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蝙蝠的人工智能戰斗升級了，真正的下半場
發布時間：2019-11-9 分類： 行業資訊
物聯網產業鏈的參與者可以在四個方向自我定位，找到合適的商業模式：設備提供商、網絡提供商、平臺提供商和應用程序開發人員。但真正搭建這四個參與者平臺的人，恐怕是bat人工智能之戰正在升溫的最具生態能力的人，過去三家公司的戰略平衡似乎正在逐漸改變。在百度大腦負責人吳恩達和百度無人駕駛汽車負責人王進辭職后，騰訊高調迎來了人工智能科學家張彤。另一方面，阿里巴巴在深圳舉行了云棲峰會，介紹了三大蝙蝠公司在醫療和制造領域的云計算和人工智能技術的應用進展，前者過于激進，而后者稍有猶豫，而阿里似乎有條不紊，一直在技術與實用之間微妙的平衡中行走。不過，蝙蝠的人工智能戰斗已經升級，物聯網才是真正的下半場。正如阿里云總裁胡曉明在云居大會上所提到的，“萬物智能”的概念相當令人興奮，因為與許多不切實際、浮夸的概念不同，云計算和人工智能技術在醫療制造領域的應用進展顯然更為顯著值得關注。“萬物智慧”的本質是“實用主義”<強>我們之所以說“萬物智慧”是“實用主義”的原因，是因為我們過去常常看到那些耀眼的技術產品，其中絕大多數都存在于單一和孤立的身份中。但這些孤立的物體并不能給生活帶來真正的改變，正如物聯網之父凱文·阿什頓曾經說過的那樣：不，那些智能酒瓶、智能比基尼、智能水杯等都是人渣！在1999年提出“全球商品和信息實時共享”的老教授看來，物聯網的真正意義在于高效的大數據，而不是這些家庭用的東西，“萬物智能”的概念與物聯網完全一樣。早在去年，阿里·旺健博士在其《在線》一書中就表示，互聯網已經成為一種基礎設施，數據已經成為一種新的生產手段，計算已經成為一項公共服務。這三次裂變的結果是新經濟的出現。我稱之為計算經濟，這是當今時代的經濟。”無論是歐洲的工業4.0和數字經濟，還是美國的各個經濟體以及工業互聯網，它們結合的結果是基于互聯網的計算經濟，數據和計算物聯網正逐漸影響到生產、制造和生活的方方面面。勞動和信息化部苗圩今年3月曾表示：“如果用發達國家的工業標準來衡量，我國很多企業還沒有達到2.0，因此需要逐步推進我國的工業化進程。我們需要補充2.0的課程，提高3.0，并發展到4.0。互聯網，甚至物聯網，不僅在產業層面，而且在公共部門，都是縮短這一環節的最有效手段。在醫療、教育、交通等領域，物聯網帶來的變化將是翻天覆地的。物聯網背后的大數據主要來自各種傳感器和網絡系統。源數據輸入來源于實時智能手機、汽車、無線基站、建筑物、路由等，在阿里云等云服務接受信息后，通過用戶公共域的數據，將位置、時間、在用服務項目等信息轉化為現實。因此，無論是阿里云et進入醫療制造領域，還是推出機器學習平臺pai2.0，都是為了讓人工智能這門復雜而前沿的科學更加普及，為“一切智能”提供基礎設施和智能引擎。正是為制造企業、學校、醫院等一系列公共服務機構提供智能化服務。通過互聯網汽車看到物聯網的真正未來。智能城市解決方案公司REDtone發布了一份關于2016年物聯網智能城市的報告。報告提到了物聯網發展的十大趨勢。其中兩項是：1、智能城市和自動駕駛儀將成為物聯網技術的關鍵項目；2、當前對象。聯網的關鍵是大數據，而不是物理對象自動駕駛儀將成為物聯網技術中的關鍵項目的原因是，它不僅是制造業，也是人類出行的需求和出行需求背后的需求。這些需求背后的數據與智能交通、智能城市以及各類消費、生活和出行數據密切相關。一起。這也引出了第二篇文章的核心原因，為什么物聯網的關鍵在于大數據而不是物理對象。”據統計，2009年全球數據流量達到80萬Pb，預計2020年將達到35ZB，包括家庭數據、公共數據、個人數據和商業數據，但目前80%的數據還沒有很好的整合和結構化。物聯網的關鍵是對數據進行點對點的分類和邏輯關聯。數據背后的分析可以真正應用到實際生產生活中，并起到指導作用。就這樣，我可以感受到物聯網在汽車中的作用和作用今年年初，IBM發布了首份汽車行業報告《2025汽車展望：無限商機》，對175名高管進行了調查，其中包括來自原始設備制造商和供應商的高管。報告指出了未來十年汽車行業的三個破壞性因素：越來越精明的消費者、不斷變化的移動模式和不斷變化的生態系統新報告分析了全球超過16000名消費者對汽車行業的看法，特別是他們個人希望在未來十年如何使用汽車。隨著消費者與汽車關系的變化，“駕駛”的含義已不再僅僅是“駕駛汽車”。在未來，汽車可以知道乘客是誰，為他們做決定，甚至成為值得信賴的合作伙伴。消費者渴望這款車成為物聯網（IOT）中的另一款智能設備，盡管如果IBM的報告只是一個預測，那么它是一個千噸級的“大人物”，但隨后阿里云總裁胡曉明在云端人居大會上的發言已經成為現實他表示，將在2017年向市場推出70萬輛配備yunosauto的互聯網車輛。而且，自去年8月正式上線以來，互聯網車輛在7個月內累計軌跡點超過117億個，由這些路線繪制的中國地圖定位也越來越精確。同時，路上的互聯網車輛也在不斷收集PM2.5數據和路況數據。”這些數據非常糟糕，因為當數據在線時，當服務連接時，重要的是發揮數據的價值，并使用它來提高用戶的生活質量和工作效率。經過數據沉淀和分析，還可以用來改善用戶的駕駛習慣，補充道路數據，幫助產品功能改進等，今后即使這些數據和相關部門合作，也有可能帶來更大的效果。”它將在智能交通、城市規劃乃至用戶需求方面發揮更大的作用。物聯網更依賴于大數據的系統連接物聯網中的大數據是重要的，當然也需要系統連接。所謂的系統連接很大一部分是在芯片和操作系統層面上的統一協議，因為這是阻礙互聯生態系統發展的真正障礙
