、学习于一身，还可以基于计算机和通信网络实现地理上的无隔离优势，将多种业务融合使用，例如，召开计算机视频会议、手机视频会议、信息融合和虚拟现实等。因此，搭建更高速、更大带宽的网络基础，是促成多媒体技术更加网络化和多种业务融合的基础。
（二）多媒体终端设备的嵌入式和智能化
现在的计算机硬件系统，在视频和音频接口将不断的改善，辅之算法的改进，计算机性能指标会有更高的飞跃。除此之外，未来基于“云技术”的网络化趋势，使得多媒体终端设备将涉及到更广泛的方面，对智能化和嵌入式的要求更为严苛。
（三）多媒体技术在PC-TV融合方向的发展趋势
传统的电视机（TV）是单向接收电视网络信息，重在娱乐功能。而未来电视机将采用多媒体技术，基于双向接收-发送信息的模式，可以交互式的使用功能，也就是说未来的电视机将具备现有计算机的大部分功能，例如，家庭网上购物、家庭Office、家庭医疗和收发邮件等一系列功能，真正体现出PC-TV融合的发展趋势。
（四）多媒体在安全领域和军事方面的应用和发展
由于多媒体技术朝向更加趋于网络化、多种业务交融、智能化和嵌入式等方向发展，其对处理、传输数据的设备和网络环境的安全性要求更高，多媒体安全技术将成为信息安全领域的研究重点之一。
另外，多媒体技术在军事领域的应用也将是未来的趋势。例如，传统的军事信息管理系统、作战指挥和模拟系统、军事教育系统等都将融入多媒体技术，其前景将无限广阔。
[1]李晓静.计算机多媒体技术的应用现状与发展前景[J].科技情报开发与经济,2007(36).
[2]党卫红.多媒体技术的应用与发展[J].内江科技,2010(3):119-119.
关键词：智能网络环保
众所周知，基于微电子技术和计算机技术的迅速发展及其向机械工业的渗透所形成的机电一体化，带来了机械工业在技术、产品结构、功能与构成、生产方式及管理体系的变化，使工业生产进入了以机电一体化为主要特点的阶段。
一、什么是机电一体化
机电一体化是指在机构的主功能、动力功能、信息处理功能和控制功能上引进电子技术，将机械装置与电子化设计及软件结合起来所构成的系统的总称。
二、目前机电一体化技术的基本状况
回顾机电一体化发展历史，可以把机电一体化的发展概括为三个阶段：20世纪60年代以前为第一阶段，即初级阶段，在此阶段，人们自觉不自觉地利用电子技术的初步成果来完善机械产品的性能；20世纪70-80年代为第二阶段，即兴旺发育阶段，在此阶段，由于计算机技术、控制技术、通信技术的发展，为机电一体化发展奠定了技术基础，大规模超大规模集成电路和微型计算机的出现，为机电一体化的发展提供了物质基础；20世纪90年代后期为第三阶段也称为高级阶段，即机电一体化技术开始向智能化方向迈进的新阶段，此为深入发展时期。
中国是从20世纪80年代初开始机电一体化技术的研究和应用，列入“863”计划中，许多大专院校、研究机构及一些大中型企业做了大量工作，取得一定成果。但与先进国家相比仍有很大差距。
三、机电一体化的优势方向探讨
据科学估测，机电一体化的主要发展方向大致有智能化、网络化、环保化等几个方面，这也是机电一体化的技术优势所在。
（一）关于智能化
这是21世纪机电一体化技术的一个重要发展方向。人工智能在机电一体化的研究中日益得到重视，机器人与数控机床的智能化就是重要应用之一。这里所说的智能化是对机器行为的描述，是在控制理论的基础上，吸收人工智能、运筹学、计算机科学、模糊数学、心理学、生理学和混沌动力学等新思想、新方法，使它具有判断推理、逻辑思维及自主决策等能力，以求得到更高的控制目标。
（二）关于网络化
这是20世纪90年代，计算机技术等的突出成就是网络技术。网络技术的兴起和飞速发展给科学技术、工业生产、政治、军事、教育等日常生活都带来了巨大的变革。各种网络将全球经济、生产连成一片，企业间的竞争也将全球化。机电一体化新产品一旦研制出来，只要其功能独到、质量可靠，很快就会畅销全球。机电一体化产品无疑将朝着网络化方向发展。
（三）关于微型化
实际上，微型化兴起于20世纪80年代末，主要说的是机电一体化向微型机器和微观领域发展的趋势。在西方发达国家称为微电子机械系统，泛指几何尺寸不超过1cm3的机电一体化产品，这些产品在生物医疗、军事、信息等方面具有无可比拟的优势。其瓶颈在于微机械技术。
（四）关于环保化
