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製造巨型風力渦輪機葉片和運輸 - 巨型工廠
智慧車載交通 |
2022年10月19日 星期三
· 全球軌道安控平台市場，2024 年將達 23 億美元
谷歌分佈式雲邊緣上的 Ipsotek 鐵路安全
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| 不只是縮時，還有粉塵、噪音、位移偵測 |
MarketsandMarkets 預測，全球鐵路平台安控市場規模，將從 2019 年的 17 億美元，成長到 2024 年的 23 億美元，預測期內複合年成長率（CAGR）為 5.9%。預計推動鐵路平台安全市場成長的主要因素，包括自殺事件的增加，日益需要儘量減少未經授權進入月台的風險，以及對安全管理的額外支援，和高階解決方案的需求增加。
按元件，解決方案細分市場將在預測期內，保持更大的市場規模
基於元件，全球市場被細分為解決方案和服務。企業正在佈署周邊入侵解決方案，如感測器和影像監控系統，以防止安全入侵。他們更專注於透過光纖感測器、雷達感測器、微波感測器和紅外線感測器等感測器，來保護柵欄、大門和牆壁。鐵路平台安全市場是一個解決方案驅動的市場。這些解決方案在處理所有鐵路平台安全相關活動（包括乘客安全和保全）方面，發揮著關鍵作用。此外，這些解決方案用於提高營運效率和鐵路管理系統。
在服務中，在預測期內，託管服務部門將以更高的 CAGR 成長
鐵路平台安全市場分為專業服務和管理服務。託管服務供應商是第三方 IT 服務提供商，他們遠端管理客戶的 IT 基礎設施和系統，以備份和恢復關鍵業務資料。託管服務提供商（MSP）向其商業客戶提供技術先進的產品，以提供一流的服務。企業選擇 MSP 來克服預算限制和技術專業知識的挑戰，因為它們擁有熟練的人力資源、基礎設施和行業認證。託管服務目的在全天候提供技術支援，最大限度地提高整體效能，並實現成本最佳化。
亞太地區在預測期內將佔據最高的市場比率
對鐵路平台安全市場的區域分析涵蓋北美、歐洲、亞太地區和世界其他地區（RoW，Rest of world）。在預測期內，APAC 預計將在市場中擁有最高的市場比率和成長潛力。 這種成長可以歸功於中國快速佈署了監控解決方案和平台螢幕門（PSD），在大多數亞太國家佈署了高速鐵路、智慧交通和鐵路現代化專案。
鐵路平台安全市場的主要參與者
主要和新興市場參與者包括霍尼韋爾（美國）、Indra Sistemas（西班牙）、華為（中國）、博世（德國）、Atos（法國）、FLIR Systems（美國）、Axis Communications（瑞典）、Telent（英國）、浙江大華（美國）、海康威視（中國）、STANLEY（美國）、Wabtec（美國）、L&T Technology Services（印度）、三菱電氣（日本）、Genetec（加拿大）、Knorr-Bremse（德國）、Nabtesco（日本）、Senstar（加拿大）、Avnet（美國）和 Anixter（美國）。這些參與者採取了各種策略，來在市場上成長。他們專注於無機和有機成長策略，以加強其市場地位。
報告範圍
報告指標 | 詳情 |
市場規模可用多年 | 2017-2024 |
考慮基準年 | 2018 |
預測期 | 2019-2024 |
預測單位 | 價值（十億美元） |
涵蓋的細分段 | 元件、應用程式和區域 |
覆蓋的地區 | 北美、歐洲、亞太地區和 RoW |
涵蓋的公司 | Honeywell（美國）、Indra Sistemas（西班牙）、華為（中國）、博世（德國）、Atos（法國）、FLIR Systems（美國）、Axis Communications（瑞典）、Telent（英國）、浙江大華（美國）、Hikvision（中國）、STANLEY（美國）、Wabtec（美國）、L&T Technology Services（印度）、三菱電氣（日本）、Genetec（加拿大）、Knorr-Bremse（德國）、Nabtesco（日本）、Senstar（加拿大）、Avnet（美國）和Anixter（美國） |
