脑科学量子力学区块链大数据人工智能

① 什么样的人大脑才能捕捉到不同维度空间信息

导读：如果这是第五维度，那么肯定会有朋友问：那你说第六维度应该是怎么样？还别说，我真的思考了。很有趣，简单来说就是再往上就是重构空间的能力了，想到这里你就能想到为什么有一些顶级科学家会陷入神学论了。不要再往上想了，这是一个不可想象的事实，无论你辅以什么条件，都难以撼动时间。因为你对抗的是整个宇宙！你仔细去思考吧。

摘自独立学者，科普作家，艺术家灵遁者科普书籍《变化》。

② 未来5年哪些行业值得关注

一、行业一：前沿科技领域

新一代人工智能、量子信息、集成电路、脑科学与类脑研究、基因与生物技术、临床医学与健康、深空深地深海和极地探测。

二、行业二：战略性新兴产业

1、新支柱（如新一代信息技术、生物技术、新能源、新材料、高端装备、北斗系统等）

2、未来产业（如类脑智能、未来网络、氢能与储能等）

九、行业九：农业

农业综合生产、乡村建设。其中，乡村基础设施建设涵盖农业生产性基础设施、农业生活性基础设施、生态环境建设、农村社会发展基础设施等多个方面的建设。

进行农业基础设施的建设，是对发展农村生产和保证农民生活提供的公共服务设施进行建设，这些建设是农村经济系统的重要组成部分，能够直接的改变乡村的面貌，为农村居民的生产生活创造良好条件。

③ 雄安新区主要发展哪些产业

1、新一代信息技术产业

围绕建设数字城市，重点发展下一代通信网络、物联网、大数据、云计算、人工智能、工业互联网、网络安全等信息技术产业。近期依托5G率先大规模商用、IPv6率先布局，培育带动相关产业快速发展。发展物联网产业，推进智能感知芯片、智能传感器和感知终端研发及产业化。

搭建国家新一代人工智能开放创新平台，重点实现无人系统智能技术的突破，建设开放式智能网联车示范区，支撑无人系统应用和产业发展。打造国际领先的工业互联网网络基础设施和平台，形成国际先进的技术与产业体系。推动信息安全技术研发应用，发展规模化自主可控的网络空间安全产业。超前布局区块链、太赫兹、认知计算等技术研发及试验。

2、现代生命科学和生物技术产业

率先发展脑科学、细胞治疗、基因工程、分子育种、组织工程等前沿技术，培育生物医药和高性能医疗器械产业，加强重大疾病新药创制。实施生物技术药物产业化示范工程、医疗器械创新发展工程、健康大数据与健康服务推广工程，建设世界一流的生物技术与生命科学创新示范中心、高端医疗和健康服务中心、生物产业基地。

3、新材料产业

聚焦人工智能、宽带通信、新型显示、高端医疗、高效储能等产业发展对新材料的重大需求，在新型能源材料、高技术信息材料、生物医学材料、生物基材料等领域开展应用基础研究和产业化，突破产业化制备瓶颈，培育新区产业发展新增长点。

4、高端现代服务业

接轨国际，发展金融服务、科创服务、商务服务、智慧物流、现代供应链、数字规划、数字创意、智慧教育、智慧医疗等现代服务业，促进制造业和服务业深度融合。集聚银行、证券、信托、保险、租赁等金融业态，依法合规推进金融创新，推广应用先进金融科技。

围绕创新链构建服务链，发展创业孵化、技术转移转化、科技咨询、知识产权、检验检测认证等科技服务业，建设国家质量基础设施研究基地。发展设计、咨询、会展、电子商务等商务服务业，建设具有国际水准的总部商务基地。发展创意设计、高端影视等文化产业，打造国际文化交流重要基地。发展国际仲裁、律师事务所等法律服务业。

5、绿色生态农业

建设国家农业科技创新中心，发展以生物育种为主体的现代生物科技农业，推动苗木、花卉的育种和栽培研发，建设现代农业设施园区。融入科技、人文等元素，发展创意农业、认养农业、观光农业、都市农业等新业态，建设一二三产业融合发展示范区。

以上内容参考中国雄安官网-雄安新区明确产业发展重点

④ 量子计算、人工智能与区块链

量子计算、人工智能与区块链
未来5年到10年，是全球新一轮科技革命和产业变革从蓄势待发到群体迸发的关键时期。随着全球新一轮科技革命的飞速发展，颠覆性技术革新风起云涌，其中最引人瞩目的包括量子计算、人工智能与区块链等。这些颠覆性技术与中国传统文化有无联系？与基础科学（如数学、物理学）有何关系？如何客观认识这些前沿技术？本期特刊发2018年1月获中华人民共和国国际科学技术合作奖的美国籍理论物理学家、中国科学院外籍院士张首晟的报告。
目前，量子计算、人工智能与区块链是整个信息技术行业中最重要的三大基础技术。在将来，要使信息技术真正能够得到跨越发展，必须重视基础科学，既需要物理学，又需要数学，因为物理和数学跟信息技术革命有紧密的联系。

