技术战场，从前风闻而今亲见

图丨《麻省理工科技评论》主编兼出版人杰森·庞廷（Jason Pontin）

这是最好的时代，也是最坏的时代：智慧与愚蠢并行，信仰与怀疑共生；光明与黑暗交替，希望与失望轮回；人类面前应有尽有，人类面前一无所有；看他们直登天堂，看他们坠入地狱。我们并非如那最喧嚣的权威，擅于使用最高级的形容词，砌出一堆无法实现的承诺。

“从来没有一个时代像现在这样，需要一个好的新闻媒介向最广大的人群阐释新兴技术的重大意义”，《麻省理工科技评论》主编兼出版人杰森·庞廷（Jason Pontin）曾在世界经济论坛上表示。

的确，这是一个最好的时代，信息的传递从未像现在这般高效、透明，同时，这又是一个最坏的时代，在流量为王的原则下，生产出来了大量无用的碎片化信息侵占着人们有限的时间。

于是，如何更有效地利用时间来帮助行业和大众系统地理解认知新兴科技，并且助力加速商业与科技的结合，成为我们一直以来致力于解决的问题。

2018 年 1 月 28 日到 30 日，《麻省理工科技评论》旗下全球著名新兴技术峰会 EmTech China 将在北京国贸大酒店正式举办，这次将让你体验到不再是传统会议单纯的碎片化演讲。在这里，科技突破与商业模式在EmTech China的系统化整理、归纳、推演、预测后所带来的化学反应下，将让你更从容的面对这个科技全面爆发的时代。

EmTech 全球新兴技术峰会自 1999 年诞生以来，先后在全球范围内数个科技中心城市举办，从波士顿、伦敦、巴黎到香港、新加坡、新德里。EmTech会议系列遍布全球15个国家和地区，每场会议平均由 18 位世界级科学家、35 位被评选出来的青年科技领袖、260 分钟智慧碰撞的对话、540 分钟科技前沿内容的演讲组成，本次 EmTech China 还有 1200 位来自中国的、有潜力改变世界的科研机构、政府、国际组织、企业、金融机构高层与科技工作者的共同参与。

2018 年 1 月 28 日－30 日 EmTech China，从前风闻有你，而今亲眼见你。目前，一个专门且专业的内容团队为了此次大会正在努力工作，不同于其他会议以演讲者为核心，EmTech会以技术发展，以及与商业结合的路径为主线，将一场场精彩的演串联起来，这更像是将一本“科技教科书”呈现在人们面前——也就说，这是一次专门订制的内容会议。

今天，我们向您发出这封邀请函，邀您进入他们的世界，与全球最强的大脑们思想碰撞——EmTech China 全球新兴科技峰会。在这个科技爆发的年代，为您建构全面而系统的知识图谱。

以下我们提供三个EmTech大会曾经成功预测新兴技术的商业趋势案例——对现实中的科技发展和商业演变产生了巨大的影响力：

一、2013 年，深度学习（Deep Learning）入选当年《麻省理工科技评论》的十大突破性技术，成功预测了几年后深度学习的大规模爆发。由于计算能力的日益增强，机器终于可以学会识别物体和进行实时语言翻译了。今天，深度学习已经成为机器学习最主流的研究方式，也和人工智能这个概念紧密联系在一起。

二、2012年，纳米孔基因测序（Nanopore Sequencing）入选当年的十大技术基因测序，对疾病研究的重大意义是不言而喻的。但居高不下的成本使得基因测序一直是一项奢侈的研究，难以走入大众的生活中。而一家名为“牛津纳米孔”的公司开发的全新纳米孔基因测序技术极大的降低了基因测序的门槛，同时提升了测序的速度与准确性，带来的影响是不言而喻的，难怪Illumina一直将其视为大敌。这家公司也因此入选了2017年“全球50家最聪明的公司”。

三、2007年，增强现实（Augmented Reality）被评为当年《麻省理工科技评论》十大突破性技术。当时设想的是将增强现实用于GPS导航。由于当时大屏智能手机并为普及，用手机导航是一件很痛苦的事情，但如果能通过手机在现实世界中投射一些指示标志，将极大改善手机导航的用户体验。但直到十年后的今天，增强现实才终于开始真正爆发。

目前，除了对新兴技术知识结构进行系统化整理，EmTech China团队正在全球范围内进行演讲嘉宾的邀请。我们的标准是：这些演讲者能够将其所掌握的科技行业知识系统化的传达给受众，让更广大的人群真正意义上了解新兴技术领域的商业趋势。这就要求不仅这些演讲者是在行业中的翘楚，更要求他/她们擅于将知识更加系统的整理，并进行有效的传达，而不只是权威的堆砌。

