無人駕駛汽車、智能冰箱、穿戴設備：物聯網可以說是滲透到了當前科技產業的最前沿。但這一概念本身是什么意味呢，概念熱炒背后又有什么意義？

 首先我們一起來回看物聯網的定義：這個概念最早是由技術宅Kevin Ashton在1999年提出的，Ashton將其描述為一個事物相互聯結的世界——從你我這樣的活體到我們周圍每一個物體都會具備一個數字化的身份（標識），而計算機通過這些身份可以管理網絡內的所有事物。

 這種中間的實現環節可以是電波或者是調制解調的方式，于是事物就可以根據外圍數據進行任務分配和執行，由此體現智能化特點。

Cisco Consulting的業務部總監Vishakha Radia認為這一過程只包含了4種元素：人、流程、數據和物體。而物聯網能否發展取決于它的經濟價值：它能給商業和個人帶來什么？

 互聯網當下已經改變了相當一部分的信息密集產業，不過也僅限于此。這部分產業包括媒體業、娛樂產業和通信產業；但互聯網對傳統產業（比如制造和交通業）的影響可以說還沒有發揮出來；因為互聯網進入傳統產業需要大量的傳感器、數據處理和決策能力。

Greg Ross，GM產品和信息系統的總監表示聯網數據會使車輛越來越智能化，無人駕駛汽車必然會是未來。

 創業公司Bitponics的創始人Amit Kumar認為創客運動和開源硬件的興起會讓物聯網的實現變得越來越容易。

同時上面所指的都是指圍繞個人的物聯網，而以城市為規模的物聯網絡可以大大整個系統的運行效率。這種優勢在災難援助和醫療方面體現地尤其明顯。物聯網的信息量級是過往城市運行中從未有過的，所以強力的信息處理能力也是提高效率的保障。

Cisco預計物聯網帶來的經濟產值將會再創一個全美GDP。而其中的4-5%將屬于汽車制造業。Radia表示通過物聯網接入，汽車本身能給用戶創造更多的價值，從而推動更多的汽車購買。這樣能反向地刺激汽車制造業，從而增加就業。這也是科技推動傳統產業的另一動力。 

大數據這個詞語已經開始日漸的耳熟能詳了，目前大數據“殺熟”也已經開始傳得沸沸揚揚，這也就預示著，大數據已經全面的侵入了我們生活的方方面面，無論是從個體需求還是企業角度亦或者是從國家層面來說，大數據都已經有了不可估量的地位，那這是否就意味著大數據的時代已經全面來臨?

據中研普華研究報告《2021-2025年中國大數據應用行業全景調研與發展戰略研究咨詢報告》數據顯示，2019年，中國大數據行業市場規模約為353億元，較2018年上漲了20.08%，行業增速有所放緩。這其實也就意味著中國大數據時代已經來臨了。

隨著大數據產業的快速發展和應用落地，大數據產業正在成為中國數字經濟發展的重要驅動力。中國數字經濟增速已經連續三年排名世界第一，數字經濟走向應用和服務深化的發展新階段。并且在全球經濟數字化浪潮的帶動下，我國大數據與實體經濟的融合應用開始在不斷拓展。大數據企業正在嘗到與實體經濟融合發展帶來的“甜頭”。

企業利用大數據可以對實體經濟行業進行市場需求分析、生產流程優化、供應鏈與物流管理、能源管理、提供智能客戶服務等，這不但大大拓展了大數據企業的目標市場，更成為眾多大數據企業技術進步的重要推動力。

隨著融合深度的增強和市場潛力不斷被挖掘，融合發展給大數據企業帶來的益處和價值正在日益顯現。目前，大數據在電信、智慧城市、電子商務及社交娛樂等行業已經出現規模化應用，中國大數據市場將進入高速發展時期。

其實大數據最為真正的價值體現在從海量且多樣的內容中提取用戶行為、用戶數據、特征并轉化為數據資源，對數據資源進一步加以挖掘和分析，增強用戶信息獲取的便利性，實現從產品價值導向到以客戶體驗價值為中心導向的轉換。

中國信息消費市場規模量級巨大，增長迅速。在網絡能力的提升、居民消費升級和四化加快融合發展的背景下，新技術、新產品、新內容、新服務、新業態不斷激發新的消費需求，而作為提升信息消費體驗的重要手段，大數據將在行業領域獲得廣泛應用。

