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預測:2017年物聯網、大數據和人工智能


從目前的總結而言,商業模式主要有三大趨勢:物聯網(IoT),大數據和人工智能(AI)。從仍然分散的互聯網的事情到計算范式的快速波動,人們如何重塑我們的生活方式,每個人都在談論這些趨勢,但真正發生了什么?以下是從消費者需求的角度看未來的未來。

大數據

Wikipedia中定義的大數據是一個數據集的術語,它是如此龐大或復雜,傳統的數據處理應用軟件不足以處理它們。由于數據集非常龐大,所面臨的挑戰包括捕獲,存儲,分析,數據管理,搜索,共享,傳輸,可視化,查詢,更新和信息隱私。然而,它更可能用于參考預測分析,用戶行為分析,高級數據方法(包括人工智能),而不僅僅是數據集的大小。


2017年,期待塊式技術應用的出現,特別是在分類帳系統中以代碼編寫的契約的智能合同。這些通常比傳統合同更安全和不可逆轉,但是在引用和執行這些合同時提高效率。

另外,數據自助服務解決方案的興起也將使組織能夠分析其數據,而無需建立數據科學部門。對于沒有預算的中小企業來說,對于2016年高需求的數據科學家來說,這是非常有價值的。

Hadoop的使用也迅速下降,這個框架允許大型數據集的分布式處理,因為雇用必要的人才來支持這個框架在內部被證明是具有挑戰性的。還傾向于在云上使用應用程序來減少數據中心的支出,從而使數據自助服務模式受到歡迎。

正如研究公司Gartner Inc.在其分析數據管理解決方案魔力象限中所指出的那樣,由于靈活性,敏捷性和運營定價模式,預期現在正在將云作為替代部署選項。

因此,由于更多的公司能夠為員工提供從結構化和非結構化數據獲得的正確知識,所以可以期待C級管理人員更容易獲得洞察力。

這是一把雙刃劍,但隨著大數據技術的發展,高管們的期望將立即成為他們的數據,而不是想等待批量分析報告。因此,近乎實時數據更快地提供可操作分析的壓力。

物聯網

福布斯將物聯網描述為連接任何具有開啟和關閉交換機的設備(/或彼此)的概念。如果設備具有開關開關,則可能將其配置為IoT的一部分。

認為“智能家居”設備,如鎖定,當它檢測到您的手機附近時可以解鎖,或者可能是在檢測到移動時才打開的指示燈。

2016年,我們看到來自許多具有類似解決方案的供應商的噪音。在2017年,我們可以預期這些供應商中的一些將獲得勝利,這將導致市場上較少的供應商。隨著供應商的減少,我們也可以期待監管和標準化發揮作用,使我們變得更簡單和更具凝聚力的解決方案。與此同時也是安全問題,因為IoT網絡攻擊在去年在烏克蘭西部占用了一個電網。當然,關于汽車黑客自駕車的研究也引起了關注,所以2017年可能會對物聯網帶來安全措施。

現在,我們在物聯網市場上遇到了很多分散,但希望隨著2017年其他時間的發展,物聯網的解決方案將會更加完善,而且開放的生態系統和平臺的一部分將促進互操作性并提供服務來自多個設備和來源的組合數據。

兩個主要領域的應用可能將成為物聯網的焦點,即智能城市和智能家居。然而,在智能家居部門,由于帶寬是任何IoT技術工作的先決條件,預計今年網絡管理網格或類似網狀產品的浪潮將會更加簡單。


這正是非營利藍牙特別興趣小組品牌和開發商營銷副總裁Errett Kroeter所希望的。 “目前網格劃分的其他一些標準是眾所周知的難點。我們的目標是保持網狀網絡的簡單,讓人們實際上想要使用它們。“

最后,物聯網的發展與其他產生大量數據的設備和系統相結合,正在加速人造智能的需求,從這一信息中創造意義

人工智能

人工智能的字典定義是機器模擬智能人類行為的能力。雖然我們在2016年的AI回升已經有了很大的增長,但我們將在2017年進一步增長。回到2016年,我們了解到,亞馬遜的Alexa以能夠說人類語言的形式表現人造智能,現在在超過500萬個家庭。你可以向Alexa詢問有關天氣或告訴她要求你出租車,她會回應。這意味著,去年,AI進入主流采用。

然而,醫療行業人工智能的發展還有很多。智能手機創業公司的重點從2012年的20個增長到2016年的近70個。顯然,值得注意的重點是iCarbonX,旨在建立數字生活的生態系統,以實現個性化的健康管理系統和Flatiron Health,旨在通過有組織的數據打擊癌癥,幫助腫瘤學家提高護理質量。

在衛生技術巨頭飛利浦,目前,大約有百分之六十的研究人員,開發人員和軟件工程師正在致力于醫療信息學領域的創新工作,其中大部分人員正在研究人造智能在當前和未來醫療創新中的應用。

醫療保健人工智能應用趨勢主要集中于成像和診斷,人工智能可以幫助您發現人們看不到的微妙細節和圖像變化。這越來越成為一個擁擠的行業。而且還有助于預防健康人群和處于危險中的人群以及使用大數據集的慢性病患者的健康惡化是一個重點領域。

飛利浦首席創新和策略官Jeroen Tas認為AI有助于放射科醫師為病例準備相關信息,并確定患者狀況的微妙變化。另一個領域是重癥監護病房,人工智能可以幫助確定急性發作的早期跡象,如心跳驟停或猝死。

塔斯還聲稱,“通過將遺傳信息與病理學,醫學圖像,實驗室結果家族史資料,其他條件和以前的治療相結合,可以創建更豐富的患者圖片。這些數據可以在AI的幫助下進行組織,以增加重要的附加上下文,有助于幫助臨床醫生做出更準確的診斷和支持個性化治療選擇。

軟件工程師,設計師和其他專家的多學科團隊似乎已經為放射科醫師創建并推出了首個經過驗證的應用程序。在遠程病人監護中,人工智能可以實現虛擬護理,包括虛擬護理助理

2017年及以后

物聯網,大數據和人力資源都在增長,并且接近更多的商業和大眾使用案例。

當它們進入平常和日常生活時,三個趨勢將變得相互聯系,以便提供更強大,流暢的產品。




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