工业的发达给人们生活带来巨大变化。一方面，物质丰富，生活舒适；另一方面，资源减少，生态环境受到严重污染。于是，人们呼吁保护环境资源，回归自然。绿色产品概念在这种呼声下应运而生，绿色化是时代的趋势。绿色产品在其设计、制造、使用和销毁的生命过程中，符合特定的环境保护和人类健康的要求，对生态环境无害或危害极少，资源利用率极高。设计绿色的机电一体化产品，具有远大的发展前景。机电一体化产品的绿色化主要是指，使用时不污染生态环境，报废后能回收利用。
（五）关于系统化
本文所述之系统化，其表现特征是系统体系结构进一步采用开放式和模式化的总线结构。系统可以灵活组态，进行任意剪裁和组合，同时寻求实现多子系统协调控制和综合管理。再一个特质是通信功能的大大加强。一般除rs232外，还有rs485等智能化通信接口。未来的机电一体化更加注重产品与人的关系，机电一体化的人格化有两层含义：一层是如何赋予机电一体化产品人的智能、情感、人性等等，显得越来越重要，特别是对家用机器人，其高层境界就是人机一体化；另一层是模仿生物机理，研制出各种机电一体化产品。事实上，许多机电一体化产品都是受动物的启发而研制出来的。
四、结论
（作者单位：青海盐湖工业股份有限公司钾肥分公司）
【关键词】机电自动化；自动化控制；趋势
前言
1机电自动化技术的发展状况
纵横机电自动化发展的历史，可以分为三个阶段，第一阶段（20世纪80年代及以前），第二阶段（20世纪90年代），第三阶段（C20世纪末）。第一阶段也为初级阶段，在这一时期，广大人们利用电了技术的初步成果来加强完成机械产品的性能，在不同程度上刺激了机械产品与电了技术的完美结合，这些结合经历了军用，民用等技术变革，对当时经济的复苏起到很好的促进作用，但在当时，机械水平中处于白发的状态，因为当时技术的限制，电了技术和机械技术的结合还不可能深入了解和发展，已开发的产品很难得到推广。第二阶段对比第一阶段则出现了蓬勃发展阶段，通信技术，控制技术和计算机技术的发展为自动化技术奠定了基础，以及超大规模集成电路和微型计算机的出现，又为自动化技术给了一注强有力的物质支撑，这一时期各国的技术和产品得到很大的发展，各个国家对自动化技术智能化方向给予了给大的帮助。第三阶段则是比较成熟的阶段，也是机电化迈入智能化的一个新阶段，光学、通信技术渗透到机电自动化技术，微细加工技术在机电化技术也露出苗头。
20世纪80年代后期，我国才慢慢对这些方面进行研究和应用，国家还组成机电一体化领导小组，此计划为863计划中，这标志了我国机电自动化技术研发的开端，在规划这些任务时充分研究了国际上有关自动化发展的动态，以及由于此计划带来的影响，很多高等院校和研究院对它进行了大量的研究，并且取得了一定的成果，但和西方发达国家相比仍然存在差距。
2机电自动化系统的优点和效益
2.1生产能力和工作质量提高
机电自动化产品大都具有信息自动处理和自动控制功能，其控制和检测的灵敏度、精度以及范围都有很大程度的提高，通过自动化控制系统可精确的保证机械的执行机构按照设计的要求完成预定的动作，使之不受机械操作者主观因素的影响，从而实现最佳操作，保证佳的工作质量和较高的产品合格率。同时，由于机电自动化产品实现了工作自动化，所以生产力大大提高。
2.2使用安全性和可靠性提高
机电自动化产品一般都具有自动监视，报警，自动诊断，自动保护等功能，降低了故障率，提高了设备的使用安全性，并使产品寿命得到延长。
2.3具有复合功能，适用面广
机电自动化产品一般具有自动化控制，自动补偿，自动校验，自动调节，自动保护和智能化多种功能，能应用于不同的场合和不同领域，满足用户需求，应变能力较强。
3机电自动化技术的发展趋势
机电自动化是多学科交义的一种学科，它集光学、计算机、信息等学科，它在历史的长河中不断发展，不断的进步，并且促进了技术的不断发展，机电自动化的进步可以归结以下个方面：
3.1智能化进入
21世纪，智能化成为机电自动化的一个重要方向，人工智能越来越受到人们的重视，人机智能化成为一个重要的应用之一，所谓智能化是对机器行为等一切理论基础上的，运用人工智能，计算机，动力学等学科，使她逐渐成为自动化产品的智能，但是要完全和人一样的智能是不可能的，从多个方面考虑，高性能，速度的微处理器使自动化技术产品赋了低级职能，都是完全可以实现的。
3.2网络化
网络的不断普及，在网络基础上的各种控制和技术的不断出现，而远程控制终端本身就是对于自动化本身产品而言，网络和总线技术的应用成为网络化不断发展的趋势，采用家庭网络技术连接电器成为计算机家庭化的有效实现，所以，机电自动化技术无疑将向网络化不断发展。
3.3模块化
