2018年是归属于人工智能的一年，这一年充满著了机会，技术公司都在2018年之后以难以置信的节奏朝著行进。随着高速互联网和人工智能的发展，亚马逊、Facebook、谷歌、旷视科技Face＋＋、商汤科技、极链科技Video＋＋这样的公司不会抓住机会，在人工智能和互联网等方面持续加快，较慢攻占了行业赛道。2018年将要完结，那么2019年会有哪些让人惊艳的新技术之后转变我们的生活？一．深度自学加速器（GPU、FPGA和TPU）近年来异构加速器凭借其杰出的性能功耗比沦为了目前体系结构研究的主流方向。

同时随着深度自学的蓬勃发展，深度自学神经网络的研究也新的返回了机器学习领域的潮头。因此，如何在加速器上高效地构建神经网络处置系统受到了学术界和工业界普遍的注目。

更加多的企业宣告计划设计自己的深度自学加速器，这些加速器一般来说用作数据中心，并且有可能部署在边缘。深度自学领域最少见的卷积神经网络抵达，抽象化出有三种典型的神经网络层次，融合算法特点，在目前最常用的基准平台与加速器平台上构建了这些网络层次。主要的贡献还包括以下三个方面：1．以卷积神经网络和深度神经网络为出发点，抽象化并挤压出有三种最少见的神经网络层次。

并融合有所不同平台的架构特点，还包括SIMD体系架构的IntelSSE指令集，GPU加速器的CUDA编程环境以及我们自己构建的专用神经网络加速器，对这三种神经网络层算法展开分块化、考古数据适配性等优化，对算法展开轻自定义和构建。2．在10个测试程序上对三种平台展开了神经网络处置的实验。

结果表明，专用神经网络加速器在性能上比起于SIMD基准平台有平均值117．87倍的提高，在功耗利用率上有平均值21．08倍的提高，而面积则仅有相等于IvyBridge架构的1．87％。比起于GPU，专用神经网络加速器在性能上有平均值0．22倍的提高，而面积上则仅有GPUC2070片上面积的0．56％。3．通过对实验分析找到，对于神经网络算法，GPU架构的主要性能瓶颈在于PCIe比特率对于数据传输的容许；SIMD架构的主要性能瓶颈在于分段化程度过于低。

专用神经网络加速器则设计DMA利用数据适配性优化数据读取流程，设计不几乎流水利用计算出来独立性构建低所发处置，这两点都从体系架构上跨过了上述性能瓶颈。二．自动驾驶我们距离几乎自律驾驶员的自动驾驶汽车还有几年的时间，但个人和市政车辆都更加多地构建了自动化辅助系统。这些技术的广泛应用将为几乎无人驾驶汽车铺平道路。

无人驾驶的未来将使人们仍然特地驾驶员自己的汽车，货物运输将是由享有自律驾驶员汽车车队的公司获取的服务。停车场和车库等设施将退守一个荒废的方位，未来交通也将再次发生巨大变化。基于无人驾驶汽车的技术和设计，将有一个难以置信的财富移往给少数享有专利权的人。这是指自动驾驶汽车软件的所有者，这些人必须对自己生产出有的自动驾驶车辆负责任。

最初，车辆只是我们的代步工具，但如今自动驾驶车辆再次发生了相当大变化，我们可以躺在上面打电话、不吃东西、整天或报纸等。由于自动驾驶车辆是电动的，不必须司机的掌控，因此这些汽车将不会用较少的零件包含，因此车辆将生产的更慢，所须要生产劳动力显得更加较少。另外，车辆的设计也不会发生变化。

由于事故的几率将不会大大增大，用作车辆结构的材料，如碳纤维将将容许多样性的设计，自动驾驶车辆将以有所不同的大小和形状经常出现。三．IoB消费者之后使用物联网（IoT）和自我监控设备，这些设备更加附近人体，甚至还包括健美追踪器和智能眼镜。数字药片正在转入主流医学领域，身体吸附，植入式和嵌入式IoB设备也开始与环境中的传感器相互起到，这些设备可以获取更加非常丰富的数据，使更加多有意思和简单的应用程序，但也引发了对安全性、隐私、物理损害和欺诈的忧虑。四．社会信用算法社会信用算法用于面部辨识和其他生物识别来辨识人，并从社交媒体和其他在线简档中检索关于他们的数据，以便批准后对产品或社会服务的采访。

报告认为，中国等一些国家早已在用于这些系统来评估对国家的忠诚度。在我们的网络世界中，生物识别技术和混合社交数据流的融合，可以将一个结尾的仔细观察结果转化成为对一个人的辨别。

据报导，一些国家早已在用于社会信用算法来评估对国家的忠诚度。五．智能材料和设备先进设备的材料和设备，如固定式光玻璃和可摄入传感器，将在医疗保健、纸盒、电器和其他领域建构新的应用于。

报告称之为，用于这些技术将对我们感官物联网设备的方式产生根本性影响，并造成新的产品问世。六．虚拟现实（VR）与增强现实（AR）当前，VR和AR技术主要用作员工培训、教育、工程及其他领域。然而，报告认为VR和AR的成本仍然居高不下。

但随着VR主机显得更加主流，可能会在2019年超过临界点。从软件角度来说，现阶段视觉上的难题较为多：VR的核心技术是tracking（跟踪）和CG（计算机图形）。

三维度的方向跟踪，六维度的方位跟踪前的虚拟现实技术的呈现出，主要是体验者依赖全封闭的头戴型显示器观赏电脑仿真产生的虚构世界的影像，并备有耳机、运动传感器或其他设备等，为其获取视觉、听力、触觉等方面的感官体验，虚拟现实系统的整套设备可以根据体验者的反应作出对系统，使体验者超过身临其境的感觉。虚拟现实是一个造梦的行业，立体化的扩展了我们的感官空间，或许现在虚拟现实技术的未来还不需要明晰的被勾勒出来，涉及产品的普及也还必须很长一段时间。

现在，虚拟现实头戴表明的画面还过于明晰，依然可以看见像素颗粒，你也无法去触碰你看见的东西，但随着时间的流逝，这一切都会有所好转。虽然目前虚拟现实技术的发展还过于成熟期，不存在着许多争议，但不可否认的是，虚拟现实技术将不会沦为一种最重要的新媒介、新的平台，无论是对于游戏还是社交，亦或是其他更加多领域。

本文来源：雷竞技平台官网-www.neapolitanhairsalon.com