2017大预测@@:大数据@@、物联网@@@@与人工智能@@@@

毫无疑问@@,物联网@@@@、大数据@@和@@人工智能@@@@,无疑是@@2017最被期待的几大趋势@@。从仍然处于分散状态的物联网@@@@到计算范式的快速波动@@,再到人工智能@@正在@@如何重塑我们的生活方式@@,每个@@人都在@@谈论这些趋势@@,但真正发生了什么@@?以下是您需要怎样理解这些趋势@@,并如何从一个@@消费者的角度面对它们引领的未来@@。

大数据@@

按照@@Wikipedia的定义@@,大数据@@是一个@@数据集@@,它异常庞大或@@复杂@@,传统的数据处理应用软件完全不足以应对@@。由于数据集非常庞大@@,所面临的挑战包括抓取@@、存储@@、分析@@、数据管理@@、搜索@@、共享@@、传输@@、可视化@@、查询@@、更新和@@信息隐私等等@@。大数据@@的价值在@@于可以进一步用于参考预测分析@@@@,用户行为分析@@@@,高级数据方法@@(包括人工智能@@@@),而不仅仅停留在@@数据集的大小本身@@。

2017年@@,期待区块链技术@@应用的出现@@,特别是在@@分类帐系统中以代码编写的智能契约合同@@。这些通常比传统合同更安全和@@不可逆转@@,但同时在@@引用和@@执行这些合同时产生更高效率@@。

另外@@,数据自助服务解决方案的兴起也将使普通架构的公司能够分析@@其数据@@,而无需建立数据科学部门@@。这对于没有预算雇用数据科学家的中小企业来说是非常有价值的@@,要知道数据科学家在@@@@2016年@@是非常抢手的职业@@。

Hadoop的使用也迅速下降@@,这个@@框架允许大型数据集的分布式处理@@,因为雇用必要的人才来支持这个@@框架在@@内部被证明是具有挑战性的@@。在@@云上使用应用程序来减少数据中心的支出成为更优化的选择@@,因而数据自助服务模式也更受欢迎@@。

研究公司@@Gartner Inc.在@@其数据分析@@数据管理@@解决方案魔力象限中指出@@“由于灵活性@@,敏捷性和@@运营定价模式@@,预期正在@@转向云作为替代部署选项@@。”

因此@@,由于更多的公司能够为员工提供从结构化和@@非结构化数据获得的正确知识@@,所以@@可以期待非公司高管人员同样更容易洞察公司的运营情况@@。

这是一把双刃剑@@,但随着大数据@@技术@@的发展@@,高管们的期望将是立即获得数据@@,而不是等待批量分析@@报告@@。因此@@,在@@对近乎实时产生的数据做出可行性分析@@产生的压力也随之而来@@。

物联网@@@@

福布斯将物联网@@@@描述为连接任何具有开启和@@关闭功能的设备@@@@@@(和@@/或@@彼此@@)的概念@@。这就是说@@,只要设备@@@@具有开关@@,就可能将其配置为物联网@@@@的一部分@@。

想象@@“智能家居@@”设备@@@@,如智能锁@@,当它检测到你的手机在@@附近时@@,就自动解锁@@;或@@者在@@检测到有移动时@@,自动开灯@@。

在@@2016年@@,我们看到来自许多具有类似解决方案的供应商的新突破@@。在@@2017年@@,我们预测@@这些供应商中的一些将战胜另一些@@,这意味着@@市场上只留下少数供应商@@。随着供应商的减少@@,我们预计监管和@@标准化也将发挥更大作用@@。与此同时@@,安全问题也将日益凸显@@,早在@@去年@@@@@@,乌克兰西部的一个@@电网@@就遭到了来自@@IoT网@@络的攻击破坏@@;关于无人驾驶汽车遭遇黑客的研究也引发了关注@@,所以@@2017年@@,物联网@@@@领域的安全问题可能有新动向和@@突破@@。