本研究報告對市場進行了分類，以預測收入並分析以下每個子市場的趨勢：
基於元件的鐵路平台安全市場：
- 解決方案
- 感測器
- 微波感測器
- 紅外線感測器
- 光纖感測器
- 雷達感測器
- 其他感測器
- 影像監控系統
- 軟體
- 智慧影像分析
- 影像管理軟體
- 硬體
- 攝影機
- 類比攝影機
- IP 攝影機
- 儲存裝置
- 平台邊緣門（PED）/平台螢幕門（PSD）
- 警報/警報系統
- 服務
- 專業服務
- 系統整合和佈署
- 支援和維護
- 託管服務
基於應用的鐵路平台安全市場：
- 捷運
- 火車
基於地區：
- 北美
- 美國
- 加拿大
- 歐洲
- 英國
- 德國
- 西班牙
- 歐洲其他地區
- 亞太地區
- 中國
- 印度
- 日本
- 亞太地區其他地區
- ROW
- 中東和非洲（MEA）
- 拉丁美洲
· Gartner 2023 年十大策略技術趨勢
什麼是循環經濟？ - CNBC 解釋
Gartner 揭示了其 2023 年的十大策略技術趨勢，這些趨勢側重於三個主題：最佳化、規模和先鋒。
透過最佳化 IT、擴充套件網路，以提供業務價值和成長，以及改變業務本身的方向來降低成本，是 Gartner 預測的 2023 年十大技術趨勢之一。
關於如何克服供應鏈問題、烏克蘭和東歐戰爭、難以找到人才，以及不斷演變的金融危機，帶來的最新挑戰的不確定性越來越大。為了克服這些，一些企業將削減成本，另一些企業將繼續實施現有的擴張計劃，一些企業將完全改變其業務策略的方向。
[向同行學習：檢視我們關於資訊長今天挑戰和擔憂的現狀資訊長報告。 |瞭解成功的數位主管者的 7 種技能和高度創新資訊長的祕密。 】
加特納以最佳化、規模和先鋒這三個中心主題預測了 2023 年的 10 大策略技術趨勢，這些趨勢可以幫助企業看穿當前的經濟和市場挑戰。
垂直擴充套件行業雲平台
為了擴大業務規模，組織正在採用垂直市場雲，各種供應商越來越多地為醫療保健、製造業、供應鏈、農業和金融等行業提供行業特定資料集。
Gartner 高階董事分析師 Padraig Byrne 表示，如今，企業專注於從雲技術中提取業務價值，不想擔心底層基礎設施。
Byrne 說：「我們看到的是特定行業模組化元件的崛起，專門用於特定行業細分市場，使企業無需充分開發基礎技術即可快速構建差異化產品。」
減少開發團隊和複雜基礎設施之間的摩擦
一旦雲環境準備就緒，就迫切需要將產品推向市場，為了擴大交付規模，必須將重點放在平台工程上。
「但我們有複雜的架構，或者我們有混合系統和一些在場所的應用，還有一些在雲端的應用。 我們還缺乏技能 —— 一個不知道如何建構可擴充套件網路的開發人員，」Byrne 說。
解決方案是研究開發團隊的位置和基礎設施層之間的區別，並尋求減少兩者之間的摩擦。
這可以透過建構工程平台來實現，這些平台具有可重用的開發人員的工具 —— 如整合開發環境（IDE）、監控工具和 CI/CD —— 都在自助開發門戶中交付。這些將是預先批准的工具，因此開發人員可以在需要時訪問它們，而不必請求批准才能使用這個或那個工具。
使用 Wi-Fi 到處擴充套件
無線趨勢是基於 Gartner 的預測，即到 2025 年，60% 的企業將使用五種或更多無線技術，這除其他外，這意味著額外使用辦公 Wi-Fi。
正如伯恩所說，這一預測並不牽強 —— 正如伯恩所說，消費者已經每天使用多達三種無線技術。
但無線網路超越了單個工具。 例如，西澳大利亞礦業公司 Albermale 建立了一個私人 5G 網路，允許科學家和工程師在需要時遠端訪問系統，而不必在現場。