模块化是一个巨大的工程，机电自动化技术所衍射出的产品种类繁多，研制和开发一点程度上的标准机械接口、电气接口、等的机电自动化技术产品单元是困难的，也是是一项非常复杂艰巨的过程。在这些标准单元基础上就可迅速开发出新产品，同时也可以扩大产品的规模。要实现如上功能，还需要制定各项原则和标准，以便符合产品的标准。
3.4自动化
自动化是动态化的，前瞻未来机电自动化技术，更加注重产品和人的人性结合，机电自
动化技术的人格化有两个方面：一是如何给自动化实现更加人的一些功能，显得越来越重要，特别像家用机器人，更加凸显出人机一体化技术：二是模仿生物机理，研制出各种机电自动化技术产品。其实，很多机电自动化技术产品都是在动物的灵感下研制出来的。
3.5微型化
微型化兴起于20世纪80年代末，机电自动化向着不断微型化的方向发展。微电了机械系统（MEMS）就是向着微米、纳米级发展。它的特点是产品体积小，耗能少，运动灵活，在军事，医疗等许多领域都有举足轻重的作用。
3.6绿色化
现代工业的发展给人们生活带来巨大的变化。物质丰富，生活舒适，然而资源减少，生态环境受到了严重的影响。此时，人们倡导保护白然，回归白然。绿色产品概念在这种情况下出现了，所以，绿色化渐渐成为时代的主题。绿色产品在其设计、制造等一系列过程中，环境和人类的要求不断的增加，对生态资源要求高，利用率却不断增加。有效的设计绿色机电化产品，具有未来远大的前景。机电自动化产品的绿色化主要凸显在使用时不污染生态环境，报废后能回收利用。
4结束语
参考文献
[1]段娟.机械自动化技术应用与发展前景探索[J].中国新技术新产品，2011（02）.
未来3年，随着国际信息安全局势的驮颖浠，政府依然高度重视信息化和网络安全投入，电信、金融、能源等行业不断加强其信息安全建设，关键行业和领域信息安全产品国产化替代不断推进，信息安全产品将更具自主创新性和多元化。2019年，中国信息安全产品市场规模将达到602.0亿元，未来三年的复合增长率为21.2%。
云安全方面投入将数倍增加
2017年，我们将看到更多针对云管理平台、工作负载和企业SaaS应用的攻击，这也会变相导致企业会比使用传统的台式机和服务器，更多地对权限管理和预算进行投入。因此，各安全企业纷纷布局云安全防线，切实提供云服务安全应用，保护包含用户信息的应用和服务免受勒索软件及其它恶意软件的侵扰。随着我国行业云、政务云的逐步落地，云计算产业开始爆发式增长，对云安全的重视程度也不断提升，针对云环境的虚拟化安全产品具有广阔发展前景。中国云安全整体的市场规模会随云计算市场增长而快速崛起。
物联网安全将成市场爆发点
物联网世界存在各种协议和标准的问题，过于复杂的架构，以及设备厂商对安全方面的忽视，令汽车、医疗设备、智能家居等物联网设备安全风险剧增。
2017年，利用物联网在通信和数据收集链中的缺陷，以及针对物联网设备的攻击将会更加复杂，规模也会越来越大。因此，那些能够确保产品安全的物联网厂商将在2017年借此赢得市场青睐，为物联网厂商提供身份认证、可信芯片、机密通信等安全技术将是安全领域的重要布局点。
自动攻击迫切需要智能防御
近年来，安全威胁变得更加智能，攻击执行趋于自动化。在如今高度动态、多平台的网络中，安全厂商必须重视防范，利用基于成功的学习机制提升攻击效率的自适应恶意软件，重新思考他们传统的孤立开发安全工具的方法，需要从深度学习开始，打造智能防御的安全体系。因此，在2017年，许多安全厂商和服务提供商将应用人工智能、机器学习和深度学习、高级算法和数据可视化等功能，帮助企业识别和响应攻击。
Abstract:thedevelopmentofmodernscienceandtechnology,astrongimpetustothedifferentdisciplinesofcross-cuttingandinfiltration,resultingintheminingareaandthetransformationofthetechnologicalrevolution.Thisarticlethroughtoourcountrymechanicalandelectricalintegrationofthehistoricaldevelopmentandcurrentsituation,electromechanicalintegrationofthepartialforecast
主题词：机电一体化技术现状前景
