[Download] Định hướng hiện thực hóa xã hội siêu thông minh của Nhật Bản – Tải về File Docx, PDF

Định hướng hiện thực hóa xã hội siêu thông minh của Nhật Bản

Định hướng hiện thực hóa xã hội siêu thông minh của Nhật Bản
Nội dung Text: Định hướng hiện thực hóa xã hội siêu thông minh của Nhật Bản

Download


Nội dung của tổng luận trình bày về thúc đẩy và hệ thống hóa nghiên cứu và phát triển hỗ trợ xã hội siêu thông minh; các kỹ thuật tạo ra khoa học, công nghệ và đổi mới sáng tạo trong xã hội siêu thông minh; phát triển và duy trì nguồn nhân lực tham gia vào xã hội siêu thông minh.

Bạn đang xem: [Download] Định hướng hiện thực hóa xã hội siêu thông minh của Nhật Bản – Tải về File Docx, PDF

*Ghi chú: Có 2 link để tải tài liệu, Nếu Link này không download được, các bạn kéo xuống dưới cùng, dùng link 2 để tải tài liệu về máy nhé!
Download tài liệu Định hướng hiện thực hóa xã hội siêu thông minh của Nhật Bản File Docx, PDF về máy

Định hướng hiện thực hóa xã hội siêu thông minh của Nhật Bản

Mô tả tài liệu

Nội dung Text: Định hướng hiện thực hóa xã hội siêu thông minh của Nhật Bản

  1. ĐỊNH HƯỚNG HIỆN THỰC HÓA XÃ HỘI SIÊU THÔNG MINH
    CỦA NHẬT BẢN

    MỤC LỤC

    Giới thiệu ……………………………………………………………………………………………………… 1
    1. Thúc đẩy và Hệ thống hóa NC&PT hỗ trợ xã hội siêu thông minh ………………. 2
    1.1. Quá trình phát triển của những công nghệ lõi cho một
    xã hội siêu thông minh. ……………………………………………………………………… 3
    1.2. Điểm mạnh và yếu của Nhật Bản ………………………………………………………. 11
    1.3. Những nỗ lực để hướng tới hiện thực hóa một xã hội siêu thông minh……… 15
    2. Các kỹ thuật tạo ra khoa học, công nghệ và đổi mới sáng tạo trong
    xã hội siêu thông minh …………………………………………………………………………….. 20
    2.1. Xã hội siêu thông minh xã hội và đổi mới sáng tạo mở ………………………….. 20
    2.2. Cải tiến hệ thống hướng tới hiện thực hóa một siêu thông minh xã hội …….. 24
    2.3. Chuyển đổi mô hình trong nghiên cứu khoa học …………………………………… 31
    3. Phát triển và duy trì nguồn nhân lực tham gia vào xã hội siêu thông minh … 36
    3.1. Nguồn nhân lực cần thiết để hiện thực hóa một xã hội siêu thông minh ……. 37
    3.2. Bồi dưỡng phẩm chất và kỹ năng cần thiết để tồn tại trong một xã hội siêu
    thông minh ……………………………………………………………………………………. 42
    Kết luận ……………………………………………………………………………………………………… 47
    Tài liệu tham khảo ………………………………………………………………………………………. 48

    0

  2. GIỚI THIỆU

    Nhật Bản muốn trở thành nước đầu tiên trên thế giới hiện thực hóa được một xã
    hội siêu thông minh. Trong Kế hoạch cơ bản Khoa học và Công nghệ lần thứ 5 của
    Nhật bản, một xã hội hội tụ không gian ảo và không gian thực đã dẫn đến việc tạo
    ra các ngành công nghiệp hoàn toàn mới và dịch vụ được gọi là một xã hội siêu
    thông minh. Theo đó, xã hội siêu thông minh là được xác định là “một xã hội có khả
    năng cung cấp hàng hoá và dịch vụ cần thiết cho những người cần chúng vào đúng
    thời điểm và đúng số lượng; một xã hội có khả năng đáp ứng chính xác đến nhiều
    nhu cầu xã hội; một xã hội mà trong đó tất cả người dân có thể dễ dàng có được các
    dịch vụ chất lượng cao, vượt qua sự khác biệt về tuổi tác, giới tính, vùng và ngôn
    ngữ, và sống một cách tích cực và thoải mái.”
    Để hiện thực hóa một siêu xã hội thông minh, Nhật Bản sẽ tập trung vào 3
    hướng nỗ lực chính trong tương lai, bao gồm nghiên cứu và phát triển, cải thiện môi
    trường và phát triển nguồn nhân lực. Chuyên đề này tập trung vào những vấn đề các
    định hướng khoa học, công nghệ và đổi mới sáng tạo của Nhật Bản trong xã hội siêu
    thông minh
    Để giúp bạn đọc nhận biết thêm quá trình xây dựng xã hội tương lai mà Nhật
    Bản đang hướng tới, Cục Thông tin khoa học và công nghệ quốc gia biên soạn tổng
    luận “Định hướng hiện thực hóa một siêu xã hội thông minh của Nhật Bản”. Các tài
    liệu được sử dụng trong Tổng luận là những định hướng chiến lược phát triển khoa
    học và công nghệ của Nhật Bản và những nghiên cứu của các tổ chức của chính phủ
    Nhật Bản và những tổ chức quốc tế.
    Xin trân trọng giới thiệu.
    CỤC THÔNG TIN KHOA HỌC
    VÀ CÔNG NGHỆ QUỐC GIA
    .

    1

  3. CÁC CHỮ VIẾT TẮT

    AI – Trí tuệ nhân tạo
    AIP – Dự án nền tảng trí tuệ tích hợp tiên tiến (Advanced Integrated
    Intelligence)
    CNTT – Công nghệ thông tin
    IoT – Internet vạn vật
    JST – Cục Khoa học và công nghệ Nhật Bản
    KH&CN – Khoa học và công nghệ
    METI – Bộ Kinh tế, Thương mại và Công nghiệp
    MEXT – Bộ Giáo dục, Văn hóa, Thể thao, Khoa học và Công nghệ Nhật Bản
    MIC – Bộ Thông tin và truyền thông
    NC&PT – Nghiên cứu và phát triển
    NII – Viện Tin học Quốc gia
    NSF – Quỹ khoa học quốc gia Hoa Kỳ
    UAV – Phương tiện bay không người lái

    2

  4. 1. THÚC ĐẨY VÀ HỆ THỐNG HÓA NGHIÊN CỨU VÀ PHÁT TRIỂN
    HỖ TRỢ XÃ HỘI SIÊU THÔNG MINH

    1.1. Quá trình phát triển của những công nghệ lõi cho một xã hội siêu thông minh.
    Với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ thông tin và truyền thông, không
    gian mạng đã được tích hợp nhanh chóng với không gian thực. Những đổi mới trong
    khoa học và công nghệ nào đã giúp chúng ta đạt được những thành tựu tại thời điểm
    này? Câu trả lời là số lượng lớn các sáng kiến khoa học và công nghệ, mỗi sáng kiến
    đều được phát triển có sự liên hệ với nhau. Nhìn lại lịch sử của sự phát triển sẽ giúp
    chúng ta có một cái nhìn toàn cảnh của những công nghệ đóng vai trò quan trọng.
    1.1.1. Lịch sử phát triển của công nghệ máy tính
    Phần cứng
    Máy tính đã trở thành một công cụ không thể thiếu đối với cuộc sống của chúng
    ta ngày nay có nguồn gốc từ những bàn tính của người Hy Lạp cổ đại. Có thể nói rằng,
    lịch sử máy tính là lịch sử của những người làm việc với các con số. Vào đầu thế kỷ 20,
    máy tính đã phát triển thành máy tính cơ học hoặc cơ điện sử dụng rơ-le mạch. Từ cuối
    những năm 1930 đến đầu những năm 1940, máy tính điện tử sử dụng bóng chân không
    xuất hiện. Các máy tính bóng chân không của thời gian đó được gọi là máy tính thế hệ
    đầu tiên. Các máy tính điện tử này đã được sử dụng như máy tính kỹ thuật số và được
    chế tạo bằng cách kết hợp các mạch logic. Chúng chỉ xử lý các con số trong hệ nhị
    phân (tức là 0 và 1). Với các máy tính analog, cần phải thay đổi mạch để phù hợp với
    những gì được tính toán và kết quả của chúng có độ chính xác hạn chế. Với sự tinh vi
    của máy tính điện tử, máy tính analog dần trở nên lỗi thời.
    Với sự phát minh của các thiết bị bán dẫn như đi-ốt – thiết bị điện tử cho phép
    dòng điện chạy theo một hướng (hay còn gọi là chỉnh lưu) và bóng bán dẫn (transistor )
    – thiết bị điện tử khuếch đại dòng điện, các bản mạch được thu nhỏ và tăng hiệu năng.
    Máy tính điện tử dùng bóng bán dẫn, được ra đời vào cuối những năm 1950 và đầu
    những năm 1960, được gọi là máy tính thế hệ thứ hai. Các ngôn ngữ lập trình cũng
    được tích cực phát triển.
    Cùng lúc đó, mạch tích hợp hay còn gọi là vi mạch (IC) được đưa vào sử dụng
    năm 1961 tại Hoa Kỳ, mạch này có các dây nối và các thành phần mạch được tích hợp
    trên nền bán dẫn. Sau này, cách thành phần mạch được thiết kế tập trung hơn, thu nhỏ
    hơn, và tinh vi hơn, điều này đã cho ra đời mạch tích hợp quy mô lớn (LSI) và mạch
    tích hợp quy mô rất lớn (VLSI). Máy tính có vi mạch xuất hiện từ giữa những năm
    1960 đến giữa những năm 1970 được gọi là máy tính thế hệ thứ ba. Tốc độ xử lý được
    tăng lên đáng kể, trong đó tốc độ xử lý của các máy tính thế hệ thứ nhất được đo bằng
    mili giây (10-3), của các máy tính thế hệ thứ hai tính bằng micro giây (10-6) và của máy
    tính thế hệ thứ ba trong nano giây (10-9). Điều này có nghĩa là tốc độ xử lí tăng 1.000

