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[導(dǎo)讀]數(shù)據(jù)是數(shù)字化變革的基本組成部分，物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、區(qū)塊鏈、邊緣計(jì)算等技術(shù)預(yù)計(jì)將在來(lái)年掀起巨浪，因?yàn)檫@些技術(shù)是收集、分析和存儲(chǔ)信息的方法。

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隨著連接設(shè)備的數(shù)量達(dá)到110億臺(tái)（不包括電腦和手機(jī)的連接量），很顯然，在2018年，物聯(lián)網(wǎng)將繼續(xù)成為熱點(diǎn)話題。

筆者很榮幸有機(jī)會(huì)能夠采訪到IBM沃森物聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)業(yè)務(wù)部副總裁Bret Greenstein先生，他強(qiáng)調(diào)了2018年物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的4個(gè)關(guān)鍵性趨勢(shì)。有趣的是，其中三個(gè)趨勢(shì)截然不同，但是技術(shù)性卻高度相關(guān)。這里突出了一個(gè)原則是：數(shù)據(jù)是數(shù)字化變革的基本組成部分。物聯(lián)網(wǎng)、、區(qū)塊鏈、邊緣計(jì)算等技術(shù)預(yù)計(jì)將在來(lái)年掀起巨浪，因?yàn)檫@些技術(shù)是收集、分析和存儲(chǔ)信息的方法。

人工智能將使物聯(lián)網(wǎng)更智能、更高效地工作

當(dāng)下，人工智能很熱，幾乎每個(gè)人都在談?wù)撍?，但是其中很多人其?shí)并沒(méi)有真正弄懂它究竟是什么。根據(jù)Greenstein先生的說(shuō)法，人工智能是物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的大腦，在2018年人們將會(huì)真正了解到這一點(diǎn)。隨著設(shè)備連接量的增加以及設(shè)備間互相通信能力的增強(qiáng)，人工智能技術(shù)包括深度學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言程序、圖像識(shí)別、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)驅(qū)動(dòng)決策等能夠幫助這些設(shè)備更好的理解對(duì)方，以及我們?nèi)祟悺?/p> Greenstein告訴筆者:“在早期，你可以用很多不同的方式在家里部署物聯(lián)網(wǎng)，那時(shí)有很多電線和硬代碼包括后來(lái)出現(xiàn)了移動(dòng)應(yīng)用，但這仍然是一種孤立的體驗(yàn)，感覺(jué)不到真正的聯(lián)系。而人工智能有助于改善這一情況——現(xiàn)在我們看到汽車制造商、酒店和其他公司正在試圖創(chuàng)造更多的集成體驗(yàn)，并利用人工智能更好地理解和與人互動(dòng)?！?/p> 更多的CPU功率將耗費(fèi)在邊緣側(cè)

物聯(lián)網(wǎng)的前端組件，如相機(jī)和傳感器，傳統(tǒng)上只是被動(dòng)地收集數(shù)據(jù)然后傳到云端處理，而將處理能力推向“邊緣”后會(huì)帶來(lái)許多好處和機(jī)會(huì)。Greenstein說(shuō)，進(jìn)一步利用邊緣計(jì)算技術(shù)將會(huì)是2018年的一個(gè)關(guān)鍵趨勢(shì)。突然間就出現(xiàn)了不僅能看到圖像，還能理解圖像的攝像機(jī)以及能夠聽(tīng)到聲音的麥克風(fēng)，這將更加的推動(dòng)這一趨勢(shì)。

除了確保只將有用的數(shù)據(jù)傳回云端外，邊緣計(jì)算還有其它很多好處，比如解決隱私問(wèn)題。Greenstein舉了一個(gè)家庭護(hù)理環(huán)境系統(tǒng)的例子：“在這個(gè)環(huán)境中，攝像機(jī)或麥克風(fēng)可以被訓(xùn)練成在不侵犯家人隱私的情況下尋找可能表明居民處于危險(xiǎn)中的跡象。在這種情況下，你可以使用相機(jī)來(lái)判斷某人是否恢復(fù)良好，步態(tài)是否正常，或者他們的行走速度是否比醫(yī)生要求的稍慢。并且你還能聽(tīng)到玻璃破碎、物體掉落或水溢出的聲音。而且因?yàn)樘幚硎窃谶吘壨瓿傻?，所以我們可以完成?duì)隱私的保護(hù)，除非發(fā)生故障，否則不會(huì)將任何隱私的信息發(fā)送到云?！?/p> 區(qū)塊鏈為物聯(lián)網(wǎng)交易增加了不變性和完整性

