毫無疑問，目前在商業(yè)模式方面有3個趨勢：物聯(lián)網(wǎng)(IoT)，大數(shù)據(jù)以及人工智能。從仍然碎片化的物聯(lián)網(wǎng)，到急劇波動的計算范式，乃至于AI如何重塑我們的生活方式，人人都在談?wù)撨@些趨勢，但真正在發(fā)生的是什么事情呢?
以下就是理解這些事情需要了解的真相，以及從消費者角度看到的未來圖景。
如維基百科的定義，大數(shù)據(jù)這個術(shù)語說的是數(shù)據(jù)實在是太大太復雜了，以至于到了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理應用軟件無法處理的地步。鑒于該數(shù)據(jù)集如此之大，相關(guān)的挑戰(zhàn)包括捕捉、存儲、分析、數(shù)據(jù)策劃、搜索、共享、傳輸、可視化、查詢、更新以及信息隱私。然而，相對于簡單地強調(diào)數(shù)據(jù)集的規(guī)模，把它跟預測性分析、用戶行為分析、先進數(shù)據(jù)方法(包括人工智能)關(guān)聯(lián)起來往往更有意義。
2017年，預計將會出現(xiàn)區(qū)塊鏈技術(shù)應用，尤其是將合同寫進總賬系統(tǒng)代碼的智能合同。這些合同形式相對于傳統(tǒng)的合同往往會更加安全、更加不可撤銷，但也給引用和執(zhí)行這些合同創(chuàng)造了效率。
此外，數(shù)據(jù)即自服務(wù)(data-as-a-self-service)解決方案的崛起也將使得組織在不需要建立數(shù)據(jù)科學部門的情況下分析自己的數(shù)據(jù)。這對于中小企業(yè)將是極其有用的，因為這樣它們就不需要招聘價格非常昂貴的數(shù)據(jù)科學家這個2016年高需求的職業(yè)了。
Hadoop，這個允許對大型數(shù)據(jù)集進行分布式處理的框架的使用則出現(xiàn)了快速的下降，因為事實證明招聘到符合要求的人才來支撐這一框架極具挑戰(zhàn)?，F(xiàn)在大家似乎更加喜歡使用云端的應用來減少數(shù)據(jù)中心方面的開支，所以數(shù)據(jù)即自服務(wù)的模型變得流行起來。
正如研究機構(gòu)Gartner在分析用數(shù)據(jù)管理解決方案的魔力象限中指出那樣，“現(xiàn)在的預期是轉(zhuǎn)向云作為替代部署選項，因為云解決方案有著靈活、敏捷以及可行的定價模式。”因為這一點，隨著公司以從結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)忽的的合適知識為員工賦權(quán)，預期對于中層主管以下的人洞察也將變得更加容易獲得。
但這是一把雙刃劍，因為大數(shù)據(jù)技術(shù)的演進也會吊起了主管的胃口，這些人會期望馬上就能獲得自己的數(shù)據(jù)而不是等著批量分析報告的出爐。所以做分析的人壓力會變大，因為高層期望的是更快的、近乎實時的、可行動的分析。
福布斯把物聯(lián)網(wǎng)這個概念描述成將任何帶開關(guān)的設(shè)備連接上互聯(lián)網(wǎng)(以及/或者相互連接)。如果設(shè)備有開關(guān)，就可能被配置成IoT的一部分。
可以把“智能家居”設(shè)備想象成一把鎖，這把鎖在檢測到你的手機在附近時就會打開，或者也許也可以把它設(shè)想成一盞燈，只有在檢測到運動是才會亮起來。
2016年，我們目睹了大量供應商推出了許多類似的解決方案。2017年，我們可以預期其中的一些供應商勝利凱旋，而這將意味著市場會淘汰掉一批供應商。隨著供應商數(shù)量的減少，我們還可以預期監(jiān)管和規(guī)范化開始發(fā)揮作用，從而引領(lǐng)我們進入更加簡單更加有凝聚力的解決方案。不過安全問題也會隨之而來，因為去年對IoT的一次網(wǎng)絡(luò)攻擊就導致了西烏克蘭的一個電網(wǎng)癱瘓。當然，對無人車進行的黑客攻擊研究也會導致?lián)鷳n出現(xiàn)，所以2017年有可能會針對IoT采取安全措施。