天使粒子”的发现改变了量子计算机的研发困境
在讲量子计算之前，先讲一讲跟“天使粒子”有关的科学发现故事。现代很多有意思的科学发现，都跟哲学观念的改变有所关联，包括中华民族那些根深蒂固的古老哲学观念。比如，好像世界从来都是正负对立的世界，有正数必有负数，有阴必有阳，有善必有恶。这种对立的世界观，在基本粒子的物理世界里也有呈现。
历史上曾有一位非常伟大的理论物理学家狄拉克，他把爱因斯坦的狭义相对论和量子力学统一起来，在统一的过程中他做了一个非常简单的数学运算，开了一个根号。在开根号的时候，始终会出现正负两个解，一般人可能只关心“正解”，不关心“负解”。狄拉克把“负解”解释成所有的粒子必然有反粒子，并预言所有的粒子必然有反粒子。
1928年的时候，物理界并没有发现反粒子，大家都对他提出非常大的质疑，说他的方程肯定不对。他坚持自己的方程是对的。过了5年，他非常幸运，果然在宇宙辐射的射线里面，物理学家找到了电子的反粒子，就是正粒子，命名为狄拉克海。
此后，基本粒子物理了有质子找到了反质子，有中子也找到了反中子，并且得到了应用。比如正电子在医疗领域里面已经有了广泛应用，有一种医疗测试叫PET，利用正电子和负电子可以成像，要测阿尔兹海默症，最好的办法就是做PET。
今天，中国人对科学发展非常关心。科学发展最大的驱动力是什么？我认为是对生活的好奇心。历史上的理论物理学家，如牛顿，在苹果树底下，苹果掉下来激发了他的灵感，万有引力就发现了。爱因斯坦在坐电梯的时候，感觉到电梯的上下和引力的作用非常相似，由此创造了伟大的广义相对论。
另外，科学的发展应该不迷信权威。狄拉克成为非常有名的理论物理学家后，科学家都非常坚信在世界上有粒子，必然有反粒子。但另外一位伟大的理论物理学家马约拉纳，他出于好奇心，问世界上会不会有一些粒子并没有反粒子？他发明了马约拉纳方程，这个方程奇妙地描写了有一种粒子没有反粒子，或者它自己就是自己的反粒子。
后来，整个物理学界都在找梦寐以求的两个粒子，一个粒子叫“上帝粒子”，2012年在欧洲的加速器中找到，预言它的那位物理学家希格斯得了诺贝尔奖，还有一个就是“马约拉纳费米子”。
我是做理论物理工作的，理论物理学家的工作一般是作出预言，让实验物理学家来测试。我的实验小组在2010年的时候就预言了在一个组合型的器件里面可以找到马约拉纳费米子。不过我们还需要找到一个信号能够证明这种粒子的存在。
有一天，我想马约拉纳粒子只有一面，没有反面，所以在某种意义上它是通常粒子的一半。我们理论小组做了大胆的预言：既然马约拉纳粒子跟通常粒子不一样，在某种意义上它只是通常粒子的一半。所以它的电导率会不一样，通常的粒子电导率是0、1、2、3整数倍，它必然会导致半整数倍的电导台阶。我们预言它会有0.5或1/2的台阶。后来我们理论小组就和实验小组做了一个紧密的合作，做了实验观察，的确在0.5的地方，大家可以看到是实验的原始图案，在0.5的地方出现了台阶，证明了马约拉纳费米子的存在。我们取名为“天使粒子”，大家非常喜欢这个名字。
“天使粒子”跟信息技术发展有什么关系？
现在的计算机已经分成两类，经典计算机和量子计算机。有些问题经典计算机就很容易解决，比如把两个大的数乘起来，经典计算机可以算得很快。但一个数看能不能拆成另外两个数的乘积，比如15可以写成3乘以5，这个数比较小的话你自己也可以算出来。但是给你一个很大的数，经典的计算机要算这个数到底是不是两个数的乘积需要花很长的时间，因为它用的算法是穷举法，把所有可能被除的数一个个除过来，最后才能确认这到底是不是两个数的乘积，经典计算机算起来非常慢。
经典计算机只能用穷举法，最后才算出一个答案。但量子世界是非常神奇的世界，是平行的世界。比如一个著名的试验，如果我放出一个粒子，比如光子，它有两个孔，要不是左边，要不是右边。但是量子世界有一种本真的平行在里面，一个基本粒子在某一个瞬间同时穿过了两个孔。要么是左，要么是右的话，图像就不是显示的图像。
量子的世界本身是平行的。如果用量子世界来做计算的话就能够秒算，把所有的可能性一下子算出来，因为量子世界有它本真的平行性，这是量子计算最基本的概念。但是要真正造出这个量子计算机是非常困难的，比如最基本的单位，经典计算机最基本的单位是比特，就是信息要不是0就是1，用0、1就能够表达所有的信息，这是经典计算机的概念。但在量子世界里面，一个粒子同时穿过左孔，又穿过右孔，处在某一种叠加的状态。一个量子比特讲不清是0还是1，它是处在0和1叠加的状态里面。大家听一个比喻，薛定谔猫就处在死和活的叠加状态里面。这是一种非常奇妙的现象。但是由于这种基本的现象，说明一个量子的比特本身是不太稳定的，你去观察一下周围就知道它要不就是在左边，要不就是在右边，要不是0，要不就是1，任何一个噪声就会对量子比特产生很大的干扰。
最近，量子计算机成为全球和美国著名公司特别关注的东西，谷歌、微软、IBM、英特尔都在做投资，但根本上不能解决这个问题，因为一个量子比特是非常不稳定的，如果哪天告诉我们做了50量子比特，但关键的问题是有用的比特是多少，如果只有一个有用的比特，往往在这种量子计算的框架下需要10个、20个甚至40个、50个纠错的比特来为它服务，使得量子计算很难真正实现。
但天使粒子的发现根本改变了量子计算机研发的困境，这是从量变到质变的过程。量子比特本身自带纠错的能力，就是我把通常一个量子比特能够拆分成两个天使粒子的。通常的粒子有两面，天使粒子只有一面，所以天使粒子通常只相当于一个粒子的一半。所以通常一个量子比特就可以用两个天使粒子来储存它。一旦用了两个粒子储存它，它们在遥远的地方，它们相互是有纠缠的。在经典世界里面的噪音，它们相互之间是没有纠缠的，这样的话就没法用噪声来破坏由天使粒子所储存的量子，所以这是一个革命性的改变。
所以，我在不久前在美国物理学会演讲，说天使粒子是激动人心的发现，用来做量子计算机是多少比特就多少比特，不用附加纠错的比特，自带纠错功能，这会对量子计算机的研制起到突飞猛进的作用。

