消費(fèi)者角度看物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)未來圖景

物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)以及人工智能是最近熱門的技術(shù)趨勢(shì)，但是2017年這些趨勢(shì)會(huì)有哪些特點(diǎn)呢？這篇文章從消費(fèi)者的角度進(jìn)行了分析。

毫無疑問，目前在商業(yè)模式方面有3個(gè)趨勢(shì)：物聯(lián)網(wǎng)（IoT），大數(shù)據(jù)以及人工智能。從仍然碎片化的物聯(lián)網(wǎng)，到急劇波動(dòng)的計(jì)算范式，乃至于AI如何重塑我們的生活方式，人人都在談?wù)撨@些趨勢(shì)，但真正在發(fā)生的是什么事情呢？

以下就是理解這些事情需要了解的真相，以及從消費(fèi)者角度看到的未來圖景。

大數(shù)據(jù)

如維基百科的定義，大數(shù)據(jù)這個(gè)術(shù)語說的是數(shù)據(jù)實(shí)在是太大太復(fù)雜了，以至于到了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理應(yīng)用軟件無法處理的地步。鑒于該數(shù)據(jù)集如此之大，相關(guān)的挑戰(zhàn)包括捕捉、存儲(chǔ)、分析、數(shù)據(jù)策劃、搜索、共享、傳輸、可視化、查詢、更新以及信息隱私。然而，相對(duì)于簡(jiǎn)單地強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)集的規(guī)模，把它跟預(yù)測(cè)性分析、用戶行為分析、先進(jìn)數(shù)據(jù)方法（包括人工智能）關(guān)聯(lián)起來往往更有意義。

2017年，預(yù)計(jì)將會(huì)出現(xiàn)區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)用，尤其是將合同寫進(jìn)總賬系統(tǒng)代碼的智能合同。這些合同形式相對(duì)于傳統(tǒng)的合同往往會(huì)更加安全、更加不可撤銷，但也給引用和執(zhí)行這些合同創(chuàng)造了效率。

此外，數(shù)據(jù)即自服務(wù)（data-as-a-self-service）解決方案的崛起也將使得組織在不需要建立數(shù)據(jù)科學(xué)部門的情況下分析自己的數(shù)據(jù)。這對(duì)于中小企業(yè)將是極其有用的，因?yàn)檫@樣它們就不需要招聘價(jià)格非常昂貴的數(shù)據(jù)科學(xué)家這個(gè)2016年高需求的職業(yè)了。

Hadoop，這個(gè)允許對(duì)大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行分布式處理的框架的使用則出現(xiàn)了快速的下降，因?yàn)槭聦?shí)證明招聘到符合要求的人才來支撐這一框架極具挑戰(zhàn)?，F(xiàn)在大家似乎更加喜歡使用云端的應(yīng)用來減少數(shù)據(jù)中心方面的開支，所以數(shù)據(jù)即自服務(wù)的模型變得流行起來。

正如研究機(jī)構(gòu)Gartner在分析用數(shù)據(jù)管理解決方案的魔力象限中指出那樣，“現(xiàn)在的預(yù)期是轉(zhuǎn)向云作為替代部署選項(xiàng)，因?yàn)樵平鉀Q方案有著靈活、敏捷以及可行的定價(jià)模式?！币?yàn)檫@一點(diǎn)，隨著公司以從結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)忽的的合適知識(shí)為員工賦權(quán)，預(yù)期對(duì)于中層主管以下的人洞察也將變得更加容易獲得。

但這是一把雙刃劍，因?yàn)榇髷?shù)據(jù)技術(shù)的演進(jìn)也會(huì)吊起了主管的胃口，這些人會(huì)期望馬上就能獲得自己的數(shù)據(jù)而不是等著批量分析報(bào)告的出爐。所以做分析的人壓力會(huì)變大，因?yàn)楦邔悠谕氖歉斓?、近乎?shí)時(shí)的、可行動(dòng)的分析。

物聯(lián)網(wǎng)

福布斯把物聯(lián)網(wǎng)這個(gè)概念描述成將任何帶開關(guān)的設(shè)備連接上互聯(lián)網(wǎng)（以及/或者相互連接）。如果設(shè)備有開關(guān)，就可能被配置成IoT的一部分。

可以把“智能家居”設(shè)備想象成一把鎖，這把鎖在檢測(cè)到你的手機(jī)在附近時(shí)就會(huì)打開，或者也許也可以把它設(shè)想成一盞燈，只有在檢測(cè)到運(yùn)動(dòng)是才會(huì)亮起來。

2016年，我們目睹了大量供應(yīng)商推出了許多類似的解決方案。2017年，我們可以預(yù)期其中的一些供應(yīng)商勝利凱旋，而這將意味著市場(chǎng)會(huì)淘汰掉一批供應(yīng)商。

隨著供應(yīng)商數(shù)量的減少，我們還可以預(yù)期監(jiān)管和規(guī)范化開始發(fā)揮作用，從而引領(lǐng)我們進(jìn)入更加簡(jiǎn)單更加有凝聚力的解決方案。不過安全問題也會(huì)隨之而來，因?yàn)槿ツ陮?duì)IoT的一次網(wǎng)絡(luò)攻擊就導(dǎo)致了西烏克蘭的一個(gè)電網(wǎng)癱瘓。當(dāng)然，對(duì)無人車進(jìn)行的黑客攻擊研究也會(huì)導(dǎo)致?lián)鷳n出現(xiàn)，所以2017年有可能會(huì)針對(duì)IoT采取安全措施。