    3

  5. lần qua mỗi thế hệ. Máy tính ngày nay là máy tính thế hệ thứ tư. Tốc độ xử lý của
    chúng được đo bằng pico giây (10-12 giây).
    Máy tính từ thế hệ thứ nhất cho đến thế hệ thứ tư đã sử dụng kiến trúc máy tính
    “von Neumann”, tức là hệ thống sử dụng một chương trình được lưu trữ bên trong.
    Những cỗ máy này lưu trữ các chương trình trong một thiết bị lưu trữ và xử lý dữ liệu
    trong khi đọc tuần tự chương trình. Kiến trúc máy tính này vẫn được giữ nguyên trong
    các máy tính ngày nay, điện thoại thông minh và máy tính bảng.
    Phần mềm và giao diện
    Tương tác trực quan của máy tính thế hệ thứ nhất và thứ hai rất kém. Tuy nhiên,
    giao diện người-máy đã được cải thiện và chuột máy tính được phát minh trong những
    năm 1960 ở Hoa Kỳ. Tốc độ xử lý của máy tính ngày càng nhanh và sự đa dạng hóa
    của các thiết bị ngoại vi đã làm nổi bật tầm quan trọng của hệ điều hành (OS). Hệ điều
    hành là một chương trình cơ bản để vận hành một máy tính và các thiết bị khác được
    kết nối với máy tính. Nó đảm bảo việc xử lý thông tin được trơn tru. Hệ điều hành đầu
    tiên được phát triển bởi tập đoàn IBM ở Hoa Kỳ vào năm 1964, trong kỷ nguyên của
    các máy tính thế hệ thứ ba. Trong những năm 1970, tập đoàn IBM đã ủy quyền cho tập
    đoàn Microsoft của Hoa Kỳ phát triển một hệ điều hành để cài đặt trong các máy vi
    tính cá nhân của IBM. MS-DOS (Microsoft Disk Operating System) có giao diện dòng
    lệnh, được phát triển. Giao diện dòng lệnh hay còn được gọi là “giao diện người dùng
    ký tự”. Người dùng nhập nội dung bằng bàn phím và sau đó các ký tự sẽ được hiển thị
    trên màn hình. Người dùng chưa thể sử dụng con trỏ chuột ở giao diện này.
    Năm 1972, Tiến sĩ Alan Kay, một nhà khoa học máy tính ở Hoa Kỳ, đã trình bày
    khái niệm về máy tính cá nhân. Năm 1973, máy tính Alto được ra mắt, nó được trang
    bị một GUI (Graphical User Interface- giao diện đồ họa cho người dùng) và là thế hệ
    đầu tiên của máy tính cá nhân. Giao diện này cho phép người dùng có hình ảnh trực
    quan hơn thông qua việc sử dụng các thiết bị trỏ như chuột hoặc bàn cảm ứng
    (touchpads). Năm 1984, Macintosh, một máy tính cá nhân được trang bị hệ điều hành
    và giao diện đồ họa được phát triển bởi công ty máy tính Apple tại Hoa Kỳ. Sự ra đời
    của GUI đã hiện thực hóa việc người dùng phổ thông có thể sử dụng được máy tính,
    bởi chúng cung cấp một hệ sinh thái thân thiện với người dùng. Thời gian sau này, giá
    thiết bị giảm xuống làm cho việc sử dụng máy tính cá nhân đã trở nên cực kỳ phổ biến.
    Máy chơi game Nintendo Family (Nintendo Family Computer) ra mắt tại Nhật
    Bản vào năm 1983, một năm trước khi Macintosh xuất hiện. Chiếc máy này có giao
    diện bao gồm hiệu ứng âm thanh và đồ họa vượt xa những giao diện của các máy tính
    cá nhân của hãng khác. Giao diện này đã được phát triển dành cho việc chơi điện tử. Ví
    dụ, bút stylus được sử dụng để chơi game trên Nintendo DS (2004), hay là một thiết bị
    điều khiển từ xa được trang bị gia tốc kế được sử dụng để chơi trên máy Wii (2006) và
    các giao diện khác xuất hiện. Ngoài ra, iPhone từ Apple Inc, ra mắt vào năm 2008, đã
    có giao diện cảm ứng sử dụng ngón tay. Giao diện này đã trở nên rất phổ biến.

    4

  6. Máy tính được dùng trong lĩnh vực truyền thông đã trở nên phổ biến, các chữ số
    đã trở thành văn bản, sau đó đến âm thanh và hình ảnh tĩnh, và cuối cùng là video. Máy
    tính đã được sử dụng hàng ngày vào nhiều việc khác nhau, vượt qua giới hạn ban đầu
    của bàn tính, hay nói cách khác, máy tính không còn chỉ để tính toán giá trị số.
    Máy tính ngày nay
    Máy tính ngày nay đã thay đổi rất nhiều về mặt thiết kế và mục đích sử dụng so
    với thế hệ trước, chúng ngày càng được thu nhỏ và tăng cường hiệu năng, và việc sử
    dụng máy tính đã trở nên phổ biến. Hơn nữa, rất nhiều tính năng đã được tích hợp vào
    trong một thiết bị nhất định, ví dụ như điện thoại thông minh được tích hợp nhiều tính
    năng nghe gọi và phát nhạc, cùng với đó là hiệu suất của thiết bị được cải thiện đáng
    kể.
    Việc tích hợp nhiều tính năng bằng cách thêm vào hoặc tối ưu hóa phần mềm mà
    không cần phải thay đổi các thành phần cấu tạo hoặc phần cứng đã trở thành xu thế
    chính. Vì vậy, chỉ bằng cách thêm và/hoặc tối ưu hóa phần mềm, chúng ta có thể sử
    dụng các thiết bị có chức năng và tính năng mới nhất mà không cần phải thay mới thiết
    bị.
    Ngoài ra, giao diện người dùng đã được hoàn thiện hơn. Ví dụ: công nghệ nhận
    dạng giọng nói cho phép nhập văn bản bằng giọng nói vào máy tính hoặc điện thoại
    thông minh. Thêm vào đó, công nghệ sử dụng máy tính để giải mã tín hiệu não và cho
    phép con người có thể điều khiển các thiết bị chỉ bằng ý nghĩ, các công nghệ này được
    áp dụng trong lĩnh vực y học và phúc lợi xã hội.
    Công nghệ máy chiếu 3D đã trở thành hiện thực, đoạn phim bao gồm âm thanh và
    hình ảnh có khả năng hiển thị 3 chiều, chúng có thể được chiếu trên nhiều bề mặt khác
    nhau, ví dụ như trên mặt trước của các tòa nhà, hoặc trong rạp chiếu phim. Công nghệ
    thực tế ảo (VR) và thực tế tăng cường (AR) cũng đang được phát triển mạnh mẽ, hứa
    hẹn sẽ cho ra đời nhiều ngành dịch vụ và sản phẩm mới.
    1.1.2. Lịch sử phát triển của công nghệ mạng.
    Thời đại của điện báo và điện thoại, tự do hoá viễn thông và sự phát triển của
    điện thoại di động.
    Năm 1854, những thiết bị điện báo đầu tiên đã được giới thiệu ở Nhật Bản. Vào
    năm 1876, điện thoại được phát minh ở Hoa Kỳ, chỉ sau đó 14 năm sau, điện thoại đã
    được sử dụng tại Nhật Bản. Sau chiến tranh chiến tranh thế giới lần thứ 2, dịch vụ điện
    thoại và điện báo được điều hành bởi Nippon Telegraph và Telephone Public Corp,
    dưới sự giám sát của Bộ Viễn Thông và Bưu Điện.
    Tự do hóa viễn thông được thực hiện vào năm 1985, điều này đã giúp phát triển
    những ứng dụng thực tế của các công nghệ mới như cáp quang và vệ tinh truyền thông.
    Trong 10 năm kể từ khi tự do hóa viễn thông, nhiều doanh nghiệp đã tham gia thị

