2017年物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和人工智能的預(yù)測

　　毫無疑問，商業(yè)模式目前有三大趨勢：物聯(lián)網(wǎng)(IoT)，大數(shù)據(jù)和人工智能(AI)。從仍然分散的互聯(lián)網(wǎng)的事情到計算范式的快速波動，人們?nèi)绾沃厮芪覀兊纳罘绞剑總€人都在談?wù)撨@些趨勢，但真正發(fā)生了什么?

　　以下是您對消費者需求的了解以及從消費者角度來看未來的未來。

　　大數(shù)據(jù)　　

Wikipedia中定義的大數(shù)據(jù)是一個數(shù)據(jù)集的術(shù)語，它是如此龐大或復(fù)雜，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理應(yīng)用軟件不足以處理它們。由于數(shù)據(jù)集非常龐大，所面臨的挑戰(zhàn)包括捕獲，存儲，分析，數(shù)據(jù)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(yù)測分析，用戶行為分析，高級數(shù)據(jù)方法(包括人工智能)，而不僅僅是數(shù)據(jù)集的大小。

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

　　另外，數(shù)據(jù)自助服務(wù)解決方案的興起也將使組織能夠分析其數(shù)據(jù)，而無需建立數(shù)據(jù)科學部門。對于沒有預(yù)算的中小企業(yè)來說，對于2016年高需求的數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(nèi)部被證明是具有挑戰(zhàn)性的。還傾向于在云上使用應(yīng)用程序來減少數(shù)據(jù)中心的支出，從而使數(shù)據(jù)自助服務(wù)模式受到歡迎。

　　正如研究公司Gartner Inc.在其分析數(shù)據(jù)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(yù)期現(xiàn)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(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，高管們的期望將立即成為他們的數(shù)據(jù)，而不是想等待批量分析報告。因此，近乎實時數(shù)據(jù)更快地提供可操作分析的壓力。

　　物聯(lián)網(wǎng)

　　福布斯將物聯(lián)網(wǎng)描述為連接任何具有開啟和關(guān)閉交換機的設(shè)備(和/或彼此)的概念。如果設(shè)備具有開關(guān)開關(guān)，則可能將其配置為IoT的一部分。

　　認為“智能家居”設(shè)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。

　　在2016年，我們看到來自許多具有類似解決方案的供應(yīng)商的噪音。在2017年，我們可以預(yù)期這些供應(yīng)商中的一些將獲得勝利，這將導(dǎo)致市場上較少的供應(yīng)商。隨著供應(yīng)商的減少，我們也可以期待監(jiān)管和標準化發(fā)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(wǎng)絡(luò)攻擊在去年在烏克蘭西部占用了一個電網(wǎng)。當然，關(guān)于汽車黑客自駕車的研究也引起了關(guān)注，所以2017年可能會對物聯(lián)網(wǎng)帶來安全措施。

　　現(xiàn)在，我們在物聯(lián)網(wǎng)市場上遇到了很多分散，但希望隨著2017年其他時間的發(fā)展，物聯(lián)網(wǎng)的解決方案將會更加完善，而且開放的生態(tài)系統(tǒng)和平臺的一部分將促進互操作性并提供服務(wù)來自多個設(shè)備和來源的組合數(shù)據(jù)。

　　兩個主要領(lǐng)域的應(yīng)用可能將成為物聯(lián)網(wǎng)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(shù)工作的先決條件，預(yù)計今年網(wǎng)絡(luò)管理網(wǎng)格或類似網(wǎng)狀產(chǎn)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(fā)商營銷副總裁Errett Kroeter所希望的。 “目前網(wǎng)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(wǎng)狀網(wǎng)絡(luò)的簡單，讓人們實際上想要使用它們。“

　　最后，物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展與其他產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)的設(shè)備和系統(tǒng)相結(jié)合，正在加速人造智能的需求，從這一信息中創(chuàng)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(jīng)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(xiàn)人造智能，現(xiàn)在在超過500萬個家庭。你可以向Alexa詢問有關(guān)天氣或告訴她要求你出租車，她會回應(yīng)。這意味著，去年，AI進入主流采用。

　　然而，醫(yī)療行業(yè)人工智能的發(fā)展還有很多。智能手機創(chuàng)業(yè)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(shù)字生活的生態(tài)系統(tǒng)，以實現(xiàn)個性化的健康管理系統(tǒng)和Flatiron Health，旨在通過有組織的數(shù)據(jù)打擊癌癥，幫助腫瘤學家提高護理質(zhì)量。

　　在衛(wèi)生技術(shù)巨頭飛利浦，目前，大約有百分之六十的研究人員，開發(fā)人員和軟件工程師正在致力于醫(yī)療信息學領(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前和未來醫(yī)療創(chuàng)新中的應(yīng)用。

　　醫(yī)療保健人工智能應(yīng)用趨勢主要集中于成像和診斷，人工智能可以幫助您發(fā)現(xiàn)人們看不到的微妙細節(jié)和圖像變化。這越來越成為一個擁擠的行業(yè)。而且還有助于預(yù)防健康人群和處于危險中的人群以及使用大數(shù)據(jù)集的慢性病患者的健康惡化是一個重點領(lǐng)域。

　　飛利浦首席創(chuàng)新和策略官Jeroen Tas認為AI有助于放射科醫(yī)師為病例準備相關(guān)信息，并確定患者狀況的微妙變化。另一個領(lǐng)域是重癥監(jiān)護病房，人工智能可以幫助確定急性發(fā)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(yī)學圖像，實驗室結(jié)果家族史資料，其他條件和以前的治療相結(jié)合，可以創(chuàng)建更豐富的患者圖片。這些數(shù)據(jù)可以在AI的幫助下進行組織，以增加重要的附加上下文，有助于幫助臨床醫(yī)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(shè)計師和其他專家的多學科團隊似乎已經(jīng)為放射科醫(yī)師創(chuàng)建并推出了首個經(jīng)過驗證的應(yīng)用程序。在遠程病人監(jiān)護中，人工智能可以實現(xiàn)虛擬護理，包括虛擬護理助理

　　2017年及以后

　　物聯(lián)網(wǎng)，大數(shù)據(jù)和人力資源都在增長，并且接近更多的商業(yè)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(lián)系，以便提供更強大，流暢的產(chǎn)品。