Byrne 說：「不過，這意味著你的網路不僅僅是業務的成本，但如果你有不同的想法，它可能會成為真正增加你工作的價值或差異化的東西。」
建立數位免疫系統
據 Gartner 稱，76% 的數位和穩定的系統變得困難，因此阻礙了創收的機會。
Byrne 說，這就是研究公司數位免疫概念的誕生地，因為它彙集了圍繞應用開發生命週期的多種現代實踐，如可觀測性，以改善組織可以看到的東西，以及場景可靠性工程和混沌工程，以提高應用程式的彈性。「它彙集了分析和人工智慧，以改善這些工具的測試，然後還包括整個供應鏈的端到端安全性。 然後，這提供的應用程式更具彈性，將幫助您避免中斷，」他說。
Gartner 預測，公司有能力透過採用其中一些技術，將停機時間減少高達 80% —— 這轉化為收入。
應用可觀察性，以獲得更好的操作
應用可觀測性的概念並不新鮮，但在最佳化的背景下具有影響，並與數位免疫相關的實踐齊頭並進。 Byrne 解釋說，從做出的決策中收集資料，然後收集決策背景的資料，並將分析應用於上下關聯，以建立回饋循環，做出更多業務價值驅動的決策。
人工智慧的信任、風險和安全管理
簡而言之，人工智慧 TRiSM —— 信任、風險和安全管理 —— 使人工智慧值得信賴。即使在最有經驗的企業中，Gartner 也發現只有 50% 的人工智慧模型進入生產，其背後的原因是對資料缺乏信任，以及安全和隱私問題。
首先，為了更好地採用人工智慧，組織必須能夠解釋電腦做出決定的原因。 這伴隨著 modelops，這是一個 Gartner 術語，指各種可操作的人工智慧和決策模型的治理和生命週期管理，包括機器學習、知識圖、規則、最佳化以及基於語言和代理的模型。 根據 Gartner 的說法，使用 modelops 的結果是模型進入生產的速度更快，摩擦更少。
Byrne 說，接下來是使用對抗人工智慧等先進技術，用於生成一個模型來訓練另一個模型。「我們看到這已經用於影像生成，以及國際象棋等遊戲等領域。」 最後，需要道德準則和強有力的資料保護。
Byrne 說：「所有這些都意味著這些模型將增強信任，因此，在開發過程中，你可能會將其納入一個生產環境。」
開始建立超級應用
Gartner 建議，企業可以透過開發超級應用開創新聞方式吸引客戶。據 Byrne 稱，超級應用將常規應用的一些功能，與應用平台和生態系統的屬性相結合。Superapp 不僅有自己的差異化功能，而且還能夠在核心應用和第三方軟體之間，建構具有共享公共資料模型的第三方應用程式。
Byrne說，儘早進入這將使企業具有優勢，他看到了金融和衛生等垂直領域的機會。
適應人工智慧，以應對組織變革
一旦信任、生產和生成個性化分析的問題得到解決，企業就可以跳入自適應人工智慧，該人工智慧使用實時反饋和適應性學習演算法來獲得業務感，並對不斷變化的環境做出響應。
它使企業能夠建立和訪問新資料，以便在這些環境中進行測試，並能夠連續為使用者個性化演算法的輸出，為使用者提供專門的個性化產品。 Byrne說：「這是自適應性人工智慧，與傳統人工智慧截然不同。」
Metaverse 將結合不同的技術
對於那些對元宇宙持懷疑態度的人來說，Byrne 說，它包括許多不同的技術，與缺乏對資料的信任或如何改善客戶服務等業務問題有關。使用它的一種方法是透過頭像和聊天機器人來改善客戶交付。其他方式包括使用遊戲化進行培訓，以及增強現實進行購物體驗。Gartne r發現，51% 的 Z 世代預計未來兩年，將實現某種形式的擴增實境。
技術將在永續性方面發揮作用
Gartner 的頂級趨勢，以永續性和 IT 可以發揮的作用為結束。Byrne 警告說，這不僅僅是環境和氣候變化，也關係到業務背後的人，組織的社會方面，改善工作文化，改善員工的多樣性、公平性和包容性，以及改善培訓。
但技術在環境永續性方面發揮著特別重要的作用，特別是在 IT 服務的能源減排解決方案，以及可再生能源的分析和可追溯性的使用方面。企業可以考慮這些，定義適用於其業務的內容，然後制訂路線圖。
