13 项领先的计算突破：2026 年的展望

计算创新是指计算领域的技术发展和进步，包括硬件设备和软件应用。

计算创新的速度正在加快，新技术不断涌现。这种快速扩张背后的主要因素包括：

计算机能力的可用性不断提高
物联网设备的增长
人工智能的崛起
大力投资研发

工业界、学术界和开源社区的工程师、科学家和研究人员的集体努力推动了此类创新的扩展。

在未来几年中，我们预计会看到更多变革性的进步，开辟新的途径并影响我们生活的各个方面，从通信和娱乐到医疗保健和交通。

下面，我们重点介绍了旨在增强计算能力、解决复杂问题、提高效率并在多个领域实现新可能性的现代计算创新。

注意：为了教您新的知识，我们没有包含更广泛的术语，如集成电路、互联网、云计算、大数据、人工智能、区块链、虚拟现实和量子计算。

9。量子密码学

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利用量子原理保护数据传输

量子密码学，也称为量子密钥分发（QKD），专注于基于量子力学原理的安全通信。它利用量子力学的基本特性，例如不可克隆定理和不确定性原理，提供安全的通信通道。

传统密码技术依赖数学方程和计算复杂性来保护数据，而量子密码则依赖物理定律。它更安全，不能以任何方式破解（即使是量子计算机）。

量子密码学仍然是一个发展中的领域——尚未在实际系统中广泛部署。然而，已经进行了一些实验和小规模实施。例如，

2017年，日本国立信息通信技术研究所和东京大学的研究人员在404公里的距离上成功演示了QKD。

2022 年，来自日内瓦大学和牛津大学的一组研究人员展示了一种 QKD 协议，该协议不受困扰当前量子协议的物理设备的缺陷和漏洞的影响。与任何传统的加密技术相比，这是一种更强大的安全形式。

量子密码学的优点

窃听者无法拦截
可以以非常高的速度提供安全通信

缺点

复杂的技术；尚未广泛使用
非常昂贵，这限制了其在高安全性应用中的使用

尤其是中国，一直处于量子密码学研究的前沿。中国科学院在这一领域取得了实质性进展，上海微系统与信息技术研究所和中国科学技术大学的研究人员参与了许多成功的量子通信网络部署。

8。边缘人工智能

直接在边缘设备上实施人工智能

边缘人工智能涉及直接在智能手机和物联网设备等边缘设备上部署和执行人工智能模型和算法，而不是依赖基于云的基础设施。

它使人工智能能力更接近数据源，促进边缘设备的实时处理、分析和决策。它对于需要快速响应和低延迟的应用至关重要，例如医疗保健监控、自动驾驶车辆和工业自动化。

边缘人工智能还通过将敏感信息保留在边缘设备本地并处理数据而不将其传输到云端来提高隐私和安全性。它降低了数据泄露的风险，并确保数据保持私密性和受保护。

边缘人工智能的流行示例

自动驾驶车辆使用由摄像头和雷达系统本地处理的数据
视频监控使用边缘 AI 来识别物体和人员，以快速响应安全威胁
工业自动化是通过实时监控和分析来自传感器和机械的数据来实现的
农业行业利用从边缘设备收集的数据来优化资源分配、预测农作物产量并确保高效的农业实践。

Edge AI 的未来似乎充满希望，预计在未来几年将出现显着增长。节能且更强大的计算硬件的发展将使复杂的人工智能模型直接部署在边缘设备上变得容易。

7。自然语言处理（NLP）

让计算机能够有效地理解人类语言

NLP 关注机器和人类语言之间的交互。其主要目标是让计算机能够理解、解释和生成有意义的人类语言。

它利用多种技术来处理语言处理的不同方面。例如，它实现了

将文本分解为更小的单元以进行进一步处理和分析的标记化
词法分析以了解单词的结构和构成
通过语义分析来理解短语的含义
情绪分析以确定文本中表达的情绪基调
自然语言生成，根据预定义规则或学习模式生成响应

