Qualcomm博客

展望 2017

对所有开发者而言,2017 年是充满机遇与令人兴奋的一年。回望过去的一年,广大消费者开始尝试全新的科技,永不掉线的互联智能设备越发普及,以及机器学习、语音和视觉识别、无人驾驶汽车等领域都有突破性的发展。我们要在这一个又一个成功和势头的基础上继续发展,从各方面来看,这有点像智能手机来临之前的 2007 年,但与之不同的是,这不只是一项突破性技术,而是难以计数的变革性科技。

 

当下这个时代为何如此精彩,很大一部分原因是各种技术的汇集 —— 以此消除技术之间的障碍,使得只需花费少量精力,产品便可互相结合、互相促进。2017 年,开发人员可在他们的产品中加入更多的创新,包括硬件、软件、云、通信与机器学习。即将商业化的产品现已能够消除这些技术隔阂,并为精通技术和有技术需求的公众提供无与伦比的解决方案。

现在,我们来仔细考虑以下三大科技领域,我们认为今年这三大领域会为会开发人员带来巨大机会: 物联网、虚拟现实/增强现实与机器学习 

物联网

2017 年,物联网将会有很多令人兴奋的发展;在各类发展中,物联网开发模式将从以设备为中心过渡到以分布式系统为中心,这将给开发人员带来巨大机会。物联网解决方案从最为同质、单个平台、单个网络系统发展成为包括边缘处理、服务网关和云计算在内,且在现实世界有端点(设备)的异质分布系统。

先回忆一下。想想 Uber 带来的影响,把车内智能手机应用程序当作他们分布式系统在现实世界的端点。如果随处可见的事物都有像智能手机一样的传感和计算功能,而且还不会触发可组合至微服务或容器架构的行为,仅受互联网的连接性和开发人员的创造性约束时,又会怎样?我们一定会找到答案。

在物联网方面,今年值得一看的还有它的连接性。尽管 5G 仍将是最大看点并为物联网产品拓展新的应用领域,在如何连接物联网设备方面,今年开发人员可拥有更多的选择,其决定可影响任何事情,包括产品体验、功耗和投资回报。在特定设备环境下,设备与网络连接和设备之间相互连接有了大量选择,这可优化连接性。然而,大量的连接方式也会存在新的问题。例如,在保证连续的用户体验时,如何管理动态连接性。

最后,随着物联网成为我们日常生活的重要部分,有必要确保物联网设备和应用程序,这点至关重要。我们来看看防止物联网应用程序中的分布式拒绝服务攻击等问题,以便2017 年能够确保固件和操作系统的安全性(这非常具有挑战性,因为从定义上可得知,对攻击者而言,设备是具体存在的),并在高活领域(白帽和黑帽)阻止未经授权系统的参与或设备欺骗。

虚拟现实/增强现实

回顾 2016 年的科技史时,我们会把 2016 年视作虚拟现实和增强现实得到商业化应用的一年。在过去的一年里,无论是经久不衰的科技巨头,或是初涉该领域的创业企业,都频频出招。我们见证了首批虚拟现实/增强现实开发人员工具包的发布,迅速得到各大企业和无数头戴式显示器的追捧。在不到一年的时间里,竞争便已达到高潮,各平台可向消费者交付最沉浸的体验和内容。

展望未来,在完全沉浸式体验的竞争,将促进传感器、处理能力和渲染方面的多样化和改进。在视觉处理仍将是创新焦点的同时,我们寻求增强声觉、触觉和空间传感,从而为增强的沉浸设定新标准。

但务必记住的是,能够在令人信服和高效的系统体验,对虚拟现实/增强现实穿戴摆脱困境,并让人们沉浸其中至关重要。正是基于这种认识,才促进了全新 Qualcomm® 骁龙™ 835 处理器的设计。这也就是我们注重移动优先的虚拟现实/增强现实和交付促进各类虚拟现实/增强现实创新的基础技术的原因。

作为虚拟现实/增强现实的消费者 —— 不论你是企业成员或个人 —— 正在诞生的内容是令人振奋的,甚至让人口瞪目呆。游戏、电影和直播内容将为我们提供更多的娱乐,而像房地产之类的行业则会面临重大转型。在医学方面,虚拟现实已在帮助培训未来的医生,而增强现实在治疗幻肢痛方面的应用让人惊叹不已。在由虚拟现实/增强现实构建的未来中的某一天,我们回首看今天这些内容,就像我们现在看固定电话和传真机一样,因为改变才刚刚开始。但是,我们今天所看到的体验已近乎神奇,科技只会越来越好。

在虚拟现实/增强现实方面,开发人员面临巨大机会。不论是创建可重塑虚拟现实/增强现实系统的基础传感体验的软件和硬件,打造将现实世界虚拟或两者兼有的物体转换成沉浸式体验,或是开发虚拟现实/增强现实的内容,无需借助头戴式显示器,便可看到前方的机会。

机器学习

机器学习可能是着三大领域中最具影响力的一个。尽管我们不会设想来年会发生机器人暴动事件,但我们坚信机器学习势必重塑 2017 年的科技前景。越来越多的设备可以基于云服务所创建的模型计算做出决策。自动机器(从无人机到无人驾驶汽车)的最新发展将结合视频、音频及其环境的高端传感器至机器学习和混合边缘云计算,继续推动其发展。这些对感知能力的需求,也意味着对高效处理器的需求更大,并将促进异质计算模型。

作为开发人员,我们鼓励寻找能够最优化领先机器学习算法产品的硬件平台,比如深度学习神经网络中的机器学习算法。有待观察的是,在这一方面 CPU 是否会与 GPU 形成竞争 —— 时间会证明这一切。但 2017 年有件事,我们可以很确定:对处理器的需求只会越来越高。

随着我们一头扎入 2017 年,QDN 将继续提供软件和工具,帮助您打造我们今后几年津津乐道的上述技术。例如,我们之前所说的全新骁龙 835 处理器,它就是为实现逼真的虚拟现实和增强现实体验而设计的。或关于物联网方面,艾睿电子的 DragonBoard410c 已可以与 AWS Greengrass 配合使用,后者目前已有限量预览

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