「然後你建構自己的路線圖，並意識到並非所有這些技術，都需要同時交付。 一旦你確定了交付這些的時間框架，你就可以透過這條路徑，並制訂自己的以組織為中心的行動計劃，」Byrne 說。
· 什麼是循環經濟？
什麼是循環經濟？ - CNBC 解釋
EPA
什麼是循環經濟，為什麼它很重要？
「拯救我們的海洋 2.0 法案」中定義的循環經濟，是指使用以系統為中心的方法，並涉及透過設計，具有恢復性或再生性的工業流程和經濟活動，使此類流程和活動中，使用的資源能夠維持盡可能長時間地發揮其最高價值，並目的在透過材料、產品和系統（包括商業模式）的卓越設計來消除浪費。這是對資源被開採、製成產品、然後變成廢棄物的模式的改變。
循環經濟減少了材料的使用，重新設計了材料以減少資源密集度，並將「廢棄物」重新作為製造新材料和產品的資源。
自 2009 年以來，EPA 和其他聯邦機構一直在推行的永續材料管理 (SMM，sustainable materials management) 方法中包含循環性。SMM 保護傘下的循環經濟方法，證明我們對減少材料生命週期影響（包括氣候影響）、減少使用有害材料，以及將材料使用與經濟成長脫鉤。
國家回收策略，確定了為所有人實施循環經濟方法的必要性 —— 在考慮當地社區的情況下，減少廢棄物的產生，並實施包括有環境正義問題的社區在內的材料管理策略。
· 如何整合化學工業中的智慧製造？
化工業智慧製造
化學工業正在利用人工智慧，透過提高準確性和效率來創新化學品的製造工藝。 智慧製造將工業 3.0 轉換為工業 4.0，這是製造業的新革命，化學工業正在使用物聯網和機器學習技術，實現製造任務的自動化。
全球統計資料顯示，有 2000 多萬人就業，化學行業年銷售額接近 5 萬億美元。 化學工業就像許多行業的支柱，如農業、製藥、汽車和建築業，因為它們需要不同型別的化學品來執行。
因此，化學工業最重要的是透過利用基於人工智慧的最新技術，如物聯網、機器學習、電腦視覺、大數據等，創新其製造方式，因為它們為大多數行業服務。
在本報導中，你將瞭解化學工業中的智慧製造是什麼，化學工業正在透過它革命成為工業 4.0，其好處以及它是如何工作的？
什麼是化學工業的智慧製造？
透過將電腦視覺、機器學習、深度學習等不同的人工智慧技術，整合到其核心製造系統中，智慧製造是最創新性的產品製造方式之一。
在使用智慧製造工藝的同時，化學工業可以獲得高水準的適應性、快速的設計變化和更靈活的技術勞動力培訓。
有時，他們需要按需製造化學品，他們可以透過使用智慧製造工藝來滿足要求。
製造業的創新取決於，他們如何使用人工智慧技術大規模實現智慧製造流程。
智慧製造的好處
讓我們更多地瞭解化學工業智慧製造工藝的好處。
提高生產力
如果不使用智慧製造流程，就需要更多時間來收集資料、分析和相應地制訂計劃，但智慧製造會即時收集資料並進行處理，以提供更高的準確性和效率。
手動捕獲化學製造資料需要更多時間，也有一些錯誤。 機器學習、電腦視覺和大數據分析，是智慧製造技術的支柱，可提供流暢無瑕的製造體驗。
資料分析顯示了製造過程的使用和所需資料，透過分析這些資料，你可以非常有效地最佳化化學製造過程。
能源效率
迄今為止，許多化學工業都在使用傳統的製造方法，這浪費了時間和精力。
智慧製造過程幾乎是完全自動化的，透過自動化，行業可以以低能耗實現許多任務的自動化，而不會失去準確性和效率。
機器學習和電腦視覺演算法與你的製造系統整合，以自動完成主要任務
創新
智慧製造軟體透過獲取客戶的評論來使用情緒分析，並在此基礎上向我們推薦客戶更喜歡的產品。
在獲得客戶的喜好和厭惡後，你可以根據客戶的需求，在智慧製造流程的幫助下創新你的產品。
智慧製造減少了節省資金的額外努力，你可以使用這些錢投資您的產品來創新它。
我們都知道，產品的品質比其數量更重要，因此你必須在不失去品質的情況下創新你的產品。
產品故障檢測
