IT技术六大新亮点

IT技术新亮点对于我国信息产业的发展既是难得的机遇也是挑战，需要以创新驱动占领竞争制高点。2016年，大数据、智能化、移动互联网与云计算结合的“大智移云”催生了IT新技术，应用需求激发出了六大IT技术新亮点。

IPv6的使用

2016年，IPv6的使用将要起飞。

目前，IPv6已具备产业基础。其中，Google、Apple、Microsoft三家巨头主导的终端操作系统及智能终端厂商已全面支持IPv6，路由型家庭网关已能够满足规模商用部署需求。我国的CN域目前已具备完整的IPv6授权体系，电信运营商基本建成可同时支持IPv4和IPv6的双栈网络，设备制造商已开发出各类具备国际竞争优势的IPv6网络产品。

美国IPv6的用户占比已经达到23.70%，预计2017年达到40%。在全球访问Facebook的用户中，使用IPv6的约占9%，其中美国占17.5%，这一比例每年还在增加。基于对终端设备与路由器能力的估计，到2019年全球的IPv6的固网和移动设备将占总数的41%；基于对具有IPv6能力的移动操作系统的估计，到2020年全球移动设备的66%（对应76亿个）将具有连接IPv6网的能力。

电信网IT化

2016年，电信网IT化和软件定义会走向主流。以SDN软件定义网和NFV网络功能虚拟化为标志，越来越多的行业希望借助电信网IT化提升自身竞争力。2015年，我国无论是流量还是收入都为互联网所主导。非话音业务收入占比已经达到通信总收入的68.3%。根据ReportsnReports的报告，到2020年，SDN/NFV市场的年复合增长率将高达86%，市场规模将达450亿美元。

NB-IOT（窄带物联网）

NB-IOT将于2016年完成标准化，因此，2016年将成为窄带物联网应用元年。

NB-IOT是Gartner在2016年2月选出的2017～2018年十大物联网技术之一。Gartner预测，到2016年年底全球企业物联网采用率将达到43%，主要将是NB-IOT。其相关连接将从2015年的2160万增加到2020年的8.59亿，占比从1%增到7.4%。

目前物联网的应用主要使用WiFi和蓝牙技术，数据准确率低、耗电量大。而广域物联网可以用光纤，但只适用于连接摄像头等宽带终端；低容量传感器虽然可用2G/3G/4G网络，但难以满足低功耗低成本的要求，因此目前接入到运营商网络的物联网终端仅有6%。但如果利用运营商的网络组织物联网，就可真正实现整个城市一张网，便于维护和管理，NB-IOT也由此应运而生。

由于NB-IOT的广覆盖、大连接、低功耗、低成本等特点，可穿戴设备、智能门窗、温度计都成为了NB-IOT的市场。

NB-IOT还可应用于智慧城市，比如远程抄表、智能停车、环境监测、智慧农业、畜牧养殖灌溉和垃圾管理等领域；可应用于具备资产跟踪、智能追踪、超距告警、电子锁控制、电池监控等功能的智能拉杆箱，还有具备位置定位防盗功能及信息上传、跟踪功能的智能自行车。

5G技术

2016年，5G标准化技术与试验将取得突破。中国已经在2015年成立了IMT-2020推进组，并于今年1月启动了IMT-2020技术试验，预计在2020年实现商用。

按照市场研究机构Juniper Research估计，未来5年，业界将向5G技术的研究、试验和开发投入至少250亿美元。到2025年，全球5G服务收入将达到650亿美元，将占运营商服务总收入的7%。

5G的核心关键技术包括大规模天线阵列、超密集组网、新型多址、全频谱接入。欧盟在2013年12月启动5G-PPP项目，预计在2018年启动技术试验；美国运营商Verizon将在2016年启动5G外场试验；韩国提出将在2018年年初的平昌冬奥会上启动5G预商用试验；日本提出要在2020年7月的东京奥运会上实现5G商用。在5G技术方面，中国要在世界上引领，不能晚于发达国家。

可穿戴设备与VR/AR的结合

2016年，虚拟现实将走向主流，可穿戴技术走进企业市场。

据IDC测算，2015年可穿戴设备的发货量增长了164%。虚拟现实方面，预计2020年在游戏和媒体业将产生1600亿美元收入。而据硅谷银行2016年报告，在2015～2020年间，虚拟现实平均年增长率将达到59%，增强现实更高，将达到266%。

目前，可穿戴设备与云计算结合已经有多种应用。比如帮助盲人阅读的“手指阅读器”，当视觉障碍患者手指在书本或屏幕上面扫过，文字信息就可以通过蓝牙耳机传入用户的耳中。虚拟现实和增强现实则可以用在娱乐、模拟设计、培训、医疗、旅游和在线销售等方面。根据Digi-Capital预测，到2020年，在这两个领域可实现1200亿美元的营收。阿里最近也专门成立了VR实验室，还将与Facebook合作推广VR产品。

大数据与人工智能的结合

围棋人机大赛，AlphaGo战胜李世石，标志着大数据+人工智能的新时代的到来。

从2009年到2014年，有关大数据分析的风险投资增长了1700%。高等机器学习则是Gartner提出的2016年的十大技术趋势之一，通过机器学习，计算机无需清晰编程指令就能执行操作。

人工智能的应用逐渐广泛。例如，Google的工程师已经开发了一种机器学习算法，通过自动生成图片题注说明，准确地描述图像的内容，帮助搜索引擎、视障者导航浏览网页，快速找出网上的图片与视频，从而实现对视频的管理。微软此前也基于海量网页的大数据和机器的深度学习，实现了实时翻译语音。斯坦福大学与Google合作建立的深度学习网络，训练计算机识别猫，准确率能够达到15.8%。

（以上内容根据中国工程院院士邬贺铨在第四届中国电子信息博览会（CITE2016）上的演讲整理而成，未经本人确认。）