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来源:物联网智库公众号       

  随着连接设(she)备的数量达到(dao)110亿(yi)台(tai)(不包(bao)括电脑和(he)手机(ji)的连接量),很(hen)显然,在2018年,物联(lian)网将继续成为热(re)点话(hua)题。

  笔者很荣幸有机会能(neng)够采(cai)访到IBM沃森物联网消费业(ye)务部副总裁Bret Greenstein先生,他强调了(le)2018年(nian)物联网领域(yu)的4个(ge)关键(jian)性趋势。有趣的是(shi),其中三(san)个(ge)趋势截然不(bu)同(tong),但是(shi)技术(shu)(shu)性却高度相(xiang)关。这里突(tu)出(chu)了(le)一个(ge)原则是(shi):数据是(shi)数字化变(bian)革的基(ji)本(ben)组成部分(fen)。物联网、人工智(zhi)能(neng)、区块链、边缘(yuan)计(ji)(ji)算等(deng)技术(shu)(shu)预计(ji)(ji)将在来年(nian)掀起(qi)巨浪(lang),因为这些(xie)技术(shu)(shu)是(shi)收集、分(fen)析和存储信息的方(fang)法。

人工(gong)智能将使物联网更智能、更高(gao)效地工(gong)作

  当下,人(ren)(ren)(ren)工(gong)智能(neng)(neng)很(hen)(hen)热,几乎(hu)每个人(ren)(ren)(ren)都在(zai)谈论它(ta),但是(shi)其(qi)(qi)中很(hen)(hen)多人(ren)(ren)(ren)其(qi)(qi)实并没有真正弄懂它(ta)究竟是(shi)什(shen)么(me)。根据Greenstein先生的(de)(de)说法,人(ren)(ren)(ren)工(gong)智能(neng)(neng)是(shi)物联网(wang)系(xi)统的(de)(de)大脑,在(zai)2018年人(ren)(ren)(ren)们将(jiang)会真正了解到这(zhei)一点(dian)。随着设备连(lian)接量的(de)(de)增加以及(ji)设备间互(hu)相通信能(neng)(neng)力的(de)(de)增强,人(ren)(ren)(ren)工(gong)智能(neng)(neng)技术包括深(shen)度学(xue)习、自然语言程序(xu)、图(tu)像(xiang)识别(bie)、神(shen)经网(wang)络驱动决策等能(neng)(neng)够帮助这(zhei)些设备更好的(de)(de)理解对方,以及(ji)我们人(ren)(ren)(ren)类。

  Greenstein告诉笔者:“在早期(qi),你(ni)可以用很(hen)多(duo)不同的方式在家里部署物联网,那时有(you)很(hen)多(duo)电(dian)线和硬代码包括(kuo)后(hou)来出现(xian)了移动应用,但(dan)这仍(reng)然是一种孤(gu)立的体验(yan),感觉不到(dao)真正(zheng)的联系。而人工智能有(you)助于改善这一情(qing)况——现(xian)在我们看到(dao)汽车制造(zao)商、酒店和其他公司正(zheng)在试(shi)图创造(zao)更多(duo)的集成体验(yan),并利用人工智能更好地理(li)解和与人互动。"

更多的(de)CPU功率(lv)将耗费(fei)在边缘(yuan)侧(ce)

  物联网的前端组件(jian),如相机(ji)(ji)和(he)传(chuan)感器(qi),传(chuan)统上只(zhi)是(shi)被(bei)动地收集数(shu)据然后传(chuan)到云端处理,而将(jiang)处理能(neng)(neng)力推(tui)向“边缘”后会(hui)带来许多好处和(he)机(ji)(ji)会(hui)。Greenstein说,进一步利(li)用边缘计算技(ji)术将(jiang)会(hui)是(shi)2018年的一个关键趋势。突(tu)然间就出现了(le)不仅能(neng)(neng)看到图像,还能(neng)(neng)理解图像的摄像机(ji)(ji)以及能(neng)(neng)够听到声(sheng)音的麦克风,这将(jiang)更加的推(tui)动这一趋势。

  除(chu)(chu)了确(que)保只将有用(yong)的(de)(de)(de)(de)数(shu)据传回云(yun)端外,边(bian)缘(yuan)计算还(hai)有其它(ta)很多好处(chu),比如解决隐私(si)(si)问(wen)题(ti)。Greenstein举(ju)了一个家庭(ting)护理(li)环境系统(tong)的(de)(de)(de)(de)例子:“在(zai)这(zhei)个环境中,摄(she)像机或(huo)麦克风可(ke)以被(bei)训练(lian)成在(zai)不(bu)侵犯家人(ren)隐私(si)(si)的(de)(de)(de)(de)情况(kuang)下寻找可(ke)能表明居民处(chu)于(yu)危险中的(de)(de)(de)(de)迹象。在(zai)这(zhei)种情况(kuang)下,你可(ke)以使用(yong)相机来判断某人(ren)是(shi)否恢复良好,步态(tai)是(shi)否正常,或(huo)者他们的(de)(de)(de)(de)行(xing)走速度是(shi)否比医生(sheng)要求(qiu)的(de)(de)(de)(de)稍慢。并且你还(hai)能听到玻(bo)璃(li)破碎(sui)、物体掉落或(huo)水溢出的(de)(de)(de)(de)声音。而且因为(wei)处(chu)理(li)是(shi)在(zai)边(bian)缘(yuan)完(wan)成的(de)(de)(de)(de),所以我们可(ke)以完(wan)成对隐私(si)(si)的(de)(de)(de)(de)保护,除(chu)(chu)非发生(sheng)故障,否则不(bu)会将任何隐私(si)(si)的(de)(de)(de)(de)信(xin)息发送到云(yun)。”

