又是一年春來(lái)到，各行各業(yè)齊開(kāi)工撵孤。度過(guò)了愉（lan）快（duo）的春節(jié)迈着，回到為生活拼搏的日子，是不是還有些許不適應(yīng)邪码？放了個(gè)假裕菠，仿佛就跟整個(gè)世界脫軌了……
2016年闭专，冬季氣溫未見(jiàn)降奴潘，經(jīng)濟(jì)寒冬、資本寒冬等傳言卻肆意出現(xiàn)影钉，如今画髓，2017年立春已過(guò)，智能硬件行業(yè)能否創(chuàng)造新的熱潮斧拍，迎來(lái)新的生機(jī)雀扶？
開(kāi)年的第一篇文章，小編炮整理了業(yè)內(nèi)權(quán)威機(jī)構(gòu)對(duì)2017年智能硬件各領(lǐng)域的預(yù)測(cè)和看法肆汹，給各位創(chuàng)業(yè)的小伙伴做一個(gè)參考愚墓。新的一年，讓我們擼起袖子干吧昂勉！
物聯(lián)網(wǎng)
根據(jù)IDC的預(yù)測(cè)浪册，到2020年，物聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)的80%以上將用于B2B應(yīng)用岗照。物聯(lián)網(wǎng)的未來(lái)屬于終身學(xué)習(xí)者——那些不斷更新自己大腦的“操作系統(tǒng)”的人村象。以下是IBM和福布斯發(fā)布的2017年最需關(guān)注五大趨勢(shì)整理：
1.認(rèn)知計(jì)算
據(jù)Gartner的報(bào)告表示笆环，真正能夠產(chǎn)生洞察的關(guān)鍵，是能夠解讀非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)厚者，因此認(rèn)知計(jì)算被認(rèn)為是未來(lái)真正的數(shù)據(jù)時(shí)代所需要的技術(shù)躁劣。基于越來(lái)越多的采集數(shù)據(jù)库菲，認(rèn)知計(jì)算使傳感器能夠自動(dòng)診斷和進(jìn)行決策账忘，而不需要人為干預(yù)。認(rèn)知物聯(lián)網(wǎng)的另一個(gè)巨大的優(yōu)勢(shì)是組合多個(gè)數(shù)據(jù)流的能力熙宇，以便識(shí)別特定的模式鳖擒，提供更多的情景選項(xiàng)。
?
2.物聯(lián)網(wǎng)安全
據(jù)統(tǒng)計(jì)烫止，2016年共有IoT設(shè)備漏洞1117個(gè)蒋荚，漏洞涉及Cisco、Huawei馆蠕、Google期升、Moxa等廠商。IoT設(shè)備漏洞類(lèi)型分別為權(quán)限繞過(guò)互躬、拒絕服務(wù)吓妆、信息泄露、跨站吨铸、命令執(zhí)行行拢、緩沖區(qū)溢出、SQL注入诞吱、弱口令舟奠、設(shè)計(jì)缺陷等漏洞。
為了充分發(fā)揮物聯(lián)網(wǎng)的潛力房维，必須通過(guò)互可操作性和設(shè)計(jì)良好的權(quán)限控制來(lái)應(yīng)對(duì)安全的挑戰(zhàn)沼瘫。在設(shè)計(jì)安全功能時(shí)應(yīng)采取積極主動(dòng)，而不是被動(dòng)的方法咙俩，研發(fā)更好的產(chǎn)品和解決方案耿戚。
3.區(qū)塊鏈IoT
將區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)用到物聯(lián)網(wǎng)(IoT)領(lǐng)域的想法已經(jīng)存在有一段時(shí)間了，目前區(qū)塊鏈IoT也已經(jīng)被一些企業(yè)采納應(yīng)用阿趁。區(qū)塊鏈可以增強(qiáng)安全性膜蛔，使交易更加無(wú)縫，建立信任脖阵、降低成本和加速交易皂股，進(jìn)而提升供應(yīng)鏈效率，在物聯(lián)網(wǎng)中發(fā)揮著重要作用命黔。
4.API(應(yīng)用程序編程接口)
