??人工智能方興未艾，區(qū)塊鏈在比特幣節(jié)節(jié)高漲的價(jià)格下愈發(fā)受到關(guān)注，自動(dòng)駕駛行業(yè)中大新聞不斷……??

??區(qū)塊鏈和人工智能、自動(dòng)駕駛?cè)叨加懈髯札嫶蟮拇負(fù)碚撸烤鼓捻?xiàng)技術(shù)更能代表科技未來的方向？對(duì)于這個(gè)問題仁者見仁，智者見智。也許通過對(duì)三者的深度對(duì)比，能為大家提供有益的參考。

區(qū)塊鏈：有機(jī)遇 也有質(zhì)疑

作為比特幣底層技術(shù)與基本構(gòu)架，區(qū)塊鏈與比特幣詳細(xì)關(guān)系是什么呢？可以這樣理解，如果比特幣是記賬系統(tǒng)的表征、符號(hào)，是記賬系統(tǒng)上的數(shù)字；那么區(qū)塊鏈就是這個(gè)記帳系統(tǒng)本身，是它背后的一套信用記錄以及信用記錄的清算構(gòu)成的一個(gè)體系。

說到未來的風(fēng)口，肯定會(huì)涉及利益。那么整個(gè)區(qū)塊鏈在宏觀上會(huì)帶來什么東西？如果將早先的互聯(lián)網(wǎng)看成是信息互聯(lián)網(wǎng)，那么區(qū)塊鏈將會(huì)形成價(jià)值互聯(lián)網(wǎng)，這也是我們目前社會(huì)所面臨的最大的機(jī)遇。那么價(jià)值互聯(lián)網(wǎng)會(huì)帶來什么？其實(shí)這是一個(gè)開放的問題，直接結(jié)果就是使交易成本不斷下降，直至為零。

整體來看，區(qū)塊鏈帶來的機(jī)遇，主要有以下幾點(diǎn)：

其一，數(shù)字貨幣的產(chǎn)生。數(shù)字貨幣是區(qū)塊鏈最直接的應(yīng)用領(lǐng)域，也是目前最為成熟的領(lǐng)域。目前數(shù)字貨幣領(lǐng)域以比特幣為核心，因?yàn)楸忍貛攀鞘褂萌巳鹤顬閺V泛的數(shù)字貨幣。但由于各國對(duì)于數(shù)字貨幣的政策不同，所以其發(fā)展速度也存在著差異。

其二，共享經(jīng)濟(jì)的誕生。區(qū)塊鏈技術(shù)解決了數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、流動(dòng)的難題。作為一個(gè)大型海量數(shù)據(jù)庫，區(qū)塊鏈記錄在鏈上的所有數(shù)據(jù)和信息都是公開透明的，任何節(jié)點(diǎn)都可以通過互聯(lián)網(wǎng)在區(qū)塊鏈平臺(tái)進(jìn)行信息查詢，這也為共享經(jīng)濟(jì)提供了信用保障。

其三，云計(jì)算的擴(kuò)展應(yīng)用。未來以區(qū)塊鏈為基礎(chǔ)的分布式云會(huì)洶涌崛起，也許那時(shí)的云才叫真正的云。其實(shí)目前的比特幣、以太坊就是分布式云。

目前，區(qū)塊鏈技術(shù)正處于發(fā)展初期，其前景雖然開闊，但是質(zhì)疑與批評(píng)也不少。近日，金沙江創(chuàng)業(yè)投資基金合伙人朱嘯虎表示：“2000年的互聯(lián)網(wǎng)泡沫至少還有eyeball，今天的區(qū)塊鏈除了炒幣外還有什么？”

自動(dòng)駕駛：各出奇招 爭相搶灘

2015年至今，自動(dòng)駕駛的發(fā)展速度顛覆了業(yè)界人士巨大的想象空間，無數(shù)創(chuàng)業(yè)者、投資者瘋狂涌入，使得自動(dòng)駕駛迅速被推上爭議高峰。Uber、特斯拉、百度以及滴滴等各大巨頭也是各出奇招，共同爭奪自動(dòng)駕駛的市場。

