据国外媒体报道，近年来，技术风暴开始刮入消费者市场，影响力一次比一次强。回忆一下上个世纪80年代的个人电脑、90年代的因特网，再到最近5年来的智能手机的发展，你就可以感受到科技的力量是如何深入地影响我们的生活。

       另外一个技术发展趋势是电脑的计算能力也越来越强大。许多研究人员和创业人认为，更加智能的设备和软件将能基于自动化完成更多任务，帮助做出更加合理的商业、科学和*决策。而且，相关的硬件和软件技术壁垒都已经打破，发展潜力无限，很多人对此都持乐观态度。

         迈克尔·斯通布雷克（Michael R. Stonebraker）就是其中一名乐观主义者。作为一名进行数据库研究的先驱，他于上个世纪70年代联合加州大学伯克利分校的同事尤金·王（Eugene Wong）和IBM的科学家团队利用System R已发布的信息开始开发自己的关系数据库系统Ingres，最终这个项目被Oracle、I.B.M.和微软等硅谷厂商商品化，为企业和*机构提供功能强大的软件产品。

        如今，斯通布雷克十分看好这种超速数据库的发展潜力。他解释道，随着计算机硬件水平的迅速提升，这种新型软件能够为企业和研究者提供更加智能、高效的服务，帮助他们分析来自于各个数据源的海量数据，包括网络浏览踪迹、传感器数据、基因测试和股票交易，从中提取有价值的数据分析参考。

        斯通布雷克今年已有68岁，目前在2家以数据驱动发现的初创公司——VoltDB 和Paradigm4担任联合创始人兼CTO。他还是麻省理工大学计算机科学和人工智能实验室的兼职教授，他认为，“现在时机已到，且经济和技术条件都已成熟。”

        斯通布雷克说的不无道理。虽然这类新技术引发了一些新的社会问题，包括隐私忧患，而且确切的时机也还不确定。但是，上个世纪90年代所有那些大胆猜想如今都已实现，包括互联网将瓦解媒体、广告和零售业等传统行业的预测。

         科学家和创业者认为，一系列相关技术已经达到临界值（即数字化沸点），也就是说，如今很多新产品和新功能将变得可能。中传互动营销研究院认为，技术要素的壁垒变得越来越低，包括功能强大、成本低廉的计算和存储功能。谷歌和亚马逊的数字引擎空间就是典型的例子。

        还有一种快速发展而成本不断降低的技术趋势——智能传感器，它对于新型自动化机器的开发至关重要，比如无人驾驶汽车和应用于战场的无人驾驶飞机。智能软件，主要是指机器学习算法，推动了如今热门的智能技术热潮。两个典型案例就是IBM 电脑沃森挑战Jeopardy! 猜谜游戏冠军成功和Netflix的智能化电影推荐系统。

        这些技术的发展助推了其他更多领域的发展，比如人工智能、机器人和数字分析预测领域。康奈尔大学（Cornell University）的计算机科学家乔恩·克莱因伯格（Jon Kleinberg）表示，“技术的所有元素都在同时发力，然后引爆产生很多新的应用和新的用途。”

         相关专家表示，技术的引爆式发展其实是技术进化流程中的一个阶段。保罗·萨佛（Paul Saffo）是一名技术预测专家，同时担任斯坦福大学工程学院的顾问教授，他把技术进化流程和演化生物学的概念“间断平衡”进行类比，间断平衡是指一个系谱长期所处的静止或平衡状态被短期的、爆发性的大进化所打破，伴随着产生大量新物种。和生物演化一样，技术演化也具有周期性。专家们认为，技术一般在进化多年后就会在商业领域取得突破。萨佛认为，“即使在硅谷，大部分的技术也要经历过20年才能变得成功。”

         关于技术演化进程和其指数式的增长特性，可以从互联网的发展史一瞥端倪。1969年，世界上仅有4台接入到互联网中的计算机，而今天连接到互联网的电脑设备突破了40亿台，包括笔记本和手机设备。

        早期互联网电脑的发展鲜有人注意。华盛顿大学的计算机科学家爱德华·拉佐斯卡（Edward Lazowska）表示，“其实90年代晚期，互联网就渐渐发展起来，接入的电脑呈400万、800万、1600万、3200万、6400万的指数式增长趋势，但只有革命性的改变到来时人们才开始关注它。”

         Rocket Fuel是一家硅谷的广告优化初创公司，成立于4年前，旨在通过人工智能软件为营销者广告展示服务，根据网民上网习惯、性别、年龄和喜好等因素为用户提供特定的广告内容，并可基于预测算法来处理广告结果数据，提升营销活动效果。

        Rocket Fuel公司发展迅速，今年员工扩展近一倍，合作过的广告商超过500家，包括宝马、Duncan Hines、好事达保险、必胜客、Ace Hardware等品牌商。融资数额达到7600万美元，每天处理190亿次品牌广告展示。每一秒处理在线广告10次。

        Rocket Fuel行政官乔治·约翰（George H. John）表示，公司的某些创意其实在上个世纪90年代就已成型，那时候他还是一名斯坦福大学医学院学生，十分痴迷于人工智能研究，当时国家科学基金会（National Science Foundation，简称NSF）等很多机构会对这类项目给予资金补助提供支持。最近几年，打造人工智能的服务变得越来越容易，不仅成本降低，技术门槛也降低，“很多都是涉及到现在的基础技术，”约翰如是说道。

         对于斯通布雷克来说，固态记忆元件性能的提升和价格的降低为旗下初创公司的发展提供了有利条件。通常，固态记忆元件，或者我们所说的闪存、移动硬盘主要用于音乐播放器和智能手机等轻量级的消费者产品中。

         不过，如今固态记忆元件被越来越多地用于大型计算机中，作为大型数据库来存储数据。斯通布雷克说，某些新型系统处理数据的速度比传统系统快50倍。他说，“存储在这些数据库中的数据可用来进行高新技术的探索。”

        硬件存储元件和软件技术的发展，可以让电脑为我们提供更多用途，此外，机器学习项目等其他数据筛选软件也在继续发展。

        克莱因伯格认为，“如果没有智能算法，那么我们就无法从海量的数据中挖掘出有用的模式和数据分析参考，最终搜集到和存储的数据也没有什么用处。不过，软件技术将帮助我们实现这个目标。”
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本文转自于明51CTO博客，原文链接：http://blog.51cto.com/shayu/987503，如需转载请自行联系原作者