机器人哪一天能够做科学发现，那一天智能机器就超过人了
人工智能作为一个基本概念，20世纪60年代就已经提出来。今天人工智能能够有突飞猛进的发展，主要是很多新技术的汇总。根据摩尔定律的迭代，每过18个月能够翻倍，如果用量子计算的话，就不只是按摩尔定律18个月翻倍，而是完全从量变到质变。这些年来，人类计算能力不断增长。互联网和物联网的诞生，产生大量的数据。智能算法有突飞猛进的变化。大数据能帮机器学习。不过，人工智能的基础是各种数据，再好的算法，再强大的计算机没有数据的话也无法成为人工智能。
人工智能，现在虽然看到了它在突飞猛进，但我觉得还处在非常早期。为什么这么讲呢？做一个简单的类比，比如我们曾经看到鸟飞，人也非常想飞，但早期学习飞行只是简单仿生，在人类的手臂上绑上翅膀，这就是简单的仿生，但真正达到飞行的境界是由于人类理解了飞行的第一性原理——空气动力学，有了物理原理和数学方程之后就可以人为设计最佳的飞行器，现在的飞机飞得又高又快又好，但并不像鸟，这是非常核心的一点。
现在人工智能多是在简单地模仿人的神经元，但我们更应该思考的，是在这里面有一个基础科学重大突破的机会，我们要真正去理解那个智慧和智能的基本原理，这样才能真正使人工智能有根本性的变化。
到底用什么样的依据能够真正衡量人工智能达到人的标准？有人可能听说过图灵测试，图灵测试是说人跟机器对话，但不知道对方到底是人还是机器。整个对话的过程中，你如果花了一天的时间根本感觉不出来，那就说明机器人好像已经达到人的水平。虽然图灵是一个伟大的计算机科学家，但我并不赞同这个判断方法。人的很多情感并不是理性的情感，要让一个理性的机器学一个非理性的人的大脑可能并不是那么容易。
所以我想提出一个新判断方法，智能机器人哪一天真正拥有超越人的智力？我认为人最伟大的一点，就是我们能够有科学的发现，哪一天机器人真能够做科学的发现，那一天机器就超过人了。
最近我在人工智能方面写了一篇文章，将会在美国的科学院杂志上发表，里面会提到，人类最伟大的科学发现，有相对论、量子力学等，在化学里面最伟大的发现就是元素周期表的发现。智能机器在没有任何辅导的情况下，能不能自动发现元素周期表？可不可以帮助人类发现新药，用机器学习的办法能否发现新材料？这些是判断人工智能水平的标准。