API用于將信息和豐富的數(shù)據(jù)連接到物聯(lián)網(wǎng)呜呐，增強(qiáng)物聯(lián)網(wǎng)的實(shí)用性就斤。對(duì)于物聯(lián)網(wǎng)來(lái)說(shuō)API的重要性不言而喻，然而如何將物聯(lián)網(wǎng)API變現(xiàn)也是一個(gè)早晚要面對(duì)的問(wèn)題蘑辑。
對(duì)于API的創(chuàng)新應(yīng)用逐步展現(xiàn)洋机，比如OMsignal公司就將傳感器集成在普通服裝內(nèi)，監(jiān)測(cè)心率洋魂、呼吸槐秧、運(yùn)動(dòng)強(qiáng)度及燃燒熱量等，并且開(kāi)放API和SDK忧设，供軟件廠商開(kāi)發(fā)不同類(lèi)型的應(yīng)用程序。顯然颠通，這種穿戴形式人們可能更容易接受址晕。
5.物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)
“Forrester Wave：物聯(lián)網(wǎng)軟件平臺(tái)(2016年第4季度)”對(duì)現(xiàn)有的物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)進(jìn)行了分析，調(diào)查顯示顿锰，IBM谨垃、PTC、GE和微軟已成為占據(jù)物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)市場(chǎng)的主導(dǎo)企業(yè)硼控。SAP刘陶、AWS、Cisco牢撼、LogMeln匙隔、Exosite、Ayla Networks和Zebra Technologies名列前11名熏版。
物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)從物聯(lián)網(wǎng)誕生的那一天就已經(jīng)開(kāi)始醞釀纷责。物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)必須能夠連接設(shè)備、收集數(shù)據(jù)撼短、處理成千上萬(wàn)的供應(yīng)商再膳、打通數(shù)十個(gè)標(biāo)準(zhǔn)，并且必須能夠支持?jǐn)?shù)百萬(wàn)個(gè)設(shè)備曲横、處理數(shù)十億條信息喂柒。為了實(shí)現(xiàn)平臺(tái)的超級(jí)價(jià)值，它還必須添加認(rèn)知計(jì)算禾嫉、物聯(lián)網(wǎng)安全灾杰、隱私保護(hù)和決策功能。
人工智能
截至2016年11月熙参，全球1485家人工智能公司可劃分為深度學(xué)習(xí)吭露、機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理尊惰、計(jì)算機(jī)視覺(jué)讲竿、圖像識(shí)別泥兰、手勢(shì)控制、虛擬私人助手题禀、無(wú)人駕駛鞋诗、智能機(jī)器人、語(yǔ)音翻譯等13個(gè)細(xì)分領(lǐng)域迈嘹。
近五年內(nèi)削彬，專(zhuān)用領(lǐng)域的定向智能化將是人工智能主要的應(yīng)用發(fā)展方向。行業(yè)專(zhuān)家關(guān)于2017年人工智能的發(fā)展方向有下幾點(diǎn)預(yù)測(cè)：
1.機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用的擴(kuò)張：機(jī)器學(xué)習(xí)正被應(yīng)用在更復(fù)雜的任務(wù)以及更多領(lǐng)域中秀仲，而且被更多的人作為挖掘數(shù)據(jù)的方式辟狈。
2.無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)會(huì)取得更多的進(jìn)展（也存在很大的挑戰(zhàn)，在這方面離人類(lèi)的能力還差得很遠(yuǎn)）杨名。
