面向未来的100项颠覆性技术创新(3)

8. 高光谱成像（Hyperspectral Imaging）
高光谱成像在安全、国防、环境监测和农业等领域有着广泛的应用前景。传统的数码摄影只捕捉三种波长的光，从蓝色到绿色再到红色，高光谱成像可以在数百个波长上产生图像。这些图像可以用来确定在任何被成像的场景中发现的物质，有点像远距离的光谱学。
高光谱成像能够提供比常规成像系统更详细的数据，目前仍处于起步阶段。高光谱机器视觉应用存在一些限制，关键因素是传输速度，受高光谱数据固有的大数据量的限制，成本和信息处理方法也是高光谱成像的应用障碍，但是将最新的高光谱成像引擎技术和机器学习算法结合起来有望解决这些问题。
9. 语音识别（Speech Recognition）
第一个商业上成功的语音识别技术可以追溯到1990年，但随着计算能力和新算法的发展语音识别取得了惊人的进步。研究人员制造了一种用于自动语音识别的低功耗专用芯片，其功耗效率是手机多功能芯片的100倍。新的语音处理器支持立体声 AEC（声学回声消除）和远场线性麦克风阵列，它专为支持语音的智能电视、条形音箱、机顶盒和数字媒体而设计。即使在复杂的声学环境中，也可以从整个房间准确捕获命令，以供基于云的语音识别系统进行处理。
语音识别和会话平台有望成为十大战略技术趋势之一，语音搜索将占到所有搜索中的50％。从长远看，这种转变使人们能够与周围的智能连接设备进行交互。随着人工智能和自然语言处理技术变得越来越复杂，即使人们的语音命令中没有明确的说明，设备也将能够理解用户，然后预测其意图。
10. 群体智能（Swarm Intelligence）
群体智能是指各种对象的集体行为，每个对象都执行一些简单的功能，并在这个过程中与其他对象进行交互。基于这一原则设计的信息系统通过对其所有要素的自我组织操作，以分散的方式管理过程。群体智能类系统的发展前景与无人驾驶汽车、分布式能源电网、搜救机器人的应用有关。
11. 无人机（Warfare Drones）
目前无人机研究一直专注于提高信息收集能力，使无人机更加精确。无人机必须靠自己导航，因此人们特别关注它们的感知能力。从导航到武器部署，所有无人机都通过传感器数据构建内部地图来运行，以允许其算法做出决策，在使用多波长激光从远处分析物质的传感器领域取得了广泛进展。这些传感器专为无人机而开发，可以可靠地检测爆炸物，提供关键任务数据。DARPA 开发的原型无人机系统使用完全自主的无人机，可以在飞行中过渡到中等高度的机翼飞行，该系统具有比传统直升机更大航程的监视和打击能力。