深度解析：手机之后，下一代计算平台会是什么？

编者按：本文作者 Chris Dixon，知名风投 A16Z 合伙人。他梳理了技术产品周期的历史，并对未来做出预测，认为我们正处在多个新时代开始的边缘。想了解下一代计算平台，你需要读读这篇文章。雷锋网编译如下：

计算行业有两个基本独立的发展周期：金融和产品周期。金融市场很容易受到关注，波动性大，难以预测。产品周期受到的关注较少，但正是它驱动计算行业的进步。通过研究过去并以此推测未来，我们可以理解并预测产品周期。

科技产品周期会让平台与应用的互动相辅相成。新平台会产生新应用，而新应用会让新平台更有价值，从而形成正循环。小型的科技周期时常都有，但每隔一段时间，约 10 到 15 年，大的周期会开始重塑整个行业。

PC 让企业家开发文字处理器，电子表格和桌面应用；互联网则诞生了搜索引擎，电商，邮件，通讯，社交网络，SaaS；智能手机则带来了移动通讯，移动社交和按需服务。我们如今处在移动时代的中期，很可能会出现更多移动创新产品。

每个产品周期又分两个阶段：酝酿阶段，新平台刚诞生，价格昂贵且不完善，难以使用；增长阶段，这时会有新产品出现，解决上述问题，并开始一段指数增长。

Apple II 在 1977 年发布，但直到 IBM 在 1981 年发布 PC，市场才开始了增长阶段。

互联网的酝酿阶段是在 80 及 90 年代早期，当时它还是学术界和政府用的基于文本的工具。1993 年发布的 Mosaic 浏览器让互联网开始了增长阶段。

90 年代就有了功能手机，新世界初黑莓也出了智能手机，但智能手机的增长真正开始于 2007 和 2008 年，当时 iPhone 和 Android 手机相继发布。此后智能手机呈爆炸性增长，现在有约 20 亿用户，2020 年全球 80% 的人口会用。

如果 10-15 年的模式不变，下一个计算时代应该会在接下来的几年进入增长阶段，而且现在已经处在酝酿阶段。硬件和软件上都出现了一些重要的趋势，让我们得以看清下一个计算时代会是怎么样。

硬件：小型，廉价，无处不在

在大型机时代，只有大型组织买得起计算机，然后是小型组织会购买微型计算机，家庭和办公室购买 PC，现在是人手一部手机。现在的处理器和传感器都越来越小，越来越廉价，而且计算设备会比从人类还多。

出现这种情况有两种原因。一是过去半个世纪半导体行业的进步（摩尔定律）；二是智能手机之战的和平红利，即手机的流行让处理器和传感器获得了更多投资。如果你拆个无人机，VR 设备或物联网设备看看，就能发现很多手机零件。

现代半导体时代，关注点已经从单独的 CPU 转移到专门化的芯片，即系统芯片 SoC。典型的 SoC 有能耗低的 ARM CPU 加专用于图像处理，通讯，能源管理，视频处理的芯片。

这种新架构拉低了计算系统的价格，从 100 多美元降到 10 美元左右。树莓派 Zero 就只要 5 美元，同样的价格还能买到带 wifi 可运行 Python 的微控。再过不久，这类芯片可能只要不到 1 美元，任何东西内都能嵌入计算机。

同时，高端处理器也有很大的性能提供，最重要的可能是 GPU。GPU 不仅能用于传统的图像处理，还能用于机器学习算法和 VR/AR 类设备。主要厂商英伟达还预测，未来性能还会改善。

另一种不可忽视的技术是量子计算。它现在还只存在于实验室中，但如果用于商业，会为生物和人工智能领域的算法带来数量级的性能提升。

软件：AI 的黄金时代

软件也有很多令人激动的事发生，分布式系统是个很好的例子。随着设备数量的增长，跨机器的并行任务处理及设备间的通信及协调越来越重要。有趣的分布式系统技术有 Hadoop 和 Spark 等处理并行大数据问题的系统，以及保护数据安全的比特币 /blockchain。

但或许最大的突破是在人工智能（AI）上。AI 的浪潮起起落落，图灵曾预测上世纪末就会出现能模仿人类的机器，虽然这一目标未实现，但现在 AI 很可能真的进入了黄金时代。

很多 AI 方面的兴奋点都与深度学习有关，它是一种机器学习技术，因 Google 用它训练计算机学会识别视频中的猫而出名。深度学习是神经网络技术的衍生，后者可追溯到上世纪 40 年代，由于新算法，廉价的并行计算和大型数据集的普及而得以重生。

深度学习也是硅谷的热门词，这一点容易被忽略。对它的关注也有理论和现实结果的支持，比如 ImageNet 挑战（一个机器视觉测试）的获胜者往往错误率在 20-30%，但用了深度学习后，精确度不断提升，并在 2015 年超越了人类。

