机械之家讯：人工智能和物联网等新技术的兴起，数据分析与云存储等从未出现过的服务接连应用到了各个领域，在数据时代，我们需要的是极快预览的信息传输速度，覆盖率高的设备及网络连接，高度发达的计算与分析技术来处理大量数据，统一的收集来自世界各地的传感器的数据，像神经元细胞之间那样建立全球规模的分布式网络对数据进行分析，并综合这些数据来整体感知我们的世界，我们可以获得更全面的气候预测、跟踪和协调每个联网上午物体，以提高其利用效率和防止安全事故的几率。
从本质上来说，智慧脑的构想就是一项超大型的物联网工程，对普通物联网项目而言最重要的三大障碍，对智慧脑一样存在。
一：数据采集
走在马路上，我们能穿过来来往往的车流，安全的到达目的地，全靠大脑有条不紊地向身体各部位发号施令，指挥我们的双腿何时行走，何时停下，做出这些指令的依据，便是我们的视觉、听觉等感官搜集到的数据信息。智慧脑系统运转的第一步也是收集数据，数据的巨大需求量对传感器的智能度和精密性提出了很高的要求，作为物联网节点，这些传感器不仅要能感知环境，记录数据，还需要具备数据的自动传输能力，这些都不是现在的传感器能做到的。
二：数据分析
最近几年兴起的云计算技术为海量数据的处理指明了采用分布式计算的大方向，可是再优秀的计算方式也必须有处理器的支持，目前处理器运算能力的进步远远赶不上新数据产生的速度，在美国，局部地区的灾害天气预测及风险评估都已经用上了超级计算机，若是换成智慧脑的计算规模，就算现在的处理器用分布式计算可以胜任，但计算出结果所花费的时间也不是我们能承受的。
三：运行算法
接触过程序设计的人都知道，算法是程序的灵魂，当数据收集上来后，用什么方法加以分析，分析出结果后，又采取什么样的行动和反应，像智慧脑那样一个庞大的系统，如果算法选择得当，所节省的时间与资源是不可估量的。
关于智慧脑的算法最理想的情形，应该是与大脑运行机制类似的人工神经网络，这项技术的研究在许多年前就已经开始了，但进展十分缓慢。
除了以上的三大技术障碍外，智慧脑的构想要想实现，还需要各国的密切配合，这也是一项不小的挑战，不过若是技术上的难关能够攻克，至少我们可以看到智慧脑实现的曙光。
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