2018年7月16日 星期一

.物聯網將在 2018 年實現大規模發展( IBM 的四大預測)

蔻蔻早餐20170209蔻蔻. com-張育寧-2017科技趨勢預測 發展關鍵:人工智慧、雲端平台、區塊鏈




來源:物联网智库

隨著連線裝置的數量達到110億台(不包括電腦和手機的連線量),很顯然,在2018年,物聯網將繼續成為熱點話題。

筆者很榮幸有機會,能夠採訪到IBM沃森物聯網消費業務部副總裁BretGreenstein先生,他強調了2018年物聯網領域的四個關鍵性趨勢。有趣的是,其中三個趨勢截然不同,但是技術性卻高度相關。

這裡突出了一個原則是:數據是數位化變革的基本組成部分。物聯網、人工智慧、區塊鏈、邊緣計算等技術,預計將在來年掀起巨浪,因為這些技術是收集、分析和儲存資訊的方法。


人工智慧將使物聯網更智慧、更高效地工作
當下,人工智慧很熱,幾乎每個人都在談論它,但是其中很多人其實並沒有真正弄懂它究竟是什麼。根據Greenstein先生的說法,人工智慧是物聯網系統的大腦,在2018年人們將會真正瞭解到這一點。

隨著裝置連線量的增加,以及裝置間互相通訊能力的增強,人工智慧技術包括深度學習、自然語言程式、影像辨識、神經網路驅動決策等,能夠幫助這些裝置,更好的理解對方,以及我們人類。

Greenstein告訴筆者:「在早期,你可以用很多不同的方式,在家裡部署物聯網,那時有很多電線和硬程式碼,包括後來出現了行動應用,但這仍然是一種孤立的體驗,感覺不到真正的聯絡。而人工智慧有助於改善這一情況——現在我們看到汽車製造商、飯店和其他公司,正在試圖創造更多的整合體驗,並利用人工智慧,更好地理解和與人互動。」


更多的CPU功率將耗費在邊緣側
物聯網的前端元件,如相機和感測器,傳統上只是被動地收集資料,然後傳到雲端處理,而將處理能力推向「邊緣」後會帶來許多好處和機會。

Greenstein說,進一步利用邊緣計算技術,將會是2018年的一個關鍵趨勢。突然間就出現了,不僅能看到影像,還能理解影的攝影機,以及能夠聽到聲音的麥克風,這將更加的推動這一趨勢。

除了確保只將有用的資料傳回雲端外,邊緣計算還有其它很多好處,比如解決隱私問題。

Greenstein舉了一個家庭護理環境系統的例子:「在這個環境中,攝影機或麥克風可以被訓練成,在不侵犯家人隱私的情況下,尋找可能表明居民處於危險中的跡象。

在這種情況下,你可以使用相機來判斷某人是否恢復良好,步態是否正常,或者他們的行走速度是否比醫生要求的稍慢。並且你還能聽到玻璃破碎、物體掉落或水溢位的聲音。

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,除非發生故障,否則不會將任何隱私的資訊傳送到雲。」


區塊鏈為物聯網交易增加了不變性和完整性
區塊鏈和物聯網在很多方面,看起來就像是專門為彼此設計的。區塊鏈是一種分散式,加密數位分類技術,非常適合記錄物聯網機器之間,發生的數百萬筆交易的詳細資訊。

不過,直到最近,這些技術之間的融合才被廣泛討論。Greenstein告訴我雖然這些合作夥伴關係還沒有公開化,但IBM正在「多個行業」與客戶進行合作,還將他們聚集在一起,並暗示2018年很可能會放出更多細節。

「人們忽略了區塊鏈,因為他們過多的關注事物的財務方面,這是顯而易見的用例。」Greenstein繼續告訴我說:「所有這些物聯網資料,尤其是供應鏈中的資料或物主之間,行動的數據,都需要儲存在某種不可更改的記錄中。」

物聯網上的大部分互動發生在機器人之間,通常很少有人監督。區塊鏈記錄提供安全性,因為只有具有加密金鑰的記錄才能編輯或修改,其有權訪問的部分。此外,記錄的副本在多個(通常是數千個)物理位置之間進行分割,因此沒有一方擁有對其進行操作的集中控制能力。


物聯網在製造業和工業中大規模成長
增長是關鍵詞,這裡的願景是:智慧互聯技術將繼續幫助人類,完成機械重複的手動任務。這將透過給他們能夠理解周圍環境的程式,讓他們在適當的時間,來回答關於特定事物的特定問題來實現。

毫無疑問,物聯網在工業領域正在迅速發展。起初,每個人都認為它是關於感測器的——但我們現在已經到了深入瞭解,和人機互動的程度。

從某種意義上說,這是一種向製造營運商和在機器上,進行維護的人,提供即時數據和即時洞察的方式。

這種融合的成果,可以被看成是在向「智慧文件」方向發展,大量的技術手冊和程式指南,被人工智慧引擎吸收,以便能夠提供即時援助。「因此,人們會問一個問題,他們不需要再看手冊了。」Greenstein解釋道,「他們只需要詢問手冊《這是輪胎壓力的正確設定嗎?》」

在2018年,隨著更多的外部數據集納入其中,我們很可能會看到這一趨勢進一步發展。因此,理論上,你的手冊不僅會告訴你正確的輪胎壓力,它還會根據天氣或其他操作條件,進行調整。

Greenstein告訴我:「所以我們要將手冊和即時數據結合起來,並說在你面臨的情形下,這是現在要做的正確的事情,這在客戶服務和製造業中是一件非常酷的事情。」

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