    5

  7. trường viễn thông, sự cạnh tranh giữa các doanh nghiệp đã giúp giảm chi phí và đa
    dạng hóa dịch vụ.
    Hiện nay, điện thoại di động đóng vai trò đi đầu trong dịch vụ truyền thông, chứ
    không phải là điện thoại cố định. Thuê bao di động đã tăng nhanh chóng kể từ năm
    1995, khi mà dịch vụ dành cho hệ thống điện thoại cầm tay cá nhân (PHS) được triển
    khai. Số lượng thuê bao di động đã vượt số lượng thuê bao cố định từ năm 2000. Năm
    1999, điện thoại di động đã có thể kết nối Internet. Đến cuối năm 2005, số lượng người
    sử dụng điện thoại di động hoặc các thiết bị cầm tay khác để truy cập Internet đã vượt
    số lượng người sử dụng máy tính cá nhân để truy cập Internet.
    Hơn nữa, vào năm 2000, điện thoại di động tích hợp chức năng định vị và camera
    đã xuất hiện, chúng bắt đầu đóng vai trò không chỉ là chiếc điện thoại thông thường.
    Ngoài ra, lần đầu tiên trên thế giới, mạng 3G được đưa vào sử dụng năm 2001 tại Nhật
    Bản, sau đó mạng 3.9G (LTE), với tốc độ nhanh hơn, được đưa vào sử dụng năm 2010.
    Sự xuất hiện của Internet
    Năm 1958, Cục các Dự Án Nghiên Cứu Tiên tiến (ARPA) thuộc Bộ Quốc phòng
    Hoa Kỳ được thành lập để thực hiện những hoạt động nghiên cứu quân sự tiên tiến. Tại
    đây, việc nghiên cứu về một mạng máy tính kết nối toàn Hoa Kỳ được thực hiện. Năm
    1968, một dự án mạng có tên là ARPANET đã được triển khai. ARPANET kết nối các
    máy tính tại Đại học California, Los Angeles (UCLA), Đại học California, Santa
    Barbara (UCSB), Đại học Stanford và Đại học Utah cùng với các máy tính tại Bộ Quốc
    phòng Hoa Kỳ. Số lượng máy tính được kết nối tăng lên qua từng năm và quy mô được
    mở rộng.
    Năm 1981, với mục đích kết nối ARPANET với máy tính tại các trường đại học
    khác, hoạt động của Mạng Khoa học Máy tính (CSNET) có trọng tâm là hệ thống mạng
    dành cho nghiên cứu học thuật đã được Quỹ khoa học quốc gia Hoa Kỳ (NSF) khởi
    xướng. Sau đó, Mạng Quỹ khoa học quốc gia (NSFNET) được thiết lập năm 1985 để
    kết nối các siêu máy tính tại năm địa điểm ở Hoa Kỳ thông qua các đường truyền tốc
    độ cao. Vào thời điểm đó, các hệ thống mạng khác đã được xây dựng trên khắp thế
    giới. Tại Nhật Bản, JUNET, mạng dành cho nghiên cứu, được xây dựng vào năm 1984
    bởi Đại học Tokyo, Viện Công nghệ Tokyo và Đại học Keio. NSFNET đã đóng vai trò
    xương sống kết nối các mạng riêng lẻ khác. Kết quả là hệ thống mạng bao phủ toàn cầu
    đã được phát triển.
    World Wide Web (WWW) được phát minh vào năm 1990, qua đó cho phép dữ
    liệu ở các trang web và dữ liệu đa phương tiện được truyền đi, tiếp nhận, và duyệt qua
    (browse). Đây là nền tảng của xã hội thông tin hiện tại. Ngoài ra, vào năm 1992, Đạo
    luật khoa học và công nghệ tiên tiến năm 1992 và các đạo luật khác được Quốc hội
    Hoa Kỳ thông qua cho phép NSFNET được sử dụng cho mục đích thương mại (trước
    đó bị cấm). Kết quả là các nhà cung cấp dịch vụ Internet (ISP) xuất hiện, và việc kết
    nối Internet công cộng đã được thúc đẩy. Bằng cách này, từ những năm 1990 đến 2000,
    một mạng lưới toàn cầu đã được xây dựng và được gọi là mạng Internet ngày nay.
    6
  8. Ban đầu, người dùng phổ thông ở Nhật Bản truy cập Internet bằng kết nối qua
    đường dây điện thoại cố định. Sau đó vào năm 1999, dịch vụ truy cập internet DSL
    được giới thiệu, tiếp đó vào năm 2001, lần đầu tiên trên thế giới, dịch vụ dẫn cáp quang
    đến từng hộ gia đình (FTTH – Fiber To The Home) sử dụng cáp quang được giới thiệu
    tại Nhật. Sự phát triển của các dịch vụ băng thông rộng này đã làm cho thị trường
    Internet tại Nhật Bản phát triển nhanh chóng.
    Sự phát triển của Internet và dữ liệu lớn được tạo ra bởi Internet vạn vật (IoT)
    Với việc mở rộng phạm vi người dùng Internet, khái niệm Web 2.0 bắt đầu xuất
    hiện vào giữa những năm 2000. Nó có hai tính năng chính: cung cấp nền tảng để người
    dùng tham gia, chẳng hạn như blog và SNS (Dịch vụ mạng xã hội – Social Networking
    Service), và tính minh bạch của các nhà cung cấp dịch vụ, những người tiết lộ rộng rãi
    thông tin của họ. Kể từ khi xuất hiện Web2.0, những người không có kiến thức về
    HTML hoặc tương tự đã có thể dễ dàng truyền tải thông tin trên mạng. Do đó, thông
    tin, chẳng hạn như nhật ký cá nhân, ảnh, dữ liệu thoại, video trên blog và SNS, và
    tweet trên Twitter đã được tích lũy trên mạng. Hơn nữa, do sự ra đời của IoT, mạng kết
    nối vạn vật thông qua Internet, dữ liệu có sẵn trên mạng được lưu trữ với dung lượng
    lớn hơn bao giờ hết, điều này tạo nên dạng dữ liệu lớn (big data). Dữ liệu được tạo trên
    mạng không chỉ bao gồm các thông tin như e-mail và thông tin tìm kiếm trên web được
    truyền trên Internet từ máy tính, điện thoại thông minh và điện thoại di động, mà còn là
    những dạng thông tin về vị trí được ghi lại bởi hệ thống định vị toàn cầu (GPS), lịch sử
    chuyến đi được ghi trên thẻ lên máy bay (IC), lịch sử mua hàng được ghi trên thẻ thành
    viên, các đại lượng vật lý như nhiệt độ và áp suất thu được từ các cảm biến khác nhau
    và bất kỳ sự kiện nào được chuyển đổi thành dữ liệu.
    Việc sử dụng dữ liệu lớn có thể mang lại nhiều giá trị khác nhau và có thể dùng
    để thu được kiến thức mới. Một ví dụ ở Nhật Bản là hệ thống thẻ thành viên “T Point”
    của Công ty Culture Convenience Club Co., Ltd, được liên kết với 131 doanh nghiệp
    và khoảng 450.000 cửa hàng, hệ thống này có thể cung cấp bốn loại dữ liệu lớn bao
    gồm: vị trí của các thành viên, tỷ lệ mua lặp lại và đơn giá mua, cho 55,56 triệu thẻ
    thành viên. Dữ liệu lớn đã được sử dụng trong chiến lược bán hàng của các đối tác liên
    minh. Một ví dụ khác là dự án Dữ liệu lớn về thiên tai động đất của Công ty phát thanh
    truyền hình Nhật Bản (NHK). Dự án đã phân tích dân số và sự di chuyển của người dân
    trong khu vực bị ngập lụt trong trận động đất năm 2011 dựa trên thông tin vị trí từ điện
    thoại di động, dữ liệu bản đồ và thông tin thời gian. Kết quả là, những người trong
    vùng bị ngập lụt bởi sóng thần có xu hướng trở về nhà để giúp đỡ gia đình của họ, và
    một số phát hiện khác đã được thu thập. Những phát hiện này đã được sử dụng trong
    việc lập kế hoạch và xây dựng các biện pháp phòng chống thiên tai của các đô thị.
    Các yếu tố góp phần vào việc hiện thực hóa kỷ nguyên dữ liệu lớn bao gồm máy
    tính tốc độ cao, bộ nhớ dung lượng lớn và phần mềm tinh vi. Ngoài ra, phải kể đến một
    trong những công nghệ chủ chốt là tính toán phân tán (hoặc tính toán lưới). Để xử lý
    một lượng lớn dữ liệu dưới dạng dữ liệu lớn, cần có tài nguyên tính toán rất lớn. Tính

