專家解析2017年物聯網熱門話題安全與隱

　　您现在的位置： 专家解析2017年物联热门话题 安全与隐私领域新趋势 物联中国

　　日期： 08:16:10来源：物联中国 点击：501次 核心提示：物联在2016年中已取得了不俗的成就，其中相干的话题比如说人工智能、AV AR、智能制造、大数据、智能医疗等等已被更多的人所接受，在2 物联在2016年中已经取得了不俗的成绩，其中相关的话题比如说人工智能、AV/AR、智能制造、大数据、智能医疗等等已经被更多的人所接受，在2017年，这些热门话题又有什么样的趋势呢?物联的范围很广，它能够触及科技领域的各个角落，尤其是对企业或消费者与机器设备之间的交互方式产生了变革性的影响

　　我们采访了多位物联领域不同学科的专家，将他们所认为的2017年物联最重要的趋势进行了统计整理，这些专家包括了：IEEE的资深会员与UlsterUniversity的高级讲师KevinCurran;同样来自IEEE的WilliamWebb,;Verifone的履行副总裁GlenRobson;ARM的市场营销副总裁IanFerguson;Valencell的联合创始人兼总裁StevenLeBoeuf;IoTWorksandHCLTechnologies的执行副总裁兼全球主管SukamalBanerjee;ZebraTechnologies的市场总监AdebayoOnigbanjo;Code42公司负责安全与隐私的RickOrloff;CiscoJasper的策略分析师MacarioNamie;Nokia的IoT市场副总裁JasonCollins;SAP的市场策略副总裁JeffWoods;ForgeRock的高级产品经理SimonMoffatt;Flybits的创始人兼CEOHosseinRahnama

　　总的来说，人工智能、增强现实、虚拟现实、医疗物联,工业物联,和可穿戴装备这些都是2017年物联发展走向的关注话题

　　1：物联对人工智能产生甚么影响

　　KevinCurran:AI特别是机器学习是在当我们从数据库中发现了某个知识规律后建立的一个科学的程序模型，其在自动识别以及智能判断所需要的复杂计算过程是基于训练样本数据，人工智能技术可以模仿一些特定元素的知识能力人工智能的基本思想很简单,但其履行是复杂的首先,人工智能的数据来源是通过传感器收集或人工输入，电脑对这些数据进行储存并对其进行识别处理分析，以对预测性的行动做出最成功判断现在IT巨头如谷歌、微软、Facebook等都在用人工智能技术在各个项目中做研究，其中谷歌收购的DeepMind便是用神经络和深度学习以到达用比较低级运算能力硬件而产生高层次效果目的

　　RickOrloff:人工智能(AI)与通用人工智能(AGI)有很大的区分，前者在生活中的运用场景有很多，比如说使用GPS技术找到去机场的最佳路径，而后者则是具有独立思考的能力，比如说智能机器人，我们需要发展这两个方向的技术以处理各种各样的问题在2017年，我们将会发现通用人工智能(AGI)在安全领域的应用是一个巨大的需求，因此，提高实时数据传输的安全性以及处理能力是重要的技术方向

　　HosseinRahnama:我们开始进入 AI驱动型互联 的初始阶段，在新时代下，我们对互联的使用也从智能或者电脑等二维交互界面开始发生转换，AI驱动型互联将利用三维交互界面以达到 D体验的目的在AI驱动型互联中，人们所处的物理环境也成为了联接口，以Uber为例，Uber在向人们推荐车辆时便充分斟酌了使用者的实时环境(路况、距离等)，以便让使用者产生更好的消费体验，以后我们也将看到更多这类服务的出现

　　JeffWoods：应用程序编程接口(API)作为计算机代码与软件运用的一座桥梁，以前在程序编码以外的圈子并不是一个热门的话题，但是，当苹果在2016年6月份宣布对第三方开发者开放Siri的API时使很多人意识到了API的重要性，通过API，第三方开发者可以将Siri的声音命令集成到他们的应用程序，使得Siri的运用场景更为丰富亚马逊、Facebook、微软和谷歌等都有过类似的举动，在2017年，我们预测，在开放的Siri、Alexa、Cortana等人工智能技术推动下，将会有一波新的AI创新我们希望看到程序员使用人工智能作为平台来构建新的应用程序以便可以更迅速扩大AI用途和功能，而 平台型AI产品 的价值将比由某个特定公司的AI产品的价值更多