3.計(jì)算機(jī)在理解和生成自然語(yǔ)言：預(yù)計(jì)最先會(huì)在聊天機(jī)器人和其他對(duì)話系統(tǒng)上落地呕诉。
4.深度學(xué)習(xí)和其他的機(jī)器學(xué)習(xí)以及人工智能技術(shù)的混用，是成熟技術(shù)的典型標(biāo)志保礼。將深度學(xué)習(xí)應(yīng)用到醫(yī)療領(lǐng)域中包括對(duì)醫(yī)療圖像沛励、臨床數(shù)據(jù)、基因組數(shù)據(jù)等各種類(lèi)型數(shù)據(jù)上的研究和成果將會(huì)大大增加炮障。
5.自動(dòng)駕駛汽車(chē)目派，計(jì)算機(jī)視覺(jué)也會(huì)持續(xù)取得進(jìn)展。
6.聊天機(jī)器人和自動(dòng)駕駛汽車(chē)可能會(huì)取得較大進(jìn)展胁赢。
7.預(yù)計(jì)更多的人類(lèi)基準(zhǔn)會(huì)被打破企蹭，特別是那些基于視覺(jué)、適合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的挑戰(zhàn)智末。而非視覺(jué)特征創(chuàng)建和時(shí)間感知方法將變得更頻繁练对、更富有成果。
深度學(xué)習(xí)創(chuàng)業(yè)公司
人工智能領(lǐng)域吹害，很大一部分研究集中于深度學(xué)習(xí)螟凭。深度學(xué)習(xí)技術(shù)利用大量數(shù)據(jù)去訓(xùn)練人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，讓這樣的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有能力處理新的數(shù)據(jù)它呀。過(guò)去5年中螺男，越來(lái)越多深度學(xué)習(xí)創(chuàng)業(yè)公司正在崛起，近來(lái)纵穿，國(guó)外媒體也發(fā)布了2017年最值得關(guān)注的5家深度學(xué)習(xí)創(chuàng)業(yè)公司：
1.Bay Labs
多家創(chuàng)業(yè)公司正試圖用深度學(xué)習(xí)技術(shù)去處理醫(yī)學(xué)影像下隧，而B(niǎo)ay Labs是其中之一。該公司的團(tuán)隊(duì)中有多名工程人才谓媒，包括此前從事谷歌Project Loon項(xiàng)目的約翰·梅斯（Johan Mathe）淆院。Facebook人工智能研究集團(tuán)總監(jiān)延恩·勒昆（Yann LeCun）已投資了這家創(chuàng)業(yè)公司，而其他投資方還包括Khosla Ventures句惯。
2土辩、Cerebras Systems
Cerebras是一家神秘的創(chuàng)業(yè)公司支救，領(lǐng)頭人是安德魯·費(fèi)爾德曼（Andrew Feldman）。他此前將自己的小型服務(wù)器公司SeaMicro以3.34億美元的價(jià)格出售給了AMD拷淘。費(fèi)爾德曼新的創(chuàng)業(yè)公司開(kāi)發(fā)人工智能硬件各墨。根據(jù)消息人士的說(shuō)法，知名風(fēng)投Benchmark領(lǐng)投了該公司一輪超過(guò)2000萬(wàn)美元的投資启涯。費(fèi)爾德曼拒絕對(duì)此置評(píng)贬堵。
3.Deep Vision
Deep Vision來(lái)自加州帕洛阿爾托，開(kāi)發(fā)低功耗芯片结洼，用于深度學(xué)習(xí)黎做。該公司的兩名聯(lián)合創(chuàng)始人雷漢·哈密德（Rehan Hammed）和瓦杰哈特·卡迪爾（Wajahat Qadeer）在斯坦福大學(xué)求學(xué)期間寫(xiě)出了一篇有趣的論文，主題是“卷積引擎芯片多處理器”松忍。
