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2017三大领域展望:物联网(IoT)、VR/AR和机器学习

发表于2017-03-01 11:14| 来源未知| 作者韩蕊

摘要:我们来谈谈今年对开发者来说充满“蓝海”机遇的三大技术领域:物联网(IoT)、VR/AR和机器学习。

2017年将为开发者带来前所未有的机遇和精彩。过去一年,我们取得了巨大成功——消费者大规模采用新技术、“永远在线”联网和智能设备数量激增、机器学习、语音和视觉识别及自动驾驶等领域取得重大突破——我们希望在此基础上再接再厉,乘势前行。在很多方面,2007年就像是智能手机元年,各种革命性技术蓬勃发展。

这一时期如此有趣还因为出现了各种各样的融合——这消除了很多由于技术壁垒导致的产品难产的问题,利用较少的工作量,就可以获得相互集成和促进的产品。2017年,开发人员可以将更多技术融入到产品中,实现涉及硬件、软件、云计算、通信和机器学习等的一系列创新。现在,商业化产品打通了这些曾经各成一体的领域的融合通道,为精通技术并对技术有着较高要求的大众提供令人耳目一新的解决方案。

今天,我们来谈谈今年对开发者来说充满“蓝海”机遇的三大技术领域:物联网(IoT)、VR/AR和机器学习。

物联网

2017年,物联网开发将经历各种各样令人振奋的发展。其中,开发模式从以设备为中心向分布式系统为中心的转变,将为开发人员提供难以置信的机会。IoT解决方案从大部分同构的单一平台、单一网络系统发展到包括边缘处理、服务网关和云计算(端点(即设备)分布在现实世界)的异构分布式系统。

不妨脑补一下吧。想想Uber将汽车中的智能手机应用作为其分布式系统的真实端点的影响。当具有类似于智能手机的传感和计算能力的设备无处不在,并且还可以触发微服务或容器式架构中的组合动作(仅受制于网络覆盖及开发者的创造力)时,会发生什么情况?我们一定会弄清楚的。

未来一年,物联网值得观察的另一个方面是连接性。虽然5G成为新闻头条,并将为物联网产品开辟新的途径。但是,今年开发者在连接物联网设备方面将有更多选择——其决定将影响从产品体验、耗电量到投资回报率等方方面面。设备联网及彼此连接的途径多种多样,允许设备在相关环境下优化连接。然而,连接选项多样性也带来了新的问题——如在保持用户体验一致的情况下管理动态连接。

最后,随着物联网在我们日常生活所占的比重越来越大,确保物联网设备和应用的安全至关重要。例如防止IoT应用中的分布式拒绝服务攻击等问题,确保固件和操作系统安全(作为一款基本符合相关定义的设备,对于攻击者来说可实际接触,因此也就更具挑战),阻止未授权系统参与或设备欺骗是今后一年中高度(白/黑帽子)活跃的区域。

虚拟现实/增强现实

回顾2016年技术发展情况时,我们可以认为这一年是虚拟现实和增强现实商业化的一年。过去的一年,老牌技术巨头和大量创业公司瞄准这一领域动作频频。我们看到,在主要厂商推出平台和众多头戴式显示器(HMD)后,第一个VR/AR开发套件也随即发布。几乎不到一年,平台之间的竞争全面展开,各显神通,为消费者带来最逼真的体验和内容。

展望未来,创造完全沉浸式体验的竞争将推动传感器、(CPU)处理能力和(GPU)渲染作出更多变化和改进。虽然视觉处理将继续成为创新焦点,而增强听觉、触觉和空间感测的功能,将为丰富的沉浸体验设定新的标准。

重要的是要记住,能够在高效的系统中实现这些体验,是VR/AR完成任务、获得沉浸体验的关键。正是基于这种认识,推动我们设计出新的Qualcomm®Snapdragon™835处理器。也正是因为如此,我们坚持移动优先的VR/AR,提供基础技术,促进VR/AR创新。

作为VR/AR的消费者——不论是企业或个人——正在创建的内容令人振奋,有时也令人震惊。游戏、电影和直播内容将越来越多地带给我们娱乐,而房地产等行业可能正面临重大转型。在医学领域,VR已经在帮助训练未来的医生,使用AR在治疗幻肢痛方面效果惊人。在VR/AR未来发展的某一天,当我们回顾今天的内容时,可能会产生像我们现在看有线电话或传真机那样的感觉。但是,今天我们看到的体验已经可以用神奇来描述,而技术只会越来越好。

对于VR/AR开发者来说可谓机会多多。无论是创建重塑VR/AR系统基本感官体验的软件和硬件,还是构建将真实世界、虚拟或混合对象转化为沉浸式体验或开发VR/AR内容的工具和技术,不需要戴上HMD才能看到前面无尽的机会。

机器学习

这一领域可能是影响最大的领域。虽然我们不能想象未来一年会发生机器人起义的情形,但我们相信,机器学习将在2017年继续重塑技术发展格局。越来越多的设备将能够根据在云端创建的模型进行边缘计算做出决策。最新的自主机器(从无人机到自动驾驶车辆等等)可以将视频、音频及其环境中的高端感测与机器学习和混合边缘云计算相结合,不断提升自己。这些感测能力还意味着对高效处理的更大需求,并将推动异构计算模型。

作为开发人员我们鼓励你寻找能够优化你的产品主要的机器学习算法与深度学习神经网络的硬件平台。CPU是否会与GPU争抢这份工作仍有待观察——时间会说明一切。未来一年,我们能肯定的一点就是:对处理器性能的要求只会越来越高。

当我们携手共同迈入2017年时,QDN将继续提供软件和工具,帮助您构建这些在未来数年都不会过时的技术。例如,我们之前提到的新的Snapdragon 835处理器将提供逼真的VR和AR体验。在物联网方面,可以使用艾睿电子提供的DragonBoard 410c,配合AWS Greengrass服务(目前仅提供有限预览版)。


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