实现区块链和人工智能互相共存发展，它们会是最有价值的
在今天的世界，个人会产生出很多数据，个人的基因数据、医疗数据、教育数据、行为数据等，这是发展人工智能特别需要的。很多数据都是掌握在中心机构里面，没有达到真正的去中心化。区块链的产生，能够产生一个去中心化的数据市场。
我把区块链的整个理念用一句话来描写，叫“In Math we trust”，这种理念是建筑在数学基础上的。整个区块链和整个信息技术领域里面最基础的东西，是基础数学，是能在数据市场里面保护个人隐私，又能够做出合理的统计性的计算。比如有一种非常神奇的计算方法叫零知识证明，它能够向你证明我的数据是非常有价值的，但又不告诉你真正隐私的数据在哪儿。
有了区块链之后，数据市场能够使社会变得更加公平。现代社会最大的不公平是人们容易歧视一些少数派。但在机器学习的过程中最需要的就是那些少数派拥有的数据。如果今天机器学习的精准率达到90%了，使90%提高到99%，它需要的不是已经学过的数据，而是跟以前不一样的数据。往往是少数的数据对机器学习来讲是最有价值的。一旦我们的数据建筑在区块链的基础上，再加上这些奇妙的数学算法之后，我们就能够拥有良性的数据市场。在这个世界里面，达成区块链和人工智能互相共存的理念，它们是会最有价值的。
整个区块链，大众对它的认识还不是最根本的第一性原理认识。用最基本的物理学原理来讲，达成共识就好比大家都同意同一个“账本”，相当于在物理学里面，磁铁本来是杂乱无章的，但到了铁磁态里面它们指向的方向都是同一样的。
达成共识在自然世界里面也有，这种现象叫熵减的现象。达成共识，大家都朝一个方向的话，这个状态的熵远远比杂乱无章的熵要小。达到这个共识是非常难的，因为熵总是在增的。
在区块链上能达到一个共识系统都是用一种算法，需要消耗能量。这件事情听起来不合理，账户为什么要耗费能量，但从物理学第二定理来讲，这是非常合理的一件事情，因为达成共识本身是熵减，但整个世界的熵一定要增加，所以在达成共识的同时一定要把另外一些熵排除出去。这种没有中心化的机制跟自然世界里面磁铁从杂乱无章的状态达到有序的铁磁状态非常相像，消耗能量付出代价也是必然的趋势。
所以理想的信息世界，是未来每个人拥有自己所有的数据，完全去中心化的储存，这样黑客也不可能黑每个人的数据。然后用一些加密的算法在区块链上真正能够达到既保护个人的隐私，又能够做出良好的计算，不会发生像Facebook中很多个人的数据被盗用那样的事情。
今天我们要解决的量子计算、人工智能、区块链技术的问题，都是整个人类的问题，中国科学家会面临非常大的机遇，除了要把应用科技做好，还应该有真正原创的基础科学突破，比如上述介绍的物理和数学原理，尽管这些东西听起来比较抽象，比如熵增原理，正负电子。世界的奇妙，正在于基础科学能够给整个信息技术行业提供广阔的全新发展前景。

⑤ 新一轮科技产业革命与前三轮最显著的区别是,这次科技产业革命是第一次进入人

为第一次进入人工智能。

人工智能为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量。习近平同志高度重视我国新一代人工智能发展，多次对人工智能的重要性和发展前景作出重要论述。他指出，“人工智能是引领这一轮科技革命和产业变革的战略性技术，具有溢出带动性很强的‘头雁’效应。”

在移动互联网、大数据、超级计算、传感网、脑科学等新理论新技术驱动下，人工智能呈现深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控等新特征，将对经济发展、社会进步、国际政治经济格局等产生重大而深远的影响。

(5)脑科学量子力学区块链大数据人工智能扩展阅读：

新一代人工智能的相关内容：

1、可以预见，作为引领变革的战略性技术，人工智能对世界的影响将远超以往历次工业革命。拥抱人工智能的时代，要求我们树立世界眼光，在思考、分析和解决人工智能问题时站在全球高度，用洞悉人类历史发展趋势的长远眼光来审时度势，进而找准自身位置。

2、人工智能高度发展，从实验室走入社会、走向应用，机器不再是单纯的工具，而有可能帮助甚至部分替代人进行决策，如驾驶汽车、诊断病情、教授知识、检验产品等。

⑥ 请问量子力学与脑科学有什么关系

有联系，算法上可以建立的联系。认知，神经网络，方法学上，也是有一定联系的。听说去有些牵强实际这方面的跨领域研究是有的，看你从哪方面论述了。

⑦ 纯粹的金融科技行业分析（通俗易懂最好）

2019年中国金融科技行业市场现状及发展前景分析 未来十大发展趋势分析

2019年中国金融科技行业发展概况分析

《经济参考报》3月26日刊发题为《机构加速抢滩布局金融科技》的报道。文章称，随着金融与科技的深度融合，金融科技正跃上新风口。一方面，银行等传统金融机构不断加注金融科技砝码。邮储银行、农业银行等多家金融机构近日召开了金融科技专场校园招聘，2019年将在金融科技领域加大研发投入。另一方面，互联网系的金融科技公司快速崛起，腾讯、360金融、乐信等多家巨头近日发布的业绩报告显示，2018年金融科技收入增长迅猛，其中360金融2018年净收入同比增长464%。同时，传统金融机构与科技公司的“跨界合作”也愈加紧密，金融科技发展生态正在形成。

业内专家表示，金融科技的发展将提高金融运行效率，为民企融资、金融防风险带来新的环境，但同时也为金融监管带来了新的挑战。根据监管层近期密集释放的信号，金融科技将获更大力度政策支持，金融科技监管也将同步趋严。

未来中国金融科技营收规模将接近2万亿

据前瞻产业研究院发布的《中国科技金融服务深度调研与投资战略规划分析报告》统计数据显示，2013年中国金融科技营收规模仅仅达695.1亿元。之后呈现高速增长状态，2016年以来，我国互联网金融正逐渐从用户流量驱动向金融科技驱动转型。虽然目前我国金融科技仍处于发展初期，但是我国尚未成熟的金融市场给予了金融科技快速发展的土壤。截止至2017年我国金融科技企业的营收总规模达到6541亿元左右，同比增速55.2%。根据前瞻产业研究院测算：2018年，我国金融科技企业的营收总规模达到9698.8亿元，同比增速48.3%。前瞻认为，目前金融科技服务于金融机构，更偏向实际金融业务的后端，并不是金融产业链中利润最丰厚的一环，因此短时间内金融科技营收规模很难迎来爆发式增长，或将继续保持这样的增速稳定增长。并预测在2020年中国金融科技营收规模将达19704.9亿元。

