人工智能和物聯(lián)網等新技術的興起，數(shù)據分析與云存儲等從未出現(xiàn)過的服務接連應用到了各個領域，在數(shù)據時代，我們需要的是極快預覽的信息傳輸速度，覆蓋率高的設備及網絡連接，高度發(fā)達的計算與分析技術來處理大量數(shù)據，統(tǒng)一的收集來自世界各地的傳感器的數(shù)據，像神經元細胞之間那樣建立全球規(guī)模的分布式網絡對數(shù)據進行分析，并綜合這些數(shù)據來整體感知我們的世界，我們可以獲得更全面的氣候預測、跟蹤和協(xié)調每個聯(lián)網上午物體，以提高其利用效率和防止安全事故的幾率。

　　從本質上來說，智慧腦的構想就是一項超大型的物聯(lián)網工程，對普通物聯(lián)網項目而言最重要的三大障礙，對智慧腦一樣存在。

　　一：數(shù)據采集

　　走在馬路上，我們能穿過來來往往的車流，安全的到達目的地，全靠大腦有條不紊地向身體各部位發(fā)號施令，指揮我們的雙腿何時行走，何時停下，做出這些指令的依據，便是我們的視覺、聽覺等感官搜集到的數(shù)據信息。智慧腦系統(tǒng)運轉的第一步也是收集數(shù)據，數(shù)據的巨大需求量對傳感器的智能度和精密性提出了很高的要求，作為物聯(lián)網節(jié)點，這些傳感器不僅要能感知環(huán)境，記錄數(shù)據，還需要具備數(shù)據的自動傳輸能力，這些都不是現(xiàn)在的傳感器能做到的。

　　二：數(shù)據分析

　　最近幾年興起的云計算技術為海量數(shù)據的處理指明了采用分布式計算的大方向，可是再優(yōu)秀的計算方式也必須有處理器的支持，目前處理器運算能力的進步遠遠趕不上新數(shù)據產生的速度，在美國，局部地區(qū)的災害天氣預測及風險評估都已經用上了超級計算機，若是換成智慧腦的計算規(guī)模，就算現(xiàn)在的處理器用分布式計算可以勝任，但計算出結果所花費的時間也不是我們能承受的。

　　三：運行算法

　　接觸過程序設計的人都知道，算法是程序的靈魂，當數(shù)據收集上來后，用什么方法加以分析，分析出結果后，又采取什么樣的行動和反應，像智慧腦那樣一個龐大的系統(tǒng)，如果算法選擇得當，所節(jié)省的時間與資源是不可估量的。

　　關于智慧腦的算法最理想的情形，應該是與大腦運行機制類似的人工神經網絡，這項技術的研究在許多年前就已經開始了，但進展十分緩慢。

　　除了以上的三大技術障礙外，智慧腦的構想要想實現(xiàn)，還需要各國的密切配合，這也是一項不小的挑戰(zhàn)，不過若是技術上的難關能夠攻克，至少我們可以看到智慧腦實現(xiàn)的曙光。

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