    7

  9. toán phân tán cho phép phân tích dữ liệu lớn bằng cách sử dụng vô số máy tính có mục
    đích chung trên mạng làm tài nguyên tính toán lớn. Hơn nữa, với sự tinh vi của tính
    toán phân tán, tài nguyên máy tính có thể được cung cấp như các dịch vụ bên ngoài.
    Kết quả là, nó cho phép người dùng có được các tài nguyên tính toán cần thiết mà
    không cần thiết lập một môi trường máy chủ của mình (điện toán đám mây).
    1.1.3. Lịch sử phát triển của công nghệ robot
    Lịch sử phát triển robot ở châu Âu có niên đại từ thế kỷ 18 đến thế kỷ 19, còn ở
    Nhật bản, các con búp bê karakuri (cơ khí), được chế tác trong thời đại Edo (1603-
    1868). Sau thế kỷ 20, vào năm 1954, một robot có khả năng nhấc lên và đặt xuống các
    vật thể được cấp bằng sáng chế tại Hoa Kỳ. Khái niệm về robot công nghiệp được khai
    sinh. Trong Chiến tranh thế giới thứ II, công nghệ điều khiển được phát triển, bao gồm
    cả điều khiển phản hồi, điều này cho phép chuyển động chính xác hơn. Năm 1973,
    WABOT-1, robot hình người đầu tiên trên thế giới, được phát triển tại Đại học
    Waseda. Năm 1969, Kawasaki Heavy Industries, Ltd. ra mắt Kawasaki-Unimate 2000,
    robot công nghiệp đầu tiên. Robot công nghiệp trở nên phổ biến trong những năm
    1980. Ngoài ra, cùng với sự phát triển của robot công nghiệp, ứng dụng thực tế của
    robot đã trở nên phổ biến trong cuộc sống hàng ngày, robot có thể trợ giúp con người
    trong công việc tại các địa điểm thiên tai khó tiếp cận và robot có thể thay thế cho các
    chức năng vật lý bị mất (ví dụ: chân, tay giả ).
    Năm 1999, robot AIBO được chế tạo giống chú chó nhỏ, được phát hành bởi Tập
    đoàn Sony. AIBO đã được tích hợp chương trình để học một cách máy móc từ trải
    nghiệm của chính nó và từ cách dạy của chủ nhân. AIBO có thể nũng nịu chủ nhân và
    chủ nhân có thể cảm nhận được “suy nghĩ” của robot. Năm 2000, robot ASIMO có thể
    bước đi thành thục bằng hai chân được Honda Motor Co. cho ra mắt, ASIMO được
    trang bị công nghệ đi bộ linh hoạt thời gian thực thông minh, công nghệ này giúp cho
    ASIMO có thể thay đổi trọng tâm theo thời gian thực để phù hợp với các tính toán của
    những chuyển động tiếp theo. Nó di chuyển trơn tru bằng cách kiểm soát “thời điểm 0 –
    thời điểm cân bằng”. ASIMO sau đó có thể chạy vào năm 2004, và nhiều ASIMO đã
    có thể đồng bộ hóa hiệu quả các chuyển động của chúng qua một mạng liên kết vào
    năm 2007.
    Trong những năm gần đây, nhu cầu về chăm sóc điều dưỡng đã tăng lên bởi sự
    già hóa dân số. Theo nhu cầu này, một bộ khung robot HAL (Hybrid Assistive Limb)
    được phát triển bởi Giáo sư Yoshiyuki Sankai tại Đại học Tsukuba, đã được đưa vào sử
    dụng tại các cơ sở y tế và xã hội để cải thiện, hỗ trợ và mở rộng hoạt động thể chất của
    người. Ngoài ra, robot đã được sử dụng để giám sát bên trong lò phản ứng, hoặc để dọn
    dẹp đống đổ nát hay những công việc tương tự trongmôi trường có mức bức xạ và rác
    thải phóng xạ cao.
    Ngoài ra, đối với robot công nghiệp, liên kết nhiều robot tạo ra khả năng làm việc
    với người đã được đưa vào sử dụng thực tế. Ví dụ, CR-35iA, một robot hợp tác được
    sản xuất bởi FANUC Corp. vào năm 2015 và Coro Co-robot do Life Robotics Inc. sản
    8
  10. xuất vào năm 2015, có thể làm việc với người mà không cần hàng rào an toàn. Ngoài
    ra, NEXTAGE, được sản xuất bởi Kawada Robotics Corp. vào năm 2011, có cấu trúc
    bắt chước phần thân trên của con người và robot có thể thực hiện các nhiệm vụ mà
    trước đây cần được thực hiện bởi công nhân.
    Hơn nữa, việc sử dụng robot đã trở nên phổ biến ngay cả trong cuộc sống hàng
    ngày. Ví dụ, máy giặt hoàn toàn tự động, máy rửa chén, máy kiểm tra vé tự động và hệ
    thống vận chuyển hoàn toàn tự động Yurikamome có thể được cho là robot theo nghĩa
    rộng. Năm 2010, Tập đoàn iRobot của Mỹ đã phát hành Roomba, một loại robot hút
    bụi, các nhà sản xuất Nhật Bản cũng đã cho ra đời robot làm sạch. Ngoài ra, trong năm
    2015, Soft Bank Corp. ra mắt robot cá nhân Pepper có thể biết được cảm xúc của con
    người. Nghiên cứu đã được tiến hành trên mối quan hệ giữa robot và con người.
    Các định nghĩa thông thường về rô bốt công nghiệp – chẳng hạn như các tiêu
    chuẩn công nghiệp Nhật Bản – mô tả chúng là các máy móc có cảm biến, hệ thống điều
    khiển thông minh và hệ thống truyền động. Tuy nhiên, theo Chiến lược Robot của Nhật
    Bản năm 2015, robot sẽ phát triển một cách sáng tạo hơn trong tương lai, bởi vậy các
    định nghĩa thông thường không thể bao quát được tình hình hiện tại của robot.
    1.1.4. Lịch sử phát triển của công nghệ trí tuệ nhân tạo
    Người ta nói rằng công nghệ trí tuệ nhân tạo đã có hai giai đoạn bùng nổ và một
    giai đoạn trì trệ, và hiện tại nó đang ở trong giai đoạn bùng nổ lần thứ ba. Trong năm
    2011, nền tảng trí tuệ nhân tạo của IBM Watson đã đánh bại những người vô địch trong
    một chương trình đố vui TV. Các chương trình dựa trên trí thông minh nhân tạo đã
    đánh bại các nhà vô địch chuyên nghiệp của trò cờ shogi vào năm 2012 và trò cờ vây
    igo vào năm 2016, đã thể hiện khả năng áp đảo con người. Ở Nhật Bản, có một dự án
    được gọi là “Robot có thể vào Đại học Tokyo?” Đã được Viện Tin học Quốc gia (NII)
    dẫn đầu từ năm 2011. Theo sự hợp tác giữa các trường đại học và chính phủ, họ nghiên
    cứu công nghệ lõi, chẳng hạn như “tóm tắt nội dung”, “hiểu ngôn ngữ sâu” và “hợp tác
    robot-con người” có thể mang lại bước đột phá cho phần mềm trí tuệ nhân tạo tích hợp
    vào robot, giúp chúng có thể vượt qua kỳ thi tuyển sinh của Đại học Tokyo năm 2021.
    Thuật ngữ “trí thông minh nhân tạo” xuất phát từ Hội nghị Dartmouth năm 1956.
    Giai đoạn bùng nổ trí tuệ nhân tạo đầu tiên được coi là năm 1956 đến những năm 1960.
    Trí thông minh nhân tạo của thời gian đó bao gồm khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên
    thông qua các chương trình có thể duy trì đối thoại với người dùng và đưa ra suy luận
    và các kết quả tìm kiếm để chứng minh các định lý toán học.
    Trong giai đoạn bùng nổ trí thông minh nhân tạo thứ hai, vào những năm 1980,
    các hệ thống chuyên biệt sử dụng trí thông minh nhân tạo với quyền truy cập vào các
    phần dữ liệu khổng lồ đã được phát triển để đưa ra các giải pháp thích hợp cho các vấn
    đề thực tế. Năm 1982, một dự án phát triển máy tính thế hệ thứ năm đã được ra mắt tại
    Nhật Bản góp phần củng cố nền tảng cho nghiên cứu trí tuệ nhân tạo tại Nhật Bản.
    Trí thông minh nhân tạo đã hoạt động chính xác trong phạm vi chương trình phần