2013-2020年中国金融科技营收规模统计及增长情况预测

数据来源：前瞻产业研究院整理

未来中国金融科技十大发展趋势分析

云计算、大数据、人工智能和区块链等新兴技术与金融业务不断融合，科技对于金融的作用被不断强化，在政策的大力支持下，金融机构、科技企业对金融科技的投入力度持续加大，数据价值持续不断的体现并释放出来，金融业务环节的应用场景更加丰富，金融解决方案创新推陈出新。开发银行、无人银行、资产证券化、数字票据、不良资产处置等方面业务在科技的赋能下由概念逐步变为现实，随着第五代移动通信技术(5G)、量子计算等前沿技术由概念阶段到实际应用，金融作为最先拥抱技术的领域，也会摩擦出新的火花。未来，金融科技发展趋势体现在十个方面：

1、开放银行

开放银行是银行通过开放应用编程接口(API)对外开放服务。即指银行把自己的金融服务，通过开放平台(OpenAPI)等技术方式开放给外部客户(企业或个人)，客户可以通过调用API来使用银行的服务，而不需要直接面向银行。银行通过API的开放开展跨界融合，实现银行与银行、银行与非银金融机构、银行与跨界企业间的数据共享与场景融合，极大拓展了银行服务的生态。

开放银行成为近年来国内外银行转型的新浪潮。“开放银行”概念起源于英国，2018年1月英国9家银行共享数据，首次落地开放银行理念。2018年7月，浦发银行在北京率先发布“APIBank”无界开放银行，标志着国内“开放银行”的首家落地。随后，工商银行、建设银行、招商银行、兴业银行、光大银行等纷纷展开探索，通过开放API,
实现金融和生活场景的链接。

以API
Bank为代表的开放银行4.0时代即将到来。未来，银行的商业模式将从B2C变为B2B2C，服务标准也将从标准NPS升级为整合型NPS。随着金融服务嵌入生活与生产的方方面面，“场景在前，金融在后”的跨界生态圈将成为主流。虽然目前开放银行应用仍处于早期阶段，但未来，银行的账户功能、支付功能、理财产品、贷款产品等将势必形成标准化的API集中输出，成为打通跨界生态的接口。

2、无人银行

无人银行是指通过科技手段减免传统银行的人力使用。通过运用生物识别、语音识别、数据挖掘、人工智能、VR、AR、全息投影等科技手段，替代传统银行的柜员、大堂经理、引导员等岗位，为客户提供全自助式的智能银行服务。

银行人力减少是目前大势所趋。目前大部分银行都实现了人力的部分替代，少数银行试点几乎实现了厅店全替代。至2018年5月28日，我国银行物理网点共退出4591家，从2017年下半年开始银行退出网点数目同比增速平均是55%。截至2018年6月底，四大行员工数与2017年底相比，减少已超过3.2万人。

短期内无人银行将仍处在试点阶段。目前建设银行已经开启了无人银行试点，通过更高效率的智能柜员机替代柜员、保安、大堂经理，刷脸刷身份证替代人工验证的方式，覆盖90%以上现金及非现金业务。尽管无人银行为银行网点转型打开探索新路径，但目前银行业务还难以实现百分之百无人化，例如需要安排保安值班;客户在智能终端上开卡、汇款时，出于安全风险考虑，也会安排工作人员现场服务。因此未来的一段时间内，无人银行仍将作为探索性的试点存在。

3、量子计算与金融

量子计算是一种遵循量子力学规律的新型计算模式。普通计算机使用比特(bit) 中0与1的两种状态存储数据，而量子计算机的存储单位量子比特，除0和1外，
同时还可以实现多个状态的相干叠加态。 所以，
基于量子计算的量子计算机就可以通过控制原子或小分子的状态，记录和运算信息，其存储和运算速度都能远远超越传统通用计算机。例如使用超级计算机分解一个400位的数字，需要60万年，而用量子计算机只需要几小时甚至几十分钟。

量子计算的应用能极大提升金融服务效率。量子计算由于其超强大的计算能力，可应用于在金融业多个方面。例如金融高频交易，利用算法根据预先设定好的交易策略自动执行股票交易，在达到相同结果的前提下，量子计算比传统计算机的速度要快得多。再比如诈骗检测，利用量子计算机的快速学习的特点，能大大加速神经网络学习速度，迅速打击新兴的诈骗方式。

量子计算也可能会为金融业带来巨大风险。量子计算在计算速度上的飞跃式提升，也可能会对现有金融体系带来威胁。例如目前正在使用的许多公钥密码系统，在量子计算极大的计算性能下，很有可能会遭到破解，这些将严重影响互联网及各地数字通信的保密性和完整性，对现有的安全系统和管理机制造成大范围和系统性的破坏。因此，在量子计算机瓦解当前密码体系并实现商业化之前，必须建立量子安全解决方案形成安全的过渡。