Keywords:mechanicalandelectricalintegrationoftechnologystatusprospect
现代科学技术的不断发展,极大地推动了不同学科的交叉与渗透,导致了矿业领域的技术革命与改造。在机械工程领域,由微电子技术和计算机技术的迅速发展及其向机械工业的渗透所形成的机电一体化,使机械工业的技术结构、产品机构、功能与构成、生产方式及管理体系发生了巨大变化,使工业生产由“机械电气化”迈入了“机电一体化”发展阶段。
一、机电一体化概要
机电一体化是指在机械的主功能、动力功能、信息处理功能和控制功能上引进电子技术,将机械装置与电子化设计及软件结合起来所构成的系统的总称。但其基本特征可概括为综合运用机械技术、微电子技术、自动控制技术、计算机技术、信息技术、传感测控技术、电力电子技术、接口技术、信息变换技术以及软件编程技术等群体技术,根据系统功能目标和优化组织目标,合理配置与布局各功能单元,在多功能、高质量、低能耗的意义上实现特定功能价值,并使整个系统最优化的系统工程技术。
世界范围内机电一体化的发展大体可以分为3个阶段。第一阶段也称为初级阶段。20世纪60年代以前由于当时电子技术的发展尚未达到一定水平,机械技术与电子技术的结合还不可能广泛和深入发展,已经开发的产品也无法大量推广；第二阶段可称为蓬勃发展阶段。这一时期,计算机技术、控制技术、通信技术的发展,为机电一体化的发展奠定了技术基础。大规模、超大规模集成电路和微型计算机的迅猛发展,为机电一体化的发展提供了充分的物质基础；第三阶段,20世纪90年代后期,开始了机电一体化技术向智能化方向迈进的新阶段,机电一体化进入深入发展时期。。
二、机电一体化的发展状况
我国从20世纪80年代初才开始在这方面研究和应用。国务院成立了机电一体化领导小组并将该技术列入“863计划”中。在制定“九五”规划和2010年发展纲要时充分考虑了国际上关于机电一体化技术的发展动向和由此可能带来的影响。许多大专院校、研究机构及一些大中型企业对这一技术的发展及应用做了大量的工作,取得了一定成果,但与日本等先进国家相比仍有相当差距。
三、机电一体化的发展趋势
(一)智能化
(二)网络化
(三)微型化
微型化兴起于20世纪80年代末,指的是机电一体化向微型机器和微观领域发展的趋势。国外称其为微电子机械系统,泛指几何尺寸不超过1cm3的机电一体化产品,并向微米、纳米级发展。微机电一体化产品体积小、耗能少、运动灵活,在生物医疗、军事、信息等方面具有不可比拟的优势。微机电一体化发展的瓶颈在于微机械技术,微机电一体化产品的加工采用精细加工技术,即超精密技术,它包括光刻技术和蚀刻技术两类。
(四)绿色化
工业的发达给人们生活带来了巨大变化。一方面,物质丰富,生活舒适；另一方面,资源减少,生态环境受到严重污染。于是,人们呼吁保护环境资源,回归自然。绿色产品概念在这种呼声下应运而生,绿色化是时代的趋势。绿色产品在其设计、制造、使用和销毁的生命过程中,符合特定的环境保护和人类健康的要求,对生态环境无害或危害极少,资源利用率极高。设计绿色的机电一体化产品,具有远大的发展前途。
近几年来,我们机电一体化产品的研究和生产得到长足的进步。机电一体化技术在发达国家经过几十年的研究和运用，现在机
电一体化技术正向智能化方向发展。最新的技术方向是：光学、通信技术等进入了机电一体化，使得微细加工技术也在机电一体化中出现，从而出现光机电一体化和微机电一体化等新分支；通过进一步对机电一体化系统的建模设计、分析和集成方法，使机电一体化的学科体系和发展趋势都得到了深入研究。例如,国产电牵引采煤机已经占领国内市场,核心部分是由安装在采煤机上的计算机和传感器组成,具有多种保护、遥控功能。国产全数字化直流提升机也已占领国内市场。此外,我国在液压支架电液控制、胶带运输机、矿井供电设备以及风机、水泵、压风机、局扇等设备上也都有成熟的机电一体化产品。但是，,笔者认为在发展我国机电一体化产品的技术上应该注意以下几点：①研究具有自主知识产权的核心装置,增加产品国产化的比例；②增加产品的通讯功能,以适应综合自动化的需要；③进一步提高尤其是大型设备的故障诊断功能和智能化程度。
2015年底，哈佛大学客座教授皮埃罗斯加鲁菲预言，未来有十个领域是需要创业者重视的，它们引领着未来经济和社会发展的重要方向。这十个领域包括：共享经济、万物互联、大数据、基因、人工智能、未来货币、可穿戴设备、纳米技术、太空探险、新兴制造业。
共享经济