未來5年大數據市場將由重基礎設施向重應用落地轉移，隨著數據量的增長，數據治理和模型算法將持續受到關注。政府、金融和電信將保持持續增長的態勢，而醫療和新零售將成為下一個大數據技術投入的新領域。

一、大數據在醫療行業的應用

大數據讓就醫看病更簡單。過去，對于患者的治療方案，大多數都是通過醫師的經驗來進行，優秀的醫師固然能夠為患者提供好的治療方案，但由于醫師的水平不相同，所以很難保證患者都能夠接受最佳的治療方案。

而隨著大數據在醫療行業的深度融合，大數據平臺積累了海量的病例、病例報告、治愈方案、藥物報告等信息資源.所有常見的病例、既往病例等都記錄在案，醫生通過有效、連續的診療記錄，能夠給病人優質、合理的診療方案。

(1) 優化醫療方案，提供最佳治療方法

面對數目及種類眾多的病菌、病毒，以及腫瘤細胞時，疾病的確診和治療方案的確定也是很困難的。借助于大數據平臺，可以搜集不同病人的疾病特征、病例和治療方案，從而建立醫療行業的病人分類數據庫。在醫生診斷病人時可以參考病人的疾病特征、化驗報告和檢測報告，參考疾病數據庫來快速幫助病人確診，明確地定位疾病。在制訂治療方案時，醫生可以依據病人的基因特點，調取相似基因、年齡、人種、身體情況相同的有效治療方案，制訂出適合病人的治療方案，幫助更多人及時進行治療。同時這些數據也有利于醫藥行業研發出更加有效的藥物和醫療器械。

(2)有效預防預測疾病

解決患者的疾病,最為簡單的方式就是防患于未然。通過大數據對于群眾的人體數據監控，將各自的健康數據、生命體征指標都集合在數據庫和健康檔案中。通過大數據分析應用，推動覆蓋全生命周期的預防、治療、康復和健康管理的一體化健康服務,這是未來健康服務管理的新趨勢。

二、大數據在零售行業的應用

(1) 精準定位零售行業市場。

如果一家企業想要進人或者去進行某一個零售行業區域的市場開拓，最先要做的就是進行項目評估和可行性分析，因為只有通過項目評估和可行性分析才能更加了解市場用戶的習慣從而才能最終決定是否適合進人或者開拓這塊市場。而這個區域流動人口是多少?消費水平怎么樣?客戶的消費習慣是什么?市場對產品的認知度怎么樣?當前的市場供需情況怎么樣等等，這些也就需要用巨大的數據來進行支撐，對這些大數據的分析就是市場定位的過程。

(2) 支撐行業收益管理。

大數據時代的來臨，為企業收益管理工作的開展提供了更加廣闊的空間。需求預測、細分市場和敏感度分析對數據需求量很大，而傳統的數據分析大多采集的是企業自身的歷史數據來進行預測和分析，容易忽視整個零售行業信息數據，因此難免使預測結果存在偏差。企業在實施收益管理過程中如果能在自有數據的基礎上，依靠一些自動化信息采集軟件來收集更多的零售行業數據，了解更多的零售行業市場信息,這將會對制訂準確的收益策略，贏得更高的收益起到推進作用。

(3) 挖掘零售行業新需求。

作為零售行業企業，如果能對網上零售行業的評論數據進行收集，建立網評大數據庫，然后再利用分詞、聚類、情感分析了解消費者的消費行為、價值取向、評論中體現的新消費需求和企業產品質量問題，以此來改進和創新產品，量化產品價值，制定合理的價格及提高服務質量，從中獲取更大的收益。

大數據的全面鋪陳，這也就意味著又是一把“雙刃劍，”但是它卻更加有力的推動了我國經濟的迅速發展從而促生更多有效有價值的人才崗位。

在當今世界，物聯網（IoT）是一個熱門的流行詞，它在圍繞技術和下一代設備的對話中隨處可見。如果您想趕上潮流并享受它帶來的好處，那么了解這個術語的含義以及如何利用它非常重要。