　　二物联在智能制造与工业生产领域的影响又会怎么样

　　WilliamWebb：人们对物联的期待更倾向于其在消费级产品能给我们来多更多的便利与服务价值，但是实际上，目前物联的主要应用方向是在工业领域比如说智能照明在城市中的应用可以节约能源，智慧农业中对农场进行监测与跟踪，智能停车中可以实时了解停车场情况等等，因为这些运用有着比较清晰的商业价值，比如说节省成本、增加效益等等

　　SukamalBanerjee：2017年我们将会看到工业物联运用的根本性转变，依照我们的2016年全球物联的调查中, 8%的企业已开始使用物联，和57%企业目前正在计划中，因此,2017年工业物联采用一个拐点此外，2017年将看到工业物联领域的投资会显著增加，由于在在我们的调查中有69%的被调查者计划在未来一年增加投资

　　3：物联在安全与隐私领域会有甚么新趋势

　　MacarioNamie：政府的需求将会提高物联的安全性，在2016年10月份发生的美国络大瘫痪事件使得人们对安全性的认识更加深刻随着连接装备数量的增加，络罪犯的攻击目标与攻击手段都有了很大的提升，这也给警示了物联的发展需要对安全有足够的重视因此在2017年，我们将看到更多的政府参与物联安全的行动，事实上，美国在2016年11月发布了其保障物联安全的战略原则

　　FrancescoCetraro:联的装备数量仍然在迅速的增长，因此从事物联软硬件的企业也会越来越多，这1现象可能使更多的人提升对IPV6兴趣，但是,这愈来愈多的连接设备也将带来新的安全问题，希望有更多的企业与个人参与其中以增进安全与隐私的发展

　　Banerjee:安全将是用户选择物联平台的一个关键因素，由于企业组织非常注重安全问题，它们将会花费大量的投入以保证设备与云数据的安全性

　　4:预测性数据和数据分析究竟能在物联领域起到多大的作用

　　AdebayoOnigbanjo： 在过去的几年中，我们目睹了各行各业中非结构化数据的指数级增长，这些已经被物联和数据分析所破解然而，难题依然存在，许多机构都无法足够快的理解这些数据，也许在他们理解之前数据就已经失去了应有的价值我们相信数据是一种 易腐品 ，它对时间敏感，并且只有有限的 货架寿命 ，企业必须在过期之前理解数据但是，由于杂乱无章的数据源，企业正在失去宝贵的洞察力企业如果仅凭自己的力量收集数据，就会导致缺少全局观，只能看到一张全景图的部份片断只见树木，不见树林通过物联设备和可穿着设备搜集这些数据将帮助企业加速决策进程并做出更明智的商业判断根据IDC的预测，到了2020年，每个人上每秒可以创造1.7兆字节的新数据按照这个速率， 易失效数据 的概念比以往任何时候都更切题我们看到明年企业将面临的一个新挑战将是如何尽快将抓取到的数据尽快转化为可操作的洞察

　　IanFerguson: 要真正预测未来，我们需要现在就数字化结果是，数字化宇宙将在2017年加速发展在这个新的数字宇宙中，物联从真实世界中输入数据，然后人工智能技术运用这些数据帮助人们和企业做出更好的决策

　　Curran： 物联已成为未来络帝国中的领导元素其重要性体现在提供了如何将现实世界事物与络连接的另一种视角事实上，物联的价值只来自于它必然会产生的数量惊人的数据一旦数以百万的家用设备连接到物联，就能通过分析装备产生的数据借由消费者行为变现

　　Banerjee: 2017年，物联分析的临界点将会来临今天我们看到了一些点解决方案(pointsolutions)的概念验证;在未来的一年左右，我们将看到愈来愈多的点解决方案，这将驱动对平台的需求复杂性和复杂性分析将会增长并由此产生商业价值

　　Namie: 大数据和物联通常被认为是彼此孤立的，但实际存在巨大的堆叠部份随着物联发展加速，产生的数据量也非常巨大不但会有更多的数据，而且还会有更多不同类型的数据，但数据的来源尚不可考所有这些新的数据点都可能变成新的收入机会大数据分析将会演变成为一个分布式分析模型，这有助于物联数据的变现我们将会更多的看到本地装备的数据分析能力和为实时物联服务提供重要数据处理的能力

　　JasonCollins: 行业将从M2M向物联转变，分析将开始驱动新的商业模式目前，许多行业都在搜集数据，但是却做不到分析数据来驱动新业务目前，我们开始关注汽车行业中全新的数据价值，在该领域，可以通过物联技术实现数据租赁服务这类全新的商业模式

