關(guān)于物聯(lián)網(wǎng),IBM副總裁和數(shù)據(jù)專家談了這四個趨勢
2018-01-15 09:14:12 來源:網(wǎng)易 熱度:
1月12日消息,據(jù)福布斯雜志報道,到2018年,聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的數(shù)量將達(dá)到110億部,這還不包括電腦和手機(jī),物聯(lián)網(wǎng)(IoT)顯然將繼續(xù)成為熱門話題。大數(shù)據(jù)專家伯納德·馬爾(Bernard Marr)日前與IBM的Watson IoT Consumer Business副總裁布雷特·格林斯坦(Bret Greenstein)對話,討論并強(qiáng)調(diào)了物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的四個主要趨勢。
關(guān)于物聯(lián)網(wǎng),IBM副總裁和數(shù)據(jù)專家談了這四個趨勢
有趣的是,這些趨勢中有三種是與其他獨(dú)特而高度相關(guān)的技術(shù)相結(jié)合的。這印證了“數(shù)據(jù)是數(shù)字轉(zhuǎn)型基本要素”的原則。預(yù)計在未來的一年里,包括物聯(lián)網(wǎng)、人工智能(AI)、區(qū)塊鏈在內(nèi)的技術(shù)將會掀起更大浪潮,這些技術(shù)都與收集、分析和存儲信息相關(guān)。
1.AI將使物聯(lián)網(wǎng)更聰明、更高效
AI無疑是當(dāng)下最流行的詞匯,即每個人都在談?wù)撍芏嗳诉€是不太清楚它到底是什么。然而,格林斯坦表示,2018年將是理解AI角色的關(guān)鍵年份,因?yàn)檫\(yùn)行物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的“大腦”將會更廣泛的得到應(yīng)用。隨著越來越多的設(shè)備連接起來,能夠互相交流,AI(包括深度學(xué)習(xí)、自然語言處理、圖像識別以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)驅(qū)動的決策)將幫助它們以及我們相互理解。
格林斯坦表示:“在早期,你可以用很多不同的方式在家里創(chuàng)造物聯(lián)網(wǎng),可能涉及到很多電線和硬編碼。隨著時間推移,移動應(yīng)用程序開始涌現(xiàn),但它仍然是一種孤立的體驗(yàn),并沒有真正的連接起來。AI正在幫助縮小這種差距?,F(xiàn)在,我們看到汽車制造商、酒店和其他公司正試圖創(chuàng)造更多的集成體驗(yàn),并利用AI更好地理解和與人互動。”
2.更高的CPU功率將被用于“邊緣計算”
將處理能力推到“邊緣”帶來了許多好處和機(jī)會,以前像相機(jī)和傳感器這樣的前端元素,傳統(tǒng)上只能被動地收集數(shù)據(jù)并在云端處理。格林斯坦說,對這項(xiàng)技術(shù)進(jìn)一步開發(fā)是2018年的一個關(guān)鍵趨勢。他解釋稱:“突然間,不僅有了能看到還能理解圖像的攝像頭,有了學(xué)會傾聽的麥克風(fēng),這些越來越多地將技術(shù)推向邊緣。”
除了確保只有有用的數(shù)據(jù)返回到云端之外,邊緣計算還可以帶來其他好處,比如加強(qiáng)隱私安全。格林斯坦舉了一個家庭護(hù)理設(shè)置系統(tǒng)的例子,在這個系統(tǒng)中,攝像頭或麥克風(fēng)可以被訓(xùn)練出來,以尋找可能表明居民處于危險中的跡象,同時不會侵犯他們的隱私。(網(wǎng)易編輯注:邊緣計算是指在物理上靠近數(shù)據(jù)生成的位置處理數(shù)據(jù)的方法)
格林斯坦稱:“在這種情況下,你可以用攝像頭來判斷某人是否康復(fù),他們的步態(tài)是否正常,或者他們的走路速度是否比正常狀態(tài)更慢。此外,你也可以捕捉聽起來像碎玻璃、東西掉落或者水溢出的聲音。因?yàn)樘幚硎窃谶吘夁M(jìn)行的,我們可以保持隱私,因?yàn)槌怯胁缓玫氖虑榘l(fā)生,否則沒有任何東西被發(fā)送到云端。”
3.區(qū)塊鏈為物聯(lián)網(wǎng)交易增加完整性
區(qū)塊鏈和物聯(lián)網(wǎng)在許多方面似乎是相互支撐的。區(qū)塊鏈?zhǔn)且环N分布式和加密數(shù)字分類賬技術(shù),非常適合記錄在物聯(lián)網(wǎng)機(jī)器之間發(fā)生的數(shù)百萬筆交易細(xì)節(jié)。不過,直到最近,這些技術(shù)之間的融合思想才被廣泛討論。格林斯坦認(rèn)為,雖然合作企業(yè)尚未上市,但I(xiàn)BM正在“多個行業(yè)”與客戶合作,并暗示更多細(xì)節(jié)很可能在2018年出現(xiàn)。
格林斯坦稱:“有些人之所以錯過了區(qū)塊鏈,是因?yàn)樗麄兗性诮鹑诜矫妫@是明顯的用例。實(shí)際上,區(qū)塊鏈涉及所有的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù),特別是在供應(yīng)鏈或所有者之間移動,要求所有的數(shù)據(jù)被存儲在某種不變的記錄中。”
在物聯(lián)網(wǎng)上的許多互動都發(fā)生在機(jī)器人之間,通常很少有人監(jiān)督。而區(qū)塊鏈記錄可提供安全性,因?yàn)橹挥心切┚哂屑用苊荑€的用戶可以編輯或修改他們有權(quán)使用的部分。此外,記錄的副本在多個(通常是數(shù)千個)物理位置之間進(jìn)行分割,因此沒有任何一方能夠通過集中控制來操縱它。
4.制造業(yè)和工業(yè)領(lǐng)域的物聯(lián)網(wǎng)大幅增加
增強(qiáng)是這個領(lǐng)域的關(guān)鍵,這里的愿景是,智能化的連接技術(shù)將繼續(xù)幫助技術(shù)熟練的人類從事手工任務(wù)。格林斯坦稱:“毫無疑問,物聯(lián)網(wǎng)的工業(yè)領(lǐng)域正在迅速發(fā)展。起初,每個人都認(rèn)為它僅與傳感器相關(guān),但現(xiàn)在已經(jīng)到了深入了解和與人互動的程度。從某種意義上說,這是一種向制造運(yùn)營商和機(jī)器維護(hù)人員提供實(shí)時數(shù)據(jù)和洞察的方式。”
有大量的技術(shù)手冊和過程指南被AI引擎吸收,以便能夠提供實(shí)時幫助。格林斯坦解釋說:“所以人們會提出問題,而不用再看手冊了。”
在2018年,我們很可能會看到這一趨勢進(jìn)一步發(fā)展,將更多的外部數(shù)據(jù)集納入其中。所以在理論上,你的手冊不僅會告訴你正確的輪胎壓力,它還會根據(jù)天氣或其他操作條件做出調(diào)整。格林斯坦表示:“所以我們將手冊和實(shí)時數(shù)據(jù)結(jié)合起來,并說‘這是現(xiàn)在做的正確事情’。”
責(zé)任編輯:靳玉鳳