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本文作者Chris Dixon，知名風(fēng)投A16Z合伙人。他梳理了技術(shù)產(chǎn)品周期的歷史，并對未來做出預(yù)測，認(rèn)為我們正處在多個(gè)新時(shí)代開始的邊緣。想了解下一代計(jì)算平臺，你需要讀讀這篇文章。內(nèi)容如下：

計(jì)算行業(yè)有兩個(gè)基本獨(dú)立的發(fā)展周期：金融和產(chǎn)品周期。金融市場很容易受到關(guān)注，波動性大，難以預(yù)測。產(chǎn)品周期受到的關(guān)注較少，但正是它驅(qū)動計(jì)算行業(yè)的進(jìn)步。通過研究過去并以此推測未來，我們可以理解并預(yù)測產(chǎn)品周期。

科技產(chǎn)品周期會讓平臺與應(yīng)用的互動相輔相成。新平臺會產(chǎn)生新應(yīng)用，而新應(yīng)用會讓新平臺更有價(jià)值，從而形成正循環(huán)。小型的科技周期時(shí)常都有，但每隔一段時(shí)間，約10到15年，大的周期會開始重塑整個(gè)行業(yè)。

PC讓企業(yè)家開發(fā)文字處理器，電子表格和桌面應(yīng)用；互聯(lián)網(wǎng)則誕生了搜索引擎，電商，郵件，通訊，社交網(wǎng)絡(luò)，SaaS；智能手機(jī)則帶來了移動通訊，移動社交和按需服務(wù)。我們?nèi)缃裉幵谝苿訒r(shí)代的中期，很可能會出現(xiàn)更多移動創(chuàng)新產(chǎn)品。

每個(gè)產(chǎn)品周期又分兩個(gè)階段：醞釀階段，新平臺剛誕生，價(jià)格昂貴且不完善，難以使用；增長階段，這時(shí)會有新產(chǎn)品出現(xiàn)，解決上述問題，并開始一段指數(shù)增長。

Apple II在1977年發(fā)布，但直到IBM在1981年發(fā)布PC，市場才開始了增長階段。

互聯(lián)網(wǎng)的醞釀階段是在80及90年代早期，當(dāng)時(shí)它還是學(xué)術(shù)界和政府用的基于文本的工具。1993年發(fā)布的Mosaic瀏覽器讓互聯(lián)網(wǎng)開始了增長階段。

90年代就有了功能手機(jī)，新世界初黑莓也出了智能手機(jī)，但智能手機(jī)的增長真正開始于2007和2008年，當(dāng)時(shí)iPhone和Android手機(jī)相繼發(fā)布。此后智能手機(jī)呈爆炸性增長，現(xiàn)在有約20億用戶，2020年全球80%的人口會用。

如果10-15年的模式不變，下一個(gè)計(jì)算時(shí)代應(yīng)該會在接下來的幾年進(jìn)入增長階段，而且現(xiàn)在已經(jīng)處在醞釀階段。硬件和軟件上都出現(xiàn)了一些重要的趨勢，讓我們得以看清下一個(gè)計(jì)算時(shí)代會是怎么樣。

硬件：小型，廉價(jià)，無處不在

在大型機(jī)時(shí)代，只有大型組織買得起計(jì)算機(jī)，然后是小型組織會購買微型計(jì)算機(jī)，家庭和辦公室購買PC，現(xiàn)在是人手一部手機(jī)。現(xiàn)在的處理器和傳感器都越來越小，越來越廉價(jià)，而且計(jì)算設(shè)備會比從人類還多。

出現(xiàn)這種情況有兩種原因。一是過去半個(gè)世紀(jì)半導(dǎo)體行業(yè)的進(jìn)步（摩爾定律）；二是智能手機(jī)之戰(zhàn)的和平紅利，即手機(jī)的流行讓處理器和傳感器獲得了更多投資。如果你拆個(gè)無人機(jī)，VR設(shè)備或物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備看看，就能發(fā)現(xiàn)很多手機(jī)零件。

現(xiàn)代半導(dǎo)體時(shí)代，關(guān)注點(diǎn)已經(jīng)從單獨(dú)的CPU轉(zhuǎn)移到專門化的芯片，即系統(tǒng)芯片SoC。典型的SoC有能耗低的ARM CPU加專用于圖像處理，通訊，能源管理，視頻處理的芯片。

這種新架構(gòu)拉低了計(jì)算系統(tǒng)的價(jià)格，從100多美元降到10美元左右。樹莓派Zero就只要5美元，同樣的價(jià)格還能買到帶wifi可運(yùn)行Python的微控。再過不久，這類芯片可能只要不到1美元，任何東西內(nèi)都能嵌入計(jì)算機(jī)。

同時(shí)，高端處理器也有很大的性能提供，最重要的可能是GPU。GPU不僅能用于傳統(tǒng)的圖像處理，還能用于機(jī)器學(xué)習(xí)算法和VR/AR類設(shè)備。主要廠商英偉達(dá)還預(yù)測，未來性能還會改善。