　　5：医疗物联会有怎样的发展

　　Webb： 对消费者来说，物联装备必须是要满足他们的刚需，而不但仅是看起来有趣、酷炫医疗保健或将成为一个最引人注目的领域，智能药丸盒和可穿着监视器这些数量庞大的连接装备够带来真正的价值，尤其是对患有慢性病的患者这类人具有更大的价值当然，这已经不是什么新鲜事了，并且随着AI能够在检测方面提供更好的预测能力和医疗保健专业人士以更加开放的态度来使用从患者身上搜集而来的数据，种种都让医疗物联的价值凸显我们可能已临近转折点了

　　StevenLeBoeuf： 关于健康类可穿着产品，我认为在2017年还不会出现一个大型商用的案例，因为大部分企业仍然处于技术验证阶段很多情况下，虽然技术已是可行的了，但是临床验证数据和监管认证不到位，这有可能致使医疗索赔事故更重要的是，如何在正确的时间、地点和适合的环境下更好地从医疗保健提供者、病人和普通群众等人身上获得精确的数据方面，目前还是一个大的挑战，照旧有很多工作需要做

　　SimonMoffatt： 2017年，家庭装备与临床医疗装备之间的区分还将继续拉大目前看来，像Fitbits和AppleWatches这类智能可穿戴运动装备被赋予的意义，更多的是为了到达健身目标所使用的追踪手段，这一点跟心脏监护器、血压计或胰岛素泵等医疗装备是有区别的同时，高血压患者在家测量血压，然后从APP上获取数据这种方式已经变得非常常见从这些装备收集上来的数据为临床医生研究所带来的价值得到了充分的体现，每个人在预防保健方面扮演者的角色越发重要医疗保健方面的数字化系统扩大和设备增加同时也带来了更多漏洞的风险，比如说个人数据容易暴露或被盗取通过添加相关认证和授权来强化数字身份认证可以提升安全等级，例如地理位置定位、多层次的身份验证等

　　六：环保物联将产生什么

　　Curran:在乡村地区，带有传感器功能的设备可以监测森林，河流，湖泊以及海洋当然，环境的复杂多样性使得人类很难对其进行驯服，但是收集数据是了解环境的第一步

　　比如说，智能灌溉系统利用无线传感器络收集土壤的物质含量和其他环境因素的数据，以减少水的浪费，比如说在欧洲的一个项目中智能灌溉系统可以减少40%的用水量再比如自动昆虫监视器可以无线传输数据，以及显示GPS坐标，允许农民在地图上查看已检测到的昆虫类型无线桥梁传感器可以通过监测桥梁的健康降低风险，如监测桥梁的振动，压力，湿度和温度等各个方面

　　七：增强现实(AR)和虚拟现实(VR)将在2017年扮演更大的角色

　　Namie： 到目前为止，AR/VR的主要焦点是娱乐和游戏与应用程序,比如说PokemonGo和OculusRift装备但是，当与物联服务相结合时，AR和VR有可能成为重要的商业工具在2017我们将看到一个重要的运用场景：在工业生产中部署AR和VR，例如，结合IoT与VR解决方案，工厂的工人能够查看所有连接的机器人和设备的运行状态及工作效率

　　8：在新的一年，我们会看到更多的非接触式移动支付吗

　　GlenRobson： P2P支付方式扩大了我们对商务的定义，并且也扩大了物联的运用范围，在2017年，4580万美国成年人将使用P2P支付应用并且每个月至少使用一次，根据eMarketer的报导，非接触移动支付对用户的吸引力在持续增长，这种支付方式开始让零售商和支付提供商更多的融入日常生活，并提供无数的无缝交易犹如移动的兴起一样，这类新型商业服务的价值很难估计，并会极大的影响我们未来的生活

　　9：最后，消费级物联会有什么新趋势

　　Webb: 2016年见证了智能手表的下落趋势，因为用户没有看到真正的需要亚马逊的Echo以及谷歌的家居装备虽然有一定的吸引力，但目前都终究缺少明确的需求为了变得更加的实用，消费级物联产品需要与家庭中所有的其他系统做更好的集成虽然从技术层面来说可以做到这一点，但这是建立在所有家居产品能够互联互通的基础上，不幸的是，家庭物联连接的单一标准还有很长的路要走

　　Curran: 小型化电子工业和电池技术的进步已使可穿戴装备时期的到来成为可能，新型的物联设备每天都在进入市场我们将会看到2017年是物联产品因为众多的正面价值因素引人关注，而不是哪些因安全性差被黑客所攻击的报道