人工智能发展的主要推动因素
全球爆发人工智能产业浪潮，多国家积极突入和发展人工智能产业。
第一次工业革命，代表技术蒸汽机和发动机，1784年第一台纺织机器面试，象征着机械自动化进程。
第二次工业革命，代表是内燃机和电动机，人类进入电气化时代，1870年，第一条生产线在辛辛那提屠宰场面试。
第三次工业革命，人类进入自动化，第一台PLC，1969年诞生，代表技术有网络技术，计算机等技术
第四次工业革命，人类从自动化走向智能化。基于深度学习，云计算，大数据发展，GPU，芯片和软件平台的能力，不断进步，同时虚拟经济和实体经济融合。
人工智能不断深入发展，推动发展的主要因素如下：
（1）人工智能需要大量的数据进行支撑，互联网的发展提供了种类丰富的大数据资源，提升算法的有效性。
（2）算力方面，计算技术和硬件的升级，以及成本的相应降低，提供了非常强大的算力支撑
（3）算法和基础平台的融合，极大提高了算法的有效性。
总之来看，数据，算力，算法三方面的不断提升和融合，推动了人工智能技术的飞速发展。
2023年人工智能行业发展现状评价与趋势预测
（3）算力需求和成本问题。人工智能技术的运行需要大量的计算资源和能源消耗，尤其是深度学习等算法模型，需要使用GPU、TPU等高性能计算芯片来加速训练和推理过程。然而，这些计算资源和能源消耗不仅带来了高昂的成本，也对环境造成了一定的影响。因此，如何提高算力的效率和节约算力的成本，是人工智能技术面临的另一个挑战。
二、市场方面
1.人工智能市场规模持续增长
人工智能市场规模可以从不同的角度进行划分和测算，如按照技术类型、应用领域、地域分布等。本文主要从技术类型和应用领域两个角度进行分析。
（1）按照技术类型划分
根据IDC的测算数据，2021年中国人工智能市场规模按照技术类型划分为以下几个部分：AI软件平台市场规模为28.8亿元，同比增长42.9%;AI应用市场规模为130.5亿元，同比增长40.6%;AI系统服务市场规模为32.9亿元，同比增长38.4%;AI硬件市场规模为85.6亿元，同比增长47.3%。其中，AI应用市场占比最高，达到48.5%，其次是AI硬件市场，占比31.8%。
（2）按照应用领域划分
根据中国电子学会的测算数据，2021年中国人工智能市场规模按照应用领域划分为以下几个部分：安防市场规模为370亿元，同比增长35%;医疗市场规模为160亿元，同比增长40%;教育市场规模为120亿元，同比增长45%;金融市场规模为100亿元，同比增长30%;制造市场规模为80亿元，同比增长25%;交通市场规模为70亿元，同比增长20%;其他市场规模为300亿元，同比增长40%。其中，安防市场占比最高，达到28.5%，其次是医疗市场，占比12.3%。
根据不同研究机构的测算数据，2021年中国人工智能产业规模在1300亿元至4000亿元之间，预计到2023年将达到2000亿元至6000亿元。
2.人工智能投融资活跃
人工智能行业作为战略新兴产业之一，在资本市场上也受到了广泛关注。2021年中国人工智能行业共发生了1068起投融资事件，涉及金额达到了1529亿元，同比增长了23.6%。其中，天使轮和Pre-A轮占比最高，分别为30.4%和25.2%，说明人工智能行业仍然有大量的创业项目在孵化和成长阶段。A轮和B轮占比分别为18.7%和11.4%，说明人工智能行业已经有一批项目进入了成熟和扩张阶段。C轮及以上占比为14.3%，说明人工智能行业已经有一些领军企业在寻求上市或并购。
从投融资金额来看，C轮及以上的投融资事件占比最高，达到了67.9%，说明资本市场对于人工智能行业的前景有着高度的信心和期待。A轮和B轮的投融资金额占比分别为13.8%和10.5%，说明资本市场对于人工智能行业的中坚力量也有着较高的认可和支持。天使轮和Pre-A轮的投融资金额占比分别为4.1%和3.7%，说明资本市场对于人工智能行业的新生力量也有着一定的关注和投入。
