马化腾推荐序

专家推荐

前言

深度学习近年来持续成为产业热点，如计算机视觉已广泛应用于人脸识别、工业视觉、OCR 和视频内容理解等领域。当前，深度学习正从语音、文字、图像等单模态向多模态智能发展。即通过对听觉、视觉，甚至未来对嗅觉、味觉、心理等难以量化的信号开展多个模态的融合分析，将有效加强高阶认知技能的开发，推进深度学习从感知智能升级为认知智能。此外，多模态融合技术还可以实现对人体姿态、表情和功能等的模拟仿真，打造高度拟人化的数字虚拟人，创造全新的人机交互方式。▉

沉浸式媒体实现了物理世界和虚拟世界的融合共生，被认为是改变未来生活和工作方式的颠覆性趋势之一。在5G和AI等技术推动下，沉浸式媒体正走向体验和场景的纵深化发展。更深度的沉浸式体验，主要体现在真实场景的6DoF（Degree of Freedom）、更清晰和流畅的内容显示、多通道交互等方面。依托三维重建、压缩传输、近眼显示、渲染处理、感知交互等环节的技术产业化进程，沉浸式媒体将带来听视觉的逼真性、交互的流畅感和真实感升级。从场景看，沉浸式正从面向个人娱乐的消费类市场，深化发展到企业级市场的垂直行业。未来，随着5G的大规模普及，沉浸式媒体硬件及技术的进一步突破，制作成本的下降以及更多优质内容的开发，沉浸式媒体产品和服务将被主流群体广泛采纳，应用场景和商业空间将被全面激活。▉

区块链在产业中的应用可有效加强多方间的协作信任，提升系统的安全性和可信性，并简化流程、降低成本。但区块链在商业化场景的真正发力，需要服务于数据要素的市场化。主要体现在两个方面:第一，资产数字化，即以传统金融资产为主流开始进行数字化迁移，这一过程对 IOT 设备的普及提出了更高要求，同时也催生了资产网关的全新角色。这一角色将成为传统资产上链的枢纽，确保真实性与可校验。第二，数字资产化，是互联网上的数据和内容(原创的文字、音乐、图片等)在区块链上进行数字化的确权，并形成资产。数字资产化还需要推动跨链、辅助上链及周边设施的发展。在未来的数据要素市场中，基于区块链的确权与交易有望成为基础设施。▉

脑机接口指在脑与外部设备之间建立的通讯和控制通道，是理解、改造自然和人类的终极疆域。脑 – 机简单运动控制持续取得突破，在康复场景下有很大的应用潜力，可辅助残障人士获得部分肢体功能，帮助脑疾病患者进行主动运动康复、重塑部分脑功能。目前主要方向是提升脑电信号采集信噪比、高带宽双向读写、无创 / 微创植入等。长期来看，其应用突破有赖于多学科合力推进和软硬件技术的协同发展，包括硬件方面更精密的电极，更生物友好的材料，更丰富的数据库，更明确统一的数据标准，更先进的机器学习算法，以及脑科学研究的关键性进展等。▉

量子计算是利用量子物理特性进行高效信息处理的新型计算方式，是人类探究微观世界的重大成果。量子比特的制备和操作，计算信息的存储和测量，都需要特殊环境和工艺，而目前的技术还有不容忽视的差错率。因此近期的量子计算机规模小，而且含噪声。为了在当前不完美的量子计算机上，也能完成一些有意义的计算任务，中短期内需要改变过去相对独立的软硬件研究方式，开展软硬件结合的专有化设计。同时，未来几年将有更多的量子算法被发现，更多的量子系统特点被揭示，以及更多的硬件设计加工工艺在精进。▉

医疗 AI 泛指 AI 技术在医疗各领域的应用，通过人机协同扩大医疗供给并提升医疗效率和质量。在小样本学习技术、域自适应方法、注意力机制等关键创新的加持下，医疗影像 AI、疾病监测预警 AI 和辅助医疗决策 AI 等，有效突破了医疗数据量小等障碍，在疫情期间获得了明显加速发展。未来随着更多医疗 AI 的可用性被验证，医疗 AI 的数据整合、软硬件集成和多病种通用化，将是更长远需要关注和把握的重要趋势。▉

数字生物标记物 (Digital Biomarkers)，即通过数字化手段将生物标记物所释放的“数字信号”变成一种可量化、具有临床可解释性的客观标准，用于发现、解释或预测疾病走向。典型的例子，如通过视频分析和手机传感器测量评估帕金森综合症、心功能、肾功能、骨质疏松、脊柱侧弯等;通过面部特征、语音、呼吸音、咳嗽音、运动功能来测量和评估心功能恶化等。基于智能手机传感器、摄像头等的便携式数字生物标记物测量方式，未来实用化门槛低、普及的可能性大。这将促进居家慢病管理服务市场进入高速发展通道，最终推动全生命周期健康管理和个性化精准医疗成为现实，提高疾病预防和诊疗的质量，减轻疾病对个人生活和社会经济的影响。▉