4、5G与金融

5G是第五代移动通信技术，是4G之后的延伸。5G概念由标志性能力指标“Gbps用户体验速率”和一组关键技术组成。5G技术创新主要来源于无线技术和网络技术两方面。在无线技术领域，大规模天线阵列、超密集组网、新型多址和全频谱接入等技术已成为业界关注的焦点;在网络技术领域，基于软件定义网络(SDN)和网络功能虚拟化(NFV)的新型网络架构已取得广泛共识。

5G将进一步优化金融服务，实现金融场景的再造，为金融行业注入新的生机。5G技术的热点高容量场景，将为用户提供极高的数据传输速率，满足网络极高的流量密度需求，该技术场景将有效提升移动端金融服务的速率，减少因网络延迟造成的支付卡顿等情况，同时速率的提升也有助于通过AR/VR技术进一步丰富支付模式，提供更加真实的场景体验;5G技术的连续广域覆盖场景还可有助于银行无人网点的部署，通过AR/VR技术将金融服务带到此前网点无法覆盖的偏远地区，实现普惠金融服务。此外，5G面向物联网业务的低功耗大连接和低时延高可靠场景还将通过实现万物互联，获取海量、多维度、相关联的人、物、企业数据，进一步优化供应链金融、信用评估、资产管理等相关金融服务，实现更多丰富场景的探索。

5G及相关产业的发展带来广阔投资空间，引发金融高度关注。5G一方面提供更快的速率和更高的带宽，促进移动互联网进一步的蓬勃发展和人机交互新模式的创新，另一方面还将实现机器通信，千亿量级的设备将接入5G网络。5G还将与云计算、人工智能、AR/VR、无人驾驶等技术相结合在车联网、物联网、工业互联网、移动医疗、金融等领域带来更加丰富的应用场景，此外，5G网络还将是能力开放的网络，通过与行业的结合，运营商将构建以其为核心的开放业务生态，拓展新的业务收入模式，目前中国移动已经联合战略伙伴打造了百亿级规模的5G投资基金，国内外险资、券商、阳光私募、风投等众多机构，也早在2017年成立了数十支5G产业专项投资基金，未来5G及相关产业将持续引发金融高度关注。

5、移动金融安全

移动金融指的是使用移动智能终端及无线互联技术处理金融企业内部管理及对外产品服务的解决方案的总称，移动金融安全指的是移动金融业务开展过程中的安全。当前移动智能终端的普及加速了金融信息化建设，越来越多的金融服务向移动化逐步转型。移动金融丰富了金融服务的渠道，为金融产品和服务模式的创新、普惠金融的发展提供了有效途径。央行印发《关于推动移动金融技术创新健康发展的指导意见》将“安全可控”作为移动金融的健康发展的重要原则之一，强调了移动金融安全的对于移动金融技术创新发展的保驾护航的地位。

移动金融在创新与安全的博弈中发展，安全问题愈发引起重视。随着金融产业的发展，金融行业移动应用日渐成为金融服务及产品的重要支撑手段，移动金融未来将继续在规模和创新上发展。金融科技快速发展给移动金融带来了无限生机，但同时也滋生了诸多风险。移动金融应用中频发木马病毒、支付安全、敏感信息泄露、身份认证绕过、仿冒等安全问题，引发了监管部门乃至社会的广泛关注，移动金融安全成为金融创新发展中至关重要的保障。

个人信息安全是移动金融安全的重中之重。近年来，移动互联网应用程序(APP)越界获取用户隐私权限、超范围收集个人信息的现象频发。移动金融应用中隐私窃取类恶意应用占比最高，用户个人信息受到极大威胁。为保障个人信息安全，维护网民合法权益，中央网信办、工业和信息化部、公安部、市场监管总局开展“App违法违规收集使用个人信息专项治理”，加强个人信息保护，推动移动信息安全建设。

生物特征识别兼顾安全与便捷，成为移动金融安全关注的热点。目前，生物特征识别技术已经基本成为移动智能终端的标准配置，逐渐成为了金融业务中新型用户身份核实和认证的发展方向。中国人民银行于2018年10月颁布金融行业首个生物识别技术标准《移动金融基于声纹识别的安全应用技术规范》，将安全性和个人隐私保护摆到了突出位置，规范如声纹等生物特征识别的安全应用。

6、数字票据

数字票据是一种将区块链技术与电子票据进行融合，实现自动安全交易的新型票据。数字票据借助区块链具有分布式账本、去中心化、集体维护、信息不可篡改等特点，使数字票据更具安全性和信息公开性，更加智能交易，更加便捷使用。

数字票据可以实现全程高效真实的信息传递，全程自动化交易，以及交易过程全程追踪，提高用户隐私保护。区块链具有点对点传输，采用去中心化的信任机制的优势，保证数字票据的数据安全性、完整性和不可篡改性。数字票据利用区块链提供可编程的智能合约，实现票据的自动抵押、清付和偿还，避免交易风险。并且，所有交易都被记录在完整的“时间链”上，一旦有违约行为发生，可以追溯其责任，并且通过隐私保护算法保护参与者隐私，可实现参与者在区块链上的匿名性。