许多与深度学习有关的论文，数据集和软件工具都开源了，这也让更多个人和小型组织能构建功能强大的应用。WhatsApp 的消息系统服务了 9 亿用户，但公司只有 50 名工程师，而以往的系统可能需要数千名工程师。WhatsApp 效应在 AI 领域也有体现，Theano 和 TensorFlow 等软件工具同用于训练的云数据中心，以及并不昂贵的 GPU，让小工程师团队也能建立先进的 AI 系统。

下面就是一位程序员用 TensorFlow 做的业余项目，能给黑白照片上色：

还有初创公司做出实时物体归类项目：

这让人想起科幻电影中的场景：

深度学习一个知名的应用案例是 Google Photos 应用，十分智能。

过不多久，我们就能看到各类产品的智能升级，包括语音助手，搜索引擎，聊天机器人，3D 扫描仪，语言翻译，汽车，无人机，医疗成像系统等。

开发 AI 产品的初创公司要关注于特定的应用场景，才能与科技巨头竞争，后者也给了 AI 很高的开发优先级。AI 系统随着数据的增多而更聪明，这会产生数据网络效应的良性循环：更多用户—更多数据—更好的产品—更多用户。成功的 AI 公司可以遵循类似的策略。

软件加硬件：新式计算机

现在有很多计算平台处于酝酿阶段，不久后很可能进入增长阶段，因为他们在整合最新的硬件和软件技术。虽然这些平台各异，但都有一个共同主题：在现实中增加一个智能的虚拟层，赋予并增强人类能力。以下是一些新平台介绍：

汽车：Google，苹果，Uber 和特斯拉都有投资自动驾驶汽车。像 Model S 这种半自动汽车已经上路，而且在不断进化。全自动汽车很可能在 5 年内面世。现在已经有了完全自动化的汽车，它们的表现几乎和人类一样好，但出于文化和监管原因，在上路前还需要更多测试，要表现得比人类更好。

对自动驾驶的投资也会増多。除了科技巨头，汽车厂商也开始认真对待这一趋势，甚至初创公司也会推出一些有趣的产品。深度学习软件已经如此优秀，单独的程序员也能开发出半自动的汽车了：

无人机：消费级无人机有现代化的硬件，但软件相对简单。在近几年，无人机会加入先进的计算机视觉和其它 AI 技术，变得更安全，更易于操作，也更有用。无人机在娱乐影像领域会持续发酵，但也会有更多商用场景，很多涉及高空攀爬的危险工作都可由无人机来执行。

物联网：物联网设备最明显的功能应该是节能，安全和便利。Nest 和 Dropcam 在前两项上做得不错，而在后一项上最有趣的产品应该是亚马逊的 Echo。

很多人认为 Echo 只是个噱头，但使用过后会发现它确实有用。它展示了语音如何成为新交互方式。虽然能进行完整对话的智能系统还要一段时间才能出现，但语音已经能在限制性的场景中起到作用了。深度学习的突破会让语言理解得以提升，并形成可用的产品。

物联网还能用于商业情景，如拥有传感器的设备网络能帮助监控工业设备。

可穿戴：现在的可穿戴设备受限于电池，通讯和处理技术。成功的产品都专注于特定的应用场景，如健康监测。随着硬件的发展，可穿戴设备会像智能手机一样支持更多使用情况，并进一步扩展。与物联网一样，语音也会是主要的用户界面。

虚拟现实：众所周知，2016 会是虚拟现实爆发的一年。Oculus，HTC 和索尼的产品会相继问世，舒适且沉浸式的 VR 系统能触及更多用户。VR 系统也要足够好，才能避免 ' 恐怖谷 ' 效应。优秀的 VR 还需要特别的屏幕（高分辨率，高刷新率，低延时），性能强劲的显卡，以及能精确追踪用户的位置（一般的 VR 系统只能追踪头部旋转）。今年，更多人会第一次体验到什么叫 ' 临场 '，完全置身于虚拟世界之中。

VR 设备会持续进化，主要的研究领域还包括：渲染及录制 VR 内容的新工具，直接从手机和头盔中追踪和扫描的机器视觉技术，承载大型虚拟环境的分布式后端系统。

增强现实：AR 会紧随 VR 之后到来，因为其要求与 VR 类似，不过也需要额外的技术。AR 需要先进的低延时机器视觉技术，在同一场景中以令人信服的方式将现实和虚拟结合起来。

AR 可能来得比想像中的快，下面是 Magic Leap 的演示内容。

接下来？

很可能 10-15 年的周期模式已经过时了，移动时代是最后的时代；也有可能下一个时代很久才会到来，或者上面提到的计算平台只有一部分得以实现。

我倾向于认为，我们正步入多个而非一个新时代。智能手机之战的和平红利让新设备呈现寒武纪大爆发，而软件的发展，特别是 AI，会让这些设备更智能更有用。上面提到的很多未来技术已经存在，接下来会进一步扩展。

很多人认为新设备还处于笨拙的青春期，这是酝酿阶段的体现。正如 70 年代的 PC，80 年代的互联网和世纪初的智能手机一样，我们只是看到了未来的只身片影，但它毫无疑问已经在眼前了。市场起伏，狂热跌荡，只有技术在稳步前进。

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