自动驾驶到机器学习：2017科技发展的15大趋势

　　12. 智能建筑

　　不仅只有智慧城市会利用传感器更有效的利用能源，建筑和高速公路也将由更智能的材料构造。从自然模式中学习，材料科学家和建筑师已经开发出了培植有细菌的砖块、制造出了能吸收二氧化碳的水泥，以及创造出了不使用任何降温设备(只使用风和阳光)的建筑。

　　这一趋势可能成为城市的巨大机遇，包括像医院这样依赖大量电力的建筑。例如，MGM Resorts、Wynn、Las Vegas Sands最近都配备了太阳能设备，表现出大公司在迈向可持续基础设施方面迈出了第一步，这既削减成本，又吸引环境友好型消费者。

　　13. 按需VR

　　随着VR逐渐为主流受众使用，生活娱乐场所和演出将被这种在家就能得到的低成本/高参与度的方式所取代。作为空席的弥补，或者为了追求更高的利润，2017年娱乐产业可能会在演唱会等现场活动中寻求售卖VR票的方式，从在麦迪逊广场花园观看碧昂斯的演唱会到欧洲冠军联赛，也会为过去的表演开启VR分类。

　　一个极其有趣的概念是VR微体验的概念，也就是让用户在时间与空间上进行换位，从而体验美好的小时刻，刷新感官。可以把这想象为心灵的一次快速经济的假期。

　　届时，内容制造商能够在开放的社交市场上提供低成本、高质量的体验。对那些没有VR硬件的消费者而言，社区会在商场、交通枢纽以及公开场所提供 VR Stations。(Frog 纽约工作室的 Piet Aukeman 和 Sonny King)

　　14. 软体机器人的崛起

　　如今的机器人大部分是由金属构成的硬体机器人，以一种明确、严格的方式进行运作。随着人类开始在日常生活中接触机器人，我们需要机器人以一种人性化的方式与我们进行交互以及触摸。

　　在接下来几年，我们将看到使用与人类体肤接近材料的软体机器人。在产品中利用软体机器人已经有了一些进展，比如 SoftRobotics Gripper。更进一步的是，一些研发部门正在试验电活性聚合物(electro-active polymers)，比如介电弹性体(dielectric elastomer)，它会在电流通过时改变形状。我们将看到它们在众多产业中的应用。例如，我们会希望汽车配备软体机器人从而在交通上有更好的功能。在车间中，软体机器人能够增强我们的力度和准确度，从而有多余的能力进行有创造性与思想的行为。在医疗中，软体机器人可能不只是帮助我们治疗病人，也可能在病人身体内部发挥作用。软体机器人的变革是缓慢却巨大的。随着机器人变得更加柔软，它们将会以有趣且重要的方式融入我们的生活。

　　15. 从机器学习中进行学习

　　数年来，机器学习持续出现在科技趋势列表中。但今年，我们将研究的是人类如何从与机器学习的交互中进行学习。AlphaGo 战胜世界级棋手李世乭成为了机器学习领域的一个里程碑。但在与 AlphaGo 的训练与对局中，人类棋手也变得更好。以其他的方式，我们也间接的从算法中进行了学习，无论是在调整 Spotify 算法的时顺便调整了我们的音乐品味，还是在观察神经网络学习方式时连带学习了大脑机制。

　　在未来，因为我们利用人类的行为与选择帮助机器进行学习，我们也将接受人类从机器中学习的方式。观察计算机组合文字的方式是否有助于我们成为更有创造力的作家?假如我们能同时教授儿童与计算机进行翻译又会怎样?从机器学习中进行学习会对我们的教育与训练方式产生直接影响，培养出人类-机器学习的共生方法。