深度解析:手机之后,下一代计算平台会是什么?

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本文作者Chris Dixon,知名风投A16Z合伙人。他梳理了技术产品周期的历史,并对未来做出预测,认为我们正处在多个新时代开始的边缘。想了解下一代计算平台,你需要读读这篇文章。内容如下:

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计算行业有两个基本独立的发展周期:金融和产品周期。金融市场很容易受到关注,波动性大,难以预测。产品周期受到的关注较少,但正是它驱动计算行业的进步。通过研究过去并以此推测未来,我们可以理解并预测产品周期。

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科技产品周期会让平台与应用的互动相辅相成。新平台会产生新应用,而新应用会让新平台更有价值,从而形成正循环。小型的科技周期时常都有,但每隔一段时间,约10到15年,大的周期会开始重塑整个行业。

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PC让企业家开发文字处理器,电子表格和桌面应用;互联网则诞生了搜索引擎,电商,邮件,通讯,社交网络,SaaS;智能手机则带来了移动通讯,移动社交和按需服务。我们如今处在移动时代的中期,很可能会出现更多移动创新产品。

每个产品周期又分两个阶段:酝酿阶段,新平台刚诞生,价格昂贵且不完善,难以使用;增长阶段,这时会有新产品出现,解决上述问题,并开始一段指数增长。

Apple II在1977年发布,但直到IBM在1981年发布PC,市场才开始了增长阶段。

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互联网的酝酿阶段是在80及90年代早期,当时它还是学术界和政府用的基于文本的工具。1993年发布的Mosaic浏览器让互联网开始了增长阶段。

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90年代就有了功能手机,新世界初黑莓也出了智能手机,但智能手机的增长真正开始于2007和2008年,当时iPhone和Android手机相继发布。此后智能手机呈爆炸性增长,现在有约20亿用户,2020年全球80%的人口会用。

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如果10-15年的模式不变,下一个计算时代应该会在接下来的几年进入增长阶段,而且现在已经处在酝酿阶段。硬件和软件上都出现了一些重要的趋势,让我们得以看清下一个计算时代会是怎么样。

硬件:小型,廉价,无处不在

在大型机时代,只有大型组织买得起计算机,然后是小型组织会购买微型计算机,家庭和办公室购买PC,现在是人手一部手机。现在的处理器和传感器都越来越小,越来越廉价,而且计算设备会比从人类还多。

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出现这种情况有两种原因。一是过去半个世纪半导体行业的进步(摩尔定律);二是智能手机之战的和平红利,即手机的流行让处理器和传感器获得了更多投资。如果你拆个无人机,VR设备或物联网设备看看,就能发现很多手机零件。

现代半导体时代,关注点已经从单独的CPU转移到专门化的芯片,即系统芯片SoC。典型的SoC有能耗低的ARM CPU加专用于图像处理,通讯,能源管理,视频处理的芯片。

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这种新架构拉低了计算系统的价格,从100多美元降到10美元左右。树莓派Zero就只要5美元,同样的价格还能买到带wifi可运行Python的微控。再过不久,这类芯片可能只要不到1美元,任何东西内都能嵌入计算机。

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同时,高端处理器也有很大的性能提供,最重要的可能是GPU。GPU不仅能用于传统的图像处理,还能用于机器学习算法和VR/AR类设备。主要厂商英伟达还预测,未来性能还会改善。

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另一种不可忽视的技术是量子计算。它现在还只存在于实验室中,但如果用于商业,会为生物和人工智能领域的算法带来数量级的性能提升。

软件:AI的黄金时代

软件也有很多令人激动的事发生,分布式系统是个很好的例子。随着设备数量的增长,跨机器的并行任务处理及设备间的通信及协调越来越重要。有趣的分布式系统技术有Hadoop和Spark等处理并行大数据问题的系统,以及保护数据安全的比特币/blockchain。

但或许最大的突破是在人工智能(AI)上。AI的浪潮起起落落,图灵曾预测上世纪末就会出现能模仿人类的机器,虽然这一目标未实现,但现在AI很可能真的进入了黄金时代。

很多AI方面的兴奋点都与深度学习有关,它是一种机器学习技术,因Google用它训练计算机学会识别视频中的猫而出名。深度学习是神经网络技术的衍生,后者可追溯到上世纪40年代,由于新算法,廉价的并行计算和大型数据集的普及而得以重生。

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深度学习也是硅谷的热门词,这一点容易被忽略。对它的关注也有理论和现实结果的支持,比如ImageNet挑战(一个机器视觉测试)的获胜者往往错误率在20-30%,但用了深度学习后,精确度不断提升,并在2015年超越了人类。

许多与深度学习有关的论文,数据集和软件工具都开源了,这也让更多个人和小型组织能构建功能强大的应用。Whatsapp的消息系统服务了9亿用户,但公司只有50名工程师,而以往的系统可能需要数千名工程师。WhatsApp效应在AI领域也有体现,Theano和TensorFlow等软件工具同用于训练的云数据中心,以及并不昂贵的GPU,让小工程师团队也能建立先进的AI系统。

