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【赚周年币】资讯投稿——智能手机时代结束:未来十年...

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    [LV.10]以坛为家III

    发表于 2016-12-7 08:16:40 | 显示全部楼层 |阅读模式
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    在过去的十年中,智能手机竞赛一直是技术角斗士争夺支配地位的主要场所。现在,Android 占 2016 年智能手机出货量的 87%(iOS 仅占 12%),我们可以宣布智能手机平台战争结束了。


    在过去的十年中,智能手机竞赛一直是技术角斗士争夺支配地位的主要场所。现在,Android 占 2016 年智能手机出货量的 87%(iOS 仅占 12%),我们可以宣布智能手机平台战争结束了。
    那么,未来十年的技术战场是什么?以下简单介绍智能手机时代积累的技术(和资本投资)将转移到的一些顶尖领域。
    智能家居和智慧城市战场:人工智能满足无处不在的连接
    虚拟助手在过去几年里有了长足的进步,并开始支持人机会话功能。Alexa、Siri、Cortana 和 Google Now 之间的战争正在全面展开,这些公司正在大力投资以保持领先地位。正如我在最近一篇详细介绍人机会话助手的帖子中所说,家庭是消费者的关注点和消费行为的关键所在。
    现在,这些虚拟助手处于理解自然语音的高级阶段,下一步将是与整个智能家居的顺利集成。我最近写了一篇关于深层链接的文章,探讨了以统一的用户体验、替代智能家居中每个设备或电器的各个应用的必要性的文章。已经有先进的智能家居功能,如可执行面部识别的智能门铃、识别每个人行为模式的室内气候控制,以及智能灌溉和水管理,等等。要实现真正的智能家居,所有这些独立的功能必须相互关联,并提供无缝用户体验。
    这直接导致了连接技术标准的战争。由于 3GPP 和蜂窝运营商的强大支持,LTE 赢得了蜂窝战争的胜利。但是,在从智能家居(具有上述特征)到智能城市(包括智能电网和连接的基础设施)的巨大变化的物联网 (IoT) 世界中,战争仍在继续。不同的使用情形需要不同的解决方案,例如短距离蓝牙(具有即将推出的蓝牙 Mesh)和用于家庭区域网络 (HAN) 的 Wi-Fi,而不是用于城市规模广域网 (WAN) 的低功率广域 (LPWA)。然而,在具有如此多重叠协议却没有统一标准的领域中,这些都亟待整合。在关于哪些 M2M 通信协议最适合智能物联网 (IoT) 的这篇文章中,了解这些战役的更多信息。
    可穿戴设备之战:多感应建立虚拟世界
    LPWA 引领我们进入下一个话题 - 可穿戴设备的进步,特别是作为独立设备运作的单独可穿戴设备。由于用户希望在某些情况下无需使用智能手机,全新且有趣的接口将应运而生,使用户能够访问智能手机的所有功能,而不用在口袋里沉甸甸地装着。这些接口包括始终开启的语音激活、眼睛追踪、微手势控制等。这一趋势的一个先进例子是可聆听设备,该设备适合舒适地塞入耳朵,且发展迅速,提供令人惊讶的各种个人助理功能,却无需连接线。当今许多可穿戴设备包括用于监测健康和健康的生命体征、执行传感器融合以进行精确测量等功能。
    使可穿戴设备能够替代有屏(如智能手机和平板电脑)设备的另一个重要部分是实现可视化界面。这与将有用的层添加到周围环境相关联。目前,虚拟和增强现实应用程序已经被指定供玩家和技术奇客使用。但是,如最近的精灵宝可梦Go热潮所证明,AR/VR 对于大众市场的潜力是巨大的,远远没有被发掘出来。这里的主要挑战是如何打包。可穿戴设备一方面需要轻便且不受限制,另一方面具有非常强大的处理器和长电池寿命。这种组合对于需要寻找超高效解决方案的芯片制造商提出了重大挑战。
    最近在旗舰设备中包含双摄像头为增强和混合现实开辟了新的可能性。来自两个摄像机(具有一些智能处理)的输入的组合使得能够进行深度映射和周围环境的精确 3D 建模。这可以为用户打开新的应用程序,从游戏到导航,甚至与物理环境进行交互。
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    Otto – 无人驾驶卡车
    汽车战争:谁将赢得无人驾驶汽车的比赛?
    汽车工业已经处于无人驾驶汽车非常先进的测试阶段。这场比赛的竞争者来自 Google、百度和优步等科技巨头,以及通用汽车、福特和戴姆勒等传统汽车公司。优步和福特最近以高昂的价格分别收购无人驾驶初创企业 Otto 和 SAIPS 清楚地表明这一前沿的重要性。当无人驾驶汽车成为标准的交通方式时,无论谁在顶端都会获得巨大的利润。
    但是,在无人驾驶汽车的竞争同时,高度自动化车辆 (HAV) 正变得越来越智能。开始部署交通拥堵辅助和自助停车等功能,高端车主已经享受到机器智能协助在路上行驶的好处。与之前提到的市场的互连系统相反,无人驾驶汽车是独立的系统,并且在嵌入式处理能力、实时响应以及尤其是安全性能方面面对不同的范例。
    这个市场最重要的特点之一是智能机器视觉。智能传感器由深度学习神经网络驱动,使车辆能够“看到”其周围环境。快速高效的传感器融合需要结合各种类型的输入(如摄像头和激光雷达),以创建一个清晰的道路、交通信号、其他车辆、行人和任何潜在的障碍物的图景。最后,为了辅助导航过程,无人驾驶汽车需要更加准确而详细的定位和地图绘制。
    共同面对隐私、法规和安全的共同障碍
    这三个市场是不同的,但有很多相似之处。隐私、法规、安全或标准化问题仍需解决,并将对这些技术进入大众市场的时间以及方式产生影响。此外,它们都需要高效的处理能力、更高的集成度、革命性、直观的人机界面,以提升用户体验。与几乎相同的智能手机相比,差异化将是这些新战场的决定性因素。至少在尘埃落定之前,胜利的解决方案才能成为事实上的标准。这一过程肯定很有趣,就让我们拭目以待。



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