以下是關于物聯網的6件事，在您深入研究如何將其用于您的業務之前，您應該了解這些事情。

什么是物聯網？

物聯網(IoT)是指連接到互聯網的物理對象網絡，本質上是指嵌入了軟件、傳感器和其他技術的“物”， 目的是通過網絡收集、共享和交換數據。

物聯網能做什么？

物聯網可以利用人工智能算法、數據收集和網絡的力量使任何東西變得“智能”， 其目標是將網絡連接從標準設備，如計算機和平板電腦擴展到烤面包機之類的“啞巴”設備。它可以極大地改善我們生活的各個方面，并使之更加輕松愜意。

為什么物聯網很重要？

物聯網是21世紀最重要的技術之一，它使我們能夠通過嵌入式傳感器和設備將汽車、廚房電器、恒溫器和嬰兒監視器等日常物品連接到互聯網，從而為人、流程和事物創建無縫的交互渠道。對于企業而言，物聯網可以通過低成本的計算、大數據、分析、云和移動技術在節省時間、金錢和精力方面發揮巨大作用，從而可以在最少的人工干預下完成預定工作。

物聯網是如何工作的？

物聯網系統有四個基本組件：

傳感器——傳感器是一種監測和響應來自物理環境中某種輸入的設備。具體的輸入可能是光、熱、運動、水分、壓力，或者許多其他環境現象中的任何一種。輸出通常是在傳感器上直接轉換為人類可讀的信息，或通過網絡以電子方式傳輸以進行讀取或進一步處理的信息。

網絡連接——網絡連接是物聯網難題的一部分，它使“事物”能夠相互交流和交換數據。網絡連接可以通過有線或無線網絡實現。

數據處理——為了理解物聯網傳感器收集的大量數據，我們需要對其進行處理。維基百科將數據處理解釋為“收集和處理數據項以產生有意義的信息”。 換句話說，數據處理的目的是將原始數據轉換為有用的信息。

用戶界面——用戶界面由用戶與計算機系統交互的功能組成。這包括屏幕、頁面、按鈕、圖標、表單等。用戶界面最明顯的例子是計算機和智能手機上的軟件和應用程序。然而，用戶界面不一定需要屏幕，例如，電視遙控器有一個由各種按鈕組成的用戶界面，而像Amazon Echo這樣的智能音箱設備可以通過語音命令進行控制。

物聯網有哪些應用？

智能恒溫器——通過跟蹤使用模式，幫助您調節溫度并節省資源

停車傳感器——幫助用戶在手機上尋找實時空閑停車位

活動跟蹤器——幫助用戶捕捉心率模式、活動水平、體溫和熱量消耗。

智能家居——實現房屋內部的連接，包括煙霧探測器、報警器、燈泡、門鎖等。

智能供應鏈——有助于在運輸過程中實時跟蹤貨物。

智能健康——幫助進行實時健康監測和患者護理。

智慧城市——用例包括廢物管理、交通管理、水分配等。

物聯網的好處是什么？

▲減少浪費

▲提高效率

▲改進的數據收集

▲改善客戶參與度

▲提高安全性

▲增加收入來源

▲節約能源

……………

物聯網已經開始改變我們的生活、工作方式、我們居住的城市和房屋。可能性是無窮無盡的，尤其是對于流程工業、安全監控和廢物管理。

回顧2020年，在國家提出新基建的大背景下，互聯網和物聯網的融合已步入成熟期，兩大熱門趨勢的結合也給整個市場帶來了很多驚喜。不過，盡管物聯網以往出現的很多問題都被解決，但同時仍存在著一些難以改善的痼疾。

這能否促使區塊鏈再次爆發？或許，區塊鏈和物聯網的組合能為我們打開一個新世界，那就是離子鏈IONC。離子鏈IONC利用物聯網+區塊鏈的終端設備安全可信地執行環境，將物聯網設備可信上鏈，從而解決物聯網終端身份確認與數據確權的問題，保證鏈上數據與應用場景深度綁定。

讓我們先了解下區塊鏈是什么？

區塊鏈本質上是一個去中心化的數據庫。它是一串以密碼學方法相關聯而產生的數據塊，每一個數據塊包含了一次比特幣網絡交易的信息，用于驗證其信息的有效性（防偽）和生成下一個區塊。隨著區塊鏈技術走向成熟，又出現了以太坊為代表的智能合約及符合不同場景的區塊鏈應用。區塊鏈技術的去中心化特點確保鏈上數據公開透明、高度安全、可追溯等。

