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数据互联
一年前,大量的机器数据分析仍处于其探索阶段。而如今,我们已掌握了其技术要领和具体的解决方案,并已在不同领域进行了大规模的评估。例如,通过分析单个风力涡轮机部件的磨损情况和性能数据,机器学习算法就可以预测何时需要更换组件,何时需要进行维护工作,而且数据精度越高,预测结果越准确。再比如,对自动售货机数据的分析可以让运营商准确得知,客户究竟在何时何地会决定购买何种产品。总之,大数据分析为我们提供了全新的决策依据。
下一步的发展趋势将是实现迄今为止相互独立的数据孤岛的互联。当来源不同的数据相互结合时,全新的服务就将喷薄欲出。这将成为互联网和物联网之间的一个重要接口。它不仅是机器间数据连接的问题,更可以结合来自Internet的数据,例如社交媒体、天气预报、时间表、延误表等等的数据,拥有巨大潜力。
共享的文化
我们注意到,无论是在电子商品还是在联网设备和机器方面,共享文化都方兴未艾。以汽车共享为例,据加州大学伯克利分校交通可持续发展研究中心统计,全球汽车共享人数已经从2012年的346610名提升至2006年的1.8亿,预计未来还将进一步增长。这种共享的前提是形成对象的网络。对于汽车自由共享者来说,就是必须知道在哪里可以找到可用的汽车,而这需要借助车辆上的GPS接收器以及可以在地图上显示所用可用车辆的应用程序形成“可用汽车网络”。
而与注重利益的商业应用不同,大众消费产品可以仅仅侧重于趣味性和娱乐性。随着更多样的传感器涵盖到我们生活的方方面面,以更有趣的方式与我们互动的消费设备将会越来越多,比如通过GPS定位技术的开发一种新型的寻宝游戏。
可持续发展的结构
物联网的结构是复杂的。我们不需要将其中的每一部分都进行重建,很多领域(如汽车市场)只需要在原有的基础上进行升级。为此,我们需要充分了解旧有的接口并提供相应的支持模块。因此,与行业专家合作尤其不可或缺。只有通过价值链上的伙伴关系才能找到适合的解决方案,实现网络加速和市场推动。
而我们的长期目标,在于在信任、安全和隐私的框架下建立起安全的可持续发展结构。其中,连接系统的自主性是安全问题的重要方面。我们需保证即使连接中断,系统的核心部分仍可稳定地工作;即使网络真的完全崩溃,也不会是世界末日——我们只是损失了联网时能提供的额外的服务而已。
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