    9

  11. mềm được con người dạy cho máy tính. Tuy nhiên, nó không thể phản ứng với các sự
    kiện bất ngờ có thể xảy ra trong thế giới thực. Có nhiều vấn đề liên quan đến trí thông
    minh nhân tạo. Ví dụ, trí thông minh nhân tạo không hiểu được các định nghĩa (như
    “Quả táo là trái cây”) trong thế giới thực, con người phải luôn luôn đưa các định nghĩa
    vào máy tính.
    Sau đó, bởi vì số lượng lớn dữ liệu lớn đã được tạo ra trên mạng với sự phát triển
    của Internet và vì sức mạnh tính toán của siêu máy tính đã được cải thiện đáng kể, khái
    niệm sử dụng thống kê và lý thuyết xác suất để tìm ra giải pháp khả thi nhất từ biển dữ
    liệu đã được giới thiệu; do đó, những tiến bộ đáng kể trong trí tuệ nhân tạo đã được
    thực hiện. Đó là sự phát triển của công nghệ máy học (machine learning technology) đã
    góp phần rất lớn vào sự tiến bộ của trí thông minh nhân tạo.
    Cũng như con người học hỏi từ kinh nghiệm, “công nghệ máy học” tìm hiểu các
    quy tắc và kiến thức Mục 1.3. Deep learning là gì ?
    bằng cách xử lý một
    Học sâu được cho là bước đột phá lớn nhất trong nghiên cứu trí
    lượng lớn dữ liệu. Ví tuệ nhân tạo 50 năm qua. Nó đóng góp to lớn vào tiềm năng của trí
    dụ, khi phân loại thư thông minh nhân tạo.
    rác, trí thông minh Học sâu là một công nghệ được tạo ra bằng cách áp dụng các kết
    nhân tạo được “dạy” quả nghiên cứu khoa học thần kinh (mạng thần kinh) được tiến hành
    để hiểu các mẫu thư bởi Giáo sư Hinton và các cộng sự tại Đại học Toronto (Canada) vào
    rác là như thế nào. nghiên cứu trí tuệ nhân tạo. Học sâu được đề xuất bởi giáo sư vào
    năm 2006. Điều này đã được chú ý tại một cuộc thi nhận dạng ảnh
    Độ chính xác của quốc tế năm 2012.
    máy học trong việc
    Mạng nơron là một mô hình toán học cố gắng sử dụng máy tính
    tìm kiếm câu trả lời để mô phỏng một số đặc điểm của chức năng não. Một mạng thần
    đúng là rất cao, kinh thông thường được hình thành trong ba lớp: lớp đầu vào, lớp ẩn
    nhưng không thể đạt và lớp đầu ra. Các mạng thần kinh trong học tập sâu có nhiều lớp ẩn.
    được 100% tính Thông tin về đối tượng đầu vào ở lớp đầu vào là trừu tượng, sau đó,
    nó đi đến các lớp ẩn gần với lớp đầu vào, và lớp này nhận ra mẩu
    chính xác trong câu thông tin của đối tượng. Thông tin rời rạc trong ngữ cảnh này có
    hỏi ngẫu nhiên. nghĩa là một cấu trúc đơn giản, chẳng hạn như một đường chéo và
    một đường cong. Do đó, một khái niệm bậc thấp được nhận diện
    Trong năm chuyển sang lớp tiếp theo, nơi nó được kết hợp với các khái niệm
    2012, “học sâu” khác được nhận biết trong các lớp ẩn khác. Do đó, có thể nhận ra các
    (“deep learning”) khái niệm nâng cao hơn. Ví dụ, các đường thẳng và đường nét tạo
    xuất hiện, cải thiện thành tai mèo được nhận ra lần đầu tiên, và sau đó tai mèo được
    nhận biết bằng cách kết hợp các khái niệm được công nhận. Tương
    đáng kể khả năng tự như vậy, mắt, miệng và những thứ tương tự được nhận ra, và cuối
    ứng dụng của máy cùng khuôn mặt của mèo được nhận ra, và tiếp tục như vậy.
    học. Học sâu sử Thông qua việc học lặp lại bằng cách sử dụng một số lượng lớn
    dụng mạng thần kinh dữ liệu, học sâu rút ra một lượng đặc tính nhất định để thực hiện
    nhân tạo có quy mô nhận dạng hình ảnh, nhận dạng giọng nói, kiểm soát và những điều
    lớn bắt chước bộ não tương tự. Nó là một phương pháp học máy đã đạt được kết quả đáng
    kể – so với những kết quả đạt được của con người ở một số lĩnh vực.
    con người. Nó học
    bằng cách thu thập
    các khái niệm bậc cao mỗi khi thông tin được xử lý tại nơron. Ví dụ, một máy tính sử
    10
  12. dụng kỹ thuật này để nhận ra hình ảnh của một đối tượng có thể thu được khái niệm về
    đối tượng đó. Vào năm 2012, Google Inc. ở Hoa Kỳ và Đại học Stanford đã tiến hành
    một thử nghiệm trong đó họ đã tải ngẫu nhiên một số lượng lớn hình ảnh từ Internet lên
    máy tính, kết quả là các mạng thần kinh được xây dựng trong máy tính đã hiểu được
    những hình ảnh đó là liên quan đến mèo.
    Với sự ra đời của việc học sâu, những điều mà trước đây chỉ có thể được khái
    niệm hóa đã được hiểu rõ hơn. Các robot công nghiệp đã tham gia vào các công việc
    hàng ngày được lập trình sẵn trong những môi trường không thay đổi hoặc rất ít thay
    đổi, chẳng hạn như ở các nhà máy. Tuy nhiên, người ta tin rằng việc học sâu sẽ cho
    phép robot công nghiệp thực hiện các nhiệm vụ khác nhau liên quan đến việc xử lý các
    vật thể tự nhiên mà trí thông minh nhân tạo thông thường không thể làm được. Ngoài
    ra, việc tăng cường hiệu quả học tập cho phép trí tuệ nhân tạo tương tác trong không
    gian thực, trí thông minh nhân tạo quan sát môi trường xung quanh và tìm ra các cách
    thể hiện tốt nhất thông qua các thử nghiệm sửa – sai lặp lại. Nói cách khác, thành công
    được sẽ ghi nhận và thất bại sẽ bị phạt.
    1.2. Điểm mạnh và yếu của Nhật Bản
    Với sự phát triển của trí thông minh nhân tạo, dữ liệu lớn và IoT, một sự thay đổi
    lớn đã được mang lại cho nền kinh tế và xã hội của Nhật Bản. Trong phần này, những
    điểm mạnh và điểm yếu của Nhật Bản sẽ được phân tích, và sau đó là thảo luận về
    hướng phát triển trong tương lai.
    1.2.1. Điểm mạnh của Nhật Bản.
    Sau Chiến tranh thế giới thứ II, Nhật Bản tập trung bắt kịp ngành công nghiệp các
    nước phương Tây. Dựa trên những công nghệ thuộc sở hữu của các quốc gia phát triển
    hơn, một số tỉnh của Nhật Bản đã nâng cao hiệu quả sản xuất, phát triển công nghệ sản
    xuất và áp dụng công nghệ đó để sản xuất các sản phẩm tinh vi. Kết quả đạt được là sự
    tăng trưởng kinh tế cao. Khi xem xét lịch sử phát triển sau chiến tranh, có thể nói rằng
    Nhật Bản có lợi thế cạnh tranh trong sản xuất.
    a. Người máy
    Các lô hàng robot công nghiệp Nhật Bản đã đạt giá trị khoảng 340 tỷ yên, chiếm
    khoảng 50% thị trường toàn cầu. Ngoài ra, khoảng 300.000 robot công nghiệp đã đi
    vào hoạt động tính đến cuối năm 2014, chiếm khoảng 20% thị phần thế giới. Điều này
    đã giúp cho Nhật Bản chiếm vị trí số 1 trên thế giới về thị phần và số lượng đi vào hoạt
    động của rô bốt công nghiệp.
    b. Thiết bị cảm biến
    Đối với thiết bị cảm biến, Nhật Bản chiếm khoảng một nửa thị trường thế giới, và
    dẫn đầu trong cảm biến cường độ sáng và cảm biến nhiệt độ. Các công ty Nhật Bản
    chiếm khoảng 70% doanh thu của thế giới.
    c. Cơ sở hạ tầng mạng
    11
  13. Nhật Bản có tỷ lệ kết nối các đường truyền internet băng thông rộng cao nhất trên
    thế giới. Ngoài ra, Nhật Bản là công ty hàng đầu thế giới về công nghệ truyền thông
    quang học liên quan đến khả năng truyền dẫn, sản xuất và công nghệ lõi của sợi đa lõi
    có dung lượng lớn và mạch xử lý tín hiệu số 100 Gbps.
    d. Dữ liệu thực
    Tỷ lệ thâm nhập trị trường của thẻ IC trong các tỉnh của Nhật đã tăng lên 58,7%.
    Phần lớn trong số này là thẻ tiền giao thông điện tử (ví dụ: Đường sắt Nhật Bản). Do
    đó, người ta tin rằng một lượng lớn dữ liệu đã được tích lũy từ các thẻ IC riêng lẻ.
    Ngoài ra, có đến 1/4 cảm biến của thế giới được sử dụng ở Nhật Bản; do đó có thể nói
    rằng lưu lượng dữ liệu lớn (dữ liệu thực tế) là một trong những thế mạnh của Nhật Bản.
    e. Khả năng phát triển máy tính
    Nhật Bản rất có khả năng phát triển các máy tính dùng để phân tích dữ liệu lớn.
    Siêu máy tính “K computer” của Nhật Bản, đứng số một thế giới về sức mạnh tính toán
    và hiệu quả tính toán. Đây là một điểm mạnh khác của Nhật Bản.
    1.2.2.. Điểm yếu của Nhật Bản (Tỷ lệ đóng góp các bài báo nghiên cứu và quy mô
    nguồn nhân lực trong lĩnh vực khoa học và công nghệ thông tin).
    Đối với lĩnh vực khoa học và công nghệ thông tin của Nhật Bản, Nhật Bản chiếm
    3,4% các bài báo nghiên cứu khoa học máy tính và toán học máy tính trên thế giới, ít
    hơn so với tỉ lệ của Hoa Kỳ (17,7%) và Đức (4,4%). Ngoài ra, liên quan đến “10%
    công trình nghiên cứu hàng đầu”, ý chỉ các tài liệu nghiên cứu chất lượng cao, Nhật
    Bản chỉ chiếm 1,6% trong số này, thấp hơn so với tỉ lệ của Hoa Kỳ (20,7%) và Đức
    (4,7%).
    Về số lượng nhà nghiên cứu, Nhật Bản có 13.397 nhà nghiên cứu trong lĩnh vực
    thiết bị phần cứng, nhiều nhất trong tất cả các lĩnh vực. Tuy nhiên, con số này vẫn ít
    hơn so với Hoa Kỳ (26.350) và châu Âu (46.316). Đặc biệt, về số lượng nhà nghiên
    cứu trong khoa học dịch vụ liên quan đến những bằng sáng chế mô hình kinh doanh
    trên Internet, Nhật Bản có 233 nhà nghiên cứu. Ngược lại, Hoa Kỳ có 5.216 nhà nghiên
    cứu và châu Âu có 7.575 nhà nghiên cứu. Những số liệu trên cho thấy Nhật Bản có ít
    các nhà nghiên cứu hơn so với Mỹ và Châu Âu.
    Phong trào thương mại hóa nhanh chóng IoT, dữ liệu lớn và trí thông minh nhân
    tạo đang được đẩy mạnh trên toàn thế giới. Có thể nói đây là thời đại mà các công ty
    nhanh chóng xây dựng mô hình kinh doanh mới giúp cạnh tranh ở quy mô quốc tế. Tại
    Hoa Kỳ, các công ty trong mỗi lĩnh vực phần mềm và dịch vụ máy tính và các công ty
    trong lĩnh vực phần cứng chiếm khoảng 30% giá trị của các công ty CNTT trong nước.
    Tại Nhật Bản, các công ty trong lĩnh vực dịch vụ thông tin liên lạc chiếm hơn 30% giá
    trị của các công ty CNTT ở đây, còn các công ty trong lĩnh vực linh kiện điện/điện tử
    chiếm hơn 20% giá trị của các công ty CNTT. So với các công ty ở các nước khác, các
    công ty trong lĩnh vực phần mềm và dịch vụ máy tính chiếm phần giá trị nhỏ hơn các
    công ty CNTT ở Nhật Bản.
    12
  14. Phương Tây áp đảo trong việc phát triển các mô hình kinh doanh và tạo ra nội
    dung kỹ thuật số mới. Hoa Kỳ thống trị trong mô hình kinh doanh thông minh và phân
    tích kinh doanh, ở đó Hoa Kỳ chiếm 83%, Châu Âu chiếm 12% và Nhật Bản chiếm 5%
    bằng sáng chế.
    Hoa Kỳ chiếm một lượng lớn bằng sáng chế các công nghệ phân tích dữ liệu,
    chẳng hạn như các công nghệ phân tích ngôn ngữ tự nhiên và máy học – những sáng
    chế cốt lõi của trí tuệ nhân tạo.
    Có một số lo ngại rằng điểm mạnh của Nhật Bản có thể trở thành điểm yếu.
    Trong lĩnh vực sản xuất, việc thương mại hóa đã được đẩy mạnh, các nước châu Á đã
    có những bước phát triển vượt bậc trong sản xuất, làm dấy lên nỗi lo ngại rằng lĩnh vực
    sản xuất sẽ trở thành một điểm yếu đối với Nhật Bản.
    Những điều trên cho thấy các nước mới nổi, bao gồm cả những nước châu Á, đã
    bắt kịp Nhật Bản về mặt khoa học, công nghệ và năng lực cạnh tranh công nghiệp trong
    các lĩnh vực truyền thống mà Nhật Bản có lợi thế, và việc thương mại hóa các thiết bị
    đang được phát triển. Trong lĩnh vực điện tử và thiết bị – lĩnh vực nền tảng cho việc
    hiện thực hóa xã hội siêu thông minh – Nhật Bản có thặng dư thương mại. Tuy nhiên,
    thặng dư thương mại này có thể giảm trong tương lai, bởi sự gia tăng hoạt động xuất
    nhập khẩu từ các nền kinh tế mới nổi và các nước khác.
    1.2.3. Định hướng tương lai
    Theo một khảo sát (thông tin chi tiết về internet công nghiệp cho năm 2015) của
    250 giám đốc điều hành kinh doanh tại Hoa Kỳ, Anh, Đức, Pháp, Ấn Độ, Nam Phi và
    Trung Quốc, do General Electric Co. thực hiện tại Hoa Kỳ và Accenture tại Hoa Kỳ,
    66% số người có chiến lược Internet công nghiệp đã trả lời rằng “Nếu không sử dụng
    dữ liệu lớn, chúng tôi sẽ mất vị thế hiện tại trong vòng từ một đến ba năm”. Ngoài ra,
    88% người được hỏi cho biết “Sử dụng dữ liệu lớn là ưu tiên hàng đầu của công ty”.
    Hơn nữa, nhiều liên minh đã được thiết lập trên toàn thế giới, chủ yếu trong số
    các công ty phương Tây, bao gồm General Electric Corp. ở Mỹ, dẫn đầu Internet công
    nghiệp. Các hoạt động tiêu chuẩn hóa IoT đã được tăng cường, nhưng các công ty Nhật
    Bản vẫn chưa đóng một vai trò chủ động.
    Tuy nhiên, trong một cuộc khảo sát của các công ty Nhật Bản, chỉ có khoảng 20
    đến 30% số người được hỏi trong mỗi ngành công nghiệp trả lời “Chúng tôi đã sử dụng
    trí thông minh nhân tạo, dữ liệu lớn và / hoặc IoT” hoặc “Chúng tôi đang xem xét sử
    dụng trí tuệ nhân tạo, dữ liệu, và / hoặc IoT. ”Điều này chỉ ra rằng việc sử dụng trí tuệ
    nhân tạo, dữ liệu lớn và IoT vẫn bị chậm chạp.
    Ngoài ra, với câu hỏi về tầm quan trọng của việc đầu tư vào hệ thống thông tin,
    75,3% số người trả lời tại các công ty Mỹ trả lời “Cực kỳ quan trọng”. Ngược lại, chỉ
    có 15,7% người trả lời tại các công ty Nhật đưa ra trả lời như vậy.

