2016科技热词 了解IT圈必备的十大热门词汇
简称VR(Virtual Reality)，是一套由计算机仿真系统创建出来的虚拟世界。通俗讲，就是使用技术手段，让人身临其境，并可以与这个环境进行交互。这套技术主要包括模拟环境、感知、自然技能和传感器各等方面，除了计算机图形技术所生成的视觉感知外，还有听觉、触觉、力觉、运动等感知，甚至还包括嗅觉和味觉等多感知。目前，虚拟现实技术已经应用于医学、军事航天、室内设计、工业仿真、游戏、娱乐等多个行业。越来越多的大公司加入研发虚拟现实设备的大军，如谷歌、三星、HTC、Oculus等，虚拟现实越来越多的进入人类的生活。
人工智能
人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。其所使用的技术旨在根据数据和分析赋予计算机能够做出类似人类的判断。该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。
大数据的定义是，一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。但大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。对于很多行业而言，如何利用这些大规模数据是成为赢得竞争的关键。大数据的价值体现在以下几个方面：1、对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销;2、做小而美模式的中长尾企业可以利用大数据做服务转型;3、面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。
“大数据”在经济发展中的巨大意义并不代表其能取代一切对于社会问题的理性思考，但企业组织利用相关数据和分析可以帮助它们降低成本、提高效率、开发新产品、做出更明智的业务决策等等。例如，通过结合大数据和高性能的分析，及时解析故障、问题和缺陷的根源，每年可能为企业节省数十亿美元；为成千上万的快递车辆规划实时交通路线，躲避拥堵；分析所有SKU，以利润最大化为目标来定价和清理库存；根据客户的购买习惯，为其推送他可能感兴趣的优惠信息；从大量客户中快速识别出金牌客户等等。
独角兽
独角兽企业原本是美国风投界的术语。用来描述估值超过10亿美元的初创公司。这些企业最初通常是以软件为主，但现在渐渐包括了其他领域的行业。到2015年8月止，在独角兽企业名单上排行在前的企业有Uber(交通)，小米(电子消费品)，Airbnb(住宿)， Palantir(大数据)和Snapchat(社交媒体)。
由独角兽衍生而来的词：十角兽，指估值超过100 亿美元的初创企业。超级独角兽，super-unicorn，指估值超过1千亿的公司，例如Facebook。独角鲸，加拿大技术独角兽一般被称为独角鲸。
是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。人脸识别产品目前已广泛应用于金融、司法、军队、公安、边检、政府、航天、电力、工厂、教育、医疗及众多企事业单位等领域。随着技术的进一步成熟和社会认同度的提高，人脸识别技术将应用在更多的领域。
智慧城市
“智慧城市”是一个非常火热的词。但在很多人看来，这一高大上的话题显得既陌生又遥远。其实，智慧城市建设早已通过各种不同的展现方式渗入到了我们的日常生活中，并从众多方面来改变我们的生活，比如智能家居、智能可穿戴设备以及工业4.0等。智慧城市实际上就是运用信息和通信技术手段感测、分析、整合城市运行核心系统的各项关键信息，从而对包括民生、环保、公共安全、城市服务、工商业活动在内的各种需求做出智能响应。其实质是利用先进的信息技术，实现城市智慧式管理和运行，进而为城市中的人创造更美好的生活，促进城市的和谐、可持续成长。
认知计算出自于IBM人工智能超级计算机“沃森”的称谓，而现在，它更多的代表着一种全新的大数据分析方式。随着信息的增加，计算机可在已有经验的基础上随着时间推移，以学习的、交互的方式，随着数据的进一步增长逐步提高认知的分析行为， 就像大脑会自然而然地做事情，“认知计算”是人工智能和大数据的“联姻”。
量子计算
量子计算，是当前最热门的研究领域。相对于普通计算机，基于量子力学特性的量子计算机，拥有超乎想象的并行计算与存储能力，求解一个亿亿亿变量的方程组，具有亿亿次计算能力的“天河2号”需要100年，而万亿次的量子计算机理论上只需要0.01秒就可解出。当量子计算机应用之时，现在的密码破译、基因测序等科学难题，将可迎刃而解。
深度学习Deep Learning的概念源于人工神经网络的研究。机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。自2006 年以来，机器学习领域，取得了突破性的进展。图灵试验(图灵，计算机和人工智能的鼻祖)，至少不是那么可望而不可及了。在技术手段上不仅仅依赖于云计算对大数据的并行处理能力，而且依赖于算法。这个算法就是Deep Learning。借助于Deep Learning 算法，人类终于找到了如何处理“抽象概念”这个亘古难题的方法。
计算机视觉
计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。形象地说，就是给计算机安装上眼睛(相机)和大脑(算法)，让机器能够感知环境与对象。我们中国人的成语“眼见为实”和西方人常说的"One picture is worth ten thousand words"表达了视觉对人类的重要性。不难类比，机器有了视觉以后的前途是不可估量的，例如：智能机器人、智能视频监控、新型人机界面等等。
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