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四种新型的API服务包括：

自然语言处理（NLP）API系列：使用户能够利用简单的人类语言与系统和设备交互。自然语言处理帮助解决方案在特定情境下将人类语言与其他数据来源关联，从而“理解”人类语言的意图。例如，一位从事机器方面的技师可能会注意到不同寻常的震动。他可以询问系统：“是什么原因造成了这次震动？”通过利用自然语言处理和其他传感器数据，系统会自动将数据与含义和意图挂钩，确定他所指的机器，并关联最近的维护，以识别最有可能的振动原因，然后推荐减轻震动的措施。

机器学习WatsonAPI系列实现数据处理自动化，持续监控新数据和用户交互，并根据所了解的优先级对数据和结果进行排列。机器学习可被应用于处理来自设备和传感器的任何数据，自动了解现状，哪些是正常的、预料中发展的趋势、有待监控的情况以及在出现问题时建议采取的措施。例如，平台可监控来自车队装备的数据，了解正常和非正常状况，包括环境和生产工艺等，这些通常因所处部位不同而呈现差异。机器学习帮助了解这些差别，对系统进行配置，以便监控每种资产的特状况。

视频和图像分析API系列：支持来自监控的视频和图像快照的非结构化数据，可用于识别场景和模式。这种洞察可与机器数据结合使用，以更好关联过去发生的事件和将要发生的各种情况。例如，视频分析和监控安全摄像头可能注意到禁区出现一辆叉车，在系统中会生成一次轻微告警；三天后，该区域的一种资源开始显示性能下降。将这两个事件相关联，可确定叉车与资源之间的冲突，而这一冲突可能从视频或来自机器的数据来看并不明显。

文本分析API系列：支持挖掘非结构化文本数据，包括来自客户呼叫中心的转录、维护技术工程师的日志、博客评论以及微博等，查找这些海量数据的关联和模式。例如，通过非结构化渠道报告的短语（例如“我的刹车有噪音”、“我的车似乎停得比较慢”以及“脚踏板感觉比较软”等）并进行关联，从而确定特定品牌和车型可能在哪方面存在问题。

认知计算代表一类新型系统，即可以大规模学习、有目的地推论以及采用一种自然方式与人类互动。它们不需要进行明确的编程，而是从与我们的交互中及与周围环境的经验中学习和推论，从而能够适应物联网生成的数据在数量、复杂性和不可预知性方面的发展步伐。认知系统可有效利用世界上80%的计算机科学家所谓“非结构化”数据，这意味它们可以揭示以前“隐藏”的世界，让用户能够获得更好的洞察力，从而根据更加详实的信息做出决策。

目前，世界上有90多亿连接的设备，每天生成2.5万亿字节的新数据。有效利用嵌入智能设备的数据带来巨大商机，到2020年预计达到1.7万亿美元的规模。但是，如果没有适当的基础架构来实时分析所有的这些数据，其价值就得不到充分利用。

认知系统可帮助克服这一挑战，这包括大规模学习、有针对性的推论，以及采用自然的方式与人类交互等。2015年3月，IBM宣布将投资超过30亿美元，满足客户日益增长的由物联网驱动的物联化和互联化世界的需求。

利用这一投资，在2015年10月，IBM公司透露了收购TheWeatherChannel的B2B、移动和云业务的计划。在收购完成后，IBM有望将先进的云技术、分析和安全技术与深入的行业专家经验相结合，作为WatsonIoTCloud平台以及新型服务和产品的基础。

IBM的“智慧地球”创举推动了物联网在企业的实际应用。IBM与170个国家的4000多家物联网客户进行合作，在不断壮大的生态圈中有1400家合作伙伴，并有超过750项物联网专利来引领企业物联网实施，安全地组合并分析各种来源的数据。

原标题：IBM Watson物联网全球总部成立，将认知计算能力扩展到互联世界

投稿与新闻线索：陈女士微信/手机：13693626116 邮箱：chenchen#bjxmail.com（请将#改成@）

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