【編者按】英國《金融時報》2016年度中國高峰論壇10月14日在杭州市舉辦。論壇以“時局與前瞻：亞洲經濟新時代”為主題，邀請專家學者、意見領袖和企業家到會發言，就2016年度經濟社會熱點問題展開交流和探討。《硅谷百年史》作者、全球人工智能及認知科學專家皮埃羅·斯加魯菲(Piero Scaruffi)發表了以“硅谷觀察：未來投資與科技的十大風口”為題的主題演講。本文為演講整理稿，作者授權FT中文網發表。
我會為大家就十大科技風口做一個簡介，每一個科技的趨勢或者風口，我會花三句話的時間。這十大科技就是社交媒體、物聯網、大數據、生物科技、金融科技與區塊鏈、可穿戴設備、納米科技、虛擬現實、人工智能。
一、社交媒體
首先，關于人。我們以前有一個說法，叫“社交媒體實時化”，現在已經不這么叫了。中國用戶非常幸運，只有一個處于壟斷地位的微信。但是在西方國家，社交媒體這一領域的工具實在太多了，留給新的社交媒體工具的空間可能有，但應該是非常有限的。人發明了越來越多的方式社交和互動，而且變得非常有意思。大家可以看到創客運動、創客空間等等，年輕人以一些非常有創意的方式互動。比如說，一些創客創立了門戶網站，為世界免費開發有意思的軟件，目前這個網站已經吸引了120萬會員。所謂社交指的就是一個人跟另外一個人互動，科技在中間扮演連接角色。
談到未來，毫無疑問，數據的傳輸非常重要。現在4G技術已經非常普遍，很多公司正在開發5G下一代的數據傳輸技術。現在視頻會議也好，多方會議也好，數據傳輸需求越來越多。無論是小公司還是大公司，他們都希望能夠以一種新的標準去溝通。
二、物聯網
物聯網，也就是萬物互聯。互聯已經有很多年的歷史了。在上世紀80年代，我們把電腦之間進行了互聯，到了90年代，我們連接了知識頁面，2000年，我們讓人與人之間實現了連接，到了2010年，我們可以把世界上數以十億計的設備和機器連接。這對于我們的社會和經濟而言，都是一場革命。我們看到了Facebook這樣的應用程序的出現。但是目前在物聯網領域，我們仍舊沒有看到像這樣的占據主導地位的公司的出現。我們會很幸運地看到不同的公司在這個領域競爭，它的潛力是非常大的。
2015年在紅木市成立的智能家庭公司Brain of Things，實現一個家庭里裝有一百多個由人工智能操控的傳感器和智能物體。大家也聽到過智能城市的說法——城市里密布電腦、城市由軟件操控運行、城市是“可編程”的。事實上很多歐洲的城市，正在出現智能化的趨勢。智能城市的技術，可以影響到我們生活的方方面面。現在有人覺得到車庫拿車還是非常復雜，比如，停好車之后，要去到9樓，還要自己手動地按一下樓層，但是未來智能家居科技可能可以做到電梯自動識別，指引我們到相應的樓層。
三、大數據
數據的使用量越來越大，在不久的將來,人類每年產出的數據量將超越過去20萬年的數據總和。很多人把數據跟石油對比。石油在很長的一段時間之內，扮演的都是經濟驅動力的角色，從石油當中，我們可以提取汽車使用的汽油，可以提取制造塑料。數據是一樣的，有了數據的提取之后，可以實現汽車的自動駕駛，可以實現3D打印，可以實現社交媒體，數據無處不在。
那么哪些公司面臨的大數據問題是最嚴重的呢？在國外像谷歌、亞馬遜，在中國像阿里巴巴、騰訊、百度這樣的大公司，他們已經開發出來幾乎所有用戶都在使用的開源的免費軟件。這樣的軟件從數據角度來說，究竟有什么樣的問題呢？數據都是由設備、機器處理和消耗的，也就是說數據是由機器產生的，然后又是由機器去處理，我們人在這個過程當中似乎扮演了絆腳石的角色。
談到大數據，與之相對應的就是小數據。蘋果的銷售額達到了2000億美元，大家也可以從自己的手機上，查到世界上任何一家大公司的年度銷售額，這對于我們來說，究竟有什么樣的啟示、什么樣的意義呢？毫無疑問明天的天氣對于各位來說也是重要的。這就是我所說的小數據，小數據是服務于普通老百姓的，是大家可以在自己的手機上看到、查到的數據。小數據才是正確的數據，大數據適用于集中參數模型，小數據適用于分布式模型。
