觀點(diǎn)摘要：物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和人工智能，無(wú)疑是2017最被期待的幾大趨勢(shì)。每個(gè)人都在談?wù)撨@些趨勢(shì)，但真正發(fā)生了什么?我們將分為上下兩篇來(lái)一一解讀這些預(yù)測(cè)。今天分享的是大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域、人工智能的一些預(yù)測(cè)分析。

　　毫無(wú)疑問(wèn)，物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和人工智能，無(wú)疑是2017最被期待的幾大趨勢(shì)。從仍然處于分散狀態(tài)的物聯(lián)網(wǎng)到計(jì)算范式的快速波動(dòng)，再到人工智能正在如何重塑我們的生活方式，每個(gè)人都在談?wù)撨@些趨勢(shì)，但真正發(fā)生了什么?

　　以下是您需要怎樣理解這些趨勢(shì)，并如何從一個(gè)消費(fèi)者的角度面對(duì)它們引領(lǐng)的未來(lái)。

　　大數(shù)據(jù)

　　按照Wikipedia的定義，大數(shù)據(jù)是一個(gè)數(shù)據(jù)集，它異常龐大或復(fù)雜，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理應(yīng)用軟件完全不足以應(yīng)對(duì)。由于數(shù)據(jù)集非常龐大，所面臨的挑戰(zhàn)包括抓取、存儲(chǔ)、分析、數(shù)據(jù)管理、搜索、共享、傳輸、可視化、查詢(xún)、更新和信息隱私等等。大數(shù)據(jù)的價(jià)值在于可以進(jìn)一步用于參考預(yù)測(cè)分析，用戶(hù)行為分析，高級(jí)數(shù)據(jù)方法(包括人工智能)，而不僅僅停留在數(shù)據(jù)集的大小本身。

　　2017年，期待區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)用的出現(xiàn)，特別是在分類(lèi)帳系統(tǒng)中以代碼編寫(xiě)的智能契約合同。這些通常比傳統(tǒng)合同更安全和不可逆轉(zhuǎn)，但同時(shí)在引用和執(zhí)行這些合同時(shí)產(chǎn)生更高效率。

　　另外，數(shù)據(jù)自助服務(wù)解決方案的興起也將使普通架構(gòu)的公司能夠分析其數(shù)據(jù)，而無(wú)需建立數(shù)據(jù)科學(xué)部門(mén)。這對(duì)于沒(méi)有預(yù)算雇用數(shù)據(jù)科學(xué)家的中小企業(yè)來(lái)說(shuō)是非常有價(jià)值的，要知道數(shù)據(jù)科學(xué)家在2016年是非常搶手的職業(yè)。

　　Hadoop的使用也迅速下降，這個(gè)框架允許大型數(shù)據(jù)集的分布式處理，因?yàn)楣陀帽匾娜瞬艁?lái)支持這個(gè)框架在內(nèi)部被證明是具有挑戰(zhàn)性的。在云上使用應(yīng)用程序來(lái)減少數(shù)據(jù)中心的支出成為更優(yōu)化的選擇，因而數(shù)據(jù)自助服務(wù)模式也更受歡迎。

　　研究公司Gartner Inc.在其數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)管理解決方案魔力象限中指出“由于靈活性，敏捷性和運(yùn)營(yíng)定價(jià)模式，預(yù)期正在轉(zhuǎn)向云作為替代部署選項(xiàng)。”

　　因此，由于更多的公司能夠?yàn)閱T工提供從結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)獲得的正確知識(shí)，所以可以期待非公司高管人員同樣更容易洞察公司的運(yùn)營(yíng)情況。

　　這是一把雙刃劍，但隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，高管們的期望將是立即獲得數(shù)據(jù)，而不是等待批量分析報(bào)告。因此，在對(duì)近乎實(shí)時(shí)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)做出可行性分析產(chǎn)生的壓力也隨之而來(lái)。

　　物聯(lián)網(wǎng)

　　福布斯將物聯(lián)網(wǎng)描述為連接任何具有開(kāi)啟和關(guān)閉功能的設(shè)備(和/或彼此)的概念。這就是說(shuō)，只要設(shè)備具有開(kāi)關(guān)，就可能將其配置為物聯(lián)網(wǎng)的一部分。

　　想象“智能家居”設(shè)備，如智能鎖，當(dāng)它檢測(cè)到你的手機(jī)在附近時(shí)，就自動(dòng)解鎖;或者在檢測(cè)到有移動(dòng)時(shí)，自動(dòng)開(kāi)燈。

　　在2016年，我們看到來(lái)自許多具有類(lèi)似解決方案的供應(yīng)商的新突破。在2017年，我們預(yù)測(cè)這些供應(yīng)商中的一些將戰(zhàn)勝另一些，這意味著市場(chǎng)上只留下少數(shù)供應(yīng)商。隨著供應(yīng)商的減少，我們預(yù)計(jì)監(jiān)管和標(biāo)準(zhǔn)化也將發(fā)揮更大作用。與此同時(shí)，安全問(wèn)題也將日益凸顯，早在去年，烏克蘭西部的一個(gè)電網(wǎng)就遭到了來(lái)自IoT網(wǎng)絡(luò)的攻擊破壞;關(guān)于無(wú)人駕駛汽車(chē)遭遇黑客的研究也引發(fā)了關(guān)注，所以2017年，物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的安全問(wèn)題可能有新動(dòng)向和突破。

