年末年初，预测明年的风口近乎是所有科技媒体都会做的一件事。
玩得更高级一点的，会邀请各路大神来一起加入预测大军。而审视一下他们的预测思路，分析这些预测中的关键点和未知因素，其实也是蛮有脑洞的一件事。
比如说，我最近看到了一篇文章，是阿里巴巴旗下12位不同领域的科学家，对AI等前沿技术将在2018年如何影响世界做出了自己的预测。稍加总结之后我发现，这些科学家对于今年的科技趋势，竟然保持了非常高度的一致性，甚至有些判断可谓惊人。
这件事或许值得说道说道….
总体而言，这12位科学家认为接下来这一年，量子计算、无人驾驶、区块链都会各自发展。而AI技术将在这一年进行多个领域的转型和持续渗透。最重要的一点，是他们普遍认为随着AI技术成熟加速，IoT领域将迎来真正大火大热的一年。
事实真的就会如此吗？
显然，科学家对技术的全面认知，是普通科技爱好者难以比拟的。但技术与商业间的跨越度，却可能是科学家身份的信息盲点。本文将会尝试总结和分析科学家眼中的2018科技圈大事件。另一方面，也会分析哪些因素可能给科学家们的预言带来阻碍和反制。希望能够帮助读者建立相对合理准确的技术趋势认知。
既然是个预言类文章，那么有兴趣的朋友不妨截个图，放到一年后看看。假如事实真的如本文所说，一些新的风口正在酝酿爆发——那么不要谢我，荣耀属于科学家们！
AI面临三个拐角：人工智能转型会成为IoT导火索？
这12位科学家，大部分致力于AI以及相关领域的研究，所以对AI的预测也非常丰富。总结一下，他们对AI在2018年的趋势判断差不多可以归纳为三点：
1、消费商业的AI技术从边缘走向核心，AI进入各个细分产业当中，机器视觉依旧是主要手段。
2、AI的技术关注点从深度学习转移到其他领域。强化学习、小数据学习等技术手段开始得到重视。
3、多模态的AI连接会成为主流。语音交互、机器视觉、知识图谱等技术手段在统一设备或场景中的融合将成为主流。
这三个判断或许意味着，在科学家们看来，“转型”即将成为2018的AI年度关键词。比如我们习惯用单一技术支撑消费级产品的思路将会被打破。而深度学习作为今天AI产业中最主要的实现方式，也在经受着学术界和产业界越来越多的质疑。用一些其他的机器学习技术来弥补深度学习的不足，唤醒小成本、快速完成机器学习的可能，在今天的学术界已经成为主旋律之一。
算力与数据成本降低、多模态融合技术成熟的AI，将更有可能快速进入各个细分领域和细分场景中。另一方面，深度转型意味着在几年中已经成为习惯的AI技术与产品思路可能要迎来重大调整，很多基于AI的商业变现方式都将发生改变。最直接的改变，可能将发生在IoT领域。
毕竟当自然方式的人机交互成熟度极高、成本快速下降之后，IoT产品将迎来极大的商业上升空间——想象一下，物联网设备能看懂、听懂你的各种需求，完全不需要显示屏和按键，价钱又很实惠，那当然卖的好了…
总体而言，阿里科学家们的AI预言，对产业整体还是抱有比较轻松乐观态度的。但问题可能在于，目前已经开始的AI商业试探，是否准备好开始迎接各领域一起爆发的AI转型？当深度学习失去霸主地位，感知交互方式迎来全面升级，目前我们看到的AI产品可能会快速被迭代。这当然可能引发产业阵痛。
还有一个AI风口值得被注意，那就是随着视频理解和AI编辑技术的进步，视频行业可能会在2018变得不一样。AI变脸、AI广告植入、AI分析视频内容等等技术，都在把视频变成一个可以随意拼接的“大玩具”。随之而来的新玩法和新市场，在2018可能是个大事件。
视频产业可能爆发，或许也意味着内容创作者将迎来新风口。但随之而来的监管风险和道德压力将会成为变量。用AI干坏事，或许会成为年度关键词之一。
