隨著智能設備的普及以及硬件成本的下降，物聯(lián)網(wǎng)(IoT)領域已成為當下熱門的“新戰(zhàn)場”。據(jù)IDC研究表明，盡管有66%的元器件廠商和67%的加工廠商正在積極探索物聯(lián)網(wǎng)領域，但其中只有分別不到半數(shù)(40%)和半數(shù)左右(55%)的廠商能夠真正開始試點，大多數(shù)企業(yè)仍然在這一領域摸索前行。
時下人工智能是一個常常被提到的詞匯，物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展與智能息息相關，物聯(lián)網(wǎng)智能化的關鍵是什么?
初級的智能化是依靠芯片，而真正把物聯(lián)網(wǎng)智能化領上一個新臺階的，卻是由芯片所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。物聯(lián)網(wǎng)的智能化程度取決于其對數(shù)據(jù)整合的能力與高度，對復雜數(shù)據(jù)的整合能力越高，服務就越“智能”。對于物聯(lián)網(wǎng)設備來說，這種整合有以下幾種形式：
獨立設備內(nèi)的整合，也就是設備將數(shù)據(jù)傳遞給內(nèi)置應用。用戶可以對該設備進行遙控、監(jiān)控，以及獲取推送信息等。這一階段尚不能稱之為“智能”;
設備與設備間的整合。一臺內(nèi)置了芯片的設備可以自動觸發(fā)另一臺內(nèi)置了芯片的設備;
系統(tǒng)間的整合。芯片與系統(tǒng)的整合與交互才是物聯(lián)網(wǎng)智能化的開始，包括不同廠商設備之間的整合，例如亞馬遜的Alexa、蘋果的HomeKit，以及Nest；
終極的整合就是智能學習系統(tǒng)，即通過模式化的學習觸發(fā)相應的反應，例如丈夫每天下午五點半到家，自動打開電視并換到體育頻道。智能學習系統(tǒng)還能對用戶的習慣和喜好進行分析，這才是真正的智能，也是所有物聯(lián)網(wǎng)服務平臺的終極目標。
目前服務的智能化是怎樣實現(xiàn)的?
是通過云端實現(xiàn)的。我們認為智能化應該發(fā)生在云端而不是在設備端。因為云端智能化更容易管理(當然，設備也是很重要的環(huán)節(jié))，在云端的優(yōu)化或者更改更靈活、開發(fā)周期更短、效果更廣泛，同時也可以充分利用現(xiàn)有的系統(tǒng)資源。
除了推動智能化外，數(shù)據(jù)在IoT領域還有哪些用途?
首先是幫助用戶在設備發(fā)生問題之前，就對可能發(fā)生的問題進行排除。例如，一臺智能洗衣機的排水管堵塞了，服務中心可以通過代碼調(diào)用這臺洗衣機運行的數(shù)據(jù)，找出造成這一問題的原因，在洗衣機還沒有完全不能用之前就告知用戶，并且安排修理。
此外，數(shù)據(jù)還可以通過對多種智能設備的分析，給出用戶最優(yōu)的解決方案。比如，一個用戶很想自己家里的環(huán)境舒適宜人，但不知道該怎樣做。數(shù)據(jù)分析平臺可以先對其環(huán)境進行檢測，從而分析出最適合他的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)。
接下來我們依然會不斷提高云平臺的可擴展性和兼容性，如果我們預計市場會有數(shù)百萬設備的增加，我們的可擴展性目標就會是這一水平的三倍。同時我們也重視保證端至端可擴展，這是一個持續(xù)的努力方向。另一個目標是團隊的互動效率(Interoperability)，這是我的團隊工作重點之一，目的是實現(xiàn)不同設備、應用程序一起工作并共享信息數(shù)據(jù)。同時，用戶體驗方面也需要繼續(xù)努力，尤其是引導用戶方面。
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