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共享单车踏入物联网赛道:数据战争下一步迈向何处?

导读: 到2045年,保守估计将会有超过1千亿台设备连接在互联网上。从移动设备到工业探测器、汽车、家电等,它们所创造和分享的数据,将给我们的工作与生活带来一场新的信息革命。

 2016 年 AlphaGo 横空出世,打败世界一流棋手李世石、柯洁。人工智能这个古老的、在过去三四十年里起起伏伏的概念,从教授们的游戏变成产业界的宠儿,也成为过去一年最热的创业领域。

从我的理解抽象来看,人工智能其实是一个更好的数据处理以及利用数据来建立模型的技术手段。既然它是一个数据处理的技术手段,在这个基础上,我们可以问两个问题:为什么它在今天开始热了?它能解决什么问题?

人工智能大热的一个前提是,过去 20 年互联网的高速发展,产生了大量需要被人工智能处理和加工提炼的数据。

今天,全世界每天产生的数据可能是过去几个世纪之和。20 年前,我们还用磁盘这类东西来储存数据,现在我们每个人的手机产生和传输的数据量都以 G 为单位计算。

是否拥有大量数据,并不断抢占数据的高地,已经成为衡量一家人工智能公司的核心。

数据从哪里来?

一方面,原来在线下已经结构化并且大量存在的数据,由于特定的原因或者历史进程而被大量数字化。也就是说,原来没有上网的数据现在上网了。这能部分解释为什么 SaaS、大数据和人工智能容易产生交叠。

共享单车踏入物联网赛道:数据战争下一步迈向何处?

过去半年,很吸引眼球的新闻是人工智能入侵华尔街。高盛这类金融巨头和一些大型对冲基金都在转向使用由人工智能驱动的系统,预测市场趋势,从而做出更好的交易决策。与此同时,交易员和对冲基金经理开始担心失去饭碗,因为技术变得越来越节省劳动力。

美国资本市场,即我们讲的二级市场,从 1980 年代有对冲基金,到 1990 年代中期有量化投资这个概念,用计算机做程序交易,它前台的交易系统、中台的数据服务、后台的基金管理和服务,整个链条已经完成了长期、完整的数据积累和数字化。换句话说,整个链条大概都已经完整地上线,并且经过了充分发展。

如今,在高速运算和海量数据的支持下,人工智能可以通过大量机器联网,把金融行业已经存在的数据搬到网上,制造出巨大的乘数效应。除了远优于人脑的数据分析处理能力,深度学习正在成为智能金融在未来的最大利器。也许在不远的将来,计算机能够聪明到预测我们的需要,并且引领人类进入富裕时代。

一个好奇:

在中国,有哪些行业、领域和正在出现的方向,像金融业一样,已经具有了大量结构化的数据,且正在开始快速地联网、流通,从而让人工智能有了用武之地?

大量数据的另一个来源是,过去 20 年里,原来没有被联网的传感器系统被联网,制造了大量的数据,并且上网流通。

我用几个最简单的小例子来解释这些新的数据来源。

今天的智能手机与 20 年前的通讯手机最大的差别,是里面装了几个特殊的东西——陀螺仪或者 GPS 芯片、品质更高的麦克风和摄像头。这些新增的传感器保持 24 小时在线,成就了我们今天看得到的许多商业模式,比如用语音替代文字、用麦克风来做输入的微信,利用 GPS 定位和地图创造出的网约车,基于摄像头的各类拍照和直播 App,以及接下来我会分析的共享单车模式。

另一个例子是,亚马逊把一个麦克风阵列和在端上能够处理语音交互的东西放在一个音箱里,并且让它 24 小时在线,于是有了近两年大热的智能家居产品—— 2016 年卖出了超过 650 万台的 Amazon Echo。用户和 Echo 的每一句交流(语音数据),都会被记录并上传到云端。

商业无人机领域的大疆则把规模更小、精度更好、相对能耗更低的陀螺仪、速度传感器、通讯芯片、高清摄像头和 GPS 系统,放到了原来没加传感器的飞行器中,而且让它们在线,并与手机联通。独特的视频、别出心裁的照片,都是无人机产出的数据。

共享单车踏入物联网赛道:数据战争下一步迈向何处?

这几个例子都导向一个结论:所谓核心部件或者是核心传感器的智能化和在线,能诞生新的商业模式。

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