“2016中国信息产业经济年会”于2016年12月23日在北京香格里拉饭店举行。本届经济年会以“数字经济与新动能”为主题，针对热点话题进行深入探讨。在本次大会上，赛迪智库信息化中心的助理研究员刘鹏宇发布了2017年智能技术发展趋势，从人脑仿生、机器学习、智能语音助手、机器视觉、AR、区块链、数字孪生和人工智能等8个领域进行重点解读。

　　人脑仿生将取得重大突破

　　人脑仿生是再造人类的打造，通过明确大脑的结构组成和工作原理，可以建立小的神经元组成大的人脑神经网络，实现人类大脑的再造。我们的大脑不是孤立的，我们需要与机器进行互联，人脑仿生的利益另外一个方向是人机接口。通过一系列的技术手段，j2直播，实现大脑与机器的连接，从而可以用我们的大脑和控制机器来运行。

　　从2013年开始，人脑仿生发生了两个重大的事件。2013年欧盟、中国和美国都提出大的计划，美国和英国的研究机构在人机接口方面也有重大的技术进展，使我们可以通过大脑来连接航天飞行器。2014-2016年，IBM公司作为重大的技术公司发布类脑微处理芯片，类脑计算机等人造神经元一系列的人脑仿生重要产品，标志着人脑仿生技术有一系列的前沿性进展。2016年，人机接口方面可以使得身体障碍的人士获得视觉和触觉的功能延伸，这是人脑仿生技术的重大发展。2017年，类脑芯片和类脑计算机都将会有小规模的商业化运行和适用。

　　机器学习将在数据量大、需求迫切的领域深入应用

　　机器学习的发展有三架马车，硬件、算法、数据。硬件是支撑的骨干，算法是机器思考的灵魂，数据是机器运行的养料。就像人类在学习一系列知识的教材或资料一样，这三架马车标志着机器学习不断地向前发展，也形成了机器学习目前最重要的范式。

　　面向大规模数据的采集、标注、分析和处理，这是一种统计学的算法。可以说目前机器学习的最重要特征是无数据、不智能。我们可以看看机器学习可以在哪些领域进行应用，如在数据大规模集中的特定领域，在此基础上我们才能找到行业的痛点，它最需要在哪一些方面运用技术。IBM公司沃森机器学习平台，突破了以前医生进行癌症诊断的重要方式。利用沃森平台对癌症病人进行诊断，沃森平台学习了大规模的癌症医学教材、癌症的病例，通过对这些数据和资料进行学习，从而提供精准化的诊疗手段，这是智慧医疗的最重要应用。目前IBM公司沃森平台已经进入国内医院。

　　智能语音助手将成为自然语言理解发展的突破口

　　提到语音助手不得不提自然语言理解技术。自然语言理解技术主要应用是帮助人类与机器之间进行更好的沟通，机器是智能的，但不是孤立的，需要与人和社会进行融合，这是自然语言理解技术应用的主要方面。

　　智能语音助手是其中的很好应用场景，因为智能语音助手渗透领域很广，可以把社会里面的所有数据服务和社会人群广泛连接。亚马逊、苹果、微软、三星、百度都推出自己的语音助手。我们可以通过苹果公司的Siri了解到当天的天气情况，能够马上知道今天的温度和雾霾指数到底是多少，同时建议我们如何穿衣出行。我们不需要用手机和搜索引擎查询各种各样的信息，而且这些信息只需要我们的一句话就可以获得。

　　目前，语音助手在智能家居和辅助驾驶都有应用，未来语音助手将成为大平台、大集成、大服务。语音助手把所有包括吃、喝、游、购、娱、出行等一系列的服务集中在这个平台，直播，我们只需要一些语言的沟通，动动嘴可以获得所有的平台信息，而不需要现在的手操作，触控操作系统和App。智能语音助手可能会成为未来最重要的大平台。

　　机器视觉将向生产生活领域不断渗透