共享经济的定义被认为是民众公平、有偿的共享一切社会资源，彼此以不同的方式付出和受益，共同享受经济红利。此种共享在发展中会更多的使用到移动互联网作为媒介。
作为全新的经济发展模式和研究方向，“共享经济”涵盖了投资、金融、旅游、房地产、交通、人力资源、教育等领域一系列创新创业发展的新思维和新理念，有效推动传统企业提档升级。有关数据显示，2014年全球共享经济的市场规模达到150亿美金，到2025年，这一数字将达到3350亿美金。
有专家认为，简单化与标准化对于共享平台来说具有重要意义。简单化、标准化和易于参与是平台的主心骨。好的平台能够降低参与成本和参与难度，并将进入的门槛降到极低。平台的不断成长会带来规模经济具有一切优势。
皮埃罗斯加鲁菲说，“共享经济让我们重新认识到了人的作用，Kickstarter平台已经成为全世界最大的风投项目，有超过9万多个项目进行成功融资。”
人人共享正在促使工业资本主义向共享经济的新转变，共享经济是一个新的时代。
过剩产能本身就蕴含着某种价值，而真正的价值在于如何充分利用它。过剩产能是人人共享平台向外界提品或服务的关键。
万物互联
“未来，有超过200亿甚至于300亿的机器和设备可以相互连接。”皮埃罗斯加鲁菲强调。
“如果有了物联网，我入住一个酒店，门卡装在口袋里，当我走进电梯时，电梯可以自动识别出我住在几层，然后直接把我送到那一个楼层，出了电梯之后它会告诉我向右转，等我走到房间门口时，房间门就会自动打开。”不过，他也表示，目前影响这一技术实现的障碍有两方面，一方面是大家还没有一个可以接受的公共标准，另一方面是电池充电技术亟需提升和更新。
物联网容括了智能感知、识别技术、普适计算等通信感知技术，以及人工智能、大数据、云存储等新兴科技，真正实现现实、虚拟的有效融合，因此被称为继计算机、互联网之后世界信息产业发展的第三次浪潮。
麦肯锡做过评估，根据物联网在市场中的渗透率、人口、经济等变量，统计趋势变化以及未来十年间技术演变趋势，预计到2025年，物联网有望实现年均3.9万亿～11.1万亿美元的经济效益，其最高占比甚至可达2025年全球经济总量的11%。
阿里巴巴集团执行副总裁曾鸣不久前宣称，新经济的本质就是互联网经济，其最根本的特点是从农业时代的点、工业时代的线，走向一个全面开放的网络式的结构。
联想总裁杨元庆甚至公开表示，“在互联网时代，智能设备是用户进入互联网、享受互联网服务的工具和入口。未来整个人类社会也将进入一个万物智能、万物互联的新的时代。”
智能终端将从今天非常有限种类的设备，个人电脑、智能手机、电视等，扩展到我们的各种设备，可以说将是无处不在，空调、加湿器、空气净化器、摄像头、汽车等等，都将具备这个计算、存储还有网络连接的这些智能的功能。
辅之以温度、湿度、距离、红外、颜色、空气质量等各种的传感器，将使得这些设备不仅能够更加智能，而且通过相互连接更加主动的来为你工作。比如说当你随身携带的手表、手机，预测到你将要回到家里面的时候，就会指令迅速的传递到家里面的各个设备上，能够迅速的启动空调、加湿器让这个环境迅速调整到你比较喜欢、比较适应的环境当中去。从而为人们创造出更加舒适、更加方便的生活和工作的氛围。
杨元庆畅想一个美景：“早晨智能手机的定时的闹钟，不仅能够唤醒熟睡的你也开启了家中各种智能设备，客厅的画面轻轻一点也成为你挑选和搭配最好的服饰的造型，无人驾驶汽车会送你到公司，晚上回到家里面喜欢的营养均衡的饭菜也准备好了，入睡的时候灯光、空调都会自动调节，为你创造最佳的睡眠氛围。美好的智能生活已经越来越不是梦想了！”
大数据
在硅谷，数据就好像石油一样珍贵，它将为我们以后的经济发展提供动力。
在这个互联网时代，数据技术时代，大数据是构成信息化世界的基本元素，组成了互联网上纷繁庞杂的知识和数据资源。
大数据有四个特点：第一，数据体量巨大。可以称之为海量或天量；第二，数据类型繁多。涉及到人类生活方方面面所产生的数据源；第三，处理速度快。瞬间可从各类数据中快速获得高价值的信息；第四，数据动态变化。不断有新数据增加，采用合理的数据模型和分析处理方法，将会带来很高的经济和社会效益。
现在人们有越来越多的数据，它由机器产生，由机器来阅读。所以，现在的大数据逐渐变成了从机器到机器再到机器的一个循环，但却缺乏了人的作用。皮埃罗斯加鲁菲认为，“现在我们还并没有出现一个很好的应用，可以把大数据真正服务于大家的日常生活。难点是如何让人类可以知道这些数据的意义，并且如何让这些数据来服务于我们的生活。”
大数据并不在“大”，而在于“用”。
