从颠覆硅谷的天才少年到《黑科技》斯坦福首发,这是上周五笔者参加的活动,在会上各位领域的作者欢聚一堂,分享了从电子,虚拟现实,新材料,磁电学描述未来科技的发展。黑科技就是要有足够大的脑洞,才能创造更大的未来。作者高路提到 “以前只有在科幻电影中出现的场景,今天就能一步步的实现,我们为什么不能想象一个更加超乎想象的未来呢?”

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作者阵容

  • 顾志强  杜克大学计算机博士,前GOOGLE[X]、苹果人机交互实验室研发工程师
  • 戎亦文  斯坦福大学电子工程系博士,硅谷创业公司产品开发负责人,前苹果手机产品开发项目经理
  • 杨文婷  德国图宾根大学生物学博士,斯坦福大学系统生物学博士后,Genenexus CEO,硅谷科技创业讲座”Big Bang Talk“发起人,向日葵儿童癌症公益组织志愿者
  • 李宇骞  杜克大学计算机系博士,谷歌软件工程师
  • 李凌宇  中科院上海生命科学研究院博士,斯坦福大学医学院发育生物学博士后
  • 雅 琦  布朗大学化学系博士,Bio Rad数字生物中心高级科学家
  • 王辉亮  斯坦福大学材料系博士,斯坦福大学生物工程博士后
  • 时 珍   哈佛大学遗传和分子生物学博士,斯坦福遗传和发育生物学博士后
  • 高 路   杜克大学机械工程系博士,Google/Nest Labs资深传感器工程师
  • 刘蜀西  中科院神经科学研究所博士,约翰霍普金斯医学院和美国国立卫生研究院院博士后
  • 赵 悦Rutgers大学物理系博士,斯坦福大学高能理论物理博士后
  • 张 晓  清华大学和微软研究院联合培养博士,Google研究院软件工程师,曾任华尔街知名对冲基金量化分析师
  • 王文弢  麻省理工学院(MIT) 机械工程博士,苹果公司下一代输入技术硬件工程师,特斯拉电车公司系统集成工程师


下面就是这次发布大会的干货。




1、人体增强 Human Augmentation

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机器人外骨骼——借助机械的力量使人体强大百倍。截瘫患者重新行走、士兵身肩重物健步如飞已不再是科幻小说。这一黑科技融合了机器人、控制工程、神经科学等尖 端技术,现在已逐步应用于医疗康复和工程作业助力等领域,其军事化应用也初见端倪,未来更能在虚拟现实、人机交互与娱乐方面大展身手。




2、虚拟现实 Virtual Reality

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目 前大部分的VR设备主要侧重在重构视觉与听觉,而这仅仅是虚拟现实技术中的冰山一角。未来的VR可以同时传递多种感官信号。想象你住在北京的胡同里,戴着VR头盔在游览意大利佛罗伦萨街角的一家水果店。你看到了水果店周围的古朴建筑和主人的微笑,同时你闻到了新鲜水果的味道。于是你伸出手,居然还能感受到 水果的质地,仿佛置身当地一般,毫无二致。

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今天只聊聊触觉。触觉(haptics)可以将虚拟的对象实物化,不仅看得见,还能“摸得着”。最简单的触感可以通过不同频率的器件震动与皮肤摩擦实现。触 感的的获得甚至可以隔空完成。比如UltraHaptics,通过聚焦超声波到人的皮肤来实现“隔空打耳光”的功能。再比如迪士尼的Aireal,可以通 过精确地压缩和释放空气产生空气漩涡来“打击”到皮肤表面。类似的触感还可以通过激光来操作。比如最近一组日本科学家利用激光激发等离子态实现了可以触摸的全息图。




3、智能微尘 Smart Dust

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物联网(internet of things)是大家比较熟悉的概念。智能微尘可以看做是终极的物联网。

在 这个概念中,被联网的单元叫做智能微尘,它是沙粒一般大的传感器数据采集终端,它们相互连接成网络,并将采集到的数据上传到云服务器。理想的智能微尘单元 不仅体积小,而且成本低,性能稳定,能从环境中充电。这样,你就能真正像沙子一样,抓起一把撒落到环境中,然后它们就能看开始工作了。

那 么,这样的智能微尘有什么应用呢?环境监测,灾难搜救,军事侦察都是可能用到的领域。拿这页ppt中的例子来说,这样的智能微尘洒在城市中,可以监测很多 东西,例如污染状况,车流情况,能源状况,等等。一个好的类比是,如果将中央计算机比作大脑,那么智能微尘就好比神经元细胞。




4、深度学习 Deep Learning

深度学习是指多层神经网络。人工智能的发展经历小模型,小数据(只能识别数字,字母)到互联网时代的小模型大数据(能识别人脸,猫狗)再到深度学习时代的大模型大数据(识别语音,识别各种类别的花鸟鱼虫,商品等),深度学习的关键优势在于能够充分释放大数据的能量。

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以 无人车的应用解释深度学习的力量。著名的青年黑客George Hotz一个人三个月造出一台能自动在高速公路巡航的汽车,靠的是大数据和端到端学习的力量。这种方法可以帮助无人车学习人类如何驾驶的舒适,如何避免各 种交通事故。如果希望进一步降低事故率,可以考虑AlphaGo的方法,创造一个虚拟世界(黑客帝国),在虚拟世界里进行无穷多次的推演,从而得到超过人 类驾驶员能力的方法。

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