離子鏈IONC創建的物聯網生態以區塊鏈技術作為底層，旨在打造出一個物物相連的互聯網。物聯網具備的特點包括：

一、物聯網的核心和基礎還是互聯網，只是在互聯網的基礎上進行延伸和擴展;二、它的用戶端已延伸和擴展到能讓任何物品和物品之間進行信息交換和通信，即物與物之間的相通。

因此，離子鏈倡導的“一物一幣一碼”理念，就是將物聯網與區塊鏈深度結合，并依托邊緣計算的特性實現物聯網上“萬物皆礦機”的目標。凡是接入離子鏈的物聯網設備都可以用“電離算法”獲得挖礦獎勵。在離子鏈，數據來源真實可信，數據價值量化體現和數據傳遞快速安全也促成了物聯網應用標準的形成，催生新的物聯網應用場景，助力物聯網產業進入高速發展期。無數的物聯網設備就像一個個離子，可以自由組合成不同的應用場景，給人類帶來更美好的生活體驗，共筑人類命運共同體。

離子鏈IONC與物聯網結合，多方受益

如今，市場上已有許多成功的物聯網應用，但這些應用之間協作和交易的設備必須由同個物聯網運營服務商提供或是進行授權驗證，網與網之間仍是封閉的，這就降低了物聯網應用的真正商業價值。當離子鏈IONC和物聯網結合起來時，數據不會被隨意篡改和丟失，故能擺脫安全性等信任問題的束縛。物聯網服務提供商們可以共享資源，用戶也可以在全網范圍內的各個運營商之間直接結算，實現價值互聯指日可待。

離子鏈IONC為物聯網提供了去中心化的可能性。只要數據不再被中心服務器控制，且傳輸的數據都經過區塊鏈加密處理，那么用戶的數據和隱私將會更加安全。

眼下，物聯網龍頭紛紛開始布局區塊鏈。比如，全球最大的信息技術和業務解決方案的萬國商業機器公司、微軟公司、知名網絡電子商務公司亞馬遜以及為企業提供管理解決方案軟件的SAP都在各自的云平臺上提供區塊鏈服務，為未來海量的物聯網設備接入提供彈性的資源池。另一方面，全球最大的搜索引擎公司，Google公司也正在開發智能合約和分布式應用平臺；而360公司也建立了自己的共享云官網。可見，越來越多的互聯網公司相繼進入區塊鏈領域，探索區塊鏈與物聯網以及其他領域的應用。

離子鏈IONC的存在并不是一時興起，而是與傳統實體行業深度結合，賦能傳統行業，并在此基礎上形成的一種新生態模式。因此，離子鏈IONC在不同領域都有著廣泛的應用前景。目前，離子鏈已與國內多家知名物聯網商家，如知名物聯網設備廠商上海沃橙信息技術有限公司和杭州掌門物聯科技有限公司在智能機頂盒與智能門鎖領域達成了戰略合作，如今產品正進入落地階段。后者是一家快速發展的新銳智能硬件公司，與浙江大學有很深的技術合作關系，也曾獲得杭州市“雛鷹計劃企業”、“人工智能小鎮項目評選”和“市長杯創業大賽”等榮譽。

未來，離子鏈可能需要在建立可持續性的商業模式與用戶體驗之間找到平衡點，以創造更好的用戶環境，并讓用戶既能輕松地獲得IONC獎勵，又能使用物聯網設備。離子鏈的受眾不單單只是幣圈，而是to B及to C模式，目標人群是離子鏈+物聯網設備中使用物聯網設備的人群。由此一來，離子鏈才會是幣圈真正落地且潛力非凡的項目。

離子鏈IONC與物聯網的結合，會為我們的未來帶來不可估量的價值。也許在不久的將來，所有人都能生活在萬物互通的智慧城市，享受區塊鏈技術+物聯網所帶來的便利。

相對于育種技術，農業物聯網技術的發展和應用相對較晚。它作為一個嶄新的概念，它主要包括物聯網架構技術、無線傳感器網絡、傳感器技術、統一標識技術、定位技術和自動識別技術等。雖然發展時間較短，但是其發展非常迅速。其應用范圍也十分廣泛，遍及數字農業、環境保護、環境監測、花卉栽培、食品溯源和情報搜集等多個領域。