四、生物科技
有記者曾經問過我，這十大技術風口當中，哪一個未來是最有影響力的？我談到了合成生物學。從20年前開始，生物科技產生了一個泡沫，2010到2015年期間，標普500指數顯示生物科技指數飛漲400%多，2015年第二季度，15億美元風投資本進入初期發展公司(僅硅谷占了其中10億美元)。后來泡沫破裂了，但是生物科技整體的趨勢還是不斷前進、不斷向上的。根據摩爾定律，處理器的處理速度會越來越快，這一點也可以應用在人類基因組讀取的技術上。隨著半導體技術日新月異的發展，解讀人類基因圖的速度也變得越來越快。從1990年到2003年,十三年間花費30億美元才完成第一次人類基因組測試。從2003年開始,成本變為200美元,下降了99.9%。現在已經實現便攜式基因測試，可以快速地讀取個人的基因組，再也不用像之前一樣在大型醫院配備大型設備去讀取，這非常適合非洲等欠發達地區。
除此以外，背后的工具也非常重要，能夠真正支撐科技不斷向前的另外一個非常重要的方面，就是工具的使用。我們看到了很多先進的生物實驗室的發展。
另外還有基因編輯。基因編輯是要糾正基因造成的疾病。2012年，生物學家發明了CRISPR基因編輯法，世界頂尖的一些期刊雜志上也發表了很多關于CRISPR的論文，很多初創公司也希望落地基因編輯技術。有了這樣的技術，我們對基因不僅僅可以讀、寫，而且可以編輯。現在有一些機器可以做得更加便宜，并還有理論方面的改進，這意味著很多普通人也可以做合成生物的工作。這是一個非常重大的變化。計算機最大的變革，就是普通人可以像喬布斯一樣，在車庫里面做實驗。
當然我們最終的目標是實現長壽。2013年，谷歌成立了一個長壽實驗室，著名生物科學家克雷格·文特爾(Craig Venter)成立了人類長壽公司。2016年，杰西·卡馬辛(Jesse Karmazin)成立Ambrosia進行年輕血漿更換測驗。超過100家機構在進行對抗衰老治療。
五、金融科技與區塊鏈
比特幣在世界各地用得很多。比特幣最大的技術是區塊鏈，區塊鏈可以阻止人們從事非法復制，這是為什么你可以使用到比特幣，以及其他一些網絡貨幣。區塊鏈可以通用，通過使用區塊鏈，我們可以建立一個合同，確保沒有人欺詐。我們已經進入到智能合同的階段，可以在人之間、企業之間、政府之間來簽訂基于區塊鏈的合同，同時這種合同是不會被損壞的。比特幣2.0將應用廣泛,從金融領域乃至社會治理。任何對等協議都可能成為安全、牢不可破的區塊鏈應用。計算機算法可以在沒有政府干預的情況下保證秩序和可信度。
六、可穿戴設備
現在我們有健康手環、Apple Watch，還有谷歌眼鏡（當然不是特別成功），未來可能還會有一些新的。可穿戴設備有兩種類型的應用。第一種是智能面料：如果你想把東西放在我身上，那么應該是放在我的衣服上的。增長最快的可穿戴產品是智能服裝。人們在傳感器、電池、面料方面從事研發工作，實現服裝與監控、電子設備的無縫接合。這是一個全新的數據驅動的商機世界。2016年，先進功能織物聯盟(AFFOA)在美國成立。
另外一個可穿戴的應用方向更昂貴，是外骨骼。這是軍隊發明的。阿富汗的美國軍人需要背非常重的背包，穿戴上外骨骼后，人可以更加強壯，可以輕松背更多東西。這是為軍人發明的，但同時也可以幫助一些虛弱的人，比如老年人和病人。癱瘓的人可以通過它來幫助行走。
七、納米科技
納米科技帶來全新的治療方式，實現靶向藥物輸送、可消融傳感器、對細胞發布指令、早期監測癌癥等。目前針對疾病的治療，都會影響到身體其他地方，比如針對癌癥的放療，可能會影響全身。我們希望納米醫療精準地進入身體，找到患癌部位治療，不會影響到血管和其他器官，現在很多實驗室已經有這些應用了。