目前的IoT市場(chǎng)仍然高度碎片化，但希望隨著2017年的推進(jìn)接下來的圖景會(huì)變得更清晰一點(diǎn)，而IoT解決方案將會(huì)變得更加一體化，并成為開放生態(tài)體系和平臺(tái)的一部分，從而促進(jìn)互操作性，并基于來自多種設(shè)備和來源的數(shù)據(jù)來提供服務(wù)。

IoT將主要聚焦于兩個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用上，一個(gè)是智慧城市，一個(gè)是智能家居。然而，鑒于帶寬對(duì)于任何IoT技術(shù)來說都是先決條件，所以預(yù)期今年會(huì)出現(xiàn)未來管理更加簡(jiǎn)單的網(wǎng)格（mesh）或者類似網(wǎng)格的產(chǎn)品。

這正是非營利組織Bluetooth Special Interest Group負(fù)責(zé)品牌與開發(fā)者營銷的副總裁Errett Kroeter的希望：“現(xiàn)在網(wǎng)格的一些標(biāo)準(zhǔn)是出了名的難以設(shè)置。我們的目標(biāo)是盡管讓網(wǎng)格保持簡(jiǎn)單，這樣大家才愿意去使用它們?！?

最后，IoT的增長，加上其他設(shè)備和系統(tǒng)所產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)，正在加快對(duì)人工智能的需求，因?yàn)檫@樣才能從信息中創(chuàng)造出意義來。

人工智能

人工智能的致電定義是機(jī)器模仿人類行為的能力。雖然在2016年我們目睹了AI的快速發(fā)展，但這種增長在2017年還會(huì)進(jìn)一步深化。2016年時(shí)，我們了解到Amazon的Alexa，那個(gè)以可以說人類語言的形式體現(xiàn)的人工智能，已經(jīng)進(jìn)入到超過500萬戶的家庭。你可以問Alexa有關(guān)天氣的問題，或者讓她給你叫一輛的士，她都會(huì)做出響應(yīng)。這意味著去年AI已經(jīng)進(jìn)入主流采用階段。

然而，人工智能在醫(yī)療保健方面也有許多進(jìn)展。聚焦醫(yī)療保健的AI初創(chuàng)企業(yè)從2012年的20家左右發(fā)展到2016年的將近70家。其中值得關(guān)注的顯然是旨在建立數(shù)字生活生態(tài)體系，提供個(gè)性化的健康管理系統(tǒng)的iCarbonX，以及旨在以有組織的數(shù)據(jù)對(duì)抗癌癥并幫助腫瘤科醫(yī)生增強(qiáng)保健的Flatiron Health。

在健康技術(shù)巨頭飛利浦，大約60%的研究人員、開發(fā)者以及軟件工程師正在致力于醫(yī)療保健信息學(xué)的工作，而且他們當(dāng)中很大一部分正在尋求在當(dāng)前和將來的醫(yī)療保健創(chuàng)新中應(yīng)用人工智能。

醫(yī)療保健仍能高智能的應(yīng)用趨勢(shì)主要集中在影像和診斷方面，利用AI來幫助尋找出人看不出來的微妙細(xì)節(jié)和變化。這一塊愈發(fā)成為擁擠的板塊。但在利用大數(shù)據(jù)集來幫助健康人群、高風(fēng)險(xiǎn)人群或有慢性病人群預(yù)防健康惡化方面也是這個(gè)領(lǐng)域的關(guān)注點(diǎn)這一。

飛利浦首席創(chuàng)新與戰(zhàn)略官Jeroen Tas認(rèn)為，“AI在支持放射科醫(yī)生為病例和識(shí)別病人情況的微妙變化準(zhǔn)備相關(guān)信息方面扮演了有價(jià)值的角色。另一個(gè)領(lǐng)域是特護(hù)病房，在方面AI可以幫助識(shí)別惡化的早期跡象，或者嚴(yán)重事件的發(fā)端，比如心臟驟?；蛘邞言械?。”

Tas還認(rèn)為“將基因信息與病理學(xué)、醫(yī)療影像、實(shí)驗(yàn)室結(jié)果、家族史數(shù)據(jù)，其他情況以及之前有效或者無效的治療方案等相結(jié)合起來，可以形成更加豐富的病人全貌。這一數(shù)據(jù)可以阻止起來，在AI的幫助下增加重要的背景信息，幫助臨床醫(yī)生做出更加精確的診斷，并為個(gè)性化的治療選擇提供支持?！?

由軟件工程師、設(shè)計(jì)師以及其他專家組成的多學(xué)科團(tuán)隊(duì)似乎已經(jīng)為放射科醫(yī)師創(chuàng)建和引入了第一個(gè)可行的應(yīng)用。在遠(yuǎn)程病人監(jiān)護(hù)中，AI可以促進(jìn)虛擬陪護(hù)并引入虛擬護(hù)士。

2017年之后的展望

物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和AI都在蓬勃發(fā)展，距離商用以及大規(guī)模用例也越來越近了。

隨著這些技術(shù)進(jìn)入尋常人家的日常生活，為了提供更加強(qiáng)大、更加合理化的產(chǎn)品，這三股趨勢(shì)融會(huì)貫通將變得勢(shì)在必行。