5G 网络具有大连接、低时延和高可靠等特点，是车联网和自动驾驶产业发展的重要推动力之一。当前，5G-V2X 技术标准的应用前景逐渐明朗，相关研究、标准和落地工作不断提速，汽车、信息通信和道路交通运输等行业的连接与融合持续深化，推动着“人 – 车 – 路 – 网 – 云”互联互通的应用体系加速形成。随着中国、美国等更多的国家和地区采用 5G-V2X 技术标准，更加完善的汽车、通信与交通行业能力配套，以及跨界测试与示范活动进入公众视野，我国 5G-V2X 进入了从应用示范走向规模商用的关键阶段。▉

在各地鼓励政策支持下，自动驾驶测试和智能网联先导示范在全国数十个城市全面铺开。支持在限定场景脱手的自动驾驶辅助巡航和自主泊车系统，已经开始商业化落地，预计 2021 年渗透率会有大幅攀升。开放区域完全的自动驾驶落地，需要百亿公里级别的测试数据，只依靠实际路测，在效率和成本方面都是无法完成的挑战。而仿真测试平台具备真实还原测试场景，高效利用路采数据生成仿真场景，结合云端大规模并行加速等能力，能满足自动驾驶感知、决策规划和控制全栈算法的闭环，符合汽车 V 字开发流程。随着仿真技术水平的提高和应用普及，仿真平台有望完成 99.9%的行业测试量，有力推动自动驾驶技术的成熟。▉

随着产业互联网、消费互联网和智慧城市的加速发展，地图和地理信息服务正在成为工业、农业、服务业、政府及民众全面互联和智慧升级的基础设施。这对时空数据的全面、准确和鲜活性，以及应用的深度和广度都提出了新的要求。新一代地图将实时感知采集人、车、路、地、物等要素的动态变化，深度融合自然资源、规划、城市、建筑建造、社会、经济、行业业务等多源数据，实现数字地图和真实世界的共生共建、虚实一体。新一代数字地图具备“实时感知、全面融合、智能服务、泛在应用”的特征，将高效助力数字经济和智慧社会的建设。▉

随着越来越多的用户上云，“云数据安全”必然成为用户的核心需求之一。云数据安全已经从传统安全技术的“伴生”和“保值”，转变为数字经济形态下的“原生”和“增值”，将成为产业发展的重要推动力。伴随可信计算等数据安全技术概念的逐渐清晰，数据安全和隐私保护法规的建设完善，国密体系和多方安全、同态加密等新型密码软硬件技术的逐步成熟，可以预见的是，云数据安全产品和解决方案将呈现百花齐放的发展态势，迎来市场和技术的双轮爆发。▉

在应用服务上云过程中，采用云原生架构及微服务化是很多应用厂商的选择，这让应用服务具有了更好的功能解耦、更灵活的资源调度和更敏捷的开发运营流程。但是，这种架构上的改变也给微服务的安全带来了新挑战。基于身份的微隔离技术支持服务粒度的策略制定，可自动适应服务实例的变化，有效执行隔离策略。结合内网流量的安全检测，可以进一步发现内网中存在的 webshell、爆破等攻击行为，指导管理员对隔离策略和内网环境进行加固。该技术在云原生快速发展的背景下，已经成为云原生平台中不可缺少的安全能力，是保护云原生服务的重要基础设施。▉

在物联网、人工智能、5G、云计算和大数据等新兴技术风口下，网络安全生态正在被赋予新的定义。结合人工智能技术，提升传统安全问题的处理速度和效果，将推动网络和信息安全从依靠专家经验的手工业时代，向机器学习自动化和人机协同的工业化时代演进。一是 7*24 的工作模式将突破当前安全领域的人力资源限制，低成本地实现专家经验复制，大幅提升漏洞发现效率。二是借助 AI，机器不仅能精准定位漏洞，还可以在安全事件发生之前发现漏洞，进行提前预防，实现安全左移。三是 AI 赋能开发商安全生命周期的安全管理，有效缩短软件安全开发的时间，提升研发效率。▉

随着人工智能、VR、AR、5G 和机器人等技术的持续成熟，数字化的虚拟世界和真实世界将进一步紧密结合，呈现虚实集成的新特征。现实虚拟化主要借助数字化的感知、AI 渲染、NLP 等多种技术，既可以实现真实世界在数字空间的完美重现，还可以形成听、说、读、写、想能力的虚拟人;虚拟真实化不仅可借助 3D 打印等技术，将虚拟设计中的复杂结构物体在现实中呈现，还可以将虚拟信息带入真实世界中，让人们和虚拟角色、物体进行交互; 全息互联网进一步把分布于世界各地的人、事、物同步“投影”到一起，跨越时间、地点和语言，甚至跨越虚拟和真实世界的界限，让所有人进行更真实和更亲密的互动;未来，在虚实集成的世界里，还将出现穿梭于虚拟和真实之间，改变时间和游戏规则的智能执行体。▉