从投融资领域来看，人工智能技术在各个行业和领域都有着广泛的应用，因此投融资事件也涉及了多个领域。根据IT桔子的数据显示，2021年中国人工智能行业的投融资事件主要集中在以下几个领域：企业服务、医疗健康、教育、金融、电商、文娱、物流、汽车等。其中，企业服务领域占比最高，达到了19.8%，其次是医疗健康领域，占比为15.5%。
三、政策方面
1.国家层面政策支持
人工智能是国家战略的重要组成部分，是未来国际竞争的焦点和经济发展的新引擎。近年来，中国人工智能行业受到各级政府的高度重视和国家产业政策的重点支持，国家陆续出台了多项政策，鼓励人工智能行业发展与创新。以下是部分国家层面政策支持的摘要：
-2017年7月，《新一代人工智能发展规划》：将人工智能上升到国家战略层面，明确提出了三步走的发展目标：到2020年，人工智能总体技术与应用与世界先进水平同步;到2025年，在部分领域与世界领先水平并跑;到2030年，在更多领域与世界领先水平领跑。同时，提出了八大重点任务：开放创新平台建设、共性关键技术攻关、先进前沿交叉研究、安全可控可信研究、加快产业化应用推广、建设创新型人才队伍、加强伦理道德和法律法规建设、加强国际交流合作。
-2018年2月，《关于支持北京建设国家科技创新中心的若干意见》：明确提出要支持北京建设全球影响力的人工智能科技创新中心，加快推进人工智能基础理论、核心技术、前沿应用和高端人才培养等方面的创新发展，打造人工智能创新高地。
-2018年5月，《关于促进新一代人工智能产业发展的三年行动计划（2018-2020年）》：提出了三年行动目标，即到2020年，人工智能核心产业规模超过1500亿元，带动相关产业规模超过1万亿元;在智能制造、智能医疗、智能农业、智能交通等重点领域取得重大突破;在人工智能基础理论、核心算法、高端芯片等关键技术上实现重大进展;在人工智能标准体系、安全评估体系、伦理道德体系等方面形成初步框架。同时，提出了六大重点任务：加强基础研究和开放创新平台建设、加快关键共性技术攻关和突破、推动重点领域和产品应用示范、培育壮大人工智能产业集群、构建多层次人才培养体系、完善政策环境和法律法规。
-2019年2月，《数字中国建设发展报告（2018）》：总结了2018年数字中国建设的主要成就，其中包括人工智能领域的重大进展。例如，在基础理论方面，中国科学院计算技术研究所提出了“神经元计算”理论;在核心技术方面，百度推出了全球首款云端AI芯片昆仑;在前沿应用方面，阿里巴巴开发了全球首个AI新闻主播;在标准制定方面，中国电子技术标准化研究院发布了《中国人工智能标准化白皮书（2018）》;在国际合作方面，中国与联合国教科文组织签署了《关于共同推进人工智能发展的谅解备忘录》。
-2020年4月，《新型数据中心发展三年行动计划（2021-2023年）》：明确提出要加快推进新型数据中心建设，打造数据资源管理和服务的重要载体，支撑数字经济和社会治理的重要基础。其中，新型数据中心包括云数据中心、边缘数据中心和融合数据中心三种类型。其中，融合数据中心是指将云计算、大数据、人工智能等技术深度融合的数据中心，具有高效率、高性能、高可靠性等特点。
-2020年10月，《关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》：明确提出要以场景创新为引领，以人工智能高水平应用为抓手，以产业数字化转型升级为重点，以数据资源开放共享为基础，以安全可控为保障，推动人工智能与经济社会各领域深度融合，促进经济高质量发展。同时，提出了八大重点任务：加强场景创新和应用示范、加快关键技术攻关和突破、培育壮大人工智能产业集群、构建多层次人才培养体系、完善数据资源开放共享机制、加强安全可控能力建设、加强伦理道德和法律法规建设、加强国际交流合作。
-2021年3月，《关于支持建设新一代人工智能示范应用场景的通知》：明确提出要支持建设一批具有国际领先水平、具有较强示范效应和辐射带动作用的新一代人工智能示范应用场景，推动人工智能技术与经济社会各领域深度融合，促进产业数字化转型升级。同时，提出了六大重点领域：智慧城市、智慧医疗、智慧教育、智慧交通、智慧农业、智慧制造。
