幾天前，iot101君發(fā)起了2016年度物聯(lián)網(wǎng)大事記票選活動，得到了眾多小伙伴們的參與與支持，并選出了自己心目中的TOP10，以下是評選的結(jié)果。

物聯(lián)網(wǎng)的范圍很廣，它能夠涉及科技領域的各個角落，尤其是對企業(yè)或者消費者與機器設備之間的交互方式產(chǎn)生了變革性的影響。

我們采訪了多位來自物聯(lián)網(wǎng)不同領域的專家，將他們所認為的2017年物聯(lián)網(wǎng)最重要的趨勢進行了統(tǒng)計整理。

這些專家包括：IEEE的資深會員與Ulster University的高級講師Kevin Curran；同樣來自IEEE的William Webb，；Verifone的執(zhí)行副總裁Glen Robson；ARM的市場營銷副總裁Ian Ferguson；Valencell的聯(lián)合創(chuàng)始人兼總裁Steven LeBoeuf；IoT Works 和 HCL Technologies的執(zhí)行副總裁兼全球主管Sukamal Banerjee；Zebra Technologies的市場總監(jiān)Adebayo Onigbanjo；Code42公司負責安全與隱私的Rick Orloff；Cisco Jasper的策略分析師Macario Namie；Nokia的IoT市場副總裁Jason Collins；SAP的市場策略副總裁Jeff Woods；ForgeRock的高級產(chǎn)品經(jīng)理Simon Moffatt；Flybits的創(chuàng)始人兼CEO Hossein Rahnama。

總的來說，人工智能、增強現(xiàn)實、虛擬現(xiàn)實、醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)，以及可穿戴設備等，都是與2017年物聯(lián)發(fā)展走向密切相關的話題。

Kevin Curran：AI，特別是機器學習，是當我們從數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)了某個知識規(guī)律后建立的一個科學的程序模型，其在自動識別以及智能判斷中所需要的復雜計算過程是基于訓練樣本數(shù)據(jù)，所以人工智能技術可以模仿一些特定的能力。人工智能的基本思想很簡單，但其執(zhí)行過程是復雜的。首先，人工智能的數(shù)據(jù)來源于傳感器收集或人工輸入，電腦對這些數(shù)據(jù)進行儲存并對其進行識別處理分析，以對預測性的行為做出最成功判斷?，F(xiàn)在IT巨頭如谷歌、微軟、Facebook等都在用人工智能技術在各個項目中做研究，其中谷歌收購的DeepMind便致力于使用神經(jīng)網(wǎng)絡和深度學習以達到用比較低級運算能力硬件而產(chǎn)生高層次效果的目的。

Rick Orloff： 人工智能（AI）與通用人工智能（AGI）有很大的區(qū)別，前者在生活中的應用場景有很多，比如說使用GPS技術找到去機場的最佳路徑，而后者則是具有獨立思考的能力，比如說智能機器人，我們需要發(fā)展這兩個方向的技術以處理各種各樣的問題。在2017年，我們將會發(fā)現(xiàn)通用人工智能（AGI）在安全領域的應用是一個巨大的需求，因此，提高實時數(shù)據(jù)傳輸?shù)陌踩砸约疤幚砟芰κ侵匾募夹g方向。

Hossein Rahnama：我們開始進入 “AI驅(qū)動型互聯(lián)網(wǎng)”的初始階段，在新時代，我們對互聯(lián)網(wǎng)的使用也從智能手機或者電腦等二維交互界面開始發(fā)生轉(zhuǎn)換，AI驅(qū)動型互聯(lián)網(wǎng)將利用三維交互界面以達到3D體驗的目的。在AI驅(qū)動型互聯(lián)網(wǎng)中，人們所處的物理環(huán)境也成為了聯(lián)網(wǎng)接口，以Uber為例，Uber在向人們推薦車輛時便充分考慮了使用者的實時環(huán)境（路況、距離等），以便讓使用者產(chǎn)生更好的消費體驗，以后我們也將看到更多這類服務的出現(xiàn)。

Jeff Woods：API（應用程序編程接口）作為計算機代碼與軟件應用的橋梁，以前在程序編碼以外的圈子并不是一個熱門的話題，但是，當蘋果在2016年6月份宣布對第三方開發(fā)者開放Siri的API時使很多人意識到了API的重要性，通過API，第三方開發(fā)者可以將Siri的聲音命令集成到他們的應用程序，使得Siri的應用場景更為豐富。亞馬遜、Facebook、微軟和谷歌等都有過類似的舉動，在2017年，我們預測，在開放的Siri、Alexa 、Cortana等人工智能技術推動下，將會有一波新的AI創(chuàng)新。我們希望看到程序員使用人工智能作為平臺來構(gòu)建新的應用程序以便可以更迅速擴大AI用途和功能，而“平臺型AI產(chǎn)品”的價值將比由某個特定公司的AI產(chǎn)品的價值更多。

William Webb：人們對于物聯(lián)網(wǎng)的期待更傾向于其在消費領域能給我們帶來更多的便利與服務，但是實際上，目前物聯(lián)網(wǎng)的主要應用方向是在工業(yè)領域。比如說智能照明在城市中的應用可以節(jié)約能源，智慧農(nóng)業(yè)中對農(nóng)場進行監(jiān)測與跟蹤，智能停車中可以實時了解停車場情況等等，因為這些應用有著比較清晰的商業(yè)價值，比如說節(jié)省成本、增加效益等等。

Sukamal Banerjee：2017年我們將會看到工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應用的根本性轉(zhuǎn)變，按照我們的2016年全球物聯(lián)網(wǎng)調(diào)查，38％的企業(yè)已經(jīng)開始使用物聯(lián)網(wǎng)，57％企業(yè)目前正在規(guī)劃中，因此，2017年將成為工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的一個拐點。此外，2017年工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)領域的投資會顯著增加，因為在我們的調(diào)查中，有69％的被調(diào)查者計劃在未來一年增加投資。