消費者角度看物聯網大數據未來圖景

物聯網、大數據以及人工智能是最近熱門的技術趨勢，但是2017年這些趨勢會有哪些特點呢？這篇文章從消費者的角度進行了分析。

毫無疑問，目前在商業模式方面有3個趨勢：物聯網（IoT），大數據以及人工智能。從仍然碎片化的物聯網，到急劇波動的計算范式，乃至于AI如何重塑我們的生活方式，人人都在談論這些趨勢，但真正在發生的是什么事情呢？

以下就是理解這些事情需要了解的真相，以及從消費者角度看到的未來圖景。

大數據

如維基百科的定義，大數據這個術語說的是數據實在是太大太復雜了，以至于到了傳統數據處理應用軟件無法處理的地步。鑒于該數據集如此之大，相關的挑戰包括捕捉、存儲、分析、數據策劃、搜索、共享、傳輸、可視化、查詢、更新以及信息隱私。然而，相對于簡單地強調數據集的規模，把它跟預測性分析、用戶行為分析、先進數據方法（包括人工智能）關聯起來往往更有意義。

2017年，預計將會出現區塊鏈技術應用，尤其是將合同寫進總賬系統代碼的智能合同。這些合同形式相對于傳統的合同往往會更加安全、更加不可撤銷，但也給引用和執行這些合同創造了效率。

此外，數據即自服務（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據科學部門的情況下分析自己的數據。這對于中小企業將是極其有用的，因為這樣它們就不需要招聘價格非常昂貴的數據科學家這個2016年高需求的職業了。

Hadoop，這個允許對大型數據集進行分布式處理的框架的使用則出現了快速的下降，因為事實證明招聘到符合要求的人才來支撐這一框架極具挑戰?，F在大家似乎更加喜歡使用云端的應用來減少數據中心方面的開支，所以數據即自服務的模型變得流行起來。

正如研究機構Gartner在分析用數據管理解決方案的魔力象限中指出那樣，“現在的預期是轉向云作為替代部署選項，因為云解決方案有著靈活、敏捷以及可行的定價模式?！币驗檫@一點，隨著公司以從結構化和非結構化數據忽的的合適知識為員工賦權，預期對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，因為大數據技術的演進也會吊起了主管的胃口，這些人會期望馬上就能獲得自己的數據而不是等著批量分析報告的出爐。所以做分析的人壓力會變大，因為高層期望的是更快的、近乎實時的、可行動的分析。

物聯網

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

可以把“智能家居”設備想象成一把鎖，這把鎖在檢測到你的手機在附近時就會打開，或者也許也可以把它設想成一盞燈，只有在檢測到運動是才會亮起來。

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

隨著供應商數量的減少，我們還可以預期監管和規范化開始發揮作用，從而引領我們進入更加簡單更加有凝聚力的解決方案。不過安全問題也會隨之而來，因為去年對IoT的一次網絡攻擊就導致了西烏克蘭的一個電網癱瘓。當然，對無人車進行的黑客攻擊研究也會導致擔憂出現，所以2017年有可能會針對IoT采取安全措施。

目前的IoT市場仍然高度碎片化，但希望隨著2017年的推進接下來的圖景會變得更清晰一點，而IoT解決方案將會變得更加一體化，并成為開放生態體系和平臺的一部分，從而促進互操作性，并基于來自多種設備和來源的數據來提供服務。

IoT將主要聚焦于兩個領域的應用上，一個是智慧城市，一個是智能家居。然而，鑒于帶寬對于任何IoT技術來說都是先決條件，所以預期今年會出現未來管理更加簡單的網格（mesh）或者類似網格的產品。

這正是非營利組織Bluetooth Special Interest Group負責品牌與開發者營銷的副總裁Errett Kroeter的希望：“現在網格的一些標準是出了名的難以設置。我們的目標是盡管讓網格保持簡單，這樣大家才愿意去使用它們?！?

最后，IoT的增長，加上其他設備和系統所產生的海量數據，正在加快對人工智能的需求，因為這樣才能從信息中創造出意義來。

人工智能

人工智能的致電定義是機器模仿人類行為的能力。雖然在2016年我們目睹了AI的快速發展，但這種增長在2017年還會進一步深化。2016年時，我們了解到Amazon的Alexa，那個以可以說人類語言的形式體現的人工智能，已經進入到超過500萬戶的家庭。你可以問Alexa有關天氣的問題，或者讓她給你叫一輛的士，她都會做出響應。這意味著去年AI已經進入主流采用階段。

然而，人工智能在醫療保健方面也有許多進展。聚焦醫療保健的AI初創企業從2012年的20家左右發展到2016年的將近70家。其中值得關注的顯然是旨在建立數字生活生態體系，提供個性化的健康管理系統的iCarbonX，以及旨在以有組織的數據對抗癌癥并幫助腫瘤科醫生增強保健的Flatiron Health。

在健康技術巨頭飛利浦，大約60%的研究人員、開發者以及軟件工程師正在致力于醫療保健信息學的工作，而且他們當中很大一部分正在尋求在當前和將來的醫療保健創新中應用人工智能。

醫療保健仍能高智能的應用趨勢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節和變化。這一塊愈發成為擁擠的板塊。但在利用大數據集來幫助健康人群、高風險人群或有慢性病人群預防健康惡化方面也是這個領域的關注點這一。

飛利浦首席創新與戰略官Jeroen Tas認為，“AI在支持放射科醫生為病例和識別病人情況的微妙變化準備相關信息方面扮演了有價值的角色。另一個領域是特護病房，在方面AI可以幫助識別惡化的早期跡象，或者嚴重事件的發端，比如心臟驟?；蛘邞言械??！?

Tas還認為“將基因信息與病理學、醫療影像、實驗室結果、家族史數據，其他情況以及之前有效或者無效的治療方案等相結合起來，可以形成更加豐富的病人全貌。這一數據可以阻止起來，在AI的幫助下增加重要的背景信息，幫助臨床醫生做出更加精確的診斷，并為個性化的治療選擇提供支持?！?

由軟件工程師、設計師以及其他專家組成的多學科團隊似乎已經為放射科醫師創建和引入了第一個可行的應用。在遠程病人監護中，AI可以促進虛擬陪護并引入虛擬護士。

2017年之后的展望

物聯網、大數據和AI都在蓬勃發展，距離商用以及大規模用例也越來越近了。

隨著這些技術進入尋常人家的日常生活，為了提供更加強大、更加合理化的產品，這三股趨勢融會貫通將變得勢在必行。