关于物联网IoT和雾计算在2018年要了柔软

关于物联，IBM副总裁和数据专家谈了这四个趋势

据福布斯杂志报道，到2018年，联设备的数量将达到110亿部，这还不包括电脑和，物联（IoT）显然将继续成为热门话题。大数据专家伯纳德马尔（Bernard Marr）日前与IBM的Watson IoT Consumer Business副总裁布雷特格林斯坦（Bret Greenstein）对话，讨论并强调了物联领域的四个主要趋势。

有趣的是，这些趋势中有三种是与其他独特而高度相关的技术相结合的。这印证了数据是数字转型基本要素的原则。预计在未来的一年里，包括物联、人工智能（AI）、区块链在内的技术将会掀起更大浪潮，这些技术都与收集、分析和存储信息相关。

将使物联更聪明、更高效

AI无疑是当下最流行的词汇，即每个人都在谈论它，但很多人还是不太清楚它到底是什么。然而，格林斯坦表示，2018年将是理解AI角色的关键年份，因为运行物联系统的大脑将会更广泛的得到应用。随着越来越多的设备连接起来，能够互相交流，AI（包括深度学习、自然语言处理、图像识别以及神经络驱动的决策）将帮助它们以及我们相互理解。

格林斯坦表示:在早期，你可以用很多不同的方式在家里创造物联，可能涉及到很多电线和硬编码。随着时间推移，移动应用程序开始涌现，但它仍然是一种孤立的体验，并没有真正的连接起来。AI正在帮助缩小这种差距。现在，我们看到汽车制造商、酒店和其他公司正试图创造更多的集成体验，并利用AI更好地理解和与人互动

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2.更高的CPU功率将被用于边缘计算

将处理能力推到边缘带来了许多好处和机会，以前像相机和传感器这样的前端元素，传统上只能被动地收集数据并在云端处理。格林斯坦说，对这项技术进一步开发是2018年的一个关键趋势。他解释称：突然间，不仅有了能看到还能理解图像的摄像头，有了学会倾听的麦克风，这些越来越多地将技术推向边缘。

除了确保只有有用的数据返回到云端之外，边缘计算还可以带来其他好处，比如加强隐私安全。格林斯坦举了一个家庭护理设置系统的例子，在这个系统中，摄像头或麦克风可以被训练出来，以寻找可能表明居民处于危险中的迹象，同时不会侵犯他们的隐私。（媒体注：边缘计算是指在物理上靠近数据生成的位置处理数据的方法）

格林斯坦称：在这种情况下，你可以用摄像头来判断某人是否康复，他们的步态是否正常，或者他们的走路速度是否比正常状态更慢。此外，你也可以捕捉听起来像碎玻璃、东西掉落或者水溢出的声音。因为处理是在边缘进行的，我们可以保持隐私，因为除非有不好的事情发生，否则没有任何东西被发送到云端。

3.区块链为物联交易增加完整性

区块链和物联在许多方面似乎是相互支撑的。区块链是一种分布式和加密数字分类账技术，非常适合记录在物联机器之间发生的数百万笔交易细节。不过，直到最近，这些技术之间的融合思想才被广泛讨论。格林斯坦认为，虽然合作企业尚未上市，但IBM正在多个行业与客户合作，并暗示更多细节很可能在2018年出现。

格林斯坦称：有些人之所以错过了区块链，是因为他们集中在金融方面，这是明显的用例。实际上，区块链涉及所有的物联数据，特别是在供应链或所有者之间移动，要求所有的数据被存储在某种不变的记录中。

在物联上的许多互动都发生在机器人之间，通常很少有人监督。而区块链记录可提供安全性，因为只有那些具有加密密钥的用户可以或修改他们有权使用的部分。此外，记录的副本在多个(通常是数千个)物理位置之间进行分割，因此没有任何一方能够通过集中控制来操纵它。

4.制造业和工业领域的物联大幅增加

增强是这个领域的关键，这里的愿景是，智能化的连接技术将继续帮助技术熟练的人类从事手工任务。格林斯坦称：毫无疑问，物联的工业领域正在迅速发展。起初，每个人都认为它仅与传感器相关，但现在已经到了深入了解和与人互动的程度。从某种意义上说，这是一种向制造运营商和机器维护人员提供实时数据和洞察的方式。

有大量的技术手册和过程指南被AI引擎吸收，以便能够提供实时帮助。格林斯坦解释说：所以人们会提出问题，而不用再看手册了。

在2018年，我们很可能会看到这一趋势进一步发展，将更多的外部数据集纳入其中。所以在理论上，你的手册不仅会告诉你正确的轮胎压力，它还会根据天气或其他操作条件做出调整。格林斯坦表示：所以我们将手册和实时数据结合起来，并说这是现在做的正确事情。（小小）

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