《麻省理工科技評論》2017全球十大突破性技術：對汽車互聯網有什么影響？
技術汽車互聯網2017-02-23 10:29:31
《麻省理工科技評論》(MIT Technology Review)2017年全球十大突破性技術”榜單于2月21日出爐，2017年的十大突破性技術分別為：
1、Renforcement learning 強化學習
2、Self-Driving Trucks 自動駕駛貨車
3、Hot Solar Cells 太陽能熱光伏電池
4、Paying with Your Face 刷臉識別
5、The 360-Degree Selfie 360度自拍
6、Practical Quantum Computers 實用型量子計算機
7、Gene Therapy 2.0 基因療法2.0
8、The Cell Atlas 細胞圖譜
9、Reversing Paralysis 治愈癱瘓
10、Botnets of Things 僵尸物聯網
我們從麻省理工科技評論前五年做的當年度十大突破性技術預測可以看出，具備較強的前瞻性和準確性。其中很多突破性技術對汽車互聯網的科技創新、模式創新都有著重要性意義。比如2016年的Conversational Interfaces 語音接口、Robots That Teach Each Other 知識分享型機器人、Tesla Autopilot 特斯拉自動駕駛儀；2015年的Vehicle-to-vehicle Communication車對車通信；2014年的Agile Robots 靈巧型機器人、Neuromorphic Chips 神經形態芯片；2013年的Deep Learning 深度學習、Additive Manufacturing 增材制造技術、Supergrids 超級電網；2012年的Crowdfunding 眾籌模式等都對推動汽車互聯網的顛覆有著引擎性的作用。
下面，我們先回顧一下近五年的十大突破性技術：
2016年的十大突破性技術分別為：
Immune Engineering 免疫工程
Precise Gene Editing in Plants 精確編輯植物基因
Conversational Interfaces 語音接口
Reusable Rocket 可回收火箭
Robots That Teach Each Other 知識分享型機器人
DNA APP Store DNA應用商店
Solar City's Gigafacory Solar City的超級工廠
Slack
Tesla Autopilot 特斯拉自動駕駛儀
Power from the Air 空中取電
2015年的十大突破性技術分別為：
Magic Leap
Nano-Architecture 納米結構材料
Vehicle-to-vehicle Communication車對車通信
Project Loon 谷歌氣球
The LIquid Biopsy 液體活檢
Megascale Desalination 超大規模海水淡化
Apple pay 蘋果支付
Brain Organoids 大腦類器官
Supercharged Photosynthesis超高效光合作用
Internet of DNA DNA的互聯網
2014年的十大突破性技術分別為：
Genome Editing 基因組編輯
Agile Robots 靈巧型機器人
Ultraprivate Smartphones超私密智能手機
Microscale 3-D Printing 微型3D打印
Mobile Collaboration 移動協作
Smart Wind and Solar Power 智能風能和太陽能
Oculus Rift
Neuromorphic Chips 神經形態芯片
Agricultural Drones 農用無人機
Brain Mapping 腦部圖譜
2013年的十大突破性技術分別為：
Deep Learning 深度學習
Baxter:The Blue-Collar Robot Baxter:藍領機器人
Prenatal DNA Sequencing 產前DNA測序
Temporary Social Media 暫時性社交網絡
Ultra Efficient Solar Power 多頻段超高效太陽能
Big Data from Cheap Phones 來自廉價手機的大數據
Supergrids 超級電網
