先看看计算机算得过来了。各位很多可能是学computer science，学IT的。随着不管是像Hadoop、Spark这样的并行计算，还是像GPU、FPGA这样的硬件加速发展,计算机的处理能力有了性能上的飞跃发展。我今天也借这个机会，与大家分享在芯片这个领域计算能力的突破性发展。

　　从图灵那篇著名的论文证明了计算机是能做出来的，然后到冯诺依曼从工程上提出了冯诺依曼架构,证明计算机是怎么做出来的，这些工作都是在二战前后（1950年前后）。半个世纪过去了,其实计算机最核心的计算部件CPU并没有本质变化，与当年冯诺依曼和图灵设想的没有太大变化，只不过做的更小了，集成度更高了，计算能力更强了。但是最近几年，计算能力方面，CPU的计算技术上有了突破性的发展。

　　第一个我想介绍的话就是类脑芯片。目前，IBM、国内中科院、其他的公司都在做这方面的工作，类脑计算芯片的核心想法就完全突破了以前冯诺依曼通过加法器这样的一套计算框架，而是从神经元的角度做一个芯片。这个芯片中，没有我们在通用CPU中看到的东西，而是一个neuron（神经元），然后神经元之间通过神经元的突触把它连接起来。这样一个架构天生就是一个神经网络，可以完成这种基于神经网络的一些算法，比如CNN或者DNN算法，有天生的优势。

　　目前，一个芯片上有上百万个神经元与神经元之间的连接，synapses（神经突触）可以达到两亿五千多万个。这样一个非常复杂的芯片功耗非常低，只有70毫瓦。大概一个智能手机的功耗在五瓦左右，它的能耗是你手机的1%，是笔记本电脑的千分之一。所以你可以设想一下，一个拥有上百万个神经元，几亿个神经触突的芯片，可以做得如此的小，如此的低功耗，去运行模式识别或者deep learning这样的task，然后放在各种各样的传感器上，这就是大家讲的边缘计算。

　　所有的事情都成为了可能，这是计算芯片技术的一个大突破。类脑芯片，用人脑的神经元架构来去构造芯片。

　　另外，我想介绍的就是IBM Q就是IBM的量子计算机，名字是IBM Q，听起来萌萌哒的。

　　我当时看到图片的第一感觉是好像看到了四五十年代的传统主机，大的像一间房子一样。目前这个机器就在IBM研究院总部。它只有五个量子位，是一个很小的量子计算机。但实现了一个技术上的突破，可以保证五个量子位可以有稳定的输出。

　　IBM新的计划是会推出有50个量子位的量子计算机。其实我一开始也不太理解为什么要做50个，后来查了一些量子计算的文章，目前从理论上推算，49位的量子位可以达到现在所有超级计算机的计算水平，如果你能够做到50位的，就可以beat目前所有的超级计算机，所以会比类脑芯片走的会更远。可以预见在未来，计算能力的突破是非常可观的。以后的所有软件，可以设想有无限的计算能力来支撑，那么很多想法都是完全不一样的。

　　没有单一数据模型能够覆盖多模态的医疗数据

　　从计算能力再跳回医疗本身，就是第二个因素，就是医疗数据的爆炸，算得过来也有数据可算了。

　　这是医疗界关于医疗数据的调研，或者从IBM视角来看医疗数据分析包括三大类的数据：临床数据、基因数据和大健康数据：1）临床数据，就是医院产生的数据，一个人去医院会做检验、开药、拍片，这都是医院产生的数据，有一个测算临床数据对人健康的影响有10%；2）基因数据，就是与生俱来的数据，对人的健康影响有30%，有很多人在做基于基因的诊断，包括肿瘤治疗。当年女神安吉丽娜朱莉做过一个乳腺切除，也是因为经过基因测序，发现有一些遗传上的变异；3）大健康的数据，就是目前医院和基因之外，所有与健康相关的数据，包括饮食、运动、工作、在社交媒体上发泄的情绪。