另一種不可忽視的技術(shù)是量子計(jì)算。它現(xiàn)在還只存在于實(shí)驗(yàn)室中，但如果用于商業(yè)，會為生物和人工智能領(lǐng)域的算法帶來數(shù)量級的性能提升。

軟件：AI的黃金時(shí)代

軟件也有很多令人激動的事發(fā)生，分布式系統(tǒng)是個(gè)很好的例子。隨著設(shè)備數(shù)量的增長，跨機(jī)器的并行任務(wù)處理及設(shè)備間的通信及協(xié)調(diào)越來越重要。有趣的分布式系統(tǒng)技術(shù)有Hadoop和Spark等處理并行大數(shù)據(jù)問題的系統(tǒng)，以及保護(hù)數(shù)據(jù)安全的比特幣/blockchain。

但或許最大的突破是在人工智能（AI）上。AI的浪潮起起落落，圖靈曾預(yù)測上世紀(jì)末就會出現(xiàn)能模仿人類的機(jī)器，雖然這一目標(biāo)未實(shí)現(xiàn)，但現(xiàn)在AI很可能真的進(jìn)入了黃金時(shí)代。

很多AI方面的興奮點(diǎn)都與深度學(xué)習(xí)有關(guān)，它是一種機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，因Google用它訓(xùn)練計(jì)算機(jī)學(xué)會識別視頻中的貓而出名。深度學(xué)習(xí)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的衍生，后者可追溯到上世紀(jì)40年代，由于新算法，廉價(jià)的并行計(jì)算和大型數(shù)據(jù)集的普及而得以重生。

深度學(xué)習(xí)也是硅谷的熱門詞，這一點(diǎn)容易被忽略。對它的關(guān)注也有理論和現(xiàn)實(shí)結(jié)果的支持，比如ImageNet挑戰(zhàn)（一個(gè)機(jī)器視覺測試）的獲勝者往往錯(cuò)誤率在20-30%，但用了深度學(xué)習(xí)后，精確度不斷提升，并在2015年超越了人類。

許多與深度學(xué)習(xí)有關(guān)的論文，數(shù)據(jù)集和軟件工具都開源了，這也讓更多個(gè)人和小型組織能構(gòu)建功能強(qiáng)大的應(yīng)用。Whatsapp的消息系統(tǒng)服務(wù)了9億用戶，但公司只有50名工程師，而以往的系統(tǒng)可能需要數(shù)千名工程師。WhatsApp效應(yīng)在AI領(lǐng)域也有體現(xiàn)，Theano和TensorFlow等軟件工具同用于訓(xùn)練的云數(shù)據(jù)中心，以及并不昂貴的GPU，讓小工程師團(tuán)隊(duì)也能建立先進(jìn)的AI系統(tǒng)。

下面就是一位程序員用TensorFlow做的業(yè)余項(xiàng)目，能給黑白照片上色：

還有初創(chuàng)公司做出實(shí)時(shí)物體歸類項(xiàng)目：

這讓人想起科幻電影中的場景：

深度學(xué)習(xí)一個(gè)知名的應(yīng)用案例是Google Photos應(yīng)用，十分智能。

過不多久，我們就能看到各類產(chǎn)品的智能升級，包括語音助手，搜索引擎，聊天機(jī)器人，3D掃描儀，語言翻譯，汽車，無人機(jī)，醫(yī)療成像系統(tǒng)等。

開發(fā)AI產(chǎn)品的初創(chuàng)公司要關(guān)注于特定的應(yīng)用場景，才能與科技巨頭競爭，后者也給了AI很高的開發(fā)優(yōu)先級。AI系統(tǒng)隨著數(shù)據(jù)的增多而更聰明，這會產(chǎn)生數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)的良性循環(huán)：更多用戶—更多數(shù)據(jù)—更好的產(chǎn)品—更多用戶。成功的AI公司可以遵循類似的策略。

軟件加硬件：新式計(jì)算機(jī)

現(xiàn)在有很多計(jì)算平臺處于醞釀階段，不久后很可能進(jìn)入增長階段，因?yàn)樗麄冊谡献钚碌挠布蛙浖夹g(shù)。雖然這些平臺各異，但都有一個(gè)共同主題：在現(xiàn)實(shí)中增加一個(gè)智能的虛擬層，賦予并增強(qiáng)人類能力。以下是一些新平臺介紹：

汽車：Google，蘋果，Uber和特斯拉都有投資自動駕駛汽車。像Model S這種半自動汽車已經(jīng)上路，而且在不斷進(jìn)化。全自動汽車很可能在5年內(nèi)面世?，F(xiàn)在已經(jīng)有了完全自動化的汽車，它們的表現(xiàn)幾乎和人類一樣好，但出于文化和監(jiān)管原因，在上路前還需要更多測試，要表現(xiàn)得比人類更好。

