國外的轉(zhuǎn)移支付凈額技術(shù)的突破往往帶來翻天覆地的變化晰筛，我們現(xiàn)在的生活與10年前已經(jīng)大為不同嫡丙。如何了解最新的前沿科技發(fā)展？這本書就給了我們很好的一些啟發(fā)读第。這為我們預(yù)測未來曙博，選擇行業(yè)，都有很好的效用怜瞒。
我最感興趣的是reinforcement learning父泳，無人駕駛，太陽能熱光伏電池吴汪。當(dāng)然惠窄，生物方面的細(xì)胞圖譜和基因療法也都是對人類影響深遠(yuǎn)的，不過應(yīng)該還需要多年的發(fā)展漾橙。
量子計算機(jī)的前途不可限量杆融，量子力學(xué)可以突破摩爾定律的瓶頸，很期待未來商業(yè)化的那一天霜运。
Reinforcement Leaning脾歇， RL
AlphaGo的成功讓我們意識到人工智能的突飛猛進(jìn)蒋腮，程序員完全不是專業(yè)棋手的對手，但是可以編寫出自主學(xué)習(xí)的AI超越人類藕各，這也就意味著AI未來可以在很多領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)遠(yuǎn)超人類的能力池摧。
實現(xiàn)RL的三個問題：
1. 規(guī)則
2. 如何評價優(yōu)劣
3. 如何改善
背后的技術(shù)是蒙特卡洛樹搜索和兩個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合（價值網(wǎng)絡(luò)與策略網(wǎng)絡(luò)），并通過數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)督學(xué)習(xí)激况。讓機(jī)器參悟出“直覺”作彤。發(fā)展路線參考心理學(xué)的試錯學(xué)習(xí)和控制里的最優(yōu)控制規(guī)劃，交叉學(xué)科碰撞出火花乌逐。
無人駕駛的mobileye 就利用的強(qiáng)化學(xué)習(xí)的算法竭讳，智能工業(yè)機(jī)器人學(xué)習(xí)分揀，數(shù)據(jù)中心的冷卻控制浙踢，互聯(lián)網(wǎng)營銷推廣等代咸，都是RL發(fā)揮作用的理想應(yīng)用。
瓶頸在于兩點：
1. 需要大量的數(shù)據(jù)成黄，讓AI反復(fù)模擬
2. 在試錯的過程中可能會損壞或者報廢
Hot Solar Cells 太陽能光伏電池
太陽能光伏的效率瓶頸，由于太陽能電池只能利用太陽光譜的一部分逻杖，所以理論極限僅為32%奋岁，但現(xiàn)在已經(jīng)達(dá)到了20%以上的效率，已經(jīng)很接近瓶頸了荸百。另外太陽能的生產(chǎn)無法滿足精確調(diào)控闻伶，會需要“棄光”，中國的電力結(jié)構(gòu)決定了并網(wǎng)的比例不能超過10%够话。
Hot solar cells 通過調(diào)控入射光的光譜蓝翰，將太陽能發(fā)電的理論極限提高到60%。
另外一個需要解決的是儲能問題女嘲，將太陽能熱光伏電池與儲熱技術(shù)結(jié)合在一起畜份，可以打破對于新能源并網(wǎng)電流的限制。
自動駕駛貨車
能夠在油耗方面有很大的節(jié)省欣尼，同時對于貨車司機(jī)的依賴降低爆雹，降低疲勞駕駛事故率。從經(jīng)濟(jì)效益上看比自動駕駛汽車更有意義愕鼓。
領(lǐng)頭企業(yè)Otto钙态，被Uber收購。
Uber與Google認(rèn)為激光雷達(dá)是未來的發(fā)展方向菇晃，而tesla是以毫米波雷達(dá)和攝像頭來實現(xiàn)册倒。中國方面圖森公司和百度是走前前面的。