以下是我们认为过往EmTech大会中比较好的案例，供大家参考。我们也将陆续公布演讲者的名单。

图丨张锋，CRISPR技术先驱，MIT与哈佛大学Broad研究所研究员

通过基因编辑来治疗包括癌症在内的各种疾病，这个概念听起来非常有吸引力，但要应用于人体目前还面临着很大的挑战。早期的基因疗法给我们的教训是，这个过程必须循序渐进。在开始进行临床试验前，必须对CRISPR基因编辑技术的方方面面有非常深入的理解。

图丨Yan LeCun，Facebook人工智能实验室主任

尽管深度学习从生物学中得到了启发，但它距离真正的大脑还很遥远。把它描绘成真正的智能是一种虚幻飘渺的说法，也很危险。AI 经历了许多寒冬，正是因为人们宣扬了一些AI无法做到的事情。在一年的时间内，传统的计算机视觉基本全部转向了卷积神经网络。在我 30 年的研究生涯里，还从未见过某一研究领域如此迅速的集体转向。

图丨Rony Abovitz，Magic Leap创始人兼CEO；Graeme Devine，Magic Leap首席创意官；Neal Stephenson，Magic Leap首席未来学家

人在现实世界和虚拟世界中，都存在着与光场的互动。我们开发了一种全新的光场芯片来实现这种体验。由于目前并没有现成设备，所以我们筹集了大量资金，并将在佛罗里达建立芯片工厂。

图丨Peter Norvig，Google研发总监

Google已经雇佣了机器学习领域工作者不到50%，但其中肯定有超过5%的世界权威专家。他们在Google指挥工程师团队而非学生，并且能够接触到全球最大的数据资源。如果你想要一份互联网的副本，Google恰好就有这么一份。

图丨Brian Behlendorf，全球最大区块链联盟“超级账本”（Hyperledger）掌门人；世界经济论坛前首席技术官

2017年，各方对‘超级帐本’的兴趣仍高烧不退。我们目前有122家来自全球各行业的顶尖机构成员，他们投入大量精力及资源以理解区块链技术将如何增强其商业流程。我们也期待在今年完成首次商业部署。

图丨Peter Lee，微软AI与研发资深副总裁，美国国防部高级研究计划局“DARPA挑战赛”发起人

对于科技巨头来说，有价值的高端机器学习系统还不完美，企业如果想将它提供给客户使用，在灵活性、成本上还存在障碍。将机器学习和AI概念应用于企业，我们现在还处在中间点。机器系统如果犯错，对企业的影响将是很大的。

图丨Ruslan Salakhutdinov，苹果公司首任AI总监、卡内基梅隆大学机器学习教授

深度神经网络已经在最近几年内取得了重大的进展，并且在接下来的几年里，还会因为记忆网络、注意力机制和通用型知识库而得到更大的加强。但以深度学习为导向的机器视觉和自然语言理解目前还存在很大的局限性。

图丨Oren Etzioni，艾伦人工智能研究所CEO

我不太喜欢过多讨论人工智能的问题，因为这会让我们忽略现实。而现实是，我们并不用担心‘天网’，而应该担心技术可能导致的中产阶级的消失。

图丨Walter O’Brien，蝎子计算机服务公司创始人兼CEO，美剧《天蝎》原型

按照摩尔定律，8年后，Intel芯片将包含1000亿个晶体管，硬盘在同样时间点也会达到2.5 PB。这就意味着，花300美元就能得到一个和人类大脑一样复杂的设备。所以，十年后，备份大脑、备份脑电波活动将成为可能。虽然这不是人工智能，但完全能复制神经元及其连接。

图丨吴恩达，百度前首席科学家

在未来的几年，我们将可以拥有更强大的计算能力和更快的网络。我认为，这一次人工智能的驱动十分强劲，并且具有真正的价值，它不会像几十年前人工智能热潮那样消退和崩塌。

此外，我们并不认为数场会议就可以很大程度提升用户原有的、关于新兴技术的知识体系。因此，我们开发基于EmTech China的会员计划，时间长达一年。我们希望利用这一年时间，通过数款产品，能够在真正意义上提升我们的用户在新兴技术领域的认知体系。

不得不承认，这对中美内容团队有着非常大的挑战，但正如一位读者留言，这是一件十分具备价值的事情，尤其在这个技术爆发的年代。

我们将在本月中旬正式推出这一会员计划。目前，我们也提供价格较为优惠的预售版预定选择。如有兴趣，请点击阅读原文。

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