都說科技改變世界，其實改變世界的是每一位技術人。在中國，這些匯合成了中國技術力量。
出行、醫療、教育、金融…每一個領域都因爲科技的發展而產生了深刻變革。2011年，Marc Andreessen（網景公司創始人）的那句“軟件正在吞噬世界”，一語成讖。越來越多的企業及行業切實感受到軟件的力量，從軟件定義網絡、軟件定義服務到軟件定義一切，創新科技公司正在侵入並推翻已經建立起來的行業結構。
在硅谷，我們看到了亞馬遜、谷歌、蘋果、Facebook等企業的崛起。在中國，我們看到了阿里巴巴、騰訊、百度、華爲等科技公司的飛速發展和進步。這背後，不可忽視的正是技術力量。正是看到了中國技術開放的意義和價值，InfoQ在成立至今的十幾年內見證並報道了數千家科技公司如何通過技術改變人類生活。一直以來，我們都致力於幫助中國技術人和企業成長，並持續推動國產基礎軟件和開源領域的技術發展。
技術之於金融：從“IOE”到“新一代基礎設施”
近十年，隨着基礎設施的變革，傳統IOE架構對於企業運營成本的影響以及對未來業務發展的制約逐漸加劇，尤其是大規模、高併發、實時在線、大型網絡優化等需求，金融領域的企業紛紛踏上轉型之路，嘗試擁抱新技術，探索基於自主可控技術的新一代架構體系，大數據、雲計算、區塊鏈開始頻繁出現在金融從業者的口中。
傳統金融企業開始接受上雲，嘗試“去IOE”，新型企業則不斷刷新金融科技的邊界。作爲國內首家民營銀行，微衆的新奇模式刷新了人們對銀行卡和跑腿去銀行開戶的認知。當人們還在質疑互聯網銀行是否可行時，微衆只用了 3 年時間從虧損 5.8 億到盈利 14.48 億。
如今，不少銀行對於移動平臺、雲平臺和數字化轉型等越來越重視。爲了適應移動化、線上化、開放的業務形態和數字化轉型的需要，銀行加大了對金融科技的投入，並積極嘗試數據中臺、業務中臺等能力建設。
銀行的 IT 架構正朝着從集中式架構過渡到雙模 IT 架構（集中式架構 + 雲平臺：即核心系統仍依賴集中式架構，而外圍和線上業務遷移雲平臺）轉變，並最終完成遷移到金融雲架構的趨勢發展。
當然在這個過程中，銀行因爲自身業務、資源以及戰略的差異化，步伐有快有慢。技術要服務於業務目標，要與業務共生，所以我們堅持圍繞業務目標進行項目交付，將智能營銷、智能風控的能力，乃至多樣化業務場景一起帶給客戶，爲銀行打造技術中臺、數據中臺、業務中臺、移動中臺等核心能力的同時，形成數百個產品和組件，可以根據機構的需求提供定製化的解決方案。
根據中國電子銀行 2019 年調查報告，個人手機銀行用戶佔比達到 63%，銀行業的移動化已經成爲了一個主流趨勢了。基於移動端的數據採集和智能化 AI 應用已經逐漸成爲了金融領域不可或缺的組成部分，但是當前依然存在很多的弊端。比如用戶行爲軌跡數據，依賴於相關設備的信息，目前均未採集，原因是數據信息量過大，網絡帶寬不夠，導致丟失了很多行爲數據，無法讓金融領域真正實現隨時隨地，實時化感知用戶需求。
2020 年，隨着 5G 技術的落地，基於 IoT 數據的採集和使用會成爲一個重中之重，我們將進入一個超寬帶移動化時代，將有更多中小金融機構，尤其是區域性金融機構會在數字化轉型中發力。接下來的幾年，金融科技與業務相互促進共同發展將形成能力更強、更具生命力和競爭力的有機體。
技術之於醫療：從“落地即一地雞毛”到切實可行
“落地即一地雞毛”，這恐怕是前幾年大家對 AI 技術落地常見的評價。時間向前推 3、4 年，“豪華團隊 + Paper + 比賽刷榜”就是一個團隊最好的背書，也是最受資本追捧的。但是，投資總有一天要考慮回報。於是，落地又成爲了最近兩年被大部分 AI 企業反覆提起的詞彙。
如果不是這場疫情，AI 在醫療領域的很多進展可能還不被大衆認可。疫情期間，AI 算法及相關算力在疫情諮詢、病毒基因分析、CT 影像診斷等多個環節發揮了重要作用，大幅提升了一線工作人員的效率。以達摩院 CT 影像 AI 爲例，全新的算法僅需 20 秒就可完成 CT 影像分析的整個過程。