2.地方层面政策支持
除了国家层面的政策支持外，地方层面的政策支持也是推动人工智能行业发展的重要力量。各地根据自身的区域特色和产业基础，制定了一系列的政策措施，包括扶持人工智能企业发展、建设人工智能创新平台和产业园区、培养和引进人工智能人才、加强人工智能标准和安全建设等。以下是部分地方层面政策支持的摘要：
-北京：2018年6月，《北京市推进新一代人工智能发展三年行动计划（2018-2020年）》：提出了三年行动目标，即到2020年，北京市人工智能核心产业规模达到500亿元以上，带动相关产业规模达到5000亿元以上;在基础理论、核心技术、前沿应用等方面取得重大突破;在人工智能标准体系、安全评估体系、伦理道德体系等方面形成初步框架。同时，提出了六大重点任务：加强基础研究和开放创新平台建设、加快关键共性技术攻关和突破、推动重点领域和产品应用示范、培育壮大人工智能产业集群、构建多层次人才培养体系、完善政策环境和法律法规。
-上海：2018年9月，《上海市促进新一代人工智能发展实施意见》：提出了三年行动目标，即到2020年，上海市人工智能核心产业规模达到700亿元以上，带动相关产业规模达到7000亿元以上;在基础理论、核心技术、前沿应用等方面取得重大突破;在人工智能标准体系、安全评估体系、伦理道德体系等方面形成初步框架。同时，提出了六大重点任务：加强基础研究和开放创新平台建设、加快关键共性技术攻关和突破、推动重点领域和产品应用示范、培育壮大人工智能产业集群、构建多层次人才培养体系、完善政策环境和法律法规。
-广东：2019年1月，《广东省新一代人工智能发展规划（2018-2030年）》：提出了三个阶段的发展目标，即到2020年，广东省人工智能核心产业规模达到200亿元以上，带动相关产业规模达到2000亿元以上;到2025年，广东省人工智能核心产业规模达到1000亿元以上，带动相关产业规模达到1万亿元以上;到2030年，广东省人工智能核心产业规模达到5000亿元以上，带动相关产业规模达到5万亿元以上。同时，提出了六大重点任务：加强基础研究和开放创新平台建设、加快关键共性技术攻关和突破、推动重点领域和产品应用示范、培育壮大人工智能产业集群、构建多层次人才培养体系、完善政策环境和法律法规。
-四川：2019年4月，《四川省新一代人工智能发展行动计划（2019-2022年）》：提出了三年行动目标，即到2022年，四川省人工智能核心产业规模达到300亿元以上，带动相关产业规模达到3000亿元以上;在基础理论、核心技术、前沿应用等方面取得重大突破;在人工智能标准体系、安全评估体系、伦理道德体系等方面形成初步框架。同时，提出了六大重点任务：加强基础研究和开放创新平台建设、加快关键共性技术攻关和突破、推动重点领域和产品应用示范、培育壮大人工智能产业集群、构建多层次人才培养体系、完善政策环境和法律法规。
四、安全方面
1.人工智能安全风险
人工智能技术的发展和应用给社会带来了巨大的便利和价值，但同时也存在着一些安全风险和挑战。主要包括以下几个方面：
（1）数据安全风险。数据是人工智能技术的基础和驱动力，数据的安全直接影响到人工智能技术的效果和可靠性。然而，在实际应用中，数据的收集、存储、传输和使用过程中都存在着泄露、篡改、窃取等安全风险，可能导致个人隐私、商业机密、国家利益等受到侵犯。例如，在2019年，一家名为“天眼查”的企业信息查询平台被曝出存在大量用户数据泄露的问题，涉及用户姓名、手机号、身份证号等敏感信息。
（2）算法安全风险。算法是人工智能技术的核心和灵魂，算法的安全直接影响到人工智能技术的可信度和可控性。然而，在实际应用中，算法可能存在着错误、偏差、欺骗等安全风险，可能导致人工智能技术的结果不准确、不公平、不合理等。例如，在2018年，亚马逊公司因为其人工智能招聘系统存在性别歧视的问题而被迫停用，原因是该系统根据过去的数据学习，偏向于男性候选人。