上海票据交易所数字票据实验性生产系统成功上线，工行中行浦发等银行参与其中。数字票据交易平台实验性生产系统已在2018年1月25日成功上线试运行，工商银行、中国银行、浦发银行和杭州银行在数字票据交易平台实验性生产系统顺利完成基于区块链技术的数字票据签发、承兑、贴现和转贴现业务。数字票据交易平台实验性生产系统结合区块链技术和票据业务实际情况，对前期数字票据交易平台原型系统进行了全方位的改造和完善，使结算方式更加创新，业务功能更加完善，系统性能不断提高，安全防护不断加强，隐私保护更加优化，实现实时监控管理。

7、数字资产证券化

数字资产证券化是将数字资产转化为证券的过程。将域名、商标、品牌、数字货币、游戏装备、账户号码等相关缺乏市场流动性的数字资产，转换为在金融市场上可以自由买卖的证券的行为。

数字资产证券化目的在于获取融资，以最大化提高资产的流动性。数字资产是文化产业的创新蓝海，是互联网+文化产业的新业态，是“文化互联网+”的文化大产业下的商业模式创新。域名、商标等数字资产缺乏市场流动性，通过数字资产证券化，有效打破刚性兑付，有效盘活巨大的金融资产和社会的存量资产，能把缺乏流动性但有收益性的数字资产设计成证券化产品卖出去，收回现金，提高流动性，进而获得融资。

数字资产证券化是区块链的最佳实践场景。我国央行货币研究所也在不断探索数字资产证券化区块链平台，借助区块链的分布式数据储存、去中心化的特点，保证了以及底层数字资产数据真实性，且不可纂改，降低了信息不对称性，增强了信息的透明及可靠程度，有效解决了机构间费时费力的对账清算问题，降低数字资产的融资成本，提高融资效率。

8、消费金融

消费金融是为满足消费者具体消费需求的现代金融服务方式。是金融机构向消费者提供用于购买装修、旅游、电子产品、教育、婚庆等具体的消费需求的个人消费贷款服务。除银行提供的贷款服务外，接触较多的消费金融服务有京东金融的“京东白条”、蚂蚁金服的“花呗”、苏宁的“任性付”等以及被大众接受的P2P小额理财服务。根据银监会发布的《消费金融公司试点管理办法》中定义，消费贷款是指消费金融公司向借款人发放的以消费(不包括购买房屋和汽车)为目的的贷款。

未来中国消费金融行业迎来巨大发展空间。2018
年，国家出台了多项鼓励消费金融发展的政策。特别提到“加快消费信贷管理模式和产品创新、不断提升消费金融服务的质量和效率。“作为消费主体的80、90后，更愿意通过借贷的方式满足产品购买需求。同时，随着消费金融规模的不断扩大，消费金融会向二三线城市下沉，各类金融应用场景需求增多。

金融科技助力消费金融产品创新和风控体系建设。目前，
我国消费金融存在监管机制有待完善、企业产品创新不足、风险防控体系不健全等问题。金融科技的发展为消费金融开发更多的产品应用场景，提升消费者体验，激活和拓展市场空间;同时，利用金融科技建立构建完善的风控运营体系，解决消费金融面临的征信记录缺失、运营经验缺乏，降本增效。在科技的驱动下，消费金融将不断提升风险防控能力，不断提升运营能力与科技创新能力，科技驱动下的产品创新和风控体系的建立将为消费金融迎来更大的发展空间。

9、智能客服

智能客服可以显著提高金融服务效率。智能客服系统是利用机器学习、语音识别和自然语言处理等人工智能技术，处理金融客户服务中重复率高、难度较低且对服务效率要求较高的事务，如服务引导、业务查询、业务办理以及客户投诉等业务。目前应用的智能客服场景有智能客服机器人、智能语音导航、智能营销催收机器人、智能辅助和智能质检等。

金融机构及互联网企业都在加大智能客服的探索和应用。金融机构在线上线下对智能客服系统应用广泛，网站、App客户端等线上智能客服服务系统能够实现自动理解客户问题并进行解答和办理简单业务。在线下网点的智能化进程加速，逐步推广无人银行，智能机器人、智慧柜员机、VTM机、外汇兑换机等大量智能自主终端，大幅减少人工服务成本，使客户获得更满意和周到的服务体验。同时，互联网企业在智能机器人方面的研发投入力度不断加大，为这些金融客户提供个性化的智能客户服务。

智能客服系统逐渐渗透到金融业务的售前、售中、售后全流程。目前，智能客服系统已经能够代替人工客服为客户解决许多简单、重复的问题，为金融机构节约了大量的人工成本。随着社会的发展，客户对服务的及时性、移动性、多渠道性提出更多的要求，智能客服的应用为金融机构留住更多客户，提供全天候及时、便捷的服务，增强客户粘性。在智能客服的应用过程中，大量用户数据通过智能客服积累和沉淀下来，为精准营销和业务流程优化提供参考。同时，智能客服系统利用大量完备的用户数据，逐渐承担起更多售前、售中、售后全流程的金融业务。

10、不良资产处置的科技运用

科技带来不良资产处置方式创新发展。不良资产可分为股权类资产、债券类资产和实物类资产。不良资产处置有破产清算、拍卖、招标、协议转让、折扣变现，以及债转股、债务重组、资产证券化、资产重组、实物资产出租、实物资产投资等方式。近年来，随着云计算、大数据、人工智能、区块链技术的发展应用，出现了以互联网为基础的创新处置模式，如不良资产综合处置平台，众筹投资、撮合催收等。