醫藥研發是一個技術門檻高、業務複雜，週期長的過程，AI 輔助藥物篩查是其中的一個環節，華爲雲 EI 醫療智能體團隊聯合華中科技大學同濟醫學院基礎醫學院李巖教授、西安交通大學第一附屬醫院劉冰教授、中科院北京基因組研究所韓大力研究員、華中科技大學同濟醫學院附屬武漢兒童醫院柯尊輝大夫等組成聯合攻關團隊，針對新型冠狀病毒（2019-nCoV）的多個靶標蛋白進行了超大規模計算機輔助藥物篩選工作。
除了提供算力支持，爲遠程醫療創造條件也是技術給這個領域帶來的福利。其實，遠程醫療很早就興起了，其中一個用途是解決慢性病患者管理難的問題。在這次疫情的刺激下，遠程醫療被認爲是爲數不多逆勢爆發的行業之一。目前，遠程醫療技術已經從最初的電視監護、電話遠程診斷發展到利用高速網絡進行數字、圖像、語音的綜合傳輸，並實現了實時的語音和高清晰圖像的交流，爲現代醫學的應用提供了更廣闊的發展空間。
如今，AI 的價值已在醫療行業得到驗證。在接下來幾年，將會看到整個醫療行業的數字化和智能化程度大幅度提升，未來研究人員和醫護人員用 AI 來進行病毒篩查、藥物疫苗研發、醫療影像分析、臨牀診斷等將成爲常態。
技術之於教育：從“重線下”到“轉線上”
技術對教育賽道的入侵，基本上是利用大數據分析，“掃除知識盲點”、“實時反饋溝通”以及“因材施教”。藉助 AI 等技術，拆解不同學科的知識點，在較短時間內檢測出學生對知識點的掌握程度；在對學生情況充分了解後，進行個性化推薦。在實際產品中，比較常見的模式是拍照搜題、在線輔導和 STEAM 教育等，能提供“針對性”教學，又同時整合優質教育資源，不受時間、地點限制，讓學生得到低成本的名師指導。
2020年以來，不少線下教育機構都將業務轉移到了線上，技術優勢更加關鍵。事實上，關於傳統線下教培機構向線上轉型的問題在業界探討已久，技術實力和服務質量是在線教育的核心競爭力所在。多家頭部在線教育機構均採取了“兩手抓”的策略應對這場大考：一手抓技術，一手抓質量和服務。
作業幫直播課相關負責人表示，公司研發團隊自今年除夕以來一直保持“戰時”狀態，幾乎每天都有研發團隊熬通宵做擴容等技術儲備，部署了數百臺服務器，保障了開學後直播課做到“零宕機、無事故”。爲保障免費課質量，220 多位教研老師對課程內容作了多輪補充修訂，每次集體備課都會進行 3 到 5 輪彩排。
爲應對流量激增，VIPKID 技術部門在春節期間緊急加班，奮戰了幾個日夜，爲平臺基礎設施擴容。在服務質量方面，因爲課量大幅增加，發動北美教師增加放課數量，並通過 AI 技術幫助師生精準匹配。“在網課數量激增同時，家長滿意度並沒有出現下降，投訴率反而處於歷史最低水平，這是我們最欣慰的地方”。
智能教育雖然可以做到因材施教，但是 AI 目前所面臨的問題仍然不容樂觀。
AI 在大數據和算法上的優勢，僅僅只適用於有標準答案的客觀題，而人文類課程則大多屬於無標準答案、需要靈活處理的主觀題，對此按照設定程序運行的 AI 則會顯得無所適從。尤其像語文、政治等等這樣以論述爲主的學科，語義理解的短板可能會導致 AI 在這些學科上的教育存在問題。
此外，教育資源分配不均的問題仍然是教育行業的首要問題，而這個問題卻是技術還沒辦法完美彌補的，因爲技術與教育資源的情況雷同，在一線城市發展迅猛，二三線發展緩慢，除了期待更好的政策頒佈之外，科技企業大力推動技術民主化也能夠爲教育行業帶來好的未來。
技術之於出行：從“揮手可停”到“智慧出行”
技術對出行領域的入侵，主要體現在出行方式和出行體驗兩個層面。
2012年7月10日，北京小桔科技有限公司成立，經過3個月的準備與司機端的推廣，9月9日在北京上線。至此，我們的出行方式因爲滴滴的出現而發生變化。在隨後近十年的演進中，滴滴出行在海量數據的基礎上，實現了訂單的實時匹配、出行平臺地圖引擎構建以及數次系統升級和迭代等。
