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物聯(lián)網(wǎng)將實(shí)現大規模發(fā)展:IBM的4大...

2018-06-26

 

數據是數字化變革的基本組成部分,物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、區塊鏈、邊緣計算等技術(shù)預計將在來(lái)年掀起巨浪,因為這些技術(shù)是收集、分析和存儲信息的方法。

隨著(zhù)連接設備的數量達到110億臺(不包括電腦和手機的連接量),很顯然,在2018年,物聯(lián)網(wǎng)將繼續成為熱點(diǎn)話(huà)題。

物聯(lián)網(wǎng)將實(shí)現大規模發(fā)展:IBM的4大預測

筆者很榮幸有機會(huì )能夠采訪(fǎng)到IBM沃森物聯(lián)網(wǎng)消費業(yè)務(wù)部副總裁BretGreenstein先生,他強調了2018年物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的4個(gè)關(guān)鍵性趨勢。有趣的是,其中三個(gè)趨勢截然不同,但是技術(shù)性卻高度相關(guān)。這里突出了一個(gè)原則是:數據是數字化變革的基本組成部分。物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、區塊鏈、邊緣計算等技術(shù)預計將在來(lái)年掀起巨浪,因為這些技術(shù)是收集、分析和存儲信息的方法。

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?但是其中很多人其實(shí)并沒(méi)有真正弄懂它究竟是什么。根據Greenstein先生的說(shuō)法,人工智能是物聯(lián)網(wǎng)系統的大腦,在2018年人們將會(huì )真正了解到這一點(diǎn)。隨著(zhù)設備連接量的增加以及設備間互相通信能力的增強,人工智能技術(shù)包括深度學(xué)習、自然語(yǔ)言程序、圖像識別、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )驅動(dòng)決策等能夠幫助這些設備更好的理解對方,以及我們人類(lèi)。

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(xiàn)和硬代碼包括后來(lái)出現了移動(dòng)應用,但這仍然是一種孤立的體驗,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——現在我們看到汽車(chē)制造商、酒店和其他公司正在試圖創(chuàng )造更多的集成體驗,并利用人工智能更好地理解和與人互動(dòng)?!?/span>

更多的CPU功率將耗費在邊緣側

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

除了確保只將有用的數據傳回云端外,邊緣計算還有其它很多好處,比如解決隱私問(wèn)題。Greenstein舉了一個(gè)家庭護理環(huán)境系統的例子:“在這個(gè)環(huán)境中,攝像機或麥克風(fēng)可以被訓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中的跡象。在這種情況下,你可以使用相機來(lái)判斷某人是否恢復良好,步態(tài)是否正常,或者他們的行走速度是否比醫生要求的稍慢。并且你還能聽(tīng)到玻璃破碎、物體掉落或水溢出的聲音。而且因為處理是在邊緣完成的,所以我們可以完成對隱私的保護,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?!?/span>

區塊鏈為物聯(lián)網(wǎng)交易增加了不變性和完整性

區塊鏈和物聯(lián)網(wǎng)在很多方面看起來(lái)就像是專(zhuān)門(mén)為彼此設計的。區塊鏈是一種分布式加密數字分類(lèi)技術(shù),非常適合記錄物聯(lián)網(wǎng)機器之間發(fā)生的數百萬(wàn)筆交易的詳細信息。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IBM正在“多個(gè)行業(yè)”與客戶(hù)進(jìn)行合作,還將他們聚集在一起,并暗示2018年很可能會(huì )放出更多細節。

“人們忽略了區塊鏈,因為他們過(guò)多的關(guān)注事物的財務(wù)方面,這是顯而易見(jiàn)的用例?!盙reenstein繼續告訴我說(shuō):“所有這些物聯(lián)網(wǎng)數據,尤其是供應鏈中的數據或物主之間移動(dòng)的數據,都需要存儲在某種不可更改的記錄中?!?/span>

物聯(lián)網(wǎng)上的大部分交互發(fā)生在機器人之間,通常很少有人監督。區塊鏈記錄提供安全性,因為只有具有加密密鑰的記錄才能編輯或修改其有權訪(fǎng)問(wèn)的部分。此外,記錄的副本在多個(gè)(通常是數千個(gè))物理位置之間進(jìn)行分割,因此沒(méi)有一方擁有對其進(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)中大規模增長(cháng)

增長(cháng)是關(guān)鍵詞,這里的愿景是:智能互聯(lián)技術(shù)將繼續幫助人類(lèi)完成機械重復的手動(dòng)任務(wù)。這將通過(guò)給他們能夠理解周?chē)h(huán)境的程序,讓他們在適當的時(shí)間來(lái)回答關(guān)于特定事物的特定問(wèn)題來(lái)實(shí)現。

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)人都認為它是關(guān)于傳感器的——但我們現在已經(jīng)到了深入了解和人機交互的程度。

從某種意義上說(shuō),這是一種向制造運營(yíng)商和在機器上進(jìn)行維護的人提供實(shí)時(shí)數據和實(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?人們會(huì )問(wèn)一個(gè)問(wèn)題,他們不需要再看手冊了?!盙reenstein解釋道,“他們只需要詢(xún)問(wèn)手冊‘這是輪胎壓力的正確設置嗎?’”

在2018年,隨著(zhù)更多的外部數據集納入其中,我們很可能會(huì )看到這一趨勢進(jìn)一步發(fā)展。因此,理論上,你的手冊不僅會(huì )告訴你正確的輪胎壓力,它還會(huì )根據天氣或其他操作條件進(jìn)行調整。

Greenstein告訴我:“所以我們要將手冊和實(shí)時(shí)數據結合起來(lái),并說(shuō)‘在你面臨的情形下,這是現在要做的正確的事情,’這在客戶(hù)服務(wù)和制造業(yè)中是一件非??岬氖虑??!?


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