大多数 NLP 技术依赖于机器学习模型，例如卷积神经网络、循环神经网络、隐马尔可夫模型和条件随机场。这些模型经过大量带注释的数据的训练，以学习语言中的模式和关系。

这些模型训练得越多（在不同的数据集上），它们就越能更好地进行预测和执行与语言相关的任务。

自然语言处理已经应用于众多领域；最常见的应用是

搜索引擎使用 NLP 来理解用户查询、分析网页内容并提供更相关的搜索结果。
在线文本监控系统分析客户评论和社交媒体帖子，以深入了解意见、态度和趋势。
聊天机器人和虚拟助理可促进客户支持和自动化交互。
文本摘要工具可以生成长而复杂的文档的简明摘要。
财务分析工具可分析财务报告和商业新闻，以提取见解、情绪和市场趋势。
临床文本分析平台可以检查病历和生物医学文献，以帮助完成医疗信息检索和疾病诊断等任务。
法律文件分析系统有助于法律研究、合同分析和尽职调查。

随着该领域的不断发展，新的应用程序和用例不断涌现，展示了 NLP 技术的功能和多功能性。

Grand View Research报告显示，到2030年，全球自然语言处理市场规模预计将超过4390亿美元，复合年增长率高达40.4%。

6。可解释的人工智能（XAI）

使人工智能模型更容易被人类解释

XAI 是指开发能够为其行为和决策提供透明且易于理解的解释的人工智能系统。其主要目标是帮助人类理解和信任人工智能模型及其决策过程背后的推理。

传统的人工智能系统，尤其是基于深度学习方法的人工智能系统，通常充当“黑匣子”，其内部机制和决策过程不易解释。这种透明度的缺乏有时会导致医疗保健、金融和自动驾驶汽车行业的重大担忧。

这就是为什么 XAI 是必要的——它可以提供透明度、信任和问责制。它还可以使人工智能系统符合法律和监管要求，确保道德行为并保护个人权利。

更具体地说，XAI 旨在回答诸如

之类的问题

AI 模型为何做出特定预测或决定？
AI 模型如何运作？：
AI 模型考虑了哪些因素？
AI 模型有哪些局限性和偏差？
AI 模型对其预测或决策的信心有多大？
哪些数据影响了 AI 模型的决策？

XAI 涉及各种技术，最常见的是基于规则的解释、局部解释、全局解释和反事实解释。

该领域正在进行的研发将有助于更好地理解和负责任地使用人工智能技术，使其在各个行业得到广泛采用。

5。区块链互操作性

区块链网络相互无缝通信的能力

区块链技术通常在单独的协议或网络上运行，每个协议或网络都有自己的一套规则、数据结构和共识机制。这些不同的网络在交换数据时经常面临挑战。

区块链互操作性旨在克服这些挑战并在不同区块链网络之间建立可靠的连接。它可以跨多个区块链平台无缝传输数据，从而实现多个去中心化系统之间的互操作性和协作。

这是通过实施一系列技术来实现的，例如代币化、原子交换、跨链桥和互操作性协议。

好处

在不同区块链之间无缝传输加密货币或代币等数字资产
可以轻松访问跨多个区块链的去中心化应用和服务
提高整体流动性并减少市场分散
可以轻松利用多个链的共识机制和安全功能
加强问责制并降低欺诈的可能性
使区块链网络能够不断发展并适应不断变化的需求

它允许开发人员结合不同网络的优势来创建跨多个生态系统的强大去中心化应用程序。

区块链互操作性的潜在应用扩展到许多领域，从去中心化金融和跨境支付到保险和医疗保健服务。

4。量子机器学习 (QML)

集成了量子计算和机器学习的原理

QML 是一个新兴领域，它结合了量子计算和机器学习的原理，开发解决复杂计算问题的新技术。它探讨了如何将量子算法和技术应用于经典机器学习任务。

QML 利用量子系统的独特属性来增强机器学习的不同方面，例如数据优化、可视化、特征选择和模式识别。

更具体地说，它涉及探索将经典数据编码为量子态的技术，利用量子运算对量子数据表示进行计算，以及开发可以利用叠加和纠缠的量子特性比经典优化技术更有效地找到最佳解决方案的算法。