科学家们说，IoT要迎来爆发元年
让我们说回被科学家们集体看好的IoT。
物联网已经被说了很多年，而且智能家居、穿戴设备、环境感应设备等等确实也取得了长足的发展，但以物联网取代互联网，好像始终都是遥不可及的事情。其商业风口也迟迟没有打开。
但令人意外的是，AI以及数据相关领域的科学家们，貌似在集体看好2018年IoT领域将迎来真正的大爆发。这当然得利于AI交互技术的成熟，可能导致IoT设备的用户体验空前提高。同时也有赖于AI芯片继续成熟后IoT的多重成本会快速缩减传感器系统运作效率将大幅提升。
对于IoT的大爆发，科学家们给出了相当“刺激”的预言。比如达摩院机器智能技术实验室语音交互首席科学家鄢志杰就认为：“从2018年开始，人类与机器的交互方式将开始彻底摆脱任何形式的交互界面，变得更接近人与人的交互。”显然对于AI支撑的IoT硬件抱有极强的信任。
总结一下科学家们的IoT预言，可以归纳为四句话：
1、随着IoT硬件可以听懂、看懂、感知懂人类，其用户体验将获得空前的提高速度。
2、人机交互将在2018年将彻底摆脱屏幕，人机将像人人交互一样完全使用自然方式。
3、随着IoT崛起，手机将不再被重度需要，移动互联网时代将在2018彻底结束。
4、当更多的功能和更好的体验到来，语音为主的智能IoT设备将在今年大量走入我们的日常生活。
显然，这些预判是非常激进的。大概在科学家的认知中，目前AI带来的人机交互新模式已经达到了非常高的完成度，甚至可以期盼某个技术临界点。能够运用大量传感设备，综合语音、视觉、动作、温度等数据，实现全自然化的人机交互已经不难实现。
一旦这样的技术体验进入生活，带来颠覆式影响或许是大概率事件？
商业迷途与产品静默：IoT可能不会一帆风顺
但IoT设备真的会进展如此之神速吗？
尤其重要的问题，是我们的手机真的可能被快速被取代吗？从商业进程上看，这可能是相对有争议的一个问题。
即使假设科学家们所判断的，比目前IoT硬件水平高一段位的消费级硬件出现在市场上，还是会受到来自成本压力、市场认知和技术进步等多方面的潜在威胁。
一方面IoT设备迄今为止没有拿出绝对有价值的消费级应用，短时间内会凭空出现一个大爆款，开始颠覆市场格局，目前还只能说是个未知数。而一个非常重要的问题，是即使IoT设备可以全面进行自然的人机交互，那么交互的目的是什么，还是一个有待解释的事情。假如目的是智慧智能家居，但中国目前的家居设备本身智能化还不够。假如是以娱乐、工作等为目的，那么自然交互似乎还没有一定能取代自然界面交互的理由。
另一方面我们会看到，虽然很多预言都认为IoT将大幅度侵占手机的使用时间，达到去中心化的效果。但手机也在越来越注意集成AI能力，究竟是用家庭IoT设备取代手机，还是反过来用手机取代音箱，大概还需要产品实践向我们证实。所以这个层面科学家们的激进断言，恐怕将会受到不同程度的外界因素抵抗。
普遍来说，IoT设备虽然有AI技术的高饱和度支撑，成本门槛也在快速下降。但迟迟无法找到合适的商业入口，并且难以交出令人满意的产品答卷，会构成其主要的两大软肋。这可能不是科学家的领域，但却影响着产业风口的释放效率。
但无论如何，去界面化、结合大量传感器的IoT设备，将在2018迎来全新的机会是非常靠谱的。AI、IoT、量子计算、无人驾驶、区块链这些我们耳熟能详的名词，正在坚持不懈的自我修炼，一点点进化和融合着。这一年的科技圈，至少应该是不怎么寂寞的。
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