我们预测@@,两个@@主要领域的应用可能将成为物联网@@@@的焦点@@,即智能城市和@@智能家居@@@@。在@@智能家居@@部分@@,由于带宽是任何@@IoT技术@@工作的先决条件@@,预计今年@@网@@络管理网@@格或@@类似网@@状产品将有简易化的趋势@@。

这正是非营利蓝牙特别兴趣小组品牌和@@开发商营销副总裁@@Errett Kroeter所希望的@@,“目前网@@格划分的其他一些标准是难以设立的@@。我们的目标是保持网@@状网@@络简单@@,以便人们真正想要使用它们@@。”

物联网@@@@的发展@@,并与其他产生大量数据的设备@@@@和@@系统相结合@@,正在@@加速让人工智能@@成为现实@@,让人们得以真正从海量信息中创造出意义和@@价值@@。

人工智能@@

人工智能@@,在@@字典里的定义@@是机器模拟智能的人类行为的能力@@。虽然我们在@@@@2016年@@已经看到了@@AI的大幅进步@@,但我们预测@@@@2017将迎来@@AI的一个@@爆发@@。去年@@@@,我们看到亚马逊的@@Alexa已经能够以跟人对话的方式表现人工智能@@@@,而现在@@@@,Alexa已经进入了超过五百万个@@家庭@@。你可以向@@Alexa询问天气@@,或@@让@@Ta帮你叫车等等@@。这意味着@@,去年@@@@,AI已经进入主流用户的实际应用阶段@@。

然而@@,医疗行业人工智能@@的发展还有很多@@。专注于医疗健康@@AI领域的创业公司从@@2012年@@的@@20个@@增长到@@2016年@@的@@近@@70个@@。显然@@,值得重点注意的有@@iCarbonX,旨在@@建立数字生活的生态系统@@,以实现个@@性化的健康管理系统@@,和@@Flatiron Health,旨在@@通过组织化数据对付癌症@@,帮助肿瘤学家提高@@护理质量@@。

在@@医疗健康领域的技术@@巨头飞利浦@@,目前大约有百分之六十的研究人员@@,开发人员和@@软件工程师@@正在@@致力于医疗信息学领域的创新工作@@,其中大部分人员正在@@研究人造智能在@@当前和@@未来医疗创新中的应用@@。

医疗健康人工智能@@应用趋势主要集中在@@成像和@@诊断@@,人工智能@@可以帮助您发现人们看不到的微妙细节和@@图像变化@@。这越来越成为一个@@拥挤的行业细分@@。使用大数据@@集@@,帮助预防健康人群和@@处于慢性病危险中人群的健康恶化也是一个@@重点领域@@。

飞利浦首席创新和@@策略官@@Jeroen Tas认为@@“AI有助于放射科医师为病例准备@@相关信息@@,并确定患者状况的微妙变化@@。另一个@@领域是重症监护病房@@,人工智能@@可以帮助确定急性发作的早期迹象@@,或@@是心脏骤停等急性发作@@。

Tas也声称@@“可以通过将遗传信息与病理学@@、医学图像@@、实验室结果@@、家族史数据和@@之前的治疗相结合@@,而创建更丰富的患者图片@@@@。这些数据可以在@@@@AI的帮助下进行组织@@,从而有助于帮助临床医生做出更准确的诊断@@,并支持个@@性化的治疗@@。”

软件工程师@@、设计师和@@其他领域专家组成的多学科团队似乎已经为放射科医师创建并推出了首个@@经过验证的应用程序@@。在@@远程病人监护中@@,人工智能@@可以实现虚拟护理@@,包括虚拟护理助理等工作@@。

2017与未来@@

物联网@@@@、大数据@@和@@人工智能@@@@都在@@不断精进和@@取得突破@@,并且越来越接近商业模式和@@大众化应用@@。而当它们进入普通人的日常生活时@@,三个@@趋势将进一步融合和@@交叉@@,从而提供更强大@@、流畅@@、符合实际应用的产品@@。

文章来源@@:36kr