优点

Can provide exponential speedup over classical computing for specific tasks
能够更有效地解决优化问题
可以使用量子态表示复杂的数据结构和关系
可以探索量子现象、模拟量子系统并优化量子过程

缺点

量子硬件的可用性有限
容易出现由退相干和噪声引起的错误
获取量子数据和开发量子算法困难
使用经典方法很难解释和解释结果

尽管有这些限制，QML 有潜力彻底改变现有的机器学习技术。例如，它可以

通过分析海量分子数据集并预测其特性来加速药物发现过程
通过优化投资组合配置和预测市场趋势来改进财务建模和风险分析
优化供应链物流，从而提高效率并节省成本
优化智能电网系统中的能源分配和管理
增强模式识别任务，包括视频处理

随着量子硬件变得越来越强大，我们可以期待 QML 在各个行业和领域释放新的可能性。

3。生物特征认证

利用个人的独特特征来验证其身份

顾名思义，该技术使用生物识别数据（可测量且独特的生物或行为特征）来进行身份验证。它依赖于个人固有的生理或行为特征。

多种类型的生物特征数据用于身份验证，最常见的是指纹、面部特征、语音识别、虹膜识别、视网膜识别、签名识别和手部几何形状。

一些先进的系统使用行为生物识别技术——它涉及捕获和分析独特的行为模式，例如鼠标移动、打字节奏和步态分析，以根据个人的行为特征对个人进行身份验证。

优点

提供比 PIN 码或密码等传统身份验证方法更高级别的安全性
更可靠、更便捷
显着降低身份盗窃和欺诈活动的风险

缺点

经常引发隐私问题
实施成本昂贵
可能会遇到错误，导致错误接受或错误拒绝

生物识别身份验证，特别是指纹和面部识别，广泛用于访问控制，以确保办公室和限制区域等物理位置的安全。它还常用于智能手机和笔记本电脑上，以解锁设备、授权交易和保护敏感信息。

该技术可以集成到车辆安全系统中，以验证驾驶员或车主的身份。它还在医疗保健领域实施，以确保安全地访问医疗记录并控制对药物药房和实验室等限制区域的访问。

未来的系统可能会结合使用多种生物识别特征，例如声音、视网膜和面部特征，以提供更强大、更准确的身份验证。

2。生成对抗网络（GAN）

生成现实且富有创意的内容

GAN 由两个神经网络组成：生成器和判别器。生成器负责创建新数据，而鉴别器负责区分真实数据和生成的（假）数据。

生成器的目的是创建可以欺骗鉴别器的真实样本（来自训练数据集）。另一方面，鉴别器充当分类器并尝试区分真实样本和合成样本。

两个模型都经过迭代训练，并根据性能更新参数。最终目标是创建与真实数据无法区分的样本。

优点

可以创建新的视觉内容、转变风格并生成独特的设计
从未标记的数据中学习
随着时间的推移而改进

缺点

训练需要大量计算
可用于生成有害内容，例如深度伪造内容

该技术已被证明可以有效生成创意内容。它已被用来创建与人类书写的文本没有区别的文本，创建不存在的物体和人的逼真图像，并创建与人类创作的音乐没有区别的音乐。

GAN 还可以提高低分辨率照片的质量并检测大型复杂样本中的异常情况（通过学习数据集中的正常模式并识别偏差）。

随着研究的进展，生成对抗网络将在从药物发现和广告到游戏和虚拟现实的广泛领域中找到应用。

1。神经形态计算

英特尔自学习神经拟态研究芯片名为 Loihi

受人脑启发的计算

神经形态计算是指受人脑结构和功能启发的计算机设计和架构。目标是开发模仿生物神经网络行为的硬件和软件系统。

它涉及专门的硬件（如神经形态芯片）和为复制神经网络行为而开发的算法。这可以释放更高效、更强大的计算能力。

硬件通常采用可以有效执行神经计算的模拟电路。由于神经网络模型是在硬件级别实现的，因此神经形态计算系统可以以低功耗提供高性能。

这些系统可以显着改善计算机视觉任务，例如视频分析、面部识别、物体检测和场景理解。它们的模式识别和并行处理能力使它们非常适合此类任务。

神经形态计算还可以在自动驾驶汽车中发挥至关重要的作用——它可以快速有效地处理来自雷达、摄像头、激光雷达和其他传感器的数据。

在机器人技术中，神经形态计算系统可以实时处理传感器数据并根据周围环境做出明智的决策。它可以改善机器人感知、运动规划和控制，从而实现能力更强、适应性更强的机器人系统。