（3）系统安全风险。系统是人工智能技术的载体和表现形式，系统的安全直接影响到人工智能技术的稳定性和有效性。然而，在实际应用中，系统可能存在着故障、攻击、滥用等安全风险，可能导致人工智能技术的功能失效、性能下降、行为异常等。例如，在2019年，一辆特斯拉汽车在自动驾驶模式下与一辆停在路边的消防车相撞，造成司机受伤，原因是该汽车的自动驾驶系统无法识别停在路边的消防车。
2.人工智能安全建设
为了应对和防范人工智能技术带来的安全风险和挑战，需要从多个方面加强人工智能安全建设。主要包括以下几个方面：
（1）加强数据安全保护。数据安全保护是人工智能安全建设的基础和前提，需要从数据收集、存储、传输和使用等各个环节进行保护。具体措施包括：制定和完善数据安全相关的法律法规和标准规范;建立和完善数据安全相关的管理制度和监督机制;采用数据加密、脱敏、备份等技术手段提高数据安全性;加强数据安全相关的教育培训和宣传引导;建立和完善数据安全相关的应急响应和处置机制。
（2）提高算法安全可解释性。算法安全可解释性是人工智能安全建设的核心和关键，需要从算法设计、开发、测试等各个环节进行提高。具体措施包括：制定和完善算法安全相关的法律法规和标准规范;建立和完善算法安全相关的管理制度和监督机制;采用可解释性分析、可信度评估、可控性调节等技术手段提高算法安全性;加强算法安全相关的教育培训和宣传引导;建立和完善算法安全相关的应急响应和处置机制。
（3）保障系统安全稳定性。系统安全稳定性是人工智能安全建设的载体和表现，需要从系统开发、部署、运行等各个环节进行保障。具体措施包括：制定和完善系统安全相关的法律法规和标准规范;建立和完善系统安全相关的管理制度和监督机制;采用故障检测、攻击防御、滥用预防等技术手段保障系统安全性;加强系统安全相关的教育培训和宣传引导;建立和完善系统安全相关的应急响应和处置机制。
五、趋势方面
1.人工智能技术趋势
人工智能技术是一个不断发展和变化的领域，随着科技进步和社会需求的变化，人工智能技术也会出现一些新的趋势和方向。以下是部分人工智能技术趋势的简要介绍：
（1）联邦学习。联邦学习是一种分布式机器学习方法，通过在多个参与方之间共享模型参数而不共享数据，实现了数据隐私保护和模型效果提升的双重目标。联邦学习可以应用于多个场景，如跨机构、跨设备、跨平台等，解决了数据孤岛、数据不均衡、数据安全等问题。
（2）神经符号学习。神经符号学习是一种结合了神经网络和符号逻辑的学习方法，旨在克服神经网络的黑箱性和符号逻辑的脆弱性，实现了知识表示和推理的有效结合。神经符号学习可以应用于多个领域，如自然语言处理、计算机视觉、知识图谱等，提高了模型的可解释性和通用性。
（3）自监督学习。自监督学习是一种利用无标注数据进行学习的方法，通过从数据本身生成监督信号，实现了数据利用率的最大化和人工成本的最小化。自监督学习可以应用于多个领域，如自然语言处理、计算机视觉、强化学习等，提高了模型的泛化性和鲁棒性。
2.人工智能市场趋势
人工智能市场是一个不断扩大和深化的领域，随着技术进步和社会需求的变化，人工智能市场也会出现一些新的趋势和方向。以下是部分人工智能市场趋势的简要介绍：
（1）AI+X。AI+X是指将人工智能技术与各个行业和领域相结合，形成新的产品、服务、模式等，实现了产业升级和价值创造。AI+X可以涵盖多个领域，如AI+医疗、AI+教育、AI+金融、AI+制造、AI+安防、AI+交通等。
（2）边缘计算。边缘计算是指将数据的处理和分析从云端转移到离数据源更近的地方，如终端设备、网关设备等，实现了数据的实时性、安全性和效率。边缘计算可以应用于多个场景，如物联网、自动驾驶、智能家居等。
（3）云原生。云原生是指将云计算的理念和技术应用于软件的开发、部署和运行的过程，实现了软件的可移植性、可扩展性和可维护性。云原生可以应用于多个领域，如微服务、容器、服务网格等。
3.人工智能政策趋势
人工智能政策是一个不断完善和创新的领域，随着技术进步和社会需求的变化，人工智能政策也会出现一些新的趋势和方向。以下是部分人工智能政策趋势的简要介绍：