　　我們預(yù)測(cè)，兩個(gè)主要領(lǐng)域的應(yīng)用可能將成為物聯(lián)網(wǎng)的焦點(diǎn)，即智能城市和智能家居。在智能家居部分，由于帶寬是任何IoT技術(shù)工作的先決條件，預(yù)計(jì)今年網(wǎng)絡(luò)管理網(wǎng)格或類(lèi)似網(wǎng)狀產(chǎn)品將有簡(jiǎn)易化的趨勢(shì)。

　　這正是非營(yíng)利藍(lán)牙特別興趣小組品牌和開(kāi)發(fā)商營(yíng)銷(xiāo)副總裁Errett Kroeter所希望的，“目前網(wǎng)格劃分的其他一些標(biāo)準(zhǔn)是難以設(shè)立的。我們的目標(biāo)是保持網(wǎng)狀網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)單，以便人們真正想要使用它們。”

　　物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，并與其他產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)的設(shè)備和系統(tǒng)相結(jié)合，正在加速讓人工智能成為現(xiàn)實(shí)，讓人們得以真正從海量信息中創(chuàng)造出意義和價(jià)值。

　　人工智能

　　人工智能，在字典里的定義是機(jī)器模擬智能的人類(lèi)行為的能力。雖然我們?cè)?016年已經(jīng)看到了AI的大幅進(jìn)步，但我們預(yù)測(cè)2017將迎來(lái)AI的一個(gè)爆發(fā)。去年，我們看到亞馬遜的Alexa已經(jīng)能夠以跟人對(duì)話(huà)的方式表現(xiàn)人工智能，而現(xiàn)在，Alexa已經(jīng)進(jìn)入了超過(guò)五百萬(wàn)個(gè)家庭。你可以向Alexa詢(xún)問(wèn)天氣，或讓Ta幫你叫車(chē)等等。這意味著，去年，AI已經(jīng)進(jìn)入主流用戶(hù)的實(shí)際應(yīng)用階段。

　　然而，醫(yī)療行業(yè)人工智能的發(fā)展還有很多。專(zhuān)注于醫(yī)療健康A(chǔ)I領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)公司從2012年的20個(gè)增長(zhǎng)到2016年的近70個(gè)。顯然，值得重點(diǎn)注意的有iCarbonX，旨在建立數(shù)字生活的生態(tài)系統(tǒng)，以實(shí)現(xiàn)個(gè)性化的健康管理系統(tǒng)，和Flatiron Health，旨在通過(guò)組織化數(shù)據(jù)對(duì)付癌癥，幫助腫瘤學(xué)家提高護(hù)理質(zhì)量。

　　在醫(yī)療健康領(lǐng)域的技術(shù)巨頭飛利浦，目前大約有百分之六十的研究人員，開(kāi)發(fā)人員和軟件工程師正在致力于醫(yī)療信息學(xué)領(lǐng)域的創(chuàng)新工作，其中大部分人員正在研究人造智能在當(dāng)前和未來(lái)醫(yī)療創(chuàng)新中的應(yīng)用。

　　醫(yī)療健康人工智能應(yīng)用趨勢(shì)主要集中在成像和診斷，人工智能可以幫助您發(fā)現(xiàn)人們看不到的微妙細(xì)節(jié)和圖像變化。這越來(lái)越成為一個(gè)擁擠的行業(yè)細(xì)分。使用大數(shù)據(jù)集，幫助預(yù)防健康人群和處于慢性病危險(xiǎn)中人群的健康惡化也是一個(gè)重點(diǎn)領(lǐng)域。

　　飛利浦首席創(chuàng)新和策略官Jeroen Tas認(rèn)為“AI有助于放射科醫(yī)師為病例準(zhǔn)備相關(guān)信息，并確定患者狀況的微妙變化。另一個(gè)領(lǐng)域是重癥監(jiān)護(hù)病房，人工智能可以幫助確定急性發(fā)作的早期跡象，或是心臟驟停等急性發(fā)作。

　　Tas也聲稱(chēng)“可以通過(guò)將遺傳信息與病理學(xué)、醫(yī)學(xué)圖像、實(shí)驗(yàn)室結(jié)果、家族史數(shù)據(jù)和之前的治療相結(jié)合，而創(chuàng)建更豐富的患者圖片。這些數(shù)據(jù)可以在AI的幫助下進(jìn)行組織，從而有助于幫助臨床醫(yī)生做出更準(zhǔn)確的診斷，并支持個(gè)性化的治療。”

　　軟件工程師、設(shè)計(jì)師和其他領(lǐng)域?qū)＜医M成的多學(xué)科團(tuán)隊(duì)似乎已經(jīng)為放射科醫(yī)師創(chuàng)建并推出了首個(gè)經(jīng)過(guò)驗(yàn)證的應(yīng)用程序。在遠(yuǎn)程病人監(jiān)護(hù)中，人工智能可以實(shí)現(xiàn)虛擬護(hù)理，包括虛擬護(hù)理助理等工作。

　　2017與未來(lái)

　　物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和人工智能都在不斷精進(jìn)和取得突破，并且越來(lái)越接近商業(yè)模式和大眾化應(yīng)用。而當(dāng)它們進(jìn)入普通人的日常生活時(shí)，三個(gè)趨勢(shì)將進(jìn)一步融合和交叉，從而提供更強(qiáng)大、流暢、符合實(shí)際應(yīng)用的產(chǎn)品。