优点

实时并行处理能力
学习和适应能力
节能
容错

缺点

并不适合所有类型的计算问题
高度复杂

虽然神经形态计算仍然是一个不断发展的领域，但近年来出现了许多项目和平台。英特尔的 Loihi 和 IBM 的 TrueNorth 是两个最著名的例子。

Loihi 芯片具有 130,000 个神经元，每个神经元都能够与数千个其他神经元进行通信，TrueNorth 芯片包含 100 万个数字神经元和 2.56 亿个突触，通过事件驱动的路由基础设施紧密互连。

根据 Polaris 市场研究，到 2032 年，全球神经拟态计算市场收入将达到 295.4 亿美元，2023 年至 2032 年复合年增长率为 21.1%。

其他重大计算创新

11。群体机器人

群体机器人技术专注于协调多个机器人共同完成任务。它的灵感来自蜜蜂和蚂蚁等社会昆虫的行为，这些昆虫表现出复杂的集体行为，而不需要任何集中控制。

各个群体机器人可以通过使用本地传感、无线通信或有限范围的交互来相互通信、共享数据并协调其行动。他们可以交换有关自己的状态、周围环境或正在执行的任务的数据。

它们非常适合需要多个机器人一起工作的协作任务。例子包括分布式传感、协作运输和对象操纵。它们可用于探索未知区域、绘制区域地图或搜索目标等任务。

如今，无人机展示尤其变得越来越受欢迎。他们在夜间使用多架发光无人机进行艺术展示或广告。

10。差异化隐私

差分隐私是数据分析和统计计算中隐私保护的框架。它提供了一个数学模型来保护个人隐私，同时仍然允许从数据集中提取关键信息。

虽然它不能保证完美的隐私，但其目的是在数据效用和隐私保护之间取得平衡。

它的工作原理是向数据添加噪声。添加噪声的方式不会影响数据分析，但确实使攻击者难以提取个人信息。

添加到数据中的噪声量由称为 epsilon 的因子决定。 epsilon 控制效用和隐私之间的权衡。较低的 epsilon 值意味着添加的噪声较少，这提供了更多的数据实用性，但隐私性较差。

近年来，这项技术受到了广泛关注，特别是在机器学习、社会科学和医疗保健等领域，这些领域经常涉及隐私敏感信息。

12。信息物理系统

网络物理系统将物理组件与计算、通信和控制元素相结合，实现物理世界和虚拟世界之间的无缝交互。

More specifically, it integrates physical components like machinery or biological systems with cyber elements like software or communication networks.它采用复杂的计算模型和人工智能技术来处理和分析收集的数据。

然后，这些模型会优化运营、识别异常、做出决策并实时响应变化。

网络物理系统在各个领域都有应用，从制造和运输到智能建筑和能源网络。例如，在制造业中，这些系统可以实时监控设备、自适应生产流程和预测性维护。在智慧城市中，它可用于管理能源消耗、优化交通流量或改善公共安全。

13。同态加密

同态加密涉及对加密数据执行计算（而不解密）。换句话说，它是一种加密技术，使数据能够以加密形式进行处理，从而保护机密性和隐私。

虽然这种技术保证了很强的隐私性，但它也有一定的局限性。与对明文数据执行相同的操作相比，对加密数据执行的操作通常更慢并且需要更多的 CPU 资源。

然而，同态加密领域正在进行的研究和发展正在解决这些局限性。这是密码学研究的一个有前途的领域，可以保护人们的隐私，同时实现安全计算。