十大新科技誰最“忽悠”？人工智能第二，量子計算單列

現在5G還沒有普及，所以不少人還感覺不到5G的重要性。但拋開諸如5G手機選擇少、5G套餐價格貴、5G信號覆蓋不好、4G用戶被限速降速等各種或真或假的負面因素，長期來看，5G一定是有必要的。畢竟現在4G的容量已經快到極限了，尤其是在一些大中城市，進一步通過增加4G基站的方式去支持更多的用戶和更高的帶寬，已經不現實了，而升級到5G確實是唯一的選擇。

第八：AR/VR/MR

增強現實、虛擬現實、混合現實，這種基于新技術和硬件設備，實現視覺感官體驗的升級，本身是不存在什么忽悠人的成分的，在一些有一定危險性或受到資源或環境限制的領域的操作培訓和醫療培訓中，已經得到了廣泛應用，包括在個人和家庭娛樂領域，也已經嶄露頭角。想在這個領域忽悠到傳統企業并不容易，因為有用或沒用太容易鑒別出來了。

第七：自動駕駛

自動駕駛可以分為L1至L5多個級別，在現在已經量產發售的汽車上，已經可以見到有包含L3級智能駕駛技術的了。自適應巡航、車道保持、自動變道、主動剎車、自動泊車等功能，都能夠在某些環節上，提升駕駛人員的行車體驗或安全性。不過，目前想實現完全自動駕駛，確實技術還不夠成熟，同時還面臨法律層面的問題，因此在相當長的一段時間內，還是雷聲大雨點小的狀態。不過，在一些特殊的行業中，如封閉的物流貨場等，可能完全自動駕駛落地的時間要快得多。

有些忽悠：

第六：機器人

現在，標榜機器人技術的公司非常多，但波士頓動力的機器人，告訴我們什么才叫真正的機器人，而絕大部分已經量產的所謂“機器人”，其實只是基于傳感器和預設軟件程序的自動化設備而已，科技含量其實那么高，只能承擔一些靈活性非常有限的固定工作。也正因為如此，相比在消費領域，目前的機器人技術，在工業生產中的作用應該是更大的。

第五：云計算

云計算忽悠的成分不在技術上，而在商業運營方面。很多云提供商，當然包括一些給云提供商站臺的云專家，一直就在把云計算當作一項節約運營成本的技術出售。但現實是，考慮長期租用云計算產品的總成本，云計算相比非云計算，或者公有云相比私有云，可能是更昂貴的?！霸剖遣荒敲幢阋恕边@個結論，是硅谷的一個骯臟的小秘密，背后有十年的數據作支撐，而這種共識，在國內也已經顯現了，0.9折的價格引誘企業上云，但續費時的價格飆升幾倍，這公有云還要不要繼續用？

第四：物聯網

就物聯網這個大概念來說，其所包含的范圍和產品太多太雜，而物聯網在各個行業領域的發展，一直是參差不齊的，有些行業泡沫小點、有些行業泡沫很大。把萬物連上網不難，難在連上網以后能干點什么很有價值的事情；借助傳感器把物體本身和周邊的環境數據通過網絡采集上去不難，難在網絡那端的平臺，如何去處理這些數據，并最終能夠給企業或用戶帶來什么實實在在的好處，以及需要額外付出多大的代價，是不是值得。

忽悠成分較大：

第三：區塊鏈

即便不考慮虛擬幣的因素，區塊鏈本身也存在很多忽悠的成分。對于大量傳統行業的中小企業來說，區塊鏈基本上是找不到用武之地的。而即便是一些大型企業和政府機構，很多應用場景也并非只能通過區塊鏈技術來滿足。很多問題，本身其實是管理問題，或舊有系統的問題，例如數據孤島難以打通。而對于只要能夠打通數據孤島就能解決的問題，又何必非通過區塊鏈來實現呢？而如果可以推倒重來，那么區塊鏈技術可能只是諸多技術中，優勢并不明顯的一種而已。

第二：人工智能

不可否認，人工智能肯定有技術含量，包括一些真的在研究人腦工作機理的科學界大牛，也包括一些能夠設計深度學習框架的工程界小牛，但不包括海量的調參俠。大量的創業企業，十來八個人，懂點調參技術，為了追趕人工智能的風口，都號稱自己是人工智能公司。不過“智能”不夠，“人工”來湊?！坝卸嗌偃斯?，就有多少智能”，很多時候大家用的模型都是一樣的，區別就在于能不能搞到海量的高質量的標注數據而已，跟技術基本無關。此外，人工智能在中小學生課外教育方面的忽悠成分也很大。

第一：大數據

很多人把大數據定義為企業的數據資產，言下之意就是，只要企業有數據，那就是真金白銀。但一方面，數據不在多，而在怎么用，隨著數據量的增大，雖然研究的準確性一開始會隨之上升，但很快就會趨平，大量數據處理過于繁瑣，無助于更好和更具性價比地解決問題。不過，標榜大數據的公司，比標榜人工智能的公司還要多得多，他們可不想只做一錘子買賣。而更大的問題在于，除了互聯網公司，可以實現大數據的自產自銷，需要通過海量數據的實時處理技術，通過大數據殺熟，賺到更多的錢外，對于絕大多數傳統企業，哪兒有什么發揮大數據價值的空間呢？難道給公司老板搞一個駕駛艙，把可視化做得炫酷一些，就叫大數據么？技術含量真的很小，而且能給企業帶來的實際價值也極其有限。

不確定是不是忽悠：

單列：量子計算

量子計算這些年頗受到一些科技公司和媒體的吹捧，在多個未來科技趨勢中上榜并排名靠前，且許多重量級科技企業都在跟進研究。但作為未來五年甚至十年都未必能落地的技術，筆者也很難判斷其是不是忽悠，并且既然技術沒落地，即便是忽悠，也不會給傳統企業帶來什么實際損失，那就隨他們去研究吧。