納米科技主要是用于材料，石墨烯是最受歡迎的材料。但是每年都有新的實驗室宣布發明了最輕、或最強勁的材料，他們很多來自中國。進展雖然很多，但是這些材料還非常昂貴。
八、虛擬現實
現在虛擬現實(VR)確實有泡沫。虛擬現實很久之前就發明了，但是要花很多時間才能成為成熟的技術。現在需要戴眼鏡、頭盔的虛擬現實技術僅僅是第一代。為什么呢？因為它們還需要線，還需要連接到計算機等，下一代應該就不需要了，這就是為什么在硅谷有非常多的預期，大家對英特爾和微軟合作的Alloy項目感到非常興奮。英特爾將把Alloy的硬件開源，微軟Holographic會對所有Win10系統計算機提供VR和AR技術支持。
當然我們也要等待一些新科技，可能會出現一些突破性的發展。近眼光場技術在2016年1月估值達到了45億美元。此外還有HTC的Vive和Lighthouse的空間跟蹤技術，以及谷歌Tango項目。
虛擬現實應該應用在哪里呢？大家都說虛擬現實似乎唯一的應用就是游戲，僅僅如此嗎？我看到有人在做虛擬現實用于新聞報道的實驗。我覺得新聞界應該關注虛擬現實，新聞媒體從紙、電視到互聯網，可能下一步就是虛擬現實。屆時觀眾可以感受到敘利亞到底是什么樣的情況。虛擬現實也可以用到教育。虛擬現實的發明就是用于飛行員教育的。
九、3D打印
3D打印是另外一個可能會極大改變世界的科技。每個人到時可以自己來做一些東西，而這會影響到整個社會。比如，我們可以從云端的眾籌獲得錢，使用3D打印機來設計和生產，然后用亞馬遜的全機器人倉庫，將產品存儲和銷售，再使用互聯網進行產品推廣、促銷。傳統上，這需要大的公司和工廠，尤其是在中國、德國這樣制造業仍然非常重要的國家。
學術界也在研究4D打印，就是智能的材料可以編程。材料被生產出來之后知道要做什么，可以自己組裝，比如你打印了一個桌腿，然后再打印其他的東西，它們就可以自己去組裝了。當然也會有問題，它們是非常昂貴的，也許你購買的東西打印出來，只能制作非常小的一點東西，因為價格非常貴。我總是開玩笑，你可以3D掃描、3D打印，我們住在一個自拍的時代，也許有天我可以復制一個自己，把我自己的復制品發射出去。
十、人工智能
我的背景就是人工智能，我最新的一本書已經翻譯成中文了，叫《智能非人工也》(Intelligence is not Artificial)。人工智能大概有60年的歷史，其間最大的進展就是深度學習。舉一個深度學習應用在醫學的例子。現在有數以百萬甚至千萬計的數字影像，每次人們去醫院拍的X光片、核磁共震、CT等等都存在醫院里面，由一個醫生來讀。之前片子看過之后可能就被丟掉了，但現在IBM、戴爾、和飛利浦都在做深度學習的實驗，希望可以掃描所有的醫學影像資料，讓機器像專家一樣來看這些影像，也許可以幫助找到人身體里的問題。醫學知識每年都會發生變化，機器實時掃描所有影像，就像谷歌的機器人可以實時搜索網頁一樣。
對于機器人，我不是特別興奮。在硅谷你們已經可以看到機器人了，它們只是為了讓你拍照的，并沒有特別大的用處。但是我們還是需要機器人。比如隨著社會老齡化，我們需要有人來照顧老年人。我們現在遇到最大的問題是常識，也就是說，這些智能機器人或者智能設備，事實上是沒有常識的。
我們現在看到很多革命性的科技，我們做了大量的研究，我們看到有越來越多的新技術被出現，似乎永無盡頭。但是更讓人激動的一點，比所有單個技術的出現更讓人激動的是，把科技進行融合，融合之后我們又可以看到很多新的技術。我們整合它們的時候，或許可以創造出下一個硅谷，有可能是在另外一個國家和地方的硅谷。在21世紀的今天，我們需要有新型人才，叫做T型人才，指的是必須要有能力去理解不同的技術，能夠把這些技術整合和融合，能夠了解他們的前景如何。投資“融合”的領域未來將會占領先機。