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来源:物联网智库公众号       

  随(sui)着连接设备(bei)的数量(liang)达到110亿台(不(bu)包括电(dian)脑和手(shou)机(ji)的连接量(liang)),很(hen)显(xian)然,在(zai)2018年(nian),物(wu)联(lian)网将继(ji)续(xu)成为热点话(hua)题。

  笔者很荣幸有(you)机会能够(gou)采访到IBM沃森物(wu)联网消(xiao)费业务部副总裁Bret Greenstein先生,他强(qiang)调了(le)2018年(nian)物(wu)联网领域的(de)4个(ge)关(guan)(guan)键性(xing)趋势。有(you)趣(qu)的(de)是(shi)(shi)(shi)(shi),其中三个(ge)趋势截然不(bu)同(tong),但是(shi)(shi)(shi)(shi)技术(shu)(shu)性(xing)却(que)高度相关(guan)(guan)。这里突出了(le)一(yi)个(ge)原则是(shi)(shi)(shi)(shi):数(shu)据是(shi)(shi)(shi)(shi)数(shu)字化变革的(de)基本组成部分。物(wu)联网、人工智能、区(qu)块链、边(bian)缘计(ji)(ji)算等技术(shu)(shu)预计(ji)(ji)将在来(lai)年(nian)掀起巨浪(lang),因为这些技术(shu)(shu)是(shi)(shi)(shi)(shi)收集、分析(xi)和存储信息的(de)方法。

人工智能(neng)将使(shi)物联网更智能(neng)、更高效地工作(zuo)

  当下,人(ren)工智(zhi)能(neng)(neng)很(hen)(hen)热,几乎每(mei)个人(ren)都在谈论它(ta),但是(shi)其(qi)中很(hen)(hen)多(duo)人(ren)其(qi)实并没(mei)有(you)真正弄懂(dong)它(ta)究竟是(shi)什么。根据Greenstein先生的(de)(de)说法,人(ren)工智(zhi)能(neng)(neng)是(shi)物联网系统(tong)的(de)(de)大(da)脑,在2018年人(ren)们(men)将会真正了解到这一点。随着设(she)备连接(jie)量的(de)(de)增(zeng)加(jia)以及设(she)备间互(hu)相(xiang)通信能(neng)(neng)力的(de)(de)增(zeng)强,人(ren)工智(zhi)能(neng)(neng)技术(shu)包括深度学习(xi)、自然语言(yan)程序(xu)、图像识(shi)别、神经网络驱动决策等能(neng)(neng)够帮助这些设(she)备更好的(de)(de)理解对(dui)方,以及我们(men)人(ren)类。

  Greenstein告诉笔者:“在(zai)早期(qi),你可以用很(hen)多不同的方式在(zai)家(jia)里部署(shu)物(wu)联(lian)(lian)网,那时有很(hen)多电线和硬代(dai)码(ma)包括后来出现(xian)了移动(dong)(dong)应用,但(dan)这(zhei)仍然是一种孤立的体验(yan),感觉不到真正(zheng)(zheng)的联(lian)(lian)系(xi)。而人工智能有助(zhu)于改善这(zhei)一情况(kuang)——现(xian)在(zai)我们看到汽车制造(zao)商、酒店和其他(ta)公司正(zheng)(zheng)在(zai)试图创造(zao)更多的集(ji)成体验(yan),并利(li)用人工智能更好地理解和与人互动(dong)(dong)。"

更(geng)多的(de)CPU功率(lv)将耗费(fei)在边缘侧(ce)

  物联网的(de)前端组件,如相机和(he)(he)传(chuan)感器,传(chuan)统上(shang)只是被动(dong)地(di)收(shou)集数据然后(hou)传(chuan)到云端处理,而(er)将(jiang)(jiang)处理能(neng)力推向“边缘”后(hou)会(hui)(hui)带来许多好处和(he)(he)机会(hui)(hui)。Greenstein说,进一(yi)步(bu)利用(yong)边缘计算技术将(jiang)(jiang)会(hui)(hui)是2018年的(de)一(yi)个(ge)关键(jian)趋势(shi)。突然间就出现了不(bu)仅能(neng)看到图(tu)(tu)像,还能(neng)理解图(tu)(tu)像的(de)摄像机以及能(neng)够(gou)听到声音的(de)麦克(ke)风,这将(jiang)(jiang)更加的(de)推动(dong)这一(yi)趋势(shi)。

  除了确保只(zhi)将有(you)用的(de)数据传回(hui)云端(duan)外,边缘(yuan)计算还有(you)其它(ta)很(hen)多(duo)好处(chu),比如解决隐私问(wen)题。Greenstein举了一个(ge)家庭护理(li)环境系统的(de)例子:“在(zai)(zai)这个(ge)环境中,摄像机或(huo)麦(mai)克风可(ke)(ke)以(yi)被训练成在(zai)(zai)不侵犯家人(ren)隐私的(de)情况下(xia)寻找可(ke)(ke)能表明居(ju)民处(chu)于危险中的(de)迹象(xiang)。在(zai)(zai)这种情况下(xia),你(ni)可(ke)(ke)以(yi)使(shi)用相机来判(pan)断某人(ren)是(shi)否恢复(fu)良(liang)好,步(bu)态(tai)是(shi)否正常(chang),或(huo)者他(ta)们的(de)行走速度是(shi)否比医生(sheng)要求的(de)稍(shao)慢。并且(qie)你(ni)还能听到玻(bo)璃(li)破碎、物体(ti)掉落或(huo)水溢出的(de)声音(yin)。而且(qie)因为处(chu)理(li)是(shi)在(zai)(zai)边缘(yuan)完(wan)成的(de),所以(yi)我们可(ke)(ke)以(yi)完(wan)成对隐私的(de)保护,除非(fei)发(fa)生(sheng)故障,否则不会将任何隐私的(de)信息发(fa)送到云。”

