数据是数字化变革的基本组成部分，物联网、人工智能、区块链、边缘计算出来等技术预计将在来年引发巨浪，因为这些技术是搜集、分析和存储信息的方法。随着相连设备的数量超过110亿台（不还包括电脑和手机的相连量），很似乎，在2018年，物联网将之后沦为热点话题。笔者很荣幸有机会需要专访到IBM沃森物联网消费业务部副总裁BretGreenstein先生，他特别强调了2018年物联网领域的4个关键性趋势。
有意思的是，其中三个趋势截然不同，但是技术性却高度涉及。这里引人注目了一个原则是：数据是数字化变革的基本组成部分。物联网、人工智能、区块链、边缘计算出来等技术预计将在来年引发巨浪，因为这些技术是搜集、分析和存储信息的方法。
人工智能将使物联网更加智能、更加高效地工作当下，人工智能很热，完全每个人都在谈论它，但是其中很多人只不过并没确实弄懂它到底是什么。根据Greenstein先生的众说纷纭，人工智能是物联网系统的大脑，在2018年人们将不会确实了解到这一点。
随着设备相连量的减少以及设备间相互通信能力的强化，人工智能技术还包括深度自学、自然语言程序、图像识别、神经网络驱动决策等需要协助这些设备更佳的解读对方，以及我们人类。Greenstein告诉他笔者：“在早期，你可以用很多有所不同的方式在家里部署物联网，那时有很多电线和软代码还包括后来经常出现了移动应用于，但这依然是一种孤立无援的体验，感觉将近确实的联系。而人工智能有助提高这一情况——现在我们看见汽车制造商、酒店和其他公司正在企图建构更好的构建体验，并利用人工智能更佳地解读和与人对话。
”更好的CPU功率将花费在边缘外侧物联网的前端组件，如照相机和传感器，传统上只是被动地搜集数据然后传遍云端处置，而将处置能力推上“边缘”后不会带给许多益处和机会。Greenstein说道，更进一步利用边缘计算技术将不会是2018年的一个关键趋势。
突然间就经常出现了不仅能看见图像，还能解读图像的摄像机以及需要听见声音的麦克风，这将更为的推展这一趋势。除了保证只将简单的数据传到云端外，边缘计算出来还有其它很多益处，比如解决问题隐私问题。Greenstein荐了一个家庭护理环境系统的例子：“在这个环境中，摄像机或麦克风可以被训练成在不侵害家人隐私的情况下找寻有可能指出居民正处于危险性中的迹象。
在这种情况下，你可以用于照相机来辨别某人否完全恢复较好，步态否长时间，或者他们的行驶速度否比医生拒绝的稍慢。并且你还能听见玻璃碎裂、物体掉下来或水阻塞的声音。
而且因为处置是在边缘已完成的，所以我们可以已完成对隐私的维护，除非再次发生故障，否则会将任何隐私的信息发送到云。”区块链为物联网交易减少了不变性和完整性区块链和物联网在很多方面看上去就看起来专门为彼此设计的。
区块链是一种分布式加密数字分类技术，非常适合记录物联网机器之间再次发生的数百万笔交易的详细信息。不过，直到最近，这些技术之间的融合才被普遍辩论。Greenstein告诉他我虽然这些合作伙伴关系还没公开化，但IBM正在“多个行业”与客户展开合作，还将他们挤满在一起，并似乎2018年很可能会释放出更加多细节。
“人们忽视了区块链，因为他们过多的注目事物的财务方面，这是显而易见的用例。”Greenstein之后告诉他我说道：“所有这些物联网数据，特别是在是供应链中的数据或物主之间移动的数据，都必须存储在某种不能变更的记录中。
”物联网上的大部分交互再次发生在机器人之间，一般来说很少有人监督。区块链记录获取安全性，因为只有具备加密密钥的记录才能编辑或改动其有权采访的部分。此外，记录的副本在多个（一般来说是数千个）物理方位之间展开拆分，因此没一方享有对其展开操作者的集中控制能力。
物联网在制造业和工业中大规模快速增长快速增长是关键词，这里的愿景是：智能网络技术将之后协助人类已完成机械反复的手动任务。这将通过给他们需要解读周围环境的程序，让他们在必要的时间来问关于特定事物的特定问题来构建。
毫无疑问，物联网在工业领域正在很快发展。最初，每个人都指出它是关于传感器的——但我们现在早已到了了解理解和嵌入式的程度。从某种程度上说道，这是一种向生产运营商和在机器上展开确保的人获取动态数据和动态洞察的方式。这种融合的成果可以被看作是在向”智能文档”方向发展，大量的技术手册和程序指南被人工智能引擎吸取，以便需要获取动态援助。
“因此，人们不会回答一个问题，他们不必须再行看手册了。”Greenstein说明道，“他们只必须告知手册‘这是轮胎压力的准确设置吗？’”在2018年，随着更好的外部数据集划入其中，我们很可能会看见这一趋势更进一步发展。
因此，理论上，你的手册不仅不会告诉他你准确的轮胎压力，它还不会根据天气或其他操作者条件展开调整。Greenstein告诉他我：“所以我们要将手册和动态数据融合一起，并说道‘在你面对的情形下，这是现在要做到的准确的事情，’这在客户服务和制造业中是一件十分傻的事情。
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