Kazalo:
Video: Section 1: More Comfortable (November 2024)
V tehnološki industriji se je težko ujeti v detajle. Toda vsi bi morali stopiti korak nazaj in biti priča tranzicijski industriji. Tu je nekaj stvari, za katere verjamem, da bodo oblikovane v naslednjih nekaj letih.
Strojna oprema pametnega telefona vodi svoj potek
Kot je pred kratkim napisala moja kolegica Carolina Milanesi, je inovacija v prostoru pametnih telefonov vse težja. Po desetletju novih in sijočih pripomočkov, ki prihajajo vsakih nekaj mesecev, se nedvomno bliža konec velikega napredka na področju strojne opreme pametnih telefonov - nekaj, s čimer so se borili osebni računalniki in (v zadnjem času) tablični računalniki. Iterativne spremembe bodo prišle, vendar preprosto ne vidim nobenega pomembnega premika pametnih telefonov na obzorju, ki bi nas resnično odpihnil.
Pred nekaj leti je moj sin Ben napisal članek z naslovom "Our Services Destiny", v katerem je zapisano, da se novi trgi vedno začnejo s strojno opremo, preden se premaknete na programsko opremo. Ko programska oprema dozoreva, se vrednost premika in zaključi cikel v storitvah. To opazovanje pa je bilo večinoma omejeno na študije primerov podjetij. Pametni telefon je prvič uporabil to dinamiko na potrošniških trgih.
To je ključni razlog, zakaj v industriji programske opreme / aplikacij in potrošniških storitev opažamo prihodke. Ko gledam naprej, se moje raziskave osredotočajo na to, kaj pomenijo potrošniške storitve v prihodnosti in katera podjetja so najbolj primerna za ta prostor.
AI je v povojih
Nič, kar danes imamo na trgu, res ni "umetna inteligenca". Vidimo nekaj pametnih algoritmov, ki nas poskušajo napovedati ali razumeti, vendar bledijo v primerjavi s potencialom AI. Resnično delo, ki ga opravljamo danes, je več strojnega učenja kot AI, toda tehnološka podjetja vseh vrst so v tekmi za usposabljanje svojih mrež.
Za to je potrebnih veliko res dobrih podatkov. Trdim, da je večina kritik, ki jih do podjetij, ki govorijo o AI - Amazon, Netflix, Google in morda celo Apple - do neke mere kritično - zaradi pomanjkanja resnično dobrih podatkov. Želel bi si podrobneje pogledati slabosti AI strategije vsakega večjega podjetja, a trenutno me še vedno muči to, kako malo teh sistemov dejansko ve o meni.
Del tega ima opravka z dvema temeljnima deloma sestavljanke, ki ju še pripravljata. Prva je v polprevodnikih. Kot sem že omenil, smo v računalniški dobi 1980, ko gre za AI čipset tehnologijo; traja še nekaj ur ali tednov, da treniramo mrežo. Edina rešitev izvira iz dolgoletnega napredka arhitekture silicija; ni čarobnega revolucionarnega preboja, ki bi to pospešil. Podjetja, kot so Intel, Nvidia, AMD, Qualcomm in celo Apple, imajo svoje delo za reševanje izredno težkih izzivov, saj podjetjem s programsko opremo in storitvami zagotavljajo računalniško moč, ki jo potrebujejo za takojšnje omrežno usposabljanje in prave AI tehnologije.
Drugi del, ki ga še čaka, je nenadzorovano učenje. Danes je večina omrežij usposobljenih z "označenimi podatki": človek je označil sliko psa ali ulice ali osebe. Besedilo je po naravi že označeno, vendar je težko naučiti računalnike, da to vidijo. Ko bo industrija prišla do točke, ko se stroji lahko usposabljajo brez človeškega posredovanja, bomo korak bližje boljšemu treningu in boljšemu AI. To je en razlog, ker se mi je prvi Apple-ov objavljeni članek o AI zdel zanimiv, saj govori o procesu nenadzorovanega učenja z uporabo grafike namesto fizičnih slik za poučevanje računalnikov.
5G: Pomembno, a že leta
Drugi ključni razvoj, ki bo spodbudil nove inovacije, je 5G, ki bo zagotovil nujno potrebne omrežne zmogljivosti za podporo večine tega, kar sem navedel zgoraj.
Približujemo se šest let prehodu na LTE. Qualcomm nas rad opominja, da omrežne tehnologije na splošno živijo približno 18–20 let in približno na sredini poti navadno vidimo, da se bo naslednji razvojni trk pojavil na trgu. Če ta vzorec drži, bi morali leta 2020 začeti videti 5G.
5G bo pomemben na številnih trgih, razen računalnikov, zlasti pri avtomobilih, ki bodo obdelovali ogromno količino podatkov in uravnotežili obdelavo na krovu ter v oblaku, da bi omogočili funkcije, povezane z avtonomijo, varnostjo in drugo. Poiščite, da bi napajali kopico novih povezanih naprav.
Ti trendi bodo oblikovali prihodnje. Bistvo je, da se ta prehod ne bo zgodil v letu 2017 ali 2018, morda se ne bo zgodil niti pet let. Pomembno je, da se ne ujamemo v hype in si ogledamo veliko sliko, zato smo pripravljeni, ko pride do teh večjih premikov.