区块链为物联(lian)网交易增加了不变性(xing)和完整性(xing)

  区(qu)块链和物联(lian)网在很多方面看起来就像是(shi)专门(men)为彼此设计的(de)。区(qu)块链是(shi)一种分(fen)布(bu)式加密数(shu)字分(fen)类技术(shu),非常适合记录物联(lian)网机(ji)器之间(jian)发生的(de)数(shu)百万(wan)笔交易的(de)详细信息。不过,直到(dao)最近,这(zhei)(zhei)些技术(shu)之间(jian)的(de)融合才(cai)被广(guang)泛讨论。Greenstein告诉我虽(sui)然这(zhei)(zhei)些合作伙伴关系还(hai)没有公(gong)开化,但(dan)IBM正(zheng)在“多个行业”与客户进行合作,还(hai)将他们聚集在一起,并暗示2018年很可能会放出更多细节。

  “人们(men)(men)忽略了区块链,因为(wei)他们(men)(men)过多(duo)的(de)关(guan)注事物(wu)的(de)财(cai)务方面,这是(shi)显而易见的(de)用(yong)例。”Greenstein继续(xu)告(gao)诉我说:“所有这些物(wu)联(lian)网数(shu)据,尤其是(shi)供应链中(zhong)的(de)数(shu)据或(huo)物(wu)主之间移动的(de)数(shu)据,都需要存(cun)储在(zai)某种不可更改(gai)的(de)记录中(zhong)。”

  物联(lian)网上的(de)大部(bu)分(fen)交互发(fa)生在机(ji)器人之(zhi)间(jian),通常很少(shao)有(you)人监(jian)督。区块链记录(lu)提供安全性,因(yin)为只有(you)具有(you)加密密钥的(de)记录(lu)才能编辑或(huo)修改其有(you)权访问的(de)部(bu)分(fen)。此外,记录(lu)的(de)副本在多个(通常是数千个)物理位(wei)置之(zhi)间(jian)进行分(fen)割,因(yin)此没有(you)一方拥有(you)对其进行操作(zuo)的(de)集中控制能力。

物联网(wang)在制造业(ye)和工(gong)业(ye)中大(da)规模增(zeng)长

  增(zeng)长(zhang)是关(guan)键词,这里(li)的(de)愿景是:智能(neng)互(hu)联技术将继续帮助人类完成机(ji)械重复(fu)的(de)手动任(ren)务。这将通过给他们能(neng)够理解(jie)周围(wei)环境的(de)程序(xu),让他们在适当的(de)时(shi)间来(lai)回答关(guan)于(yu)特定事物的(de)特定问题(ti)来(lai)实现(xian)。

  毫无(wu)疑(yi)问,物联网(wang)在工业领(ling)域正在迅速发展。起初,每个人都认为(wei)它是(shi)关于传感器的——但我们(men)现在已经到了深入了解和人机(ji)交互的程度。

  从某种意义上说,这是一(yi)种向制(zhi)造(zao)运营商和在机器(qi)上进行维护的(de)人提供实(shi)时(shi)(shi)数据和实(shi)时(shi)(shi)洞察的(de)方(fang)式。

  这种(zhong)融合的成果可以被看成是在向(xiang)"智能(neng)文档"方向(xiang)发展(zhan),大量的技术手册(ce)和程序指(zhi)南被人工智能(neng)引(yin)擎吸收(shou),以便能(neng)够提供实(shi)时援助。“因此,人们会(hui)问一(yi)个问题,他(ta)们不需(xu)要再看手册(ce)了。”Greenstein解释道,“他(ta)们只需(xu)要询问手册(ce)‘这是轮胎(tai)压力的正(zheng)确设置吗?’”

  在2018年(nian),随着更(geng)多(duo)的(de)外部数据(ju)集纳(na)入其中,我们很可(ke)能会(hui)看到这一趋势进(jin)一步发展(zhan)。因(yin)此,理论上,你的(de)手册不(bu)仅会(hui)告诉你正确(que)的(de)轮(lun)胎压(ya)力(li),它还会(hui)根(gen)据(ju)天(tian)气或(huo)其他操作条件进(jin)行(xing)调整。

  Greenstein告(gao)诉我:“所(suo)以我们要(yao)将手册(ce)和实(shi)时数(shu)据(ju)结合起来,并(bing)说‘在(zai)你面临的(de)情形(xing)下,这是(shi)现在(zai)要(yao)做(zuo)的(de)正确(que)的(de)事(shi)情,’这在(zai)客(ke)户服务和制造业中(zhong)是(shi)一件非常酷的(de)事(shi)情。”

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