1月12日消息，據(jù)福布斯雜志報(bào)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(duì)話，討論并強(qiáng)調(diào)了物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的四個(gè)主要趨勢(shì)。

有趣的是，這些趨勢(shì)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(jì)在未來(lái)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(huì)掀起更大浪潮，這些技術(shù)都與收集、分析和存儲(chǔ)信息相關(guān)。

1.AI將使物聯(lián)網(wǎng)更聰明、更高效

AI無(wú)疑是當(dāng)下最流行的詞匯，即每個(gè)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(huì)更廣泛的得到應(yīng)用。隨著越來(lái)越多的設(shè)備連接起來(lái)，能夠互相交流，AI（包括深度學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理、圖像識(shí)別以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)驅(qū)動(dòng)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(shí)間推移，移動(dòng)應(yīng)用程序開(kāi)始涌現(xiàn)，但它仍然是一種孤立的體驗(yàn)，并沒(méi)有真正的連接起來(lái)。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(dòng)。”

2.更高的CPU功率將被用于“邊緣計(jì)算”

將處理能力推到“邊緣”帶來(lái)了許多好處和機(jī)會(huì)，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(dòng)地收集數(shù)據(jù)并在云端處理。格林斯坦說(shuō)，對(duì)這項(xiàng)技術(shù)進(jìn)一步開(kāi)發(fā)是2018年的一個(gè)關(guān)鍵趨勢(shì)。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(huì)傾聽(tīng)的麥克風(fēng)，這些越來(lái)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(jì)算還可以帶來(lái)其他好處，比如加強(qiáng)隱私安全。格林斯坦舉了一個(gè)家庭護(hù)理設(shè)置系統(tǒng)的例子，在這個(gè)系統(tǒng)中，攝像頭或麥克風(fēng)可以被訓(xùn)練出來(lái)，以尋找可能表明居民處于危險(xiǎn)中的跡象，同時(shí)不會(huì)侵犯他們的隱私。（網(wǎng)易編輯注：邊緣計(jì)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(lái)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(tīng)起來(lái)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(méi)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(wàn)筆交易細(xì)節(jié)。不過(guò)，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(gè)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(cuò)過(guò)了區(qū)塊鏈，是因?yàn)樗麄兗性诮鹑诜矫?，這是明顯的用例。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(dòng)，要求所有的數(shù)據(jù)被存儲(chǔ)在某種不變的記錄中。”

在物聯(lián)網(wǎng)上的許多互動(dòng)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(gè)(通常是數(shù)千個(gè))物理位置之間進(jìn)行分割，因此沒(méi)有任何一方能夠通過(guò)集中控制來(lái)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(gè)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(wú)疑問(wèn)，物聯(lián)網(wǎng)的工業(yè)領(lǐng)域正在迅速發(fā)展。起初，每個(gè)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(dòng)的程度。從某種意義上說(shuō)，這是一種向制造運(yùn)營(yíng)商和機(jī)器維護(hù)人員提供實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和洞察的方式。”

有大量的技術(shù)手冊(cè)和過(guò)程指南被AI引擎吸收，以便能夠提供實(shí)時(shí)幫助。格林斯坦解釋說(shuō)：“所以人們會(huì)提出問(wèn)題，而不用再看手冊(cè)了。”

在2018年，我們很可能會(huì)看到這一趨勢(shì)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(cè)不僅會(huì)告訴你正確的輪胎壓力，它還會(huì)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(cè)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)結(jié)合起來(lái)，并說(shuō)‘這是現(xiàn)在做的正確事情’。”（小?。?/p>

原文鏈接 https://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2018/01/04/the-internet-of-things-iot-will-be-massive-in-2018-here-are-the-4-predictions-from-ibm/#398590cdedd3