“未来3年，大数据市场规模将达到1万亿元。”阿里云总裁胡晓明表示，基于阿里云大数据平台数加，将有千余家合作伙伴、万名首席数据官和5万数据科学家诞生，把中国大数据市场规模拓展至万亿规模。
“束缚大数据的技术瓶颈已经被完全打破，数据将从企业的成本中心转变为价值中心，2016年我们将迎来大数据应用的全面落地。”
据IDC出版的研究报告显示，2013年人类产生、复制和消费的数据量达到4.4ZB。而到2020年，数据量将增长10倍，达到44ZB。大数据已经成为当下人类最宝贵的财富，但全球真正享受大数据红利的公司不足千分之一，人类已挖掘的数据财富更是不到百万分之一。
生物黑客
“摩尔定律证明了电子元件会变得成本越来越低、速度越来越快、体积越来越小。同时，社会上出现了一个新的现象，即生物黑客。它不是传统意义上的计算机黑客，而是针对于基因做的黑客。”皮埃罗斯加鲁菲强调。
生物黑客，又称生物崩客，自己动手的生物学家，车库生物学家等，是为了防止出现技术被少数专业人士所掌握而形成的垄断操纵而产生的一群团体。他们主要是通过网络及其他手段来普及现代生物学知识。
生物黑客的目标是把生物技术带出实验室，打破常规实验室的限制，在不同环境下创新发展生物技术。生物黑客可借助纹身针、手术刀、注入装置、微型芯片或各种线路，便可为身体赋予联网能力。例如，生物黑客们在网上教人们如何从菠萝里提取基因，还教人们如何以低廉价格从水、酒精中提取基因，甚至告诉人们如何网购低价的实验仪器，并利用这些仪器进行从简单到复杂的基因工程。
在美国，CounterCultureLabs的一群生物黑客试图通过发明胰岛素的仿制药改变这一状况，他们将公开所有制药工艺，让仿制药公司能为全世界的糖尿病患者生产出负担得起的胰岛素仿制药。
甚至有媒体报道，研究学者已经应用CRISPR编辑了从细菌到人类胚胎在内的各种有机体。这项技术有望为遭受遗传病折磨的家族谱系消除遗传缺陷，或者在猪体内培育人类器官。有位研究人员甚至提议修改大象基因组，来复活灭绝已久的耐寒长毛猛犸象。
不过，在2015年4月，研究者报道了利用CRISPR对人类胚胎的基因编辑，导致伦理辩论。这场生物黑客的革命何去何从，还要拭目以待。
人工智能
2012年出现了一个新技术，即深度学习。由于深度学习的出现，使得机器可以对人脸、语言以及场景进行识别，2012年之后由机器来识别图象的错误率也极大地下降。
新年伊始，扎克伯格在Facebook个人页面上表示，2016年他的一大目标是开发控制家庭环境的人工智能技术。
近日，据香港《明报》报道，野村综研和两名牛津大学研究员合作，对日本601种职业（劳动人口约达4280万）展开调查，对每人业务的66%可被取代的职业进行了统计，结果发现49%研究对象所从事的工作很可能被机械人等取代。
根据推测，被取代可能性较高的职业包括普通文员、的士司机、收银员、保安、大厦清洁工、酒店客房服务员等。研究称这些职业倾向“不需要特殊知识和技能”等。
全球目前在人工智能领域有近千家公司，它们分布在商业智能、金融、安全等领域，仅2015年在人工智能领域的投资交易就有近300宗。
现在，随着大数据、云计算、集成电路等新技术的发展，人工智能再度风靡。人工智能或许将成为下一轮技术变革的核心。从大公司到初创企业都纷纷跻身其中。
百度总裁张亚勤对于人工智能技术发展前景的判断是，“人工智能是第四次工业革命的技术基石”，对人工智能的研究固然需要更多的投入和基础设备，但它的发展已经远远快于大多数人的想象。
有人预测，未来5-10年，每个人身边都会有10个机器人，那个时候这个世界上将会有600亿的机器人，这是一个巨大的蓝海。未来的机器人会完全脱离人形限制，而只是具有智能功能的设备。
区块链
“未来，货币将有新的变化。我认为过去十年中最重要的发明之一就是比特币，比特币背后有非常强大的技术支撑，最重要的技术支撑就是区块链。一直以来，令好莱坞很头疼的一件事是数字电影很容易被复制。而作为虚拟货币的比特币，就解决了复制问题。”
在“知乎”上，一个名为Alex的作者撰文称：以比特币的区块链为例，你可以把区块链想象成一个比特币的公共账本，这个账本存放在互联网的各个比特币节点上，每个节点都有一份完整的备份；里面记录着自比特币诞生以来的所有比特币转账交易；账本是分区块存储的，每一块包含一部分交易记录，每一个区块都会记录着前一区块的ID，形成一个链状结构，因而称为区块链；当你要发起一笔比特币交易的时候只需把交易信息广播到P2P网络中，矿工把你的交易信息记录成一个新的区块连到区块链上，交易就完成了。