Additive Manufacturing 增材制造技術
Smart Watches 智能手表
Memory Implants 移植記憶
2012年的十大突破性技術分別為：
Egg Stem Cells 卵圓干細胞
Ultra-Efficient Solar 超高效太陽能
Light-field Photography 廣場攝影術
Solar MIcrogrids 太陽能微電網
3-D Transistor 3D晶體管
AFaster Fourier Transform 更快的傅里葉變換
Nanopore Sequencing 納米孔測序
Crowdfunding 眾籌模式
High-Speed Materials Discovery 高速篩選電池材料
Facebook‘s Timeline Facebook 的時間線
接下來，我們來詳細了解一下2017年的十大突破性技術中對汽車互聯網的影響的技術：
Renforcement learning 強化學習
距離技術成熟期1-2年
強化學習：作為一種人工智能方法，它能使計算器在沒有明確指導的情況下像人一樣自主學習。強化學習技術是從自然界中學習的一種基本法則，能夠讓機器自主通過環境經驗磨練技能，加快自動駕駛汽車以及其它自動化領域的進展速度。
參與者：
國際：DeepMind、Mobileye、OpenAI、Google、Uber，
國內：百度、科大訊飛、阿里巴巴、微軟研究院、中科院等。
經典案例：2016年AlphaGo打敗李世乭，就是應用強化學習技術。
Self-Driving Trucks 自動駕駛貨車
距離技術成熟期約5-10年
自動駕駛貨車技術能幫助貨車司機更高效地往城運輸任務，它給人類司機帶來的威脅在于可能會讓他們的薪酬降低，并可能會讓他們失業。
參與者：
沃爾沃、Uber(Otto)、戴姆勒、皮特比爾特、百度。
案例：
Uber在2016年8月收購了Otto(收購價高達6.8億美元)。收購后，Otto團隊和Uber500多位工程師共同研發自動駕駛技術。Uber該技術研發團隊的負責人萊萬多夫斯基表示：Uber的目標是創建一個強大的自動運輸交通網，讓人和貨物在多地之間的交通更加方便、安全且成本更低。
2016年0月，一臺裝載了Otto自動駕駛系統的貨車將2000箱百威啤酒從科羅拉多州的科林斯堡送達科羅拉多泉，全程共行駛200千米。
Paying with Your Face刷臉支付
技術成熟期：現在
人臉識別技術主要是由中國企業主導。當前已經達到較高精確度，在網絡交易等領域被廣泛使用。但存在隱私泄漏隱患。
參與者：
主要是中國的企業，包括Face++、科大訊飛、阿里巴巴和百度。
案例：
百度在機器學習，在刷臉識別領域有較強的技術能力。
當前中國海關入關采用刷臉識別，相比國外在應用層面較高。
Practical Quantum Computers 實用型量子計算機
距離技術成熟期4-5年
技術突破：它能制造出穩定的量子比特。
意義：在運行人工智能程序以及處理復雜的模擬和規劃問題時，量子計算機的速度可能是傳統計算機的指數倍，而量子計算機甚至能制造出無法破解的密碼。
從現在起2-5年，這樣的系統很有可能開始出售。最終，科學家們有望研制出擁有10萬個量子比特的系統。這些系統會制造出精確的分子模型，從而顛覆材料、化學和制藥產業，讓科學家們研制出各種新材料和新藥。十年之內，科學家們或許就會研制出擁有100萬個量子比特的量子計算系統。
參與者：
荷蘭量子技術研究所QuTech、英特爾、谷歌、微軟和IBM。
Botnets of Things 僵尸物聯網
技術成熟期：現在
僵尸物聯網可以感染并控制攝像頭、手機甚至智能汽車等消費電子產品等惡意軟件，導致大規模的網絡癱瘓。基于這種惡意軟件的僵尸網絡對互聯網的破壞能力越來越大，也會越來越難以阻止。
參與者：
Mirai僵尸網絡軟件的創造者。
《麻省理工科技評論》創刊于1899年，是美國第一本專業的科技評論雜志。如今地位早已超過了一份僅限麻省理工學院校友交流的內部刊物，有英文、中文、西班牙文、德文、意大利文等不同語言的國際版本，影響力達及數百萬科技和商業領域的專業人士與領袖，是全球范圍內最權威的科技雜志之一。從2001年開始，《麻省理工科技評論》開始評選一年一度的“全球十大突破性技術”。這些技術都是從過去一年的各項或攻克疑難問題、或催生科技使用新方法的創新中遴選出來。該雜志認為，這些突破性技術將在未來數年凸顯出重要意義。