一、無線傳感器網絡技術在水稻育種中的應用

無線傳感器網絡技術是指將傳感器技術、自動控制技術、數據網絡傳送、儲存、處理與分析技術集成的現代信息技術。因其具有獲取信息量大、信息受限少，而且速度較快、周期相對較短等因素，在數字農業中已經得到較好應用。育種的目的就是培育適應不同生產環境的、高產、多抗的作物新品種。需要在一定的生理條件下對其有目的地篩選，如在高鹽田塊中篩選耐鹽堿品種，在有效積溫低的地區篩選耐低溫品種，在某病蟲害高發地篩選對其有抗性的新品種等。所以育種人員可以利用不同的無線傳感器對其感知監測，從而篩選到適應不同生長環境的水稻新品種。無線傳感技術可以在以下幾個方面給育種工作提供幫助。

1．作物生長環境監測

環境條件對作物生長發育具有重要作用。在其生長過程中，不但需要適宜的溫度、光照強度和水分，另外土壤的酸堿度、二氧化碳濃度、空氣濕度等對作物育種也影響較大。以前，育種人員只能通過自身感受和主觀判斷來確定作物生長環境，然而這些知識都是籠統的、不的，很難有定性、定量數據。現在育種人員可以利用無線傳感器技術中不同傳感器，來獲得作物生長環境中各種大量的數據，而且這些數據都是、及時的，可供育種人員定性和定量分析應用。例如，育種人員可以利用溫度傳感器，實時獲得作物生長的環境溫度，也可獲得作物生長過程中的有效積溫量，根據不同溫度下水稻生長態勢，來確定適宜不同溫度條件下的水稻品種，從而篩選出抗寒、抗高溫品種，通過對不同指標的監控測定，獲得不同作物品種的佳生長環境狀況，從而制定不同栽培技術，指導農民科學種田，實現增產增收。

2. 作物制種面積的監測和估計

作物育種中大面積雜交制種，需要有一個較為的制種面積數據，這樣才能夠對制種產量進行正常生長狀況下的初步估算。過去人們普遍采用人工測量，這不但費時費力，還往往存在較大人為和由于田塊不規則等客觀原因造成的誤差，不能得到較為的測量結果，從而對制種產量不能準確估計，影響育種公司效益等。目前，人們可以通過獲得的水稻生長期間的衛星遙感數據經過積和糾正、假彩色合成和植被指數計算，再經由ENVI軟件處理，就可以得到較為的結果。

3. 作物生長態勢與產量檢測與估計

作物的生長態勢是對作物生長狀況進行總體評價的綜合參考系數。以往育種人員往往通過自身經驗來判定其生長態勢的好與壞，所以只能給出大概的產量估算結果，也就不能利用該結果準確地計算出其產量水平。利用無線傳感網絡技術估產，具有快速、經濟、客觀、準確等特點，同時還可以對水稻生長進行動態監測，排除人為因素的局限性，有較好的發展前景。它可為育種公司制定正確種糧分配、供應等提供科學依據。

4. 作物病蟲害監測與預報

作物病蟲害是制約作物產量的重要因素。以往，育種人員都是根據育種經驗來制定預防措施和治理辦法，雖然在一定程度上減少了危害，但仍然不能做到實時有效的監控。利用無線傳感器，對作物進行24h不間斷監測，在水稻遭受病蟲害時，能及時有效地作出預報，使育種人員及時防治。使用方法主要有兩種: 植被指數法和紅邊參數法。前者是根據水稻發生病蟲害時，常可以表現出來的植物外部形態和內部生理結構的變化導致的植被指數的變化，來進行檢測病蟲害的發生和發展；后者，主要應用紅邊斜率和紅邊位置來描述紅邊特征，因此，利用檢測紅邊參數可以較好地監測水稻病蟲害，提高育種效率，較快地篩選出不同抗性的水稻新品種。