資料分析演算法，可以透過根據客戶過去的購買模式，分析客戶的情緒來檢測產品故障。
瞭解產品的需求以深入瞭解產品是否成功是很重要的，從而節省更多的時間和金錢。你還可以使用這些資料，來建立你的產品行銷策略，它將幫助你非常準確地接觸潛在客戶
你為什麼需要智慧製造？
智慧製造是製造業根據客戶需求建構和創新產品的最新技術進步之一。
如果你能預測對產品的需求，那麼在需求高的時候製造產品就很重要，智慧製造是能夠以更少的投資更智慧地製造的東西。
透過智慧製造，您可以高效、準確地降低生產成本。 許多感測器在問題發生時檢測到問題，並可以立即提醒您。
預測分析可以在問題出現之前預測問題，以減輕財務成本。
傳統的製造工藝注重規模經濟，但現代智慧製造是不同人工智慧技術的組合，透過實現更高的準確性為你提供更好的製造過程
如何將智慧製造整合到您的核心系統中？
要在你的公司實現智慧製造，你必須將現有的製造系統整合到智慧人工智慧解決方案中。
智慧製造包括大量的技術，你應該能夠找到能夠完全創新製造方式的解決方案。
首先搜尋提供此類解決方案的公司，並與他們聯絡，以獲得有關如何在核心系統中實現智慧製造的所有見解。
你應該確保你的智慧製造系統，能夠根據你的需求，為你提供所需的結果，而不會以極高的準確性和效率失敗。
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我們來總結一下吧
讀完這篇報導後，你將瞭解將傳統製造流程與智慧製造相結合是多麼重要。
世界正在迅速變化，如果你不根據當前需求創新你的業務，你的業務可能會陷入麻煩，所以請思考、聯絡和創新。
我們擁有一支專家團隊，他們在人工智慧和根據客戶要求建立定製人工智慧解決方案方面擁有豐富的經驗。
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· 物聯網和機器學習，如何使我們的道路更安全
玩電子遊戲如何讓道路更安全？ CarmaCam AI
運輸行業與高昂的維護成本、災難、事故、傷害和生命損失有關。每年全世界有數十萬人，因車禍和道路災難而喪生。據美國國家安全委員會稱，僅 2015 年美國道路上就有 38300 人死亡，440萬人受傷。
相關成本 —— 包括醫療費用、工資和生產力損失以及財產損失 —— 估計為 1520 億美元。 這還不包括道路和公路系統的一般維護和維修成本，這些系統每年撥款數十億美元的公共資金 —— 而且資金仍然不足。
希望這個問題可以透過物聯網和機器學習來解決，這兩種技術正在席捲世界，總有一天會成為我們生活各個方面的固有組成部分。
透過正確實施物聯網技術，我們可以降低風險，防止損害並降低成本。 智慧、連線的感測器的佈署，加上機器學習驅動的分析工具，可以使我們能夠收集資訊，做出預測，並做出決策，使我們的道路更安全。
改善司機行為和減少事故
人的因素仍然是導致道路死亡的主要因素。魯莽駕駛、分心駕駛、酒後駕車、超速和其他壞習慣，增加了道路事故的可能性。
在每個國家，都有強制執行安全駕駛的規則和法規。但是，雖然規則本質上相當被動，並迫使司機安全駕駛以避免懲罰，但物聯網可以在幫助司機，養成安全習慣方面發揮更積極的作用。
遠端資訊學公司 Geotab 正在使用物聯網，幫助車隊管理公司大幅減少事故。 該公司執行長 Neil Cawse 說：「在自動駕駛汽車全面推出前，我們必須採用技術來幫助管理駕駛中的人為因素。」「資料收集是第一步。 透過遠端資訊學，你可以瞭解關於車輛的無限多事情以及司機正在做什麼。」
遠端資訊學和車載診斷（OBD）正在幫助車隊管理公司和保險公司，收集有關車輛和司機的豐富資訊，包括超速、安全帶使用、急轉彎或超速等可測量的事件。這有助於他們透過使用一些措施，來促進和激勵安全駕駛，例如記分卡，記分卡根據駕駛資料對司機進行評級。