區(qū)塊鏈和物聯(lián)網(wǎng)在很多方面看起來(lái)就像是專門(mén)為彼此設(shè)計(jì)的。區(qū)塊鏈?zhǔn)且环N分布式加密數(shù)字分類技術(shù)，非常適合記錄物聯(lián)網(wǎng)機(jī)器之間發(fā)生的數(shù)百萬(wàn)筆交易的詳細(xì)信息。不過(guò)，直到最近，這些技術(shù)之間的融合才被廣泛討論。Greenstein告訴我雖然這些合作伙伴關(guān)系還沒(méi)有公開(kāi)化，但I(xiàn)BM正在“多個(gè)行業(yè)”與客戶進(jìn)行合作，還將他們聚集在一起，并暗示2018年很可能會(huì)放出更多細(xì)節(jié)。

“人們忽略了區(qū)塊鏈，因?yàn)樗麄冞^(guò)多的關(guān)注事物的財(cái)務(wù)方面，這是顯而易見(jiàn)的用例?！盙reenstein繼續(xù)告訴我說(shuō)：“所有這些物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，尤其是供應(yīng)鏈中的數(shù)據(jù)或物主之間移動(dòng)的數(shù)據(jù)，都需要存儲(chǔ)在某種不可更改的記錄中?！?/p> 物聯(lián)網(wǎng)上的大部分交互發(fā)生在之間，通常很少有人監(jiān)督。區(qū)塊鏈記錄提供安全性，因?yàn)橹挥芯哂屑用苊荑€的記錄才能編輯或修改其有權(quán)訪問(wèn)的部分。此外，記錄的副本在多個(gè)(通常是數(shù)千個(gè))物理位置之間進(jìn)行分割，因此沒(méi)有一方擁有對(duì)其進(jìn)行操作的集中控制能力。

物聯(lián)網(wǎng)在制造業(yè)和工業(yè)中大規(guī)模增長(zhǎng)

增長(zhǎng)是關(guān)鍵詞，這里的愿景是：智能互聯(lián)技術(shù)將繼續(xù)幫助人類完成機(jī)械重復(fù)的手動(dòng)任務(wù)。這將通過(guò)給他們能夠理解周圍環(huán)境的程序，讓他們?cè)谶m當(dāng)?shù)臅r(shí)間來(lái)回答關(guān)于特定事物的特定問(wèn)題來(lái)實(shí)現(xiàn)。

毫無(wú)疑問(wèn)，物聯(lián)網(wǎng)在工業(yè)領(lǐng)域正在迅速發(fā)展。起初，每個(gè)人都認(rèn)為它是關(guān)于傳感器的——但我們現(xiàn)在已經(jīng)到了深入了解和人機(jī)交互的程度。

從某種意義上說(shuō)，這是一種向制造運(yùn)營(yíng)商和在機(jī)器上進(jìn)行維護(hù)的人提供實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)洞察的方式。

這種融合的成果可以被看成是在向”智能文檔”方向發(fā)展，大量的技術(shù)手冊(cè)和程序指南被人工智能引擎吸收，以便能夠提供實(shí)時(shí)援助?！耙虼耍藗儠?huì)問(wèn)一個(gè)問(wèn)題，他們不需要再看手冊(cè)了?！盙reenstein解釋道，“他們只需要詢問(wèn)手冊(cè)‘這是輪胎壓力的正確設(shè)置嗎？’”

在2018年，隨著更多的外部數(shù)據(jù)集納入其中，我們很可能會(huì)看到這一趨勢(shì)進(jìn)一步發(fā)展。因此，理論上，你的手冊(cè)不僅會(huì)告訴你正確的輪胎壓力，它還會(huì)根據(jù)天氣或其他操作條件進(jìn)行調(diào)整。

Greenstein告訴我：“所以我們要將手冊(cè)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)結(jié)合起來(lái)，并說(shuō)‘在你面臨的情形下，這是現(xiàn)在要做的正確的事情，’這在客戶服務(wù)和制造業(yè)中是一件非?？岬氖虑??！?/p>

文章編輯：CobiNet(寧波)  
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