“区块链技术用于人与人之间的每一个活动，我们把这些活动叫做智能合同，合同由机器来签订，并且由机器来自动执行。2015年，第一个由区块链见证的婚礼举行。这类智能合同被应用在不同领域，也催生了众多创业型公司。”
有媒体报道，包括美国纳斯达克在内的很多欧美主流金融机构纷纷试水“区块链”技术，如美国纳斯达克私人股权交易市场Linq，在符合证券交易委员会的监管下，针对一些有私人股权交易需求的公司；R3是一个“区块链”技术公司，全球除中国外的大银行都加入了R3，可实现跨过准时清算；德勤开发了自己的“区块链”技术平台，为客户提供此技术的服务和方案，仅凭此项咨询服务就为公司带来不小的利润。
点融网创始人、联合CEO郭宇航说，“设想未来的消费场景，当你走进一家咖啡馆时，人脸识别技术便已启动，交易和信用认证全在云端完成，所有过程无缝对接，排队、刷卡都将成为历史，互联网金融则将无所不在。而像这样高度智能化消费场景的实现，必将依赖于区块链技术。简单来说，区块链技术就是设立一个公共账本，将每一笔发生在互联网上的交易，实时通过区块链技术记录在无数个互联网媒介上，使得其无法被篡改。”
如今，VISA已经通过区块链技术介入于原来交易环节繁琐费时的汽车销售领域。当消费者带着集成有区块链技术的信用卡进入4S店时，所有关于消费者的个人信息都在云端实现认证和区配，交易过程也都得已在云端完成。
在继德勤与安永宣布进军区块链之后，普华永道也正式宣布加入战团。因为大家都看到了区块链技术对变革金融行业巨大潜力，因此对咨询公司而言，这也是巨大的商机。
德国银行预测，未来十年内，现金将会变得多余。无论是国内还是全球金融，都将围绕着这个点展开，而区块链技术就是这个未来的基础。因此，所有国家都开始争相了解区块链的基本机制和潜在应用。
可穿戴设备
“未来，我们在身上到底会戴多少个可穿戴设备？大家无法想象。”皮埃罗斯加鲁菲强调。
与很多技术相比，可穿戴设备更加贴近于生活，也更加贴近我们自身。而这项技术一旦成熟，将意味着巨大的市场，因为几乎所有的人都会感到需要它。
中国智能可穿戴设备市场在2013年的市场规模为9亿，2014年的规模为22亿人民币；在2015年，市场规模达到125.8亿人民币。
2015年，中国智能可穿戴设备市场规模为125.8亿元，增速高达471.8%。不过，中国信息通信研究院技术与标准研究所主任闵栋表示，目前，我国智能可穿戴设备市场仍处在探索期。2016年，部分垂直领域的巨大潜力将开始释放，可穿戴市场将进入启动期，预计2016年可穿戴市场规模将达到200亿元。
有专家建议，如果创业者进入，就须切中用户的刚需，同时有特定的渠道和资源，了解供应链，了解自身产品，还要有相对充足的现金流。如果提供同质化的产品，就无法获得投资。
还有人告诫道，创业者不适合做培养市场的事情，也不要创造需求，这是很耗钱和资源的，容易当“先烈”。创业者应该紧跟用户的需求，进行微创新。此外，创业者一定要注意售后服务，这是增强用户体验的重要部分。
在过去一年里，中国智能可穿戴设备市场创新者：360、暴风、出门问问、奥图科技、Fitbit。
360作为中国儿童手表行业的领导者，相应产品已开发至第三代，其在系统层、APP、云服务等领域持续投入，同时搭建亲子社区，在用户运营方面有不错的效果。
2015年初，暴风魔镜从母公司暴风科技分离出来，成为独立发展的子公司，并获得来自天音控股、爱施德、华谊兄弟的1000万美元融资。暴风魔镜致力于虚拟现实产业链生态的构建，在内容建设、开发者生态建设、产业链合作者建设方面不断发力。
2015年9月，谷歌AndroidWear与出门问问达成战略合作，在中国由出门问问提供AndroidWear的语音搜索。同时出门问问于2015年6月了Ticwatch智能手表，产品线延伸至硬件端。
Fitbit于2009年上市第一款可穿戴设备，并于2015年6月19日正式登陆纽交所挂牌上市，成为第一家上市的可穿戴设备公司。
易观智库分析认为，在2016年中国智能可穿戴设备市场，随着未来苹果2代AppleWatch，智能可穿戴设备提供的服务愈加完善，健康类数据快速增长，健康类大数据服务将逐步成熟。智能可穿戴设备将在人体健康监测等领域发挥重要的作用，配合大数据和云服务，此类产品会在健康、运动、医学等市场未来使用场景广泛。
2016年，可穿戴设备将重点发展人机交互技术，充分实现人机无缝连接，释放双手，在语音交互、体感交互、触觉交互、眼球追踪交互等方面取得创新突破。