對自動駕駛的投資也會増多。除了科技巨頭，汽車廠商也開始認(rèn)真對待這一趨勢，甚至初創(chuàng)公司也會推出一些有趣的產(chǎn)品。深度學(xué)習(xí)軟件已經(jīng)如此優(yōu)秀，單獨(dú)的程序員也能開發(fā)出半自動的汽車了：

無人機(jī)：消費(fèi)級無人機(jī)有現(xiàn)代化的硬件，但軟件相對簡單。在近幾年，無人機(jī)會加入先進(jìn)的計(jì)算機(jī)視覺和其它AI技術(shù)，變得更安全，更易于操作，也更有用。無人機(jī)在娛樂影像領(lǐng)域會持續(xù)發(fā)酵，但也會有更多商用場景，很多涉及高空攀爬的危險(xiǎn)工作都可由無人機(jī)來執(zhí)行。

物聯(lián)網(wǎng)：物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備最明顯的功能應(yīng)該是節(jié)能，安全和便利。Nest和Dropcam在前兩項(xiàng)上做得不錯(cuò)，而在后一項(xiàng)上最有趣的產(chǎn)品應(yīng)該是亞馬遜的Echo。

很多人認(rèn)為Echo只是個(gè)噱頭，但使用過后會發(fā)現(xiàn)它確實(shí)有用。它展示了語音如何成為新交互方式。雖然能進(jìn)行完整對話的智能系統(tǒng)還要一段時(shí)間才能出現(xiàn)，但語音已經(jīng)能在限制性的場景中起到作用了。深度學(xué)習(xí)的突破會讓語言理解得以提升，并形成可用的產(chǎn)品。

物聯(lián)網(wǎng)還能用于商業(yè)情景，如擁有傳感器的設(shè)備網(wǎng)絡(luò)能幫助監(jiān)控工業(yè)設(shè)備。

可穿戴：現(xiàn)在的可穿戴設(shè)備受限于電池，通訊和處理技術(shù)。成功的產(chǎn)品都專注于特定的應(yīng)用場景，如健康監(jiān)測。隨著硬件的發(fā)展，可穿戴設(shè)備會像智能手機(jī)一樣支持更多使用情況，并進(jìn)一步擴(kuò)展。與物聯(lián)網(wǎng)一樣，語音也會是主要的用戶界面。

虛擬現(xiàn)實(shí)：眾所周知，2016會是虛擬現(xiàn)實(shí)爆發(fā)的一年。Oculus，HTC和索尼的產(chǎn)品會相繼問世，舒適且沉浸式的VR系統(tǒng)能觸及更多用戶。VR系統(tǒng)也要足夠好，才能避免“恐怖谷”效應(yīng)。優(yōu)秀的VR還需要特別的屏幕（高分辨率，高刷新率，低延時(shí)），性能強(qiáng)勁的顯卡，以及能精確追蹤用戶的位置（一般的VR系統(tǒng)只能追蹤頭部旋轉(zhuǎn)）。今年，更多人會第一次體驗(yàn)到什么叫“臨場”，完全置身于虛擬世界之中。

VR設(shè)備會持續(xù)進(jìn)化，主要的研究領(lǐng)域還包括：渲染及錄制VR內(nèi)容的新工具，直接從手機(jī)和頭盔中追蹤和掃描的機(jī)器視覺技術(shù)，承載大型虛擬環(huán)境的分布式后端系統(tǒng)。

增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)：AR會緊隨VR之后到來，因?yàn)槠湟笈cVR類似，不過也需要額外的技術(shù)。AR需要先進(jìn)的低延時(shí)機(jī)器視覺技術(shù)，在同一場景中以令人信服的方式將現(xiàn)實(shí)和虛擬結(jié)合起來。

AR可能來得比想像中的快，下面是Magic Leap的演示內(nèi)容。

接下來？

很可能10-15年的周期模式已經(jīng)過時(shí)了，移動時(shí)代是最后的時(shí)代；也有可能下一個(gè)時(shí)代很久才會到來，或者上面提到的計(jì)算平臺只有一部分得以實(shí)現(xiàn)。

我傾向于認(rèn)為，我們正步入多個(gè)而非一個(gè)新時(shí)代。智能手機(jī)之戰(zhàn)的和平紅利讓新設(shè)備呈現(xiàn)寒武紀(jì)大爆發(fā)，而軟件的發(fā)展，特別是AI，會讓這些設(shè)備更智能更有用。上面提到的很多未來技術(shù)已經(jīng)存在，接下來會進(jìn)一步擴(kuò)展。

很多人認(rèn)為新設(shè)備還處于笨拙的青春期，這是醞釀階段的體現(xiàn)。正如70年代的PC，80年代的互聯(lián)網(wǎng)和世紀(jì)初的智能手機(jī)一樣，我們只是看到了未來的只身片影，但它毫無疑問已經(jīng)在眼前了。市場起伏，狂熱跌蕩，只有技術(shù)在穩(wěn)步前進(jìn)。

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本文來源于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理合作媒體@雷鋒網(wǎng)，作者@張馳