從汽車駕駛自動(dòng)化程度來看，自動(dòng)駕駛可以分為4個(gè)階段：駕駛輔助、半自動(dòng)駕駛、高度自動(dòng)駕駛、完全自動(dòng)駕駛，即業(yè)界默認(rèn)的L1、L2、L3以及L4。而圍繞這些階段，企業(yè)研發(fā)又形成了兩條技術(shù)路線。一條是以特斯拉為代表，從L2逐步向L3、L4過渡，也就是從逐漸弱化汽車對(duì)人的依賴性，以至于最終實(shí)現(xiàn)完全無人駕駛。第二條是以谷歌、百度等為代表，采用多傳感器融合，一步到位實(shí)現(xiàn)L4級(jí)無人駕駛，它看起來跳躍性更高、更被投資人們推崇，但也更難實(shí)現(xiàn)。

自動(dòng)駕駛的概念雖然出現(xiàn)已久，但目前的自動(dòng)駕駛汽車仍未實(shí)現(xiàn)完全自動(dòng)化。而在這過程中，部分企業(yè)則打著完全自動(dòng)駕駛的旗號(hào)做宣傳，以至于讓更多用戶對(duì)自動(dòng)駕駛技術(shù)產(chǎn)生了質(zhì)疑。以特斯拉為例，特斯拉的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)AutoPilot推出以來，全球公開報(bào)道的案件已不下幾十起，2016年5月，一位使用特斯拉Model S自動(dòng)駕駛的車主，由于太過相信Autopilot的功能，發(fā)生了車禍，除此之外還有更多的相關(guān)事件尚未被曝光。

2017年，全球人工智能人才總數(shù)約30萬，而市場需求已達(dá)百萬量級(jí)。根據(jù)市場數(shù)據(jù)反饋，人工智能應(yīng)用層職位增速尤為顯著，其中增速最高的三個(gè)職位分別是算法工程師、語音識(shí)別以及圖像處理。

隨著人工智能逐漸走進(jìn)生活，其“恐怖”之處也慢慢顯現(xiàn)出來，超越常人的計(jì)算、學(xué)習(xí)能力以及高效的辦公效率等都成為業(yè)內(nèi)人士追求目標(biāo)。無論是AlphaGo橫掃圍棋界還是京東首建全球無人倉，都說明了人工智能具有強(qiáng)大的發(fā)展?jié)摿Α？梢院敛豢鋸埖念A(yù)測：在未來數(shù)十年中，我們所接觸的每一種應(yīng)用程序都將整合進(jìn)一些人工智能功能，而如果不使用應(yīng)用程序，我們將無法做任何事。

人工智能就其本質(zhì)而言，是對(duì)人類思維模擬的產(chǎn)物。雖然還在研究中，但是不少學(xué)者認(rèn)為人工智能來源于人，也會(huì)取代于人。這其中最關(guān)鍵的問題還是人工智能是否會(huì)產(chǎn)生自主意識(shí)。其實(shí)，現(xiàn)在討論這個(gè)問題無疑是多余的，因?yàn)闆]有任何技術(shù)是在人類事先考慮周全之后才被發(fā)明出來的。

事實(shí)上，人工智能的多項(xiàng)研究還是大幅度簡化了我們的生活，如智能語音、迎賓機(jī)器人以及智能音箱等。但是這遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，正如業(yè)內(nèi)人士所說：“解決對(duì)人類來說存在智力挑戰(zhàn)的問題是相對(duì)簡單的，更困難的是解決對(duì)人類來說很簡單的問題。很少有三歲孩童能下圍棋，但所有的三歲孩童都能認(rèn)出自己的父母——而不需要大量有標(biāo)注的圖像集。”

如此來看，人工智能要走的路還有很遠(yuǎn)，如今的圖像識(shí)別與深度學(xué)習(xí)也僅僅是其中的一小步。

小結(jié)：

時(shí)代的變革需要?jiǎng)?chuàng)新，而區(qū)塊鏈、自動(dòng)駕駛以及人工智能等三大行業(yè)便是這個(gè)時(shí)代創(chuàng)新的產(chǎn)物。三大行業(yè)的發(fā)展為我們展現(xiàn)了一個(gè)新的未來，如今來說下一個(gè)風(fēng)口還有些為時(shí)尚早。更重要的是，三大行業(yè)也存在著相應(yīng)的聯(lián)系，如果未來三大行業(yè)能夠互相應(yīng)用，那么下一個(gè)風(fēng)口是誰自然不言而喻了。