當物聯(lián)網(wǎng)遇上AI

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舉報 2020-01-08

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據(jù) SADA Systems 最近對大型 IT 產(chǎn)業(yè)專業(yè)經(jīng)理人的市調(diào)發(fā)現(xiàn)，2018 年人工智能 (AI) 和物聯(lián)網(wǎng) (IoT) ，正成為企業(yè)投資新技術(shù)的最主要領(lǐng)域。

在接受調(diào)查的 500 名 IT 人士中，有 38% 的受訪者提道 AI 為企業(yè)投資的主要焦點，而物聯(lián)網(wǎng)為 31%，區(qū)塊鏈則是以 10% 上榜。物聯(lián)網(wǎng)連接的設備通常會產(chǎn)生龐大的數(shù)據(jù)，來訓練機器學習 (ML) 模型。

在接受調(diào)查的公司中，物聯(lián)網(wǎng)的布局卻比 AI 多，因物聯(lián)網(wǎng)和邊緣計算 (edge computing) 行業(yè)現(xiàn)階段較穩(wěn)定，而這樣的基礎穩(wěn)健才可提高機器學習準確率，成為 AI 必備的先決條件。

圖像辨識能力 / 圖：劍橋大學

企業(yè)也希望讓 AI 的投資最終可變現(xiàn)，而非學術(shù)單位般的不停研究。外媒 CIO 也提道，如何將 AI 投資以正確商業(yè)化為導向，為企業(yè)領(lǐng)導的重要任務。

另外，在現(xiàn)今的時代背景，AI 運行的成本及難易度也大幅縮減。不僅”平臺為服務”(PaaS) 公司向企業(yè)們提供了較多可訓練計算機的數(shù)據(jù)，也使各設備的通用化 (interoperability) 程度提高。再者，大量成熟的機器學習圖庫及 API 更是降低了跨入 AI 的門檻。

隨著支持 AI 和物聯(lián)網(wǎng)的新技術(shù)降臨，企業(yè)組織必須堅持開發(fā)的重點，已防止時辰范圍蔓延導致無限期的開發(fā)周期。為了達到里程碑的時間段，留住人才變得越來越必要。

機器圖像辨識能力 / 圖：劍橋大學

SADA 并呼吁，圍繞新興技術(shù)的新聞，會引發(fā)企業(yè)更愿意投資于新科技，但是安全和隱私往往落后于技術(shù)的開發(fā)，而投資新科技必定有資汛安全方面的隱憂，SADA 認為，企業(yè)們?nèi)缯娴南胍蔀樾屡d技術(shù)的先驅(qū)者，那么就不能忽視新興科技的安全測試。

在牛津大學 2018 年的一份報告中，研究人員就提道，AI 技術(shù)中只要有一個漏洞，就可能會破壞機器學習的工作流程效率，還會危及業(yè)務的營運，若忽視了安全測試的重要性，恐怕會得不償失。

區(qū)塊鏈早已從去年就吸引了科技媒體的大量關(guān)注，但它在企業(yè)投資方面落后于物聯(lián)網(wǎng)和 AI。隨著越來越多的企業(yè)開始分享區(qū)塊鏈技和實際應用成功的案例，未來這塊領(lǐng)域的投資，估計將與物聯(lián)網(wǎng)和 AI 來相互競爭。

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