（1）加强顶层设计。顶层设计是指从国家战略的高度，对人工智能行业的发展目标、重点任务、支撑措施等进行统筹规划和协调安排，实现了人工智能行业发展的全局性和系统性。顶层设计可以涵盖多个方面，如发展规划、法律法规、标准规范等。
（2）促进协同创新。协同创新是指在人工智能行业发展中，各个主体之间进行有效的合作和交流，形成合力和共赢，实现了人工智能行业发展的多元性和活力。协同创新可以涵盖多个主体，如政府、企业、高校、科研机构等。
（3）强化社会责任。社会责任是指在人工智能行业发展中，各个主体要充分考虑人工智能技术对社会的影响和后果，遵守伦理道德和法律法规，保障公共利益和社会安全，实现了人工智能行业发展的可持续性和可信赖性。社会责任可以涵盖多个方面，如数据隐私、算法公平、系统安全等。
六、结语
本文从技术、市场、政策、安全等方面对中国人工智能行业的发展现状进行了评价，并对未来的发展趋势进行了预测。总体来看，中国人工智能行业在近年来取得了显著的进步和成果，但仍然面临着一些挑战和问题。为了推动中国人工智能行业的高质量发展，需要从多个方面加强人工智能安全建设，加快关键技术攻关和突破，推动重点领域应用示范，培育壮大人工智能产业集群，构建多层次人才培养体系，完善政策环境和法律法规等。返回搜狐，查看更多
宏智力：AI人工智能发展迅速 脑电技术下一个风口
1.2、人工智能近来势头越来越盛
根据百度指数表明，人工智能近来势头越来越盛。去年“阿尔法狗”打败李世石，今年升级归来的“阿尔法狗”又完虐柯洁。每个事件都引爆观众的眼球。
当然战绩远远不止这些，近日成都某公司开发的机器人和今年的高考状元进行了一次数学题解答的对决，虽然最后机器人惜败，但是它的逻辑分析，理解语义以及快速学习能力也令人惊叹。
但这次咱们不谈人工智能的技术，也不谈现在发展阶段，更不谈大数据、神经网络、全景视野和深度学习等。
咱们只说人工智能一直发展下去会如何？会不会抢了我们的饭碗？
据俄罗斯卫星网日前报道，在全球的工厂车间内，每天都有机器人取代工人工作。随着以人工智能为标志的第四次工业革命的不断发展，这一趋势将持续下去。
1.3、哪些人最有可能被AI“抢饭碗”？
世界经济论坛（WEF）的与会专家称，到2020年，工作岗位可能比现在少700万左右；剑桥大学的专家也警告称，20年后，39%的人将失业；未来学家迪克·佩勒提耶则认为：到2040年，全球一半的工作岗位将由机器人承担。那么，哪些人最需要担心失业呢？
1.4、办公室白领和产业工人
包括出纳、呼叫中心操作员和销售经理等在内的办公室行政人员，最有可能是首先受到智能机器人冲击的群体。据悉，一套智能系统能做人类会计和审计员日常工作的86%，以及销售员和销售经理工作的53%。
接下来被智能机器人淘汰的可能是产业工人。在生产领域，现在智能机器人可胜任的工作已达43%。WEF专家表示，某些领域失去的工作将被其他领域的新工作弥补。从现在起4到5年后，大约有200万个高科技岗位涌现出来，市场对技术过硬的工人、数据分析员及贸易代表的需求将与日俱增。
对于男性来说，失去3个岗位会增加1个新岗位；而对于女性来说，失去5个岗位才会增加1个新岗位。
1.5、餐饮服务员
麦肯锡国际咨询公司的专家认为，随着智能机器人的普及，现在咖啡店和餐馆75%的工作可由机器人取代，餐饮服务人员将面临新一轮的失业潮。
据“今日俄罗斯”电视台网站（RT）报道，位于美国伊利诺伊州芝加哥市橡溪的麦当劳总部被迫关门。数以千计的员工及工会活动人士聚集在总部大楼外举行游行示威活动，要求最低时薪15美元。去年5月份，美国有成千上万名快餐店雇员上街游行，要求时薪由现在的7.5美元增加到15美元。
麦当劳公司前美国负责人爱德华·伦西接受《福克斯商业》杂志采访时称，花3.5万美元购买一台机器人，比付给效率低的员工每小时15美元去炸薯条要实惠得多。提高工资的要求“将会导致更多美国人失业”。