纳米技术
“通过纳米技术我们可以做出新材料，让我们现有的物体做出改善，或者创造出我们现在不知道的新物体。”皮埃罗斯加鲁菲强调。
“一滴纳米药水，就能让电视机显示屏实现升级换代；一层薄薄的纳米膜，就能让普通透明的玻璃直接播放电影；一个小小的微纳商标，就能让香烟、酒类甚至人民币成功防伪……”很多创新者已经对纳米技术进行了一一解读。
纳米技术是用单个原子、分子制造物质的科学技术，研究结构尺寸在0.1至100纳米范围内材料的性质和应用。它的最终目标是直接以原子或分子来构造具有特定功能的产品。
近期，纳米技术还被应用于环保领域。来自华南师范大学化学与环境学院的方战强教授带领他的科研团队将可与铬发生快速化学反应的“零价铁”制作成20―40纳米的纳米材料，如果将材料撒到受污染的水体或土壤中，在10到20分钟以内，“零价铁”即可将水体或土壤中的铬还原并固定下来，然后使用磁铁将还原固定在“零价铁”颗粒上的铬进行快速分离，避免遗留在水体和土壤中产生二次污染。
纳米技术在医疗领域也拥有非常不错的前景，未来有望用于多种癌症的治疗，不过目前还需要通过大规模临床试验来验证纳米粒子的效果。
太空探险
2015年，特斯拉创始人马斯克在太空领域建立了自己的初创型公司SpaceX，做出了非常重大的实验成果，他们希望把火箭发射出太空，再考虑收回。如今，这家公司已经可以用到这种可回收、可再次利用的火箭，并且让太空探险的成本极大地降低。
“在SpaceX总部一楼，通往马斯克办公隔间的墙上挂着两张海报，左边的海报有关火星的现状――一个寒冷、贫瘠的红色球体，而在右边的海报上，火星则是一个生机盎然的绿色大陆，被海洋所包围。这个星球的温度不断升高，最终变得适合人类的生存。”
“我坚信人类的未来一片光明。如果我们可以解决可持续能源发展问题，同时成为一个多星球物种，在另一个星球上建立起自我维持的文明――应对使人类意识走向毁灭的最严重的情况――那么我认为这种前景将十分光明。”（《彭博商业周刊》）
目前，SpaceX以每个月一枚的频率发射火箭，火箭上搭载了来自一些企业和国家的卫星。SpaceX的发射成本远远低于波音、洛克希德-马丁和OrbitalSciences等本土竞争对手。到目前为止，SpaceX为许多国家的客户发射过卫星，其中包括加拿大、欧洲和亚洲国家的客户，发射次数在24次左右。SpaceX还计划实施50多次发射，合同总金额超过50亿美元，发射日程已经排到了几年以后。
据媒体报道，太空创业公司涉及的业务包括纳米卫星制造、地理绘图、天气追踪技术等，还有一些企业甚至想开采小行星资源。如果新生的产业可以重复使用火箭，就可以节省大量的成本，加快发射速度，让创业公司快速测试、升级技术，更快地替换旧卫星，这些都对营收的增长相当关键。
智能制造
如今，工厂已经被重新定义。
“由于3D打印技术的出现，几乎每一个人都可以在家里面打印出自己想要的东西。同时，由于众筹的出现，我们基本上也可以拿到自己想要的资金，来做想做的事情。”皮埃罗斯加鲁菲说。
以亚马逊为例，它提供了自动仓储服务，每一个人都可以把自己手工制作的东西存储在那里，亚马逊来负责管理物流。
可以说，亚马逊是智能工厂的代表。所谓的“智能工厂”是在数字化工厂的基础上，实行信息化和工业化的高度融合，为了加强信息管理和服务，必须有效利用物联网和设备监控技术。智能工厂是实现智能制造的重要载体，主要通过构建智能化生产系统、网络化分布生产设施，实现生产过程的智能化。
未来，将云计算中由大型工业机器产生的数据通过大数据与分析平台转化为实时信息，并结合绿色智能和智能系统等新兴技术，打造一个绿色、高效、舒适的人性化工厂。
亚马逊2012年7.75亿美金收购的KivaSystems，大大提升了亚马逊的物流系统。截至2015年，亚马逊已经将机器人数量增至10000台，用于北美的各大运转中心。Kiva系统作业效率要比传统的物流作业提升2-4倍，机器人每小时可跑30英里，准确率达到99.99%。
“在仓库的另一端，工人则在亚马逊中央计算机系统的帮助下将产品打包到箱子里。取自存储货架的商品会被自动识别，并整理到同一个顾客的订单包裹里。计算机知道每一件产品的尺寸规格，因而会自动安排合适的包装箱，甚至数量刚好合适的包装胶带。在送完卡车出货之前，包装箱会进行称重，以确保包装流程没有出现差错。”
而在我国，智能制造热度高企，石化、钢铁、机械装备制造、汽车制造、航空航天、飞机制造等行业纷纷开始探索建设智能工厂。