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[導(dǎo)讀] 物聯(lián)網(wǎng)的目標(biāo)是什么?不應(yīng)該就是人工智能嗎? 所以你說物聯(lián)網(wǎng)和人工智能到底哪個(gè)更有前景?人工智能是結(jié)果,物聯(lián)網(wǎng)是達(dá)到結(jié)果所要經(jīng)歷的過程。5G之后,萬物互聯(lián)成為一個(gè)重要期待,所有的設(shè)備,不只

物聯(lián)網(wǎng)的目標(biāo)是什么?不應(yīng)該就是人工智能嗎?

所以你說物聯(lián)網(wǎng)和人工智能到底哪個(gè)更有前景?人工智能是結(jié)果,物聯(lián)網(wǎng)是達(dá)到結(jié)果所要經(jīng)歷的過程。5G之后,萬物互聯(lián)成為一個(gè)重要期待,所有的設(shè)備,不只是手機(jī)接入到互聯(lián)網(wǎng),開發(fā)出更多的聯(lián)網(wǎng)功能。站在當(dāng)下這個(gè)角度,很多的創(chuàng)新你在如今是無法推測出來。比如如今有些冰箱就有在線點(diǎn)送的功能,你在冰箱屏幕上購物。但是這些功能有普及過程。所謂物聯(lián)網(wǎng),就是通過將設(shè)備接入互聯(lián)網(wǎng),然后采集數(shù)據(jù)。通過數(shù)據(jù)去分析消費(fèi)者行為,又或者形成機(jī)器自己的實(shí)時(shí)預(yù)判。最后就產(chǎn)生了人工智能。

人工智能的關(guān)鍵,算法,并聯(lián)計(jì)算和數(shù)據(jù)。如今算法并不神秘,并聯(lián)計(jì)算主要在于AI芯片,一個(gè)是邏輯式的,比如TPU,另一種是模仿大腦神經(jīng)突觸的,比如NPU。這些芯片在不同領(lǐng)域越來越專業(yè)。剩下最最關(guān)鍵的,就是數(shù)據(jù)。

人工智能發(fā)展,并不如我們所認(rèn)為的那么順利,雖然我們現(xiàn)在智能音箱還是不錯(cuò)的運(yùn)用,人臉識別無人駕駛也進(jìn)行得順暢。但是總體上人工智能沒有達(dá)到很多人的預(yù)期。所謂人工智能不夠智能。這源自于機(jī)器學(xué)習(xí)是通過數(shù)據(jù)中來,一方面數(shù)據(jù)量級不夠,另一方面數(shù)據(jù)總體變化較快。比如無人駕駛,如今成熟的方案是傳感器+攝像頭+環(huán)境參數(shù)設(shè)置。就這樣,只能在固定區(qū)域內(nèi)運(yùn)行。也就是說你從北京市跨到上海市,可能就會(huì)出一些問題。

所以,物聯(lián)網(wǎng)和人工智能的前景,從短期見效來看,一定是物聯(lián)網(wǎng)。這是個(gè)發(fā)展階段問題,如果在石器時(shí)代,你想要發(fā)展鐵器難度會(huì)很大,因?yàn)楦郀t熱量無法到達(dá),你要一步一步來。技術(shù)進(jìn)步有時(shí)候要更迭數(shù)代人。大多數(shù)時(shí)候我們都過于樂觀,比如上世紀(jì)60-70年代,由于登月,人類普遍認(rèn)為我們2000年末能登陸火星,可是70年代登月之后,人類幾乎在這方面停止了很多年。人工智能也是,我們真正認(rèn)識到人工智能時(shí)代要來,實(shí)際上還是2015年的事,僅僅4年,對于技術(shù)來說是非常短暫的。

如今依然是一個(gè)數(shù)據(jù)積累階段,云計(jì)算已經(jīng)成熟,包括大量數(shù)據(jù)存儲IDC,這是數(shù)據(jù)的基礎(chǔ),未來的物聯(lián)網(wǎng),是增加數(shù)據(jù)項(xiàng)目,比如我們收集家電的一些數(shù)據(jù),收集工業(yè)生產(chǎn)的一些數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)更多的產(chǎn)品定制。而真正的人工智能要成氣候,提高生產(chǎn)率,那還是個(gè)漫長的過程。

你是選擇可見的,還是選擇遠(yuǎn)期的?對于年輕人,你可以將時(shí)間線拉長,對于中年人,我們應(yīng)該靠攏我們看得見的那些創(chuàng)新。所以針對不同的人,其實(shí)依然是不同的選擇。

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