物聯(lián)網(wǎng)之父：中國將引領物聯(lián)網(wǎng)技術實現(xiàn)飛躍

　　“物聯(lián)網(wǎng)之父”Kevin Ashton今天在哈佛大學的科技創(chuàng)新研討會上對第一財經(jīng)記者表示：“中國將引領本世紀物聯(lián)網(wǎng)技術的發(fā)展，無人駕駛技術是物聯(lián)網(wǎng)實現(xiàn)飛躍的重要因素。無人駕駛技術的實現(xiàn)將最早發(fā)生在中國。”

　　對于物聯(lián)網(wǎng)的理解，Ashton有自己的解釋：“我不需要發(fā)出指令，計算機就能知道怎么做。比如我手機內置的運動傳感器能記錄我的運動狀態(tài)。另外的傳感器能測量周圍的環(huán)境。物聯(lián)網(wǎng)時代會有更多這樣的技術。”

　　Kevin Ashton在1999年創(chuàng)造了“物聯(lián)網(wǎng)”一詞，并參與創(chuàng)立了麻省理工學院自動識別中心(Auto-ID Center)，領導了三個成功的技術初創(chuàng)企業(yè)，其中包括他參與創(chuàng)立、并于2010年出售給貝爾金公司的Zensi公司。他說：“物聯(lián)網(wǎng)從20世紀發(fā)展至今已經(jīng)進程過半，深刻地影響了人們的生活。”

　　中國是物聯(lián)網(wǎng)的引領者

　　“90年代，互聯(lián)網(wǎng)還很新，很多人仍然很迷茫，不知道前景如何，那時候手機還沒有數(shù)據(jù)，只有通話功能，沒有無線網(wǎng)絡，要知道物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展是基于無線網(wǎng)絡的發(fā)展。”Ashton對記者表示，“現(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)可以布局到任何地方，而且?guī)捄軐挘瑫r傳感技術和智能手機的發(fā)展也引領了物聯(lián)網(wǎng)技術的飛躍。”他同時表示，智能手機的普及和傳感器成本的下降，極大降低物聯(lián)網(wǎng)技術的研發(fā)成本，并使得這些研發(fā)成果很快就可以用在其它領域。“這在90年代的時候是沒有被預想到的，連我自己也沒有想到，所以這種變化是驚人的。”Ashton表示。

　　他特別強調，中國是物聯(lián)網(wǎng)的引領者。“目前中國已經(jīng)超過美國成為全球技術相關產(chǎn)品出口最多的國家。中國在五年前就提出了物聯(lián)網(wǎng)的概念，近期我去中國的頻次也越來越多。我想中國是希望占據(jù)物聯(lián)網(wǎng)的領導地位的。”Ashton對記者表示，“我覺得很有趣的是，我們在美國談論谷歌、Facebook，但是看一看，這些都是上個世紀的公司，未來物聯(lián)網(wǎng)的機會將在中國誕生。比如騰訊就引領中國的社交媒體走向了世界，這些都是非常了不起的成就。所以我們有理由相信在本世紀內，中國的技術一定能夠主導全球。”

　　他還預測，中國將會引領本世紀無人駕駛技術的普及。“中國在硬件制造等領域已經(jīng)走在全球前列，無人駕駛技術也已經(jīng)處于領先水平，中國已經(jīng)有了自主研發(fā)的無人駕駛公交車。在汽車制造等方面都具有優(yōu)勢。”Ashton認為，其中很重要的原因是中國城市化發(fā)展，催生了巨大的需求，很多項目只有在中國做才能搞得起來。“比如上海的公交系統(tǒng)早在2000年時就已經(jīng)采用RFID接觸式公交卡，就是一個很好的例子。中國在智慧城市、物流、個人可穿戴設備等多個領域未來也將迎來爆發(fā)。”講到中國，Ashton就表現(xiàn)出非常親切的感覺。他曾在復旦大學的自動識別中心和中國教授一起研究物聯(lián)網(wǎng)的相關技術。

　　在Ashton看來，無人駕駛技術將會是未來物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的一個最重要的領域。“無人駕駛技術是一個非常重要的方面，想想80年代中的時候，我第一次去北京，當時滿大街還都是自行車，現(xiàn)在已經(jīng)變成了汽車，但是交通狀況是非常糟糕的，這也為無人駕駛的發(fā)展提供了必要的條件，未來無人駕駛技術一定會率先在中國率先取得突破。”他表示。

　　不相信人工智能

　　不過，Ashton說，他所理解的物聯(lián)網(wǎng)與人工智能無關。“物聯(lián)網(wǎng)就是傳感器的連接網(wǎng)絡，我不相信人工智能在500年內會對人類有什么實際的幫助?，F(xiàn)在可能有些軟件可以分析數(shù)據(jù)，但是我們還是不知道機器到底應該如何模擬人腦智能，這還只存在于科幻片。”

　　對此，IBM娛樂互動業(yè)務首席科技官George Dolbier提出了不同的看法。他對第一財經(jīng)記者表示：“IBM全球網(wǎng)絡支撐的未來機器學習和Watson實驗室，目標就是讓人類把目前已經(jīng)在做的事情做得更好。現(xiàn)在IBM用機器學習來摸索人的習慣模式，可用來幫助人類做決策。我們現(xiàn)在還考慮用視覺定位。機器學習是用來幫助人類判斷，提高安全性，定位危險的最有效的手段。”

　　GE醫(yī)療全球首席技術官Tim Kottak表示：“在醫(yī)療行業(yè)，物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展已經(jīng)為行業(yè)的變遷邁出了重要步伐，GE醫(yī)療用數(shù)據(jù)更好地為病人服務，讓客戶產(chǎn)生更多利潤。”不過，他也提出，物聯(lián)網(wǎng)時代對于企業(yè)的挑戰(zhàn)不僅僅來自于技術本身的挑戰(zhàn)，更多來自系統(tǒng)以及數(shù)據(jù)的管理。

　　哈佛大學科技創(chuàng)新研討會每年舉辦一次，今年的主題是物聯(lián)網(wǎng)與智慧企業(yè)。來自零售、制造、醫(yī)療、物流等多個領域的企業(yè)高層共同尋求應對數(shù)字化新挑戰(zhàn)的技術解決方案。斑馬技術(Zebra Technology)CEO Anders Gustafsson作為本次會議的輪值CEO，他對第一財經(jīng)記者表示：“不同行業(yè)所需要的技術基礎是一樣的，就好像定位技術，在零售行業(yè)是追蹤貨品的擺放，而在醫(yī)療行業(yè)就是追蹤醫(yī)院藥品的正確放置以及病人的正確服用。技術公司希望能夠通過與不同行業(yè)的領導者進行交流，根據(jù)企業(yè)的實際需求為他們定制技術解決方案。”

　　對于人工智能，Gustafsson表示：“Zebra的目標是通過可視化和數(shù)據(jù)分析來讓企業(yè)資產(chǎn)變得更加智能化，從而提高勞動效率，降低勞動成本。這也符合此次會議所提出的‘智慧企業(yè)’的概念。”