2018年是屬于人工智能的一年，這一年充滿了機會，技術公司都在2018年繼續(xù)以驚人的節(jié)奏大步前進。隨著高速互聯網和人工智能的發(fā)展，亞馬遜、Facebook、谷歌、曠視科技Face＋＋、商湯科技、極鏈科技Video＋＋這樣的公司會抓住機會，在人工智能和互聯網等方面持續(xù)加速，快速占領了行業(yè)賽道。

2018年即將結束，那么2019年會有哪些讓人驚喜的新技術繼續(xù)改變我們的生活？

一．深度學習加速器（GPU、FPGA和TPU）

近年來異構加速器憑借其優(yōu)秀的性能功耗比成為了目前體系結構研究的主流方向。同時隨著深度學習的興起，深度學習神經網絡的研究也重新回到了機器學習領域的潮頭。因此，如何在加速器上高效地實現神經網絡處理系統(tǒng)受到了學術界和工業(yè)界廣泛的關注。越來越多的企業(yè)宣布計劃設計自己的深度學習加速器，這些加速器通常用于數據中心，并且有可能部署在邊緣。

深度學習領域最常見的卷積神經網絡出發(fā)，抽象出三種典型的神經網絡層次，結合算法特點，在目前最常用的基準平臺與加速器平臺上實現了這些網絡層次。主要的貢獻包括以下三個方面：

1．以卷積神經網絡和深度神經網絡為出發(fā)點，抽象并剝離出三種最常見的神經網絡層次。并結合不同平臺的架構特點，包括SIMD體系架構的Intel SSE指令集，GPU加速器的CUDA編程環(huán)境以及我們自己實現的專用神經網絡加速器，對這三種神經網絡層算法進行分塊化、發(fā)掘數據復用性等優(yōu)化，對算法進行重定制和實現。

2．在10個測試程序上對三種平臺進行了神經網絡處理的實驗。結果表明，專用神經網絡加速器在性能上相比于SIMD基準平臺有平均117．87倍的提升，在功耗利用率上有平均21．08倍的提升，而面積則僅相當于Ivy Bridge架構的1．87％。相比于GPU，專用神經網絡加速器在性能上有平均0．22倍的提升，而面積上則僅有GPUC2070片上面積的0．56％。

3．通過對實驗分析發(fā)現，對于神經網絡算法，GPU架構的主要性能瓶頸在于PCIe帶寬對于數據傳輸的限制；SIMD架構的主要性能瓶頸在于并行化程度不夠高。專用神經網絡加速器則設計DMA利用數據復用性優(yōu)化數據存取流程，設計不完全流水利用計算獨立性實現高并發(fā)處理，這兩點都從體系架構上越過了上述性能瓶頸。

二．自動駕駛

我們距離完全自主駕駛的自動駕駛汽車還有幾年的時間，但個人和市政車輛都越來越多地集成了自動化輔助系統(tǒng)。這些技術的廣泛應用將為完全無人駕駛汽車鋪平道路。

無人駕駛的未來將使人們不再親自駕駛自己的汽車，貨物運輸將是由擁有自主駕駛汽車車隊的公司提供的服務。停車場和車庫等設施將退到一個廢棄的位置，未來交通也將發(fā)生巨大變化。

基于無人駕駛汽車的技術和設計，將有一個驚人的財富轉移給少數擁有專利權的人。這是指自動駕駛汽車軟件的所有者，這些人需要對自己生產出的自動駕駛車輛負責任。

最初，車輛只是我們的代步工具，但如今自動駕駛車輛發(fā)生了很大變化，我們可以坐在上面打電話、吃東西、看書或報紙等。由于自動駕駛車輛是電動的，不需要司機的控制，因此這些汽車將會用更少的零件構成，因此車輛將生產的更快，所需生產勞動力變得更少。另外，車輛的設計也會發(fā)生變化。由于事故的幾率將會大大減小，用于車輛構造的材料，如碳纖維將將允許多樣性的設計，自動駕駛車輛將以不同的大小和形狀出現。

三．IoB

消費者繼續(xù)采用物聯網（IoT）和自我監(jiān)控設備，這些設備越來越靠近人體，甚至包括健身追蹤器和智能眼鏡。數字藥片正在進入主流醫(yī)學領域，身體附著，植入式和嵌入式IoB設備也開始與環(huán)境中的傳感器互相作用，這些設備可以提供更豐富的數據，使更多有趣和有用的應用程序，但也引起了對安全性、隱私、物理傷害和濫用的擔憂。

四．社會信用算法

社會信用算法使用面部識別和其他生物識別來識別人，并從社交媒體和其他在線簡檔中檢索關于他們的數據，以便批準對產品或社會服務的訪問。報告指出，中國等一些國家已經在使用這些系統(tǒng)來評估對國家的忠誠度。

在我們的網絡世界中，生物識別技術和混合社交數據流的結合，可以將一個簡短的觀察結果轉化為對一個人的判斷。據報道，一些國家已經在使用社會信用算法來評估對國家的忠誠度。

五．智能材料和設備

先進的材料和設備，如可調光玻璃和可攝取傳感器，將在醫(yī)療保健、包裝、電器和其他領域創(chuàng)造新的應用。報告稱，使用這些技術將對我們感知物聯網設備的方式產生重大影響，并導致新的產品誕生。

六．虛擬現實（VR）與增強現實（AR）

當前，VR和AR技術主要用于員工培訓、教育、工程及其他領域。然而，報告指出VR和AR的成本一直居高不下。但隨著VR主機變得越來越主流，可能會在2019年達到臨界點。

從軟件角度來說，現階段視覺上的難點比較多：

VR的核心技術是tracking（追蹤）和CG（計算機圖形）。三自由度的方向追蹤，六自由度的位置追蹤前的虛擬現實技術的呈現，主要是體驗者依靠全封閉的頭戴型顯示器觀看電腦模擬產生的虛構世界的影像，并配有耳機、運動傳感器或其他設備等，為其提供視覺、聽覺、觸覺等方面的感官體驗，虛擬現實系統(tǒng)的整套設備可以根據體驗者的反應做出反饋，使體驗者達到身臨其境的感覺。

虛擬現實是一個造夢的行業(yè)，立體化的拓展了我們的感知空間，也許現在虛擬現實技術的未來還不能夠清晰的被勾勒出來，相關產品的普及也還需要很長一段時間�，F在，虛擬現實頭戴顯示的畫面還不夠清晰，仍然可以看到像素顆粒，你也無法去觸摸你看到的東西，但隨著時間的推移，這一切都會有所改觀。雖然目前虛擬現實技術的發(fā)展還不夠成熟，存在著許多爭議，但不可否認的是，虛擬現實技術將會成為一種重要的新媒介、新的平臺，無論是對于游戲還是社交，亦或是其他更多領域。