二、 RFID技術在水稻育種中的應用

水稻育種公司要把培育出來的新品種生產出來的合格的種子銷售給農民朋友，也就是把實驗成果轉化到實際生產應用中去，才能實現公司獲益，農民獲利。然而，種子產品流通過程中存在著質量難把關、來源難追溯、去向難查證、控制成本高、效能低及市場信息掌控能力與效能差等問題，同時受經營的門檻要求低、犯罪收益大，且侵害對象防范意識較差等諸多因素影響，“假種子”犯罪形勢嚴峻，這不僅危害到育種公司的利益，打擊了其培育新品種的積性，同時也損害了農民朋友的利益，嚴重的還會影響糧食安全，危害巨大。RFID技術的應用，很好地解決了這一難題。RFID技術即射頻識別，習慣上稱作電子標簽，具有可快速寫入、長期跟蹤管理的特點。與傳統的條碼技術相比，其具有信息儲量大、環境適應性強、識別精度高、操作快捷等主要特點，其識別過程不需要人的直接干預，并可同時識別多個標簽。這樣，育種公司就可以在生產出來的水稻種子包裝袋上貼上電子標簽，對其流通過程定點監控，實現其智能溯源，降低流通成本，提高流通效率和效能，從而保護自身的合法權益，農民朋友也可買到放心的種子。后，種子公司還可以了解到自己的種子流通去向和數量，為來年的市場規劃提供可靠依據，促進公司的發展。

有這樣一款智能指環，帶上它以后，可以發短信，控制手機、智能家居，甚至付賬單，你會不會感興趣?日前，在眾籌平臺Kickstarter上，就出現了這樣一款產品。

       這款產品的名字就叫Ring，戒指形狀，不過比普通的戒指要厚一些，更像是一個指環。在Ring里內置了動作感應器、觸控器、藍牙等模塊，可以感知動作并發出信號。Ring通過藍牙與設備相連，通過手勢就能對設備進行隔空操作。不過使用前，需要對每一個命令設置一個單獨的手勢，例如短信命令可以畫一個矩形，音樂可以畫一個音符的形狀，而相機就是一個“凸”。設置完成后，戴上Ring，觸摸開關，畫出手勢，就能實現相應的操作。通過文本輸入應用程序Ring Font，還可以實現文本的輸入，發短信，發微博又有了一種新方式。

       通過GPS或者iBeacon，配合支付手勢，Ring 還能便捷地完成線下支付，例如在零售店、餐廳，甚至是人對人完成付款。設備能夠聯網，Ring還能通過WIFI或者路由與家居實現交互。

       Ring還能夠兼容當前市場上的一些主流智能設備，如Google Glass 和智能手表。如果你的家電設備能夠聯網，Ring還能通過WIFI或者路由與家居實現交互。

       Ring上所采用的超小型手指手勢識別技術完全由制造商Logbar公司自行開發，這項技術不僅能讓Ring檢測到手部的大型揮動動作，還能識別食指單獨的細微動作，識別率還是非常不錯的。

       由于一個手勢對應唯一的指令，所以如果想實現更多的功能，就需要更多的手勢操作，而且需要記住并熟練操作。這對于首次使用該產品的用戶來說是一個不小的挑戰。

       Ring提供了六種尺寸可供選擇，內置的電池容量可以完成接近1000次的手勢控制。目前Ring支持iOS及Android系統，Windows Phone和Ring Hub正在研發中。針對開發者，Ring支持3種方式接入：OpenURL、JavaScript和SDK，方便其他開發者進行進一步開發。在Ring Store里還提供了多種應用程序下載，例如短信、相機、twitter、手電等。

       相比于體感控制器Leap Motion，Ring將手勢操作和指環結合了起來，更方便用戶使用，并且Ring內置了振動器和LED燈，能夠接收提醒，實用性更強一些。目前該產品已經眾籌成功，預計將于今年7月份開始發貨。

人生在世，有幾件事情究竟躲不過，除了稅收和死亡，還有就是生病和衰老。

置信大多數人，無論是本人生病住院，還是照顧親人朋友而留宿醫院，或多或少都有和醫院打交道的閱歷。隨著年齡漸長，我們和我們的親人進出醫院的時機便越來越多，去醫院的次數多了，也就對醫院就診住院的流程熟習了起來，如何掛號、如何排隊、如何就診、如何陪床，又是如何在醫生查房時見縫插針地訊問下病情……

在醫院里，我們總是能夠看到永遠冷冷清清的醫院大堂，形形色色的待診患者，永遠不夠的病床，以及繁忙不已的醫生護士。假如你看過一部小眾美劇《周一清晨》的話，就能夠感遭到一個醫生每天在面對各種病人和復雜病例中承當的壓力，也能看到病人在每一次醫療救護中可能存在著的宏大的風險和問題。

理想中，除了面對越來越多的醫療糾葛問題，醫院還面臨著醫護人員嚴重缺乏的理想應戰。如今，為應對這一應戰，人工智能正在作為一種全新手腕補充到醫院的醫療效勞當中。當然，這些人工智能的手腕不是我們熟習的一些智能機器人或者一些智能診療，而是經過與醫院整體治療環境和設備交融而樹立的“環境智能”。