区块链为物(wu)联网交易增(zeng)加了不变(bian)性和(he)完整性

  区块(kuai)链和(he)物联(lian)(lian)网在很多(duo)(duo)方面看(kan)起来就像是专门为彼此设(she)计的(de)(de)。区块(kuai)链是一种分(fen)布式加密(mi)数字分(fen)类技术(shu),非常适合(he)记录(lu)物联(lian)(lian)网机器之间发生的(de)(de)数百(bai)万笔交易的(de)(de)详细(xi)信(xin)息。不过,直到最(zui)近(jin),这些技术(shu)之间的(de)(de)融合(he)才被广泛讨论。Greenstein告诉我(wo)虽然这些合(he)作伙伴关(guan)系(xi)还(hai)没有公开化(hua),但IBM正在“多(duo)(duo)个行业”与客(ke)户进行合(he)作,还(hai)将他们聚(ju)集在一起,并(bing)暗示(shi)2018年很可能会放出更多(duo)(duo)细(xi)节(jie)。

  “人们(men)忽(hu)略了区(qu)块链,因为他们(men)过(guo)多的关注事物(wu)的财务(wu)方面,这是显而(er)易见的用例。”Greenstein继续告诉我说:“所有这些(xie)物(wu)联网数据,尤其是供应链中的数据或物(wu)主之间移动的数据,都需要存储在某种(zhong)不(bu)可更改的记(ji)录中。”

  物(wu)联网上的(de)大(da)部(bu)分交互发生在(zai)机器人(ren)之(zhi)间(jian),通常(chang)很少(shao)有(you)(you)(you)(you)人(ren)监(jian)督。区(qu)块链记录提供安(an)全(quan)性,因(yin)为(wei)只(zhi)有(you)(you)(you)(you)具有(you)(you)(you)(you)加密密钥的(de)记录才能(neng)编辑(ji)或修改(gai)其有(you)(you)(you)(you)权访(fang)问的(de)部(bu)分。此(ci)外,记录的(de)副(fu)本在(zai)多个(通常(chang)是数千个)物(wu)理位置之(zhi)间(jian)进行分割,因(yin)此(ci)没有(you)(you)(you)(you)一方(fang)拥有(you)(you)(you)(you)对其进行操作的(de)集(ji)中控制能(neng)力。

物(wu)联网在制造(zao)业(ye)和(he)工业(ye)中大(da)规模(mo)增长

  增长是关(guan)键词,这里的(de)愿景是:智(zhi)能互联技(ji)术将(jiang)继续帮(bang)助(zhu)人(ren)类完成机械(xie)重复的(de)手动任务(wu)。这将(jiang)通过给他们能够理解(jie)周围环境(jing)的(de)程(cheng)序,让他们在适当的(de)时间来回答(da)关(guan)于特(te)(te)定(ding)事(shi)物(wu)的(de)特(te)(te)定(ding)问题来实现。

  毫无疑问,物联网在工业领域正(zheng)在迅速(su)发展。起初,每(mei)个人都认为它是(shi)关于传感器的——但我们现在已经到了深(shen)入(ru)了解和(he)人机交互(hu)的程度。

  从(cong)某种意义上(shang)说,这是一种向制造运营商和在机器上(shang)进(jin)行维(wei)护(hu)的(de)人提供实时数据和实时洞察(cha)的(de)方式(shi)。

  这(zhei)种融合的(de)成(cheng)果可以被看(kan)成(cheng)是在(zai)向"智能文档"方(fang)向发展,大(da)量(liang)的(de)技术手册(ce)和程(cheng)序指南(nan)被人工智能引擎吸收,以便(bian)能够提供(gong)实时援助(zhu)。“因此,人们会问一个问题,他们不(bu)需要(yao)(yao)再(zai)看(kan)手册(ce)了。”Greenstein解释道,“他们只(zhi)需要(yao)(yao)询问手册(ce)‘这(zhei)是轮胎压力的(de)正确设置吗?’”

  在2018年,随着更多的外部数据(ju)集纳入其中(zhong),我们很可能会(hui)看到这一趋势进一步发展(zhan)。因此(ci),理论上,你的手(shou)册不仅会(hui)告诉(su)你正确(que)的轮胎压力,它还会(hui)根据(ju)天气或其他操作条(tiao)件进行调整(zheng)。

  Greenstein告诉我(wo):“所以我(wo)们要将(jiang)手册(ce)和实时数(shu)据结合起来(lai),并说‘在你面临的情形下(xia),这是(shi)现在要做的正确的事情,’这在客(ke)户服(fu)务(wu)和制造业中是(shi)一件非常酷的事情。”

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