下面就是一位程序员用TensorFlow做的业余项目,能给黑白照片上色:

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还有初创公司做出实时物体归类项目:

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这让人想起科幻电影中的场景:

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深度学习一个知名的应用案例是Google Photos应用,十分智能。

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过不多久,我们就能看到各类产品的智能升级,包括语音助手,搜索引擎,聊天机器人,3D扫描仪,语言翻译,汽车,无人机,医疗成像系统等。

开发AI产品的初创公司要关注于特定的应用场景,才能与科技巨头竞争,后者也给了AI很高的开发优先级。AI系统随着数据的增多而更聪明,这会产生数据网络效应的良性循环:更多用户—更多数据—更好的产品—更多用户。成功的AI公司可以遵循类似的策略。

软件加硬件:新式计算机

现在有很多计算平台处于酝酿阶段,不久后很可能进入增长阶段,因为他们在整合最新的硬件和软件技术。虽然这些平台各异,但都有一个共同主题:在现实中增加一个智能的虚拟层,赋予并增强人类能力。以下是一些新平台介绍:

汽车:Google,苹果,Uber和特斯拉都有投资自动驾驶汽车。像Model S这种半自动汽车已经上路,而且在不断进化。全自动汽车很可能在5年内面世。现在已经有了完全自动化的汽车,它们的表现几乎和人类一样好,但出于文化和监管原因,在上路前还需要更多测试,要表现得比人类更好。

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对自动驾驶的投资也会増多。除了科技巨头,汽车厂商也开始认真对待这一趋势,甚至初创公司也会推出一些有趣的产品。深度学习软件已经如此优秀,单独的程序员也能开发出半自动的汽车了:

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无人机:消费级无人机有现代化的硬件,但软件相对简单。在近几年,无人机会加入先进的计算机视觉和其它AI技术,变得更安全,更易于操作,也更有用。无人机在娱乐影像领域会持续发酵,但也会有更多商用场景,很多涉及高空攀爬的危险工作都可由无人机来执行。

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物联网:物联网设备最明显的功能应该是节能,安全和便利。Nest和Dropcam在前两项上做得不错,而在后一项上最有趣的产品应该是亚马逊的Echo。

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很多人认为Echo只是个噱头,但使用过后会发现它确实有用。它展示了语音如何成为新交互方式。虽然能进行完整对话的智能系统还要一段时间才能出现,但语音已经能在限制性的场景中起到作用了。深度学习的突破会让语言理解得以提升,并形成可用的产品。

物联网还能用于商业情景,如拥有传感器的设备网络能帮助监控工业设备。

可穿戴:现在的可穿戴设备受限于电池,通讯和处理技术。成功的产品都专注于特定的应用场景,如健康监测。随着硬件的发展,可穿戴设备会像智能手机一样支持更多使用情况,并进一步扩展。与物联网一样,语音也会是主要的用户界面。

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虚拟现实:众所周知,2016会是虚拟现实爆发的一年。Oculus,HTC和索尼的产品会相继问世,舒适且沉浸式的VR系统能触及更多用户。VR系统也要足够好,才能避免“恐怖谷”效应。优秀的VR还需要特别的屏幕(高分辨率,高刷新率,低延时),性能强劲的显卡,以及能精确追踪用户的位置(一般的VR系统只能追踪头部旋转)。今年,更多人会第一次体验到什么叫“临场”,完全置身于虚拟世界之中。

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VR设备会持续进化,主要的研究领域还包括:渲染及录制VR内容的新工具,直接从手机和头盔中追踪和扫描的机器视觉技术,承载大型虚拟环境的分布式后端系统。

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增强现实:AR会紧随VR之后到来,因为其要求与VR类似,不过也需要额外的技术。AR需要先进的低延时机器视觉技术,在同一场景中以令人信服的方式将现实和虚拟结合起来。

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AR可能来得比想像中的快,下面是Magic Leap的演示内容。

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接下来?

很可能10-15年的周期模式已经过时了,移动时代是最后的时代;也有可能下一个时代很久才会到来,或者上面提到的计算平台只有一部分得以实现。

我倾向于认为,我们正步入多个而非一个新时代。智能手机之战的和平红利让新设备呈现寒武纪大爆发,而软件的发展,特别是AI,会让这些设备更智能更有用。上面提到的很多未来技术已经存在,接下来会进一步扩展。

很多人认为新设备还处于笨拙的青春期,这是酝酿阶段的体现。正如70年代的PC,80年代的互联网和世纪初的智能手机一样,我们只是看到了未来的只身片影,但它毫无疑问已经在眼前了。市场起伏,狂热跌荡,只有技术在稳步前进。

 

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本文来源于人人都是产品经理合作媒体@雷锋网,作者@张驰

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  1. 牛X

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