    13

  15. Hơn nữa, theo một cuộc khảo sát do Ngân hàng Phát triển Nhật Bản thực hiện ở
    các công ty Nhật Bản đã sử dụng IoT / dữ liệu lớn hoặc đang cân nhắc sử dụng IoT / dữ
    liệu lớn, các công ty này nhận ra rằng IoT / dữ liệu lớn rất hữu ích cho việc lập kế
    hoạch, phát triển và bán hàng. Không có nhiều nhận thức về việc sử dụng IoT / dữ liệu
    lớn cho các hoạt động không thể thực hiện được nếu không thuê ngoài, chẳng hạn như
    mua sắm và hậu cần. Tuy nhiên việc chuyển đổi cơ cấu công nghiệp sử dụng IoT / dữ
    liệu lớn trong các khu vực như mua sắm và hậu cần đã được thực hiện. Do đó, người ta
    cho rằng vấn đề đối với Nhật Bản là hệ thống hóa các chuỗi giá trị ở mọi điểm, từ trên
    xuống dưới.
    Điểm mạnh Điểm yếu
     Nhật Bản dẫn đầu về giá trị lô hàng và tỷ lệ  Số lượng các tài liệu nghiên cứu về viễn
    robot công nghiệp được sản xuất. Robot thông và nguồn nhân lực của Nhật Bản ít hơn
    công nghiệp đang hoạt động tại Nhật vào so với các nước Mỹ và châu Âu.
    khoảng 300.000 đơn vị, chiếm 20% số robot  Hoa Kỳ và các nước châu Âu vượt trội Nhật
    công nghiệp trên toàn thế giới, chiếm thị Bản trong việc xây dựng mô hình kinh doanh
    phần nhiều hơn bất kì nước nào. (tính đến và tạo ra nội dung mới.
    ngày 31 tháng 12 năm 2014).
     Hoa Kỳ đi đầu trong công nghệ phân tích dữ
     Các doanh nghiệp Nhật Bản (bao gồm các liệu.
    công ty con trong và ngoài nước) sản xuất
    một nửa số thiết bị cảm biến trên toàn thế  Các lĩnh vực thiết bị và linh kiện điện tử đã
    giới (chiếm 50%). Riêng đối với cảm biến từng mang nhiều lợi nhuận cho Nhật Bản,
    ảnh và cảm biến nhiệt độ, tỷ lệ là 70%. nhưng nguồn lợi nhuận này đã bị xói mòn.

     Internet và viễn thông băng thông rộng có tỷ  Các nước mới nổi đã bắt kịp Nhật Bản về
    lệ phổ biến cao hơn ở Nhật Bản so với các khoa học, công nghệ và khả năng cạnh tranh
    nơi khác trên thế giới. Một trong những công nghiệp.
    nước dẫn đầu về công nghệ truyền thông  Nhật Bản có nhận thức thấp về tầm quan
    quang học. trọng của việc sử dụng IOT và dữ liệu lớn.
     Nhật Bản có dữ liệu thực tế thu được từ việc Nhận thức về tầm quan trọng của việc hệ
    sử dụng rộng rãi các hệ thống thẻ IC giao thống hóa cũng thấp.
    thông.
     Siêu máy tính K của Nhật Bản là hệ thống
    máy tính nhanh nhất trên thế giới và có tỷ lệ
    hiệu suất tính toán cao nhất. Nhật Bản vượt
    trội trên thế giới trong việc phát triển các loại
    máy như vậy.

    Tóm lại, để giải quyết các vấn đề, Nhật Bản cần phải tăng cường ngành công
    nghiệp sản xuất, tập trung phân tích những dữ liệu lớn được tích lũy trong nhiều lĩnh
    vực, từ chăm sóc sức khỏe đến vận tải, phát triển công nghệ robot kết nối trí tuệ nhân
    tạo với không gian thực và tăng cường hoạt động nghiên cứu phát triển và thúc đẩy
    nguồn nhân lực trong khoa học và công nghệ thông tin. Đặc biệt, để duy trì khả năng
    cạnh tranh trên trường quốc tế trong tương lai, Nhật Bản cần phát triển công nghệ liên
    quan đến tương tác giữa không gian mạng và không gian thực bằng cách áp dụng các
    công nghệ phát triển nhanh chóng trong những năm gần đây và tận dụng ngành công