4.Graphcore
Graphcore開(kāi)發(fā)智能處理單元（IPU）PCIe加速器蒸殿。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以使用這樣的加速器去訓(xùn)練或推理。這家創(chuàng)業(yè)公司也在開(kāi)發(fā)軟件挽铁，使現(xiàn)有的MXNet和TensorFlow深度學(xué)習(xí)框架支持其基礎(chǔ)設(shè)施。投資方包括Bosch Venture Capital敞掘、Foundation Capital叽掘，以及三星Catalyst Fund。
5.ViSenze
ViSenze創(chuàng)立于2012年玖雁。在2016年的ImageNet圖像識(shí)別大賽中更扁，該公司在某些環(huán)節(jié)中勝過(guò)了競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。該公司的投資方包括樂(lè)天風(fēng)投赫冬。ViSenze分拆自NExT浓镜，一個(gè)由新加坡國(guó)立大學(xué)和清華大學(xué)成立的研究中心。該公司的軟件能完成圖片視頻中的對(duì)象識(shí)別和標(biāo)記劲厌，提供在視覺(jué)上相似的內(nèi)容膛薛。
未來(lái)人類(lèi)生活
英國(guó)《每日郵報(bào)》1月24日?qǐng)?bào)道，IBM發(fā)布創(chuàng)新科技补鼻，涉及人工智能哄啄、智能傳感器、望遠(yuǎn)鏡风范、探測(cè)器和醫(yī)學(xué)設(shè)備的發(fā)展咨跌，對(duì)人類(lèi)未來(lái)2022年的生活做出了五大預(yù)言：
1.人工智能將使我們的語(yǔ)言成為精神健康的窗口
未來(lái)五年我們將通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語(yǔ)言處理來(lái)預(yù)測(cè)并監(jiān)控精神疾病，包括抑郁癥硼婿、精神分裂癥锌半、帕金森綜合征、亨廷頓氏舞蹈癥和老人癡呆癥等寇漫。以上這些可利用移動(dòng)設(shè)備刊殉，通過(guò)分析話語(yǔ)模式和文本分析算法來(lái)實(shí)現(xiàn)殉摔。
2.高級(jí)圖像傳感器將使得人類(lèi)預(yù)備超級(jí)視野
圖像傳感器將配備高科技超級(jí)成像技術(shù)，在人工智能的協(xié)助下冗澈，人類(lèi)能夠看到微波圖像钦勘、超微波圖像和紅外線圖像等。擁有這種能力亚亲，人類(lèi)就能在大霧中看到遠(yuǎn)處隱藏的障礙彻采，色盲人群能看到正常人眼中的世界。
3.超級(jí)放大鏡將使得人類(lèi)了解地球的無(wú)限細(xì)節(jié)
一種軟件和算法系統(tǒng)能夠?qū)⒌厍蛩袕?fù)雜的信息搜集到一起捌归，通過(guò)時(shí)空維度進(jìn)行分析肛响，幫助人們了解其中的含義，預(yù)測(cè)衛(wèi)星狀況惜索、天氣變化全球糧食短缺等特笋。
4.所有醫(yī)學(xué)實(shí)驗(yàn)室系統(tǒng)將集成于單個(gè)計(jì)算機(jī)芯片
這種芯片將作為健康探測(cè)器，以納米級(jí)維度掃描疾病癥狀巾兆，醫(yī)生能在患者的病癥顯現(xiàn)之前就發(fā)現(xiàn)疾病猎物，迅速清除體內(nèi)病毒。
5.智能傳感器將以光速探測(cè)環(huán)境污染
硅光子技術(shù)能以光速傳遞信息角塑，一旦發(fā)生污染事件蔫磨，無(wú)線網(wǎng)絡(luò)或自動(dòng)無(wú)人機(jī)就能以光速探測(cè)到并上報(bào)。智能傳感器搜集到的信息將與衛(wèi)星和實(shí)時(shí)測(cè)風(fēng)數(shù)據(jù)相結(jié)合圃伶，制定出污染物在大氣傳播的模型堤如。目前的技術(shù)則需要幾周甚至幾個(gè)月。