Cawse 說：「第二步是駕駛員輔導 —— 使用數據幫助司機，學習更安全地駕駛。」「車載駕駛員回饋工具，是改變駕駛員行為的有效方法。」 Geotab 使用者利用車輛反向檢測、避免碰撞系統、行動攝影機，以及影像和口頭通知來檢測風險，並接收即時車輛回饋和警告。Cawse 補充說：「它不僅可以確保人們的安全，而且對希望管理風險和控制與事故相關的成本的公司來說，這是一個重大好處。」
物聯網在確保安全駕駛方面的真正力量繼續被釋放。
物聯網和遠端資訊學還在減少開銷，以確保遵守服務時間等法規，這些法規要求司機記錄他們開始駕駛、停車和其他重要旅行細節等細節。Cawse 解釋說：「這項安全措施，可以應對因睡眠不足而導致的事故。」
在發生事故時，分析透過物聯網技術收集的數據，將有助於降低未來的風險。Cawse 說：「遠端資訊學收集的事故數據，可用於辨識我們城市中最危險的十字路口。」「有了這種資訊，市政當局和交通部門可以將他們的美元，準確地放在最需要的地方，以及將產生最大影響的地方。 Geotab 每天收集超過 9 億個數據點。 如何使用這些資料的潛力是無限的。」
預防災害
及時維護一個國家的橋樑、道路和高速公路網路，是一項具有挑戰性的任務，交通基礎設施管理不善往往會導致橋樑倒塌、道路坑洞、不必要的擁堵和死亡。
2007 年明尼阿波利斯的 I-35W 密西西比大橋倒塌，使該州損失了數百萬美元的維修費用，並導致 13 人傷亡，這是未能及時解決基礎設施問題後果，最鮮明的例子之一。目前，在美國各地的 60.7 萬座橋樑中，大約 65,000 座被歸類為「結構缺陷」，20,000 座被歸類為「斷裂臨界邊緣」，這需要數年數十億美元才能修復。這意味著 I-35W 悲劇隨時可能發生，因為在有限的公共資金下，很難跟蹤和優先進行維修和維護。
物聯網可以幫助糾正這種情況。 物聯網感測器和智慧水泥（配備感測器的水泥）可以在動態條件下，監測道路和橋樑的結構狀態，並在缺陷變成災難之前提醒我們注意缺陷。
無線整合微觀感應和系統中心（WIMS2）的傑裡·林奇教授，用物聯網感測器為新卡奎內斯橋進行了儀器。 在加州交通部的支援下，物聯網生態系統包括三軸加速度計、應變計、風速、溫度和電位移感測器，這些感測器使用專有的 Narada 電路板測量。該系統收集的數據，用於更好地瞭解大風負荷和地震等條件下的橋樑響應，並即時確定結構何時有風險或需要維修。
更換 I-35W 密西西比大橋花費了該州 2.34 億美元。今天，這筆錢可以用來修復數千座橋樑，並防止未來的悲劇。
檢測道路狀況
控制交通和保持道路暢通，可以極大地幫助減少因道路和天氣條件惡劣，而發生的事故和事件。 特別是駕駛安全，取決於能夠監測路面和辨識道路危害。
物聯網道路感測器，可以提供來自道路的即時數據，以幫助將交通流量從危險區域轉移開。法國物聯網新創公司 HIKOB，正在探索法國幾個城市的可能性。HIKOB 行銷和業務發展副總裁 Ludovic Broquereau 說：「隨著物聯網技術的引入，道路感測器將成為交通界最重要的發展之一。」「道路感測器可以很容易地嵌入道路下，以便它們能夠有效地測量溫度、交通量和溼度的變化，以及其他天氣和交通限制。」
也許有一天事故會成為過去。
感測器收集的數據收集在伺服器中，在那裡進行分析，為有關當局提供有關物聯網地區交通和道路狀況的即時數據。收集到的見解，可以在許多情況下有所幫助，包括最佳化有限維護資源和裝置的使用，以及預測和警報因道路和天氣條件惡劣，而可能發生的危險和事故。
HIKOB 正在特魯瓦市測試其解決方案，在那裡它正在使用一系列智慧感測器和物聯網閘道器，來監控交通和天氣狀況，以幫助改善道路安全。
物聯網在道路上的未來
物聯網已經在幫助我們的道路更安全。 但這只是個開始。隨著汽車走向完全自主，開始與環境互動並自行決策，物聯網在確保安全駕駛方面的真正力量繼續釋放。這可以釋放新的可能性，例如防止司機進入危險區域，幫助避免碰撞，選擇繞道和避免交通堵塞，以及物聯網和機器學習的力量結合起來，創造新機會的許多其他場景。我們還有很長的路要走，但也許有一天事故會成為過去。