    14

  16. nghiệp sản xuất – một lợi thế chính của Nhật Bản, và tạo ra các dịch vụ mới giải quyết
    các vấn đề khác nhau trong thế giới thực, đặc biệt là các vấn đề liên quan đến sản xuất,
    nông nghiệp, xây dựng, chăm sóc sức khỏe và an ninh.
    1.3. Những nỗ lực để hướng tới hiện thực hóa một xã hội siêu thông minh
    Tiểu mục này mô tả đặc điểm và tình trạng hiện tại của những công nghệ lõi và
    việc hệ thống hóa chúng hướng tới hiện thực hóa xã hội siêu thông minh, và sau đó mô
    tả hướng đi của những nỗ lực trong tương lai dựa trên điểm mạnh và điểm yếu của
    Nhật Bản.
    1.3.1. Những nỗ lực để hệ thống hóa những công nghệ lõi.
    Trong thời đại của IoT, mọi thứ đều được kết nối, những dòng dữ liệu từ những
    cảm biến và dữ liệu nhật ký từ tất cả mọi thứ được tạo ra trên mạng đều có thể được
    liên kết, tạo ra khả năng liên kết nhiều hệ thống, cho phép tạo ra các giá trị và dịch vụ
    mới. Để tạo ra các giá trị mới, cần hệ thống hóa việc phối hợp các hệ thống riêng lẻ,
    phát triển riêng biệt. Trong Kế hoạch cơ bản về khoa học và công nghệ lần thứ 5 của
    Nhật Bản, tập trung hướng tới xây dựng một nền tảng chung sử dụng hiệu quả IoT
    (Nền tảng dịch vụ xã hội siêu thông minh). “Chiến lược Đổi mới Công nghệ và Năng
    lượng Quốc gia đến năm 2050,” được Văn phòng Nội các phê duyệt vào tháng 4/2016,
    kêu gọi kết nối các trang thiết bị liên quan đến năng lượng và tối ưu hóa các hệ thống
    nối mạng để sử dụng năng lượng hiệu quả triệt để và giảm thiểu tiêu thụ năng lượng
    toàn cầu và lượng khí thải CO2.
    Việc sử dụng IoT trên quy mô toàn diện yêu cầu phải phát triển các giao diện và
    định dạng dữ liệu để thúc đẩy việc sử dụng dữ liệu trên nhiều hệ thống.
    Ngoài ra, cần phải thúc đẩy sự phát triển của một cơ chế và những công nghệ để
    đảm bảo việc chia sẻ thông tin dễ dàng giữa các hệ thống. Thông tin bao gồm các bản
    đồ ba chiều, dữ liệu định vị và dữ liệu khí tượng được cung cấp bởi các hệ thống cơ sở
    hạ tầng chung của Nhật Bản, như Hệ thống Vệ tinh Quasi-Zenith, Hệ thống Phân tích
    và Tích hợp Dữ liệu (DIAS) và cơ sở hạ tầng xác thực công cộng.
    Ngoài ra, điều quan trọng là cần đạt được sự thành phần hóa của phần cứng và
    phần mềm, và cho ra đời điện toán tiên phong (edge computing) để tăng tốc và đa dạng
    hóa việc xử lý thời gian thực của các hệ thống của người dùng cuối – yêu cầu quan
    trọng sự tinh vi của IoT.
    1.3.2. Tăng cường mang tính chiến lược công nghệ cơ sở hạ tầng cho xã hội siêu
    thông minh.
    a. Công nghệ bảo mật:
    Để đạt được một xã hội siêu thông minh, đảm bảo an ninh mạng là một tiền đề cơ
    bản. Do đó, điều cần thiết là thúc đẩy các dự án xã hội siêu thông minh dựa trên mô
    hình thiết kế an ninh (the concept of security by design), mô hình này đảm bảo an ninh
    trong các giai đoạn lập kế hoạch và thiết kế của một hệ thống tổng thể.
    15
  17. b. Công nghệ để xây dựng hệ thống IoT
    Để hiện thực tổng thành hóa phần cứng và phần mềm và xây dựng và vận hành
    các hệ thống quy mô lớn, điều quan trọng là tăng cường các công nghệ cần thiết để
    phát triển hệ thống IoT. Bộ Thông tin và Truyền thông (MIC) đã nỗ lực để thiết lập
    một nền tảng công nghệ để kết nối số lượng lớn các thiết bị một cách nhanh chóng và
    hiệu quả, và kết nối hoặc tích hợp các thiết bị truyền thông không dây với các tiêu
    chuẩn khác nhau và nhiều dịch vụ với các mạng hiệu quả và an toàn. Ngoài ra, Bộ đã
    tăng cường nỗ lực để làm cho công nghệ này trở thành một tiêu chuẩn quốc tế. Bộ cũng
    đã tạo ra một môi trường (IoT Testbed) cho phép các doanh nghiệp khác nhau phát
    triển và thử nghiệm các hệ thống IoT tối ưu và nó đã thúc đẩy sự phát triển và ra đời
    của các dịch vụ IoT tiên tiến.
    c. Công nghệ phân tích dữ liệu lớn
    Điều quan trọng là cải thiện công nghệ phân tích dữ liệu lớn để lấy được tri thức
    và giá trị từ nhiều dữ liệu quy mô lớn, bao gồm dữ liệu phi cấu trúc. Với nhận thức
    rằng dữ liệu là một tài sản, dữ liệu tích lũy và sẵn có tại Nhật Bản cần được tích cực sử
    dụng, và thúc đẩy việc cải thiện và sử dụng các loại dữ liệu nhất định mang lại lợi thế
    cạnh tranh cho Nhật Bản.
    d. Công nghệ trí tuệ nhân tạo
    Các công nghệ trí tuệ nhân tạo có thể hỗ trợ việc sử dụng IoT, phân tích dữ liệu
    lớn và liên lạc tiên tiến. Liên quan đến công nghệ trí tuệ nhân tạo, Viện nghiên cứu
    truyền thông quốc tế thuộc Viện Công nghệ thông tin và truyền thông quốc gia (NICT)
    đã nghiên cứu và phát triển một bản dịch bài diễn văn đa ngôn ngữ sử dụng công nghệ
    xử lý ngôn ngữ tự nhiên dựa trên phân tích dữ liệu lớn và đã phát triển một hệ thống
    phân tích thông tin. Ngoài ra, Trung tâm thông tin và mạng nơron của NICT đã nghiên
    cứu để làm sáng tỏ các chức năng của não người và đã áp dụng kiến thức đó vào
    nghiên cứu và phát triển các công nghệ như để ước lượng nhận thức và ấn tượng của
    một người từ hoạt động não của họ, và để tạo ra một mạng thông tin.
    Viện nghiên cứu truyền thông toàn cầu đã tiến hành nghiên cứu và phát triển hệ
    thống bản dịch bài diễn văn đa ngôn ngữ để cải thiện tính chính xác của bản dịch. Viện
    này hướng tới tăng số lượng ngôn ngữ có thể dịch chính xác từ bốn thứ tiếng (Nhật,
    Anh, Trung và Hàn) thành mười thứ tiếng và nhằm giới thiệu công nghệ dịch thuật cho
    bệnh viện, cơ sở thương mại, điểm đến du lịch và những nơi tương tự, trước khi Tokyo
    Olympic và Paralympic Games diễn ra vào năm 2020. Ngoài ra, với mục đích giới
    thiệu sớm và sử dụng rộng rãi các loại xe điện và xe lăn điện sử dụng trí thông minh
    nhân tạo, Bộ Thông tin và Truyền thông đã thực hiện phát triển và trình diễn hệ thống
    di động tự hành (công nghệ tự động lái xe, công nghệ điều khiển tự động và tương tự).
    Bộ Kinh tế, Thương mại và Công nghiệp (METI) đã thành lập Trung tâm Nghiên
    cứu Trí tuệ Nhân tạo tại Viện Khoa học Công nghệ Tiên tiến Quốc gia vào tháng 5 năm
    2015. Đây là trung tâm nghiên cứu của các học viện và ngành công nghiệp, trung tâm