经济新常态背景下对不良资产处置任务艰巨。不良资产率的持续攀升，政府鼓励不良资产处置的市场化。据银保监会称，2018年中国商业银行的不良贷款率为1.89%，为10年新高，截至12月底，商业银行不良贷款总额为2万亿元。
在经济新常态下，风险和各种不确定因素增多，对不良资产处置的效率和处置效益提出更高的要求。近年来，银行机构、资产管理公司等纷纷与互联网企业合作，通过网络平台模式进行不良资产的拍卖，涉及股权、债权和各种实物抵押物，取得良好效果。

金融科技已经在多个环节开发实际应用场景。科技运用可以快速发现资产价值，减少错配情况的发生，同时，可以显著提高信息互通，提升效率，提高不良资产处置回收率。目前金融科技已经在多个环节开发应用场景。如在运用自然语言处理和机器学习技术优化催收策略，同时，实现催收业务流程自动化，缩短处置的时间周期;通过大数据分析实现信用风险的精准定价;区块链分布式记账解决信用机制、信息不对称等问题，优化不良资产证券化流程，缩短处置周期，保证信息的真实有效性。

⑧ 脑科学与量子力学

• 脑科学，狭义的讲就是神经科学，是为了了解神经系统内分子水平、细胞水平、细胞间的变化过程，以及这些过程在中枢功能控制系统内的整合作用而进行的研究。(美国神经科学学会)广义的定义是研究脑的结构和功能的科学，还包括认知神经科学等。

• 量子力学是研究微观粒子的运动规律的物理学分支学科。它提供“波粒二象性及能量与物质相互作用的数学描述。它和经典力学的主要区别在于：它研究原子和次原子等“量子领域”。量子力学的进一步研究课题为：宏观物质在十分低或十分高能量或温度才出现的现象。

⑨ 现代教育技术的发展经历了哪几个主要阶段

共经历了四个阶段：

1、中国的教育技术最早主要是音频和视频技术，及其它技术手段在教育中的发展和应用，也就是我们通常所说的电化教育手段。以广播电视和卫星为主体的远程教育形式，促使了教学的组织、学习方式和教学方法的一些变革。

80年代中后期，计算机网络技术和通信技术的不断成熟和进步，带来了信息传播技术的迅猛发展，同时也使教育技术乃至教育方式产生了革命性的变化。

2、中国继国家教育部颁发了《关于加强高等学校教育技术工作的意见》之后，1999年6月13日发布了《中共中央国务院关于深化教育改革全面推进素质教育的决定》中则为教育信息化和教学手段现代化的发展提出了更为明确的任务：大力提高教育技术手段的现代化水平和教育信息化程度。

3、2004年12月25日，教育部印发了《中小学教师教育技术能力标准（试行）》，这是中国颁布的第一个有关中小学教师的专业能力标准。该标准对教育技术作出了如下的定义：运用各种理论及技术，通过对教与学过程及相关资源的设计、开发、利用、管理和评价，实现教育教学优化的理论与实践。

4、中华人民共和国教育部2018年4月13日发布《教育信息化2.0行动计划》，教育信息化由1.0升级为2.0，要实现从专用资源向大资源转变；从提升学生信息技术应用能力、向提升信息技术素养转变；从应用融合发展，向创新融合发展转变。这对新时代的教育技术提出了更高的要求，在智能化时代，人工智能、大数据、区块链等技术迅猛发展，将深刻改变人才需求和教育形态。

(9)脑科学量子力学区块链大数据人工智能扩展阅读

教育技术的特征：

教育技术不是一般的某种教学方法的应用，它包含了三种概念（学习者为中心、依靠资源、运用系统方法）综合应用于教育、教学的理论与实践。

教育技术重视分析、研究学习者的特点（诸如行为水平、能力、知识基础、年龄特征等），因为学习者的情况对于选择目标、确定步调、确定评价性质等许多教育决策都产生直接影响。在教育技术中，解决问题的表现形式是依靠开发使用学习资源与促进个别化学习来提高人的学习质量。

教育技术重视所有学习资源或称为人类的学习媒体的开发、应用、管理，设计和学习者的学习经验，强调用科学的系统方法来分析和整合“教、学”过程。例如，利用系统方法对教学活动进行设计，经过需求分析、内容分析、学习者分析，制订出可以操作的逐次递进的学习目标；

并根据这些学习目标选择适当的策略（过程、方式、媒体），以形成一个完整的教与学的设计方案，并在方案的试行中，进行评价总结，依据需要作必要的调整和修改。这样的系统过程为实现优化教学活动（或学习经验）提供了途径。

⑩ 哪些专业属于新工科

从目前国内大学的专业设置情况看，电子技术类、计算机技术、网络与信息工程、安全工程、新能源、功能材料等专业将纳入“新工科”的范畴。
面向新技术的专业大类如下：1.大数据类；2.云计算类；3.人工智能类；4.虚拟现实类；5.移动互联类；6.基因工程类；7.核技术类；8.智能科学与技术类；9.光电信息科学与工程类；10.机械设计制造及自动化类；11.智能电网信息工程类；12.脑科学类