頭條楓林網據福布斯雜誌報道，到2018年，聯網設備的數量將達到110億部，這還不包括電腦和手機，物聯網（IoT）顯然將繼續成為熱門話題。大數據專家伯納德·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）對話，討論並強調了物聯網領域的四個主要趨勢。
有趣的是，這些趨勢中有三種是與其他獨特而高度相關的技術相結合的。這印證了「數據是數字轉型基本要素」的原則。預計在未來的一年裡，包括物聯網、人工智慧（AI）、區塊鏈在內的技術將會掀起更大浪潮，這些技術都與收集、分析和存儲信息相關。
1.AI將使物聯網更聰明、更高效
AI無疑是當下最流行的辭彙，即每個人都在談論它，但很多人還是不太清楚它到底是什麼。然而，格林斯坦表示，2018年將是理解AI角色的關鍵年份，因為運行物聯網系統的「大腦」將會更廣泛的得到應用。隨著越來越多的設備連接起來，能夠互相交流，AI（包括深度學習、自然語言處理、圖像識別以及神經網路驅動的決策）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裡創造物聯網，可能涉及到很多電線和硬編碼。隨著時間推移，移動應用程序開始湧現，但它仍然是一種孤立的體驗，並沒有真正的連接起來。AI正在幫助縮小這種差距。現在，我們看到汽車製造商、酒店和其他公司正試圖創造更多的集成體驗，並利用AI更好地理解和與人互動。」
2.更高的CPU功率將被用於「邊緣計算」
將處理能力推到「邊緣」帶來了許多好處和機會，以前像相機和感測器這樣的前端元素，傳統上只能被動地收集數據並在雲端處理。格林斯坦說，對這項技術進一步開發是2018年的一個關鍵趨勢。他解釋稱：「突然間，不僅有了能看到還能理解圖像的攝像頭，有了學會傾聽的麥克風，這些越來越多地將技術推向邊緣。」
除了確保只有有用的數據返回到雲端之外，邊緣計算還可以帶來其他好處，比如加強隱私安全。格林斯坦舉了一個家庭護理設置系統的例子，在這個系統中，攝像頭或麥克風可以被訓練出來，以尋找可能表明居民處於危險中的跡象，同時不會侵犯他們的隱私。（媒體編輯註：邊緣計算是指在物理上靠近數據生成的位置處理數據的方法）
格林斯坦稱：「在這種情況下，你可以用攝像頭來判斷某人是否康復，他們的步態是否正常，或者他們的走路速度是否比正常狀態更慢。此外，你也可以捕捉聽起來像碎玻璃、東西掉落或者水溢出的聲音。因為處理是在邊緣進行的，我們可以保持隱私，因為除非有不好的事情發生，否則沒有任何東西被發送到雲端。」
3.區塊鏈為物聯網交易增加完整性
區塊鏈和物聯網在許多方面似乎是相互支撐的。區塊鏈是一種分散式和加密數字分類賬技術，非常適合記錄在物聯網機器之間發生的數百萬筆交易細節。不過，直到最近，這些技術之間的融合思想才被廣泛討論。格林斯坦認為，雖然合作企業尚未上市，但IBM正在「多個行業」與客戶合作，並暗示更多細節很可能在2018年出現。
格林斯坦稱：「有些人之所以錯過了區塊鏈，是因為他們集中在金融方面，這是明顯的用例。實際上，區塊鏈涉及所有的物聯網數據，特別是在供應鏈或所有者之間移動，要求所有的數據被存儲在某種不變的記錄中。」
在物聯網上的許多互動都發生在機器人之間，通常很少有人監督。而區塊鏈記錄可提供安全性，因為只有那些具有加密密鑰的用戶可以編輯或修改他們有權使用的部分。此外，記錄的副本在多個(通常是數千個)物理位置之間進行分割，因此沒有任何一方能夠通過集中控制來操縱它。
4.製造業和工業領域的物聯網大幅增加
增強是這個領域的關鍵，這裡的願景是，智能化的連接技術將繼續幫助技術熟練的人類從事手工任務。格林斯坦稱：「毫無疑問，物聯網的工業領域正在迅速發展。起初，每個人都認為它僅與感測器相關，但現在已經到了深入了解和與人互動的程度。從某種意義上說，這是一種向製造運營商和機器維護人員提供實時數據和洞察的方式。」
有大量的技術手冊和過程指南被AI引擎吸收，以便能夠提供實時幫助。格林斯坦解釋說：「所以人們會提出問題，而不用再看手冊了。」
在2018年，我們很可能會看到這一趨勢進一步發展，將更多的外部數據集納入其中。所以在理論上，你的手冊不僅會告訴你正確的輪胎壓力，它還會根據天氣或其他操作條件做出調整。格林斯坦表示：「所以我們將手冊和實時數據結合起來，並說『這是現在做的正確事情』。」（小小）
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
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