    16

  18. đã tập hợp các nhà nghiên cứu và công nghệ xuất sắc và đã tìm cách hình thành một
    môi trường tạo ra một chu kỳ hiệu quả để thương mại hóa kết quả nghiên cứu cơ bản.
    Cụ thể, trung tâm đã tập trung vào những nghiên cứu tiên tiến về trí tuệ nhân tạo giống
    như não người và trí tuệ nhân tạo tích hợp dữ liệu với kiến thức, sự phát triển các công
    cụ cho các khuôn khổ trí tuệ nhân tạo và các mô-đun cốt lõi tiên tiến cho phép kết nối
    nghiên cứu sớm và phát triển kỹ thuật tiêu chuẩn để đánh giá định lượng độ hiệu quả và
    độ tin cậy của các công nghệ trí tuệ nhân tạo. Ngoài ra, Tổ chức Phát triển Công nghệ
    Năng lượng và Công nghiệp mới đã khởi động Dự án Phát triển Công nghệ Trí thông
    minh nhân tạo và Robot lõi thế hệ tiếp theo. Theo dự án, tổ chức này đã tiến hành
    nghiên cứu và phát triển công nghệ trí tuệ nhân tạo, các thiết bị cảm biến như hệ thống
    camera có thể nhận ra các vật thể khó nhận dạng và công nghệ thiết bị truyền động cho
    cơ nhân tạo.
    Ngoài những hoạt động nghiên cứu và phát triển tiến hành cùng với ngành công
    nghiệp, bắt buộc phải có những hoạt động nghiên cứu và phát triển cơ bản mới. Để
    Nhật Bản dẫn đầu thế giới trong 10 đến 15 năm, điều quan trọng là tạo ra một công
    nghệ cơ sở mới cho trí tuệ nhân tạo và phân tích dữ liệu lớn.
    Bộ Giáo dục và Khoa học Nhật Bản (MEXT) đã khởi chạy Dự án nền tảng trí tuệ
    tích hợp tiên tiến (Advanced Integrated Intelligence – AIP) và thiết lập một trung tâm
    NC&PT (Trung tâm AIP) tại RIKEN để đẩy nhanh phát triển dự án. Trong dự án này,
    trung tâm sẽ tích hợp thúc đẩy hoạt động nghiên cứu và phát triển trí thông minh nhân
    tạo sáng tạo, sự thích ứng của trí tuệ nhân tạo và dữ liệu lớn cho các lĩnh vực khoa học
    khác nhau, tạo ra các giá trị mới bằng cách sử dụng IoT và bồi dưỡng nguồn nhân lực
    cho an ninh mạng.
    Dự án nhằm phát triển công nghệ cơ sở cho trí thông minh nhân tạo sáng tạo mới
    vượt trội hơn rất nhiều so với việc học sâu. Để đạt được mục tiêu này, các thành viên
    dự án sẽ áp dụng các kết quả khoa học từ chuyên ngành thần kinh học, khoa học nhận
    thức và khoa học toán học đã được tích lũy ở Nhật Bản, và sẽ sử dụng kiến thức liên
    quan đến hoạt động trí tuệ của con người. Cụ thể hơn, Trung tâm AIP sẽ thực hiện hoạt
    động nghiên cứu và phát triển về tái tạo cảm hứng của con người bằng cách kết hợp các
    công nghệ và lý thuyết học sâu khác nhau, chẳng hạn như suy luận ngẫu nhiên, công
    nghệ “Tự động học”, cho phép kiến thức từ thế giới thực có thể tiếp nhận được bằng
    cách xử lý ngôn ngữ và phân tích video và hình ảnh quy mô lớn và các thuật toán thông
    minh nhân tạo hoàn toàn mới dựa trên mô hình tính toán của các mạch thần kinh não.
    Bằng cách này, nghiên cứu và phát triển trí thông minh nhân tạo đã được tiến
    hành với việc chia sẻ vai trò giữa MIC, MEXT và METI. Ngoài ra, ba bộ đã thành lập
    Hội đồng Chiến lược Công nghệ Trí tuệ Nhân tạo để thúc đẩy các dự án một cách tích
    hợp và ba Bộ đã chia sẻ kết quả hợp tác của hoạt động nghiên cứu và phát triển với các
    bộ khác. Vì vậy, toàn bộ chính phủ đã nỗ lực để tạo ra các ngành công nghiệp mới và
    thúc đẩy đổi mới, và để nâng cao khả năng cạnh tranh quốc tế của Nhật Bản.
    e. Công nghệ thiết bị
    17
  19. Sự phát triển của công nghệ thiết bị đang được hiện thực với tốc độ nhanh, xử lý
    dữ liệu quy mô lớn thời gian thực với mức tiêu thụ điện năng thấp. Để hiện thực mức
    tiêu thụ năng lượng cực thấp trong các thiết bị, điều quan trọng là tăng cường công
    nghệ vật liệu, công nghệ nano và công nghệ quang lượng tử.
    Hơn nữa, do nhu cầu truyền tải thông tin tăng lên và việc sử dụng sóng vô tuyến
    mở rộng, khả năng truyền tải trong các băng tần hiện đang được sử dụng dự kiến sẽ
    chạm mức giới hạn. Do đó, việc phát triển nguồn sóng vô tuyến mới và sự tinh vi của
    mạng đã trở thành vấn đề cấp bách. MIC đã tiến hành nghiên cứu và phát triển trên
    công nghệ cơ bản cho các thiết bị sóng terahertz trong tám năm từ năm 2011 đến năm
    2018 để mở băng tần terahertz (băng tần 300GHz) hiện chưa được sử dụng.
    g. Công nghệ mạng
    Để gửi gói dữ liệu nặng với khối lượng lớn ở tốc độ cao, sự tinh vi của công nghệ
    mạng cũng rất quan trọng. Đối với hệ thống truyền thông di động của Nhật Bản, MIC
    tập trung tăng hàng nghìn lần khả năng liên lạc và tăng hàng trăm lần số lượng thiết bị
    được kết nối. Hợp tác nghiên cứu và phát triển và các hoạt động chuẩn hóa quốc tế giữa
    các ngành công nghiệp, học viện và chính phủ đã thúc đẩy việc hiện thực hóa hệ thống
    truyền thông di động thế hệ thứ năm (5G) vào năm 2020. Ngoài ra, để tạo ra các dịch
    vụ khác nhau dựa trên IoT, một số Bộ đã tiến hành nghiên cứu và phát triển công nghệ
    chức năng mạng ảo cho phép xây dựng cơ sở hạ tầng mạng đáp ứng nhanh chóng và
    linh hoạt các nhu cầu kết nối mạng khác nhau. Hơn nữa, một số Bộ đã thúc đẩy nghiên
    cứu và phát triển trên công nghệ mạng cáp quang thế hệ tiếp theo cho phép tiêu thụ
    điện năng thấp, đường truyền dẫn dài, tốc độ cao và dung lượng lớn (1 terabit/giây).
    Gấp 10 lần đường truyền dẫn quang học đang dùng hiện nay (100 gigabit/giây).
    Một số Bộ đã thúc đẩy nghiên cứu và phát triển những công nghệ cho các hệ
    thống IoT, như công nghệ điện toán tiên phong, tự động đánh giá độ trễ cho phép tùy
    thuộc vào loại thông tin và mức độ cấp thiết cho các thiết bị IoT khác nhau và để thực
    hiện kiểm soát tối ưu mạng bằng cách quay trở lại dữ liệu truyền thông tại điểm tối ưu
    trong mạng. Bằng cách này, họ đã hướng tới xây dựng một công nghệ cơ sở cho phép
    xử lý thông tin tối ưu trên khắp các mạng kết nối các thiết bị IoT khác nhau. Ngoài ra,
    tiến hành nghiên cứu và phát triển về công nghệ mạng chính xác và đáng tin cậy để
    thúc đẩy thương mại hóa sớm và phổ biến các hệ thống di động tự động (ví dụ: xe điện
    và xe lăn điện vv) dựa trên công nghệ lái xe tự động.
    h. Siêu máy tính thế hệ tiếp theo
    MEXT đã triển khai dự án FLAGSHIP 2020, kế thừa và phát triển siêu máy tính
    K (siêu máy tính Post K). Siêu máy tính Post K sẽ tham gia hoạt động vào năm 2020.
    Các tổ chức tham gia dự án đã thiết kế và phát triển phần cứng và phần mềm ứng dụng
    cho siêu máy tính Post K một cách hợp nhất, phối hợp bài bản để đạt được kết quả
    nghiên cứu sớm hơn so với các siêu máy tính thế hệ tiếp theo của các quốc gia. Mục
    tiêu phát triển cho siêu máy tính Post K là hiệu suất tối đa gấp 100 lần so với siêu máy
    tính K và tiêu thụ điện năng từ 30 – 40 MW.
    18
  20. Sử dụng siêu máy tính Post K, dự án FLAGSHIP 2020 sẽ thực hiện nghiên cứu
    đầy tham vọng, tiên phong với tầm nhìn đến tương lai xã hội và học thuật trong vòng
    10 đến 20 năm tới. Kết quả là, nó sẽ đạt được những đột phá khoa học, mở ra tương lai
    của ngành công nghiệp và nền kinh tế của Nhật Bản, và tạo ra những cải tiến, thành tựu
    hàng đầu thế giới. Bằng cách giải quyết các thách thức xã hội và khoa học một cách
    chiến lược mà chỉ có thể được giải quyết bằng hệ thống máy tính vào những năm 2020,
    dự án dự kiến sẽ góp phần vào sự tăng trưởng của Nhật Bản và để thực hiện những
    thành tựu hàng đầu thế giới. Hệ thống được đặc trưng bởi 1) tiêu thụ điện năng hiệu
    quả, 2) công suất tính toán cao, 3) thân thiện với người dùng và 4) tiềm năng cho kết
    quả sáng tạo. Siêu máy tính Post K, sẽ được hoàn thành vào năm 2020 với các thông số
    kỹ thuật cao nhất trên thế giới về 4 đặc trưng này, sẽ vượt qua các hệ thống máy tính
    của các quốc gia khác về sức mạnh tổng thể.
    i. Công nghệ cảm biến
    Trong thời đại dữ liệu lớn và IoT, việc sử dụng dữ liệu đáng tin cậy trở nên quan
    trọng. Do đó, sự chính xác của công nghệ cảm biến để thu thập thông tin từ mọi người
    và mọi thứ cũng quan trọng. MIC đã thực hiện nghiên cứu và phát triển trên một máy
    ảnh terahertz cho phép xem qua hình ảnh trên các hình dạng của vật liệu. METI đã thực
    hiện nghiên cứu và phát triển công nghệ nhận dạng trên rô bốt (ví dụ, thị giác và thính
    giác), không bị ảnh hưởng bởi những thay đổi trong môi trường.
    k. Công nghệ cho robot, bộ truyền động và giao diện người
    Cần thực hiện nghiên cứu và phát triển trên công nghệ truyền động liên quan đến
    cấu tạo, phần mềm và điều khiển của máy móc cho phép các robot hoạt động trong thế
    giới thực bằng cách sử dụng thông tin được xử lý và phân tích trong không gian mạng.
    Công nghệ robot có thể được sử dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, chẳng hạn như
    truyền thông, phúc lợi, hỗ trợ công việc và sản xuất; và công nghệ giao diện con người
    sử dụng thực tế tăng cường, kỹ thuật và khoa học não của Kansei.
    MIC đã tiến hành nghiên cứu và phát triển để thiết lập công nghệ cho rô bốt nối
    mạng thông minh kể từ năm 2015. Chúng bao gồm công nghệ cơ bản cho phép các rô
    bốt khác nhau chia sẻ thông tin qua mạng và hoạt động tự động trong thời gian thực, và
    công nghệ truyền thông cho phép robot liên lạc với con người dựa trên hiểu biết về cảm
    xúc của con người, như được xác định thông qua thị giác và thính giác của robot và từ
    thông tin não người.
    l. Công nghệ quang lượng tử
    Các công nghệ quang học phát triển như các công cụ để quan sát các nguyên tử
    và phân tử cũng được sử dụng làm công nghệ liên ngành cho các thiết lập truyền thông
    và lâm sàng. Trong những năm gần đây, do sự tiến bộ của công nghệ quang học để
    kiểm soát chính xác và đo lường độ nhạy cao, việc sử dụng các công nghệ đã lan rộng
    đến lĩnh vực cơ sở hạ tầng xã hội. Hướng tới các tiến bộ trong công nghệ quang học,
    MEXT đã thực hiện phát triển và sử dụng các vật liệu chức năng quang học nhân tạo

    19

Download tài liệu Định hướng hiện thực hóa xã hội siêu thông minh của Nhật Bản File Docx, PDF về máy