在出行體驗上，雖然我們距離實現真正的無人駕駛尚有差距，但駕駛體驗已經因爲硬件和軟件的升級而顯著提高。2017年，百度發佈了一項名爲“Apollo(阿波羅)”的計劃，向汽車行業及自動駕駛領域的合作伙伴提供一個開放、完整、安全的軟件平臺，幫助他們結合車輛和硬件系統，快速搭建一套屬於自己的完整的自動駕駛系統。同年11月，Apollo發佈了全球首款人車 AI 交互系統Apollo 小度車載系統，百度智能駕駛事業羣組總經理李震宇當時表示：
技術不只是一行行代碼，它應該變成能爲公衆帶來美好生活的產品。Apollo 平臺正在向產品化、量產化、解決方案化邁進，讓智能駕駛真正走進現實生活。
在自動駕駛層面，除了我們可以感知到的駕駛輔助功能日益增多外，硬件層面也開始出現新的技術突破。以自動駕駛最重要的設備——傳感器爲例，傳感器其實是一個大的門類，其中包括了攝像頭、激光雷達、毫米波雷達等設備。對於無人車來說，這些設備就是它們的“眼睛”，路上有沒有行人、車距是否合適等等都需要這類設備來觀測。
值得一提的是，有很多巨頭將目光放在了這一領域。
英特爾在收購了 Mobileye 之後，在去年成立了新的激光雷達部門——LiDAR.AI，並在不久後推出了一款直徑爲 61 毫米、厚度僅 26 毫米的激光測距儀，名爲 RealSense L515，並以此來展示在這一領域深入發展的決心。
同樣對傳感器感興趣的巨頭還有華爲。2019 年 10 月 22 日，華爲輪值董事長徐直軍在第二屆世界智能網聯汽車大會上表示，華爲將自主開發自動駕駛所需的激光雷達和毫米波雷達。徐直軍稱，由於激光雷達製造成本較高，華爲將找出降低激光雷達成本技術路徑。
除了提升精度、降低成本，爲了補齊不同傳感器之間互聯的短板，“多傳感器融合”也已經成爲了不少企業爭相探索的方向。
此外，5G 技術也在自動駕駛領域取得了一定應用和發展。中智行市場和傳播 VP 陶融在接受採訪時專門提到了這一點，5GAI（非 5G+AI）是在傳統技術路線上的升級，利用 5G 大帶寬、低時延、廣聯接的特性，可優化單車智能的技術限制，例如惡劣天氣對傳感器的影響及全局交通受限，實現超視距的感知、控制意圖共享和智慧城市的高效調度。
無人駕駛發展十年以來，單車智能的瓶頸一直未能突破，而 5G 或許能成爲破局之關鍵。隨着國內新基建熱潮的掀起，自動駕駛未來可期。
結束語
我們從不否認，中國如今互聯網的繁榮離不開創新的商業模式、國家政策的推動和扶持、不斷涌出的用戶需求、獨特的市場營銷和運營思路等，但是技術，無論在產業發展的哪個階段，都扮演着重要的角色。技術能夠讓商業模式快速得到驗證，讓產品和服務水平不斷得到提升，讓企業在規模化經營或者轉型中佔得先機。
悄然之間，我們已經習慣享受技術發展帶來的紅利，這羣中國企業和技術人也越來越多的走向世界，中國技術開放之於中國，正如中國之於世界，這就是如今的中國技術力量，這也正是InfoQ希望記錄的內容。
過去十三年，InfoQ 始終關注 IT 技術及其產業化應用，關注推動社會進步的中國技術力量。正值全國科技工作者日 ，我們特別推出「中國技術力量」特別策劃，將以文章、專題、視頻（二叉樹、Q事界）、直播（大咖說）、迷你書等形式傳播力量背後真實的公司、人物及觀點。
本期推出的「中國技術力量」特別策劃由「中國新基建 50 人」 和「中國開源創新 30 人」兩個欄目組成。
「中國新基建 50 人」聚焦基於新基建驅動產業數字化轉型、智能升級、融合創新的科技型組織機構、企業部門 ，並將重點採訪其中的產業發展引領者，技術部門中堅力量等人士，深度傳播他們對於新基建發展中的技術理解，以及發展需求以及商業化探索等思考。
「中國開源創新30 人」主要面向國內正在構建開源生態的羣體特設，將分別針對國內活躍的開發者社區，以及企業開源組織部門，重點約訪其中的開源理念倡導者，核心業務領導者，輸出他們對於開源創新、技術前瞻，以及未來企業發展的思考精華。
申請採訪報道，填寫：https://www.infoq.cn/form/?id=180