大型表面计算机最初是针对酒店和零售行业，并进行了大幅度的价格溢价。大屏幕平板电脑的增长模糊了该种类的界限，尤其是低端产品。结果大型表面计算机（在5000美元至10000美元区间价格）的未来被限制在特定垂直市场应用中。他们的坚固性和较大尺寸也是被需要的（如展览、博物馆和零售展示墙）。

在近中期，目前的大型表面计算机的范围将被限制为利基应用，如零售、展览和展示。从长远来看，大屏幕的一体化、触摸和手势敏感显示器会成为建筑结构的发展趋势。这种类型的设备可能成为智能家居的家常便饭，但很可能来源于以消费者为导向的设备，且成本更加低廉。结果，大型表面计算机的增长被限制了，直到建立连接家和智能工作环境的设备出现。

　　?生物特征识别

生物识别认证方法，是当他们访问端点设备、网络、移动、网络或Web应用程序时使用独特的特征来证实用户的身份。在广泛使用的情况下，任何一种生物识别方法都可以使用一对一的比较模式（其中有一个特定的身份的隐式或显式要求）或一对多的搜索模式（当用户简单地介绍他或她的生物特征的特征，系统从一系列的候选人中决定了用户的身份）。

生物识别方法针对不同的需求有许多技术和不同的使用案例。这种技术的高峰位置和时间代表了最优案例。改进的用户体验（UX）是一个关键的驱动程序，但可能不会完全实现。许多用户（15%）存在指纹问题，有些用户无法可靠地使用这些程序。这些问题限制了企业的采纳和买家的态度。

其他模式的端点设备（见用户建议部分）用现存的输入来提供数据，并且逐渐走向成熟。降低成本和提高用户体验使得这些模式具有极大的吸引力，尤其是用户体验对过去几年的移动银行应用有较大的收益。

生物识别专家正在带头。大多数主流的认证供应商还没有找到从路线图到一般可用性移动生物识别方法。

微软Windows 10支持指纹、脸部和虹膜模式，这极大地吸引了客户兴趣。然而，指纹的问题需要专门的红外相机给Windows Hello系统识别脸部和虹膜。

　　5、成熟期

　　?语音识别

通过语音到文本（STT）的发展速度在历史上一直都比较慢，且容易出错。在研究水平上，IBM、微软、谷歌、亚马逊、百度和其他厂商之间有强烈的竞争，都在科学研究状态下发表了相应的文章来表明自身研究水平的进步。

深层神经网络应用（DNN）新技术和端到端的处理（由百度倡导）能极大地提升技术应用状态，尽管人类在大多数情况下优于语音识别系统。消费者对智能手机、游戏机等设备的采用已经暴涨，支撑消费者需要的语音识别技术已经足够。

　　?手写识别

手写识别系统使用模式匹配，将手写的符号转换成实时的相应的计算机文本或命令。输入装置可以在高级智能手机、一个电容手写笔或手指服饰、平板电脑和PC屏幕中使用。手写识别在个人设备上提供了一个方便用户的界面，作为多模式输入/输出的辅助技术，比如语音和手势。手写识别应用程序可从网上下载，通过各种操作系统用于智能手机、平板电脑和电脑的笔记处理方面。

在汽车中，导航系统受益于手写输入系统。一家领先的供应商如My，有一个软件开发工具包，合作伙伴可以构建自己的定制的手写识别功能的应用。其他的手写识别应用程序包括iPad的PhatWare WritePad价格为4.99美元，My Stylus价格为20美元。Apple Pencil推出iPad Pro和微软推出Ink已经给手写输入提供了额外的平台。

由于大屏幕智能手机被广泛使用，用手写识别来做笔记和进行即时会话。小屏幕的手写区域能够用来写亚洲字符。五英寸和大屏幕的平板如三星的Galaxy Note将得益于基本的手写输入。

用电容笔，而不是一个手指写，可以更方便，特别是在屏幕尺寸小于6英寸的设备填写在表格上的字段或多写几句话。用户可能会发现，一支笔使他们在设备上的书写更流畅清晰，高亮度的屏幕因为“橡胶”端增加了笔和玻璃之间的摩擦。

　　本报告英文标题：Hype Cycle for Human-machine Interface，2016，作者Werner Goertz, Megan Reinhart，上海市科学学研究所孟海华副研究员翻译、编辑整理。文章为作者独立观点，不代表主办机构立场。