目前的IoT市場仍然高度碎片化，但希望隨著2017年的推進接下來的圖景會變得更清晰一點，而IoT解決方案將會變得更加一體化，并成為開放生態(tài)體系和平臺的一部分，從而促進互操作性，并基于來自多種設(shè)備和來源的數(shù)據(jù)來提供服務(wù)。
IoT將主要聚焦于兩個領(lǐng)域的應用上，一個是智慧城市，一個是智能家居。然而，鑒于帶寬對于任何IoT技術(shù)來說都是先決條件，所以預期今年會出現(xiàn)未來管理更加簡單的網(wǎng)格(mesh)或者類似網(wǎng)格的產(chǎn)品。
這正是非營利組織Bluetooth Special Interest Group負責品牌與開發(fā)者營銷的副總裁Errett Kroeter的希望：“現(xiàn)在網(wǎng)格的一些標準是出了名的難以設(shè)置。我們的目標是盡管讓網(wǎng)格保持簡單，這樣大家才愿意去使用它們。”
最后，IoT的增長，加上其他設(shè)備和系統(tǒng)所產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)，正在加快對人工智能的需求，因為這樣才能從信息中創(chuàng)造出意義來。
人工智能的致電定義是機器模仿人類行為的能力。雖然在2016年我們目睹了AI的快速發(fā)展，但這種增長在2017年還會進一步深化。2016年時，我們了解到Amazon的Alexa，那個以可以說人類語言的形式體現(xiàn)的人工智能，已經(jīng)進入到超過500萬戶的家庭。你可以問Alexa有關(guān)天氣的問題，或者讓她給你叫一輛的士，她都會做出響應。這意味著去年AI已經(jīng)進入主流采用階段。
然而，人工智能在醫(yī)療保健方面也有許多進展。聚焦醫(yī)療保健的AI初創(chuàng)企業(yè)從2012年的20家左右發(fā)展到2016年的將近70家。其中值得關(guān)注的顯然是旨在建立數(shù)字生活生態(tài)體系，提供個性化的健康管理系統(tǒng)的iCarbonX，以及旨在以有組織的數(shù)據(jù)對抗癌癥并幫助腫瘤科醫(yī)生增強保健的Flatiron Health。
在健康技術(shù)巨頭飛利浦，大約60%的研究人員、開發(fā)者以及軟件工程師正在致力于醫(yī)療保健信息學的工作，而且他們當中很大一部分正在尋求在當前和將來的醫(yī)療保健創(chuàng)新中應用人工智能。
醫(yī)療保健仍能高智能的應用趨勢主要集中在影像和診斷方面，利用AI來幫助尋找出人看不出來的微妙細節(jié)和變化。這一塊愈發(fā)成為擁擠的板塊。但在利用大數(shù)據(jù)集來幫助健康人群、高風險人群或有慢性病人群預防健康惡化方面也是這個領(lǐng)域的關(guān)注點這一。
飛利浦首席創(chuàng)新與戰(zhàn)略官Jeroen Tas認為，“在支持放射科醫(yī)生為病例和識別病人的微妙變化準備相關(guān)信息方面，AI扮演了有價值的角色。另一個領(lǐng)域是特護病房，這方面AI可以幫助識別病情惡化或者嚴重事件的早期跡象，，比如心臟驟?；蛘邞言械?。”
Tas還認為“將基因信息與病理學、醫(yī)療影像、實驗室結(jié)果、家族史數(shù)據(jù)，其他情況以及之前有效或者無效的治療方案等相結(jié)合起來，可以形成更加豐富的病人全貌。這寫數(shù)據(jù)可以組織起來，在AI的幫助下增加重要的背景信息，幫助臨床醫(yī)生做出更加精確的診斷，并為個性化的治療選擇提供支持。”
由軟件工程師、設(shè)計師以及其他專家組成的多學科團隊似乎已經(jīng)為放射科醫(yī)師創(chuàng)建和引入了第一個可行的應用。在遠程病人監(jiān)護中，AI可以促進虛擬陪護并引入虛擬護士。
2017年之后的展望
物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和AI都在蓬勃發(fā)展，距離商用以及大規(guī)模用例也越來越近了。
隨著這些技術(shù)進入尋常人家的日常生活，為了提供更加強大、更加合理化的產(chǎn)品，這三股趨勢融會貫通將變得勢在必行。
轉(zhuǎn)型的最終目的 -提質(zhì)降本增效
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