日前，斯坦福大學研究團隊、美國國防部高級研究計劃局（DARPA）以及矽穀創投公司和米資本的專(zhuan) 家們(men) ，共同研討了技術將如何重塑行業(ye) 和社會(hui) 等問題。他們(men) 分析了現今全球前沿科技的未來趨勢，涵蓋對人工智能、自動駕駛汽車、多尺度數據、再生器官、增強現實以及網絡風險保護等多方麵的探討。

人工智能

評估與(yu) 信任迎來新挑戰

人工智能從(cong) 早期的通過訓練來抓取表麵信息，到現在已可以從(cong) 過去的數據中自我學習(xi) ，人們(men) 獲得了更多高質量的數據，也促使我們(men) 更深入了解模型是如何進行決(jue) 策、提供建議以及快速自我觸發的。

但以往，沒有人能解釋算法是如何自我做出決(jue) 定並提供建議的。現在，人們(men) 對人工智能的評估和信任，迎來了一個(ge) 全新層次的理解和挑戰。

DARPA曾經創建了一個(ge) 名為(wei) “可破解的人工智能（XAI）”的新程序，目的是創建一套機器學習(xi) 技術，提供更多可破譯的模型，同時保持高水平的機器自我學習(xi) ，使用戶能夠理解、信任和有效管理新一代人工智能。

對於(yu) 企業(ye) 來說，人工智能和深度學習(xi) 的規則也發生了巨大變化。盡管人工智能還沒能完全取代整個(ge) 勞動力，但其已經可以幫助改善大多數公司的一些基本效率問題。現在，人工智能的完整解決(jue) 方案可以包括計算機視覺、自然語言識別、語音或感官識別等各種技術的組合。

在醫療界，人們(men) 需要更加高效的運營管理，醫療影像設備將越來越多地人工智能化，並出現更多自動化工作流程。實際上，自從(cong) 神經網絡開始以來，人工智能在醫學成像等應用中的精度已經相當高，其不僅(jin) 幫助了醫生，還能以較低廉的成本，為(wei) 更多患者提供早期診斷。

自動駕駛汽車

考慮如何與(yu) 人類交互

對自動駕駛汽車來說，除了考慮老生常談的安全性，還應考慮的問題是自動駕駛汽車如何與(yu) 人類交互的？

譬如，對人行橫道的了解、預測和設計，都會(hui) 使人們(men) 與(yu) 自動駕駛汽車之間產(chan) 生有效溝通，而在十字交叉路口，自動駕駛汽車與(yu) 其他車輛司機的交流也將是至關(guan) 重要的問題。如果要大規模推廣自動駕駛汽車，必須實現乘客、行人、司機和其他相關(guan) 者之間的無縫溝通。

普遍預計，自動駕駛汽車將在未來數十年內(nei) 產(chan) 生數萬(wan) 億(yi) 的經濟效益，這是由汽車製造商、供應商、科技巨頭和創業(ye) 公司推動的大規模項目，現在已逐漸帶來了收益。

然而，為(wei) 了確保安全，自動駕駛汽車需要經過數千億(yi) 英裏的駕駛測試。許多公司正在利用新的仿真技術來增加實時行駛裏程的演習(xi) ，投資新的傳(chuan) 感器係統，並采用ISO標準來大規模部署自動駕駛汽車，隻有對軟件、硬件和開發流程等多方麵進行嚴(yan) 格的驗證和審查，人們(men) 才能確信自動駕駛汽車是安全的。

自動駕駛汽車究竟能否取代數百萬(wan) 的專(zhuan) 業(ye) 司機？其實，各種形式的自動化也存在類似的問題。當機器在不斷降低成本、自我學習(xi) 的同時，人類毫無疑問將找到自我適應的方法。其中一個(ge) 趨勢是：在某些特定的領域，增強現實在工作中與(yu) 人的配合，其實比純自動化的投資回報更高——現在，增強現實已不僅(jin) 是一種娛樂(le) 形式，它在幫助人們(men) 在工作中減少傷(shang) 害和疲勞，也帶來了更好的工作環境。

數據建模

再生醫學應用在擴展

未來，揭示醫療數據背後的含義(yi) 、定製治療方案將至關(guan) 重要，因為(wei) 它能為(wei) 個(ge) 性化的治療提供有力的數據參照，滿足人們(men) 對個(ge) 性化醫療保健的需求。

但如果隻有一種數據模式是遠遠不夠的。計算機算法將通過多組學數據來識別驅動疾病的基因，通過多模式、多尺度、高維度的生物醫學數據，讓人類從(cong) 多個(ge) 角度和尺度研究疾病。

醫療界的另一個(ge) 新興(xing) 領域是再生醫學——修複、替換或再生細胞、組織或器官，從(cong) 而恢複受損功能。再生醫學最初的重點，集中在組織工程領域，即用幹細胞代替損傷(shang) 的組織和器官，現在已經擴大到包括使用幹細胞來模擬疾病、自體(ti) 移植和功能分子的治療性遞送，以及免疫功能在組織修複中的作用等領域中。但是，由於(yu) 科學家需要人為(wei) 控製幹細胞的行為(wei) 活動，這種方法不僅(jin) 麵臨(lin) 技術挑戰，還必須進行一係列的臨(lin) 床研究，最後通過美國食品和藥物管理局（FDA）等國家政府機構的監管批準。

而在藥品行業(ye) ，企業(ye) 在藥物研發方麵的投入正逐漸減少，藥企麵臨(lin) 公眾(zhong) 和監管方麵要求降價(jia) 的壓力，藥物的失敗率卻越來越高——過時的2D平台測試以及對免疫缺陷的實驗鼠的研究速度，進展十分緩慢。

因此，製藥公司開始考慮采用新技術，依靠創新公司提供新的方法，在模擬與(yu) 人體(ti) 接近的微環境下完成測試，而藥物進入人體(ti) 測試後成功率會(hui) 更高。

網絡新時代

保護數據能力需提高

以上的計算機、智能手機、自動駕駛汽車以及增強現實設備，人們(men) 對它們(men) 越依賴，其性能和數據存儲(chu) 上就越容易出現漏洞。隨著網絡風險的迅速演變，保護數據和資產(chan) 的能力也必須隨著發生變化。

當今，網絡風險保護已經以多種形式進入到消費者和大型研發企業(ye) 當中，不過，一些小企業(ye) 的網絡安全卻體(ti) 現了較強的創新趨勢。這些小企業(ye) 利用技術在全球範圍內(nei) 分銷其產(chan) 品，更好地為(wei) 已經改變購買(mai) 行為(wei) 的客戶提供服務，並通過數據分析客戶的行為(wei) ，他們(men) 早已積極采用基於(yu) 雲(yun) 計算的軟件服務，以便更靈活的按月支付其數據需求。

因此，即便小型企業(ye) 的網絡漏洞不斷發生變化，隨之而來的，也是不斷更新的解決(jue) 方案，幫助小企業(ye) 打造了更安全的網絡保護。