据悉，美国动力机器公司已推出能做汉堡的机器人。2016年7月，该公司研制的一款能在一个小时内自动切、烤、组合包装400个汉堡的机器人，在加州已投入使用。
1.6、药剂师
世界最大在线零售商亚马逊公司的仓库，已全部由橘黄色的机器人接管。这些机器人会从货架上取下物品后，递给人类“同事”进行扫描。结果表明，这样使生产力提高了3倍。
人工智能的日益完善正使机器人悄然走进人类生活的方方面面，说不定哪天你去抓药，站在柜台后面的就是一个机器人。据称，加州大学旧金山分校医学中心就推出了一个由机器人操控的自动化药房，医生开好药方并输入电脑之后，机器人会按方取药、打包并分好，再把病人需要在12小时内服的所有药物放在一个贴了二维码的塑料盒中，以便病人自行买药。该机器人一年中共配了35万剂药，没出过一次错误，表现出色，这反而让人类相形见绌。
麻省理工学院（MIT）数字商务中心主任埃里克·布林约尔松曾表示，还有一点机器人药剂师比人类做得更好，那就是机器人能确保病人处方药不会与其正在服用的其他药物发生冲突。
1.7、银行柜员
银行柜员和办事员也有可能被机器人淘汰。银行分行的运作费用很高，部分原因是需要支付柜员的费用，而如果使用机器人来从事相关工作，就可以省掉这一部分开支。
在美国，至少已经有一家银行正尝试大幅缩减分行柜员相关费用。美国沿海联邦信用合作社已经用机器人替代了40%的雇员，在其下属的16家分行中，客户已无法找到哪怕一名柜员，与他们打交道的，是能够处理银行柜员大部分工作内容的“个人柜员机”。
专家们称，当机器开始“碾压”人类时，人们保住自己“饭碗”的最好方式，就是从现在起不断提升自己的专业技能，同时提升一些机器人无法取代的软实力，例如灵感、创意、想象力等。
如果有一天，我们的劳动力已经无法跟机器人抗衡，甚至手脚和躯体都像钢铁侠一样变成机械，也许我唯一能够占据主权的器官只剩下一个——大脑。
当未来科技越来越发达，我们的肢体肯定会随着科技的进步而有所退化，那么为了不让人脑也被人工智能完全击败，我们需要从今天起，训练我们的大脑。
2、大脑训练神器：宏智力-BrainLink意念力头箍
人类对脑电波的探索已经超过了半个世纪。简单说，人体是一部相当精密的仪器，人类在进行各项生理活动时，神经元都在放电，我们称之为脑电波，而不同的脑电波对应的也是不同的大脑状态。当您在紧张状态下，大脑产生的是β波；当您的身体放松，大脑比较活跃，灵感不断的时候，就导出了α波；当您感到睡意朦胧时，脑电波就变成θ波；进入深睡时，变成δ波。而BrainLink正是通过观察这些脑电波来观察脑部的活动。
宏智力BrainLink应用了国外先进的脑机接口技术，头环前额位置的三个精密采集芯片，厚度仅0.3毫米，虽然体积轻薄但能够精准的检测到脑电波的各种频次，如工作时的专注度，休闲时的放松度，情绪控制能力、大脑疲劳度等等，准确感知人类大脑活动。
宏智力BrainLink采集到脑波信号以后，通过蓝牙把数据传输至移动设备上，如手机、平板电脑，只要下载适配的APP应用，不仅可以直观的看到大脑状态，同时还能利用采集到的脑波数据进行大脑强壮训练，你可以通过游戏的形式训练你的大脑专注力，也可以用冥想类的应用帮助你降低大脑压力，减压放松。
专注力训练App：脑力运动会
脑力运动会是一款基于宏智力BrainLink意念力头环而研发的娱乐类应用，玩法简单易上手，游戏中设计了包括跑步、游泳、射箭等多个比赛项目，玩家可以通过意念操控游戏中的角色进行比赛。以跑步项目为例，玩家注意力越集中，角色跑步的速度则会越快，注意力分散速度则会降下来，通过这款游戏，用户可以同时训练自己的几项大脑专注能力，包括瞬间集中、专注稳定、大脑强壮、以及冲动控制等，以游戏化的形式强化你的大脑。
随着科技和医学的进步，现阶段脑机交互的技术屏障也会逐渐被攻破，有大胆的科学家预言：“未来的人类也许除了大脑，其他器官都将被科技所取代，眼睛变成高清红外摄像头、手是多功能机械手，甚至身体结构都跟钢铁侠一样全能，而到了那个时候，大脑会是唯一仅属于我们人类的生理器官“，如果那一天终将来临，你的大脑足够强壮吗？返回搜狐，查看更多