不久前，斯坦福大學人工智能專家李飛飛和她的研討團隊在頂尖學術期刊Nature發表了一篇題為《應用環境智能照亮醫療的黑暗空間》的論文，主要闡釋了經過人工智能與非接觸式傳感器分離，以完成“環境智能”，以深度改善醫療保健效勞的潛在層面，從而提升醫院等醫療機構的整體救護才能，進步醫護人員的救治效率。

關于有著屢次醫院看護閱歷的我來說，看到“環境智能”這一概念時，我霎時覺得這一次人工智能是真正用在了十分重要的場景。而這也是本文進一步引見給更多讀者的緣由。

什么是環境智能？

環境智能，不是最近才提出的概念，假如追溯最早的源頭的話，應該是1999年由歐洲的一個信息社會技術研討團隊提出，用來描繪智能終端設備和環境之間樹立起的一種共生協作關系。環境智能最根底的條件就是需求有大量低本錢、可聯網、高便攜性的傳感終端設備的提高運用，其次就是這些終端設備所產生的數據可以被計算剖析，從而為人類提供指導或決策信息。

二十年前，這一設想受限于當時終端設備的計算才能，大多處在各種嘗試性實驗階段。而如今隨著人工智能機器學習算法的進步以及非接觸式傳感器的提高，環境智能正在從想象走進我們日常的生活、工作的環境當中，完成在無接觸交互的狀況下，讓智能設備在環境中感知人的存在，為人類提供智能化的效勞。

在環境智能還未完整提高的當下，醫療效勞和養老護理成為環境智能最為典型、收益顯著，同時也最為容易推行的應用場景。

李飛飛團隊的這篇論文，將需求環境智能介入的場景稱為“醫療效勞的黑暗空間”，這一比喻是指在大多數的醫療效勞場景中，依然存在著大量的醫療效勞的盲點和難以發覺的救治細節，這些問題形成了大量病人病情的延誤、加重，也形成了醫療資源的錯配和糜費。

從論文中給出的數據能夠看到，全球每年有超越1億病人的感染發作在醫院中，重癥監護室的患者感染率更是高達30%；全球每年停止的超越2.3億次外科手術中，高達14%的患者呈現過不良反響，其中有很多病例是手術過程中有很多醫療物品滯留在患者體內形成。還有更多的狀況發作在病房探望病人時，或者由于病房查看不及時而形成的病情加重而招致ICU病患的增加。據一項多機構的調查，由于臨床決策和醫療活動中的失誤和缺陷，美國每年有多達40萬人因而而死亡。

這些關于政府和醫療機構而言是繁重的醫療經費擔負，而關于每一個病人而言則是沉甸甸的生命和安康平安。

如今，借助“AI Sensors”，將人工智能算法、智能傳感器以及相關技術應用到醫療診療場景和病房看護場景中，將會為聰慧醫療的完成提供全新可能。下面我們將引見論文中提供的幾種環境智能完成的AI醫療處理計劃和日常生活的應用計劃。

救人于無形的AI聰慧醫療

環境智能是如何應用到醫院場景當中的呢？

從李飛飛團隊的研討中，我們看到目前醫院場景中主要采用的非接觸式智能傳感器設備包括：用于丈量目的物體間隔的深度感應器、丈量外表溫度的溫度傳感器、丈量間隔和速度的無線電傳感器和丈量空氣壓力所產生聲波的聲傳感器。

依托這些非接觸式傳感器嵌入醫院環境中所構成的一種環境智能，相似于如今的智能自動駕駛系統，能夠協助臨床醫生和護理人員，提供一些有效的臨床決策信息，優化其行為形式，提供盡可能無過失的醫療保健效勞。

依據論文示例，環境智能在改善臨床診療流程上，其研討算法的可行性和有效性被證明，特別是改善重癥監護室（ICU）和手術室的醫療平安上，有著比擬明顯的提升。

在重癥監護室場景中，環境智能發揮的一大作用就是經過現場監測來輔助患者運動。

依據統計，美國的ICU系統每年破費是在1080億美圓，占了醫院總費用的30%。而在重癥患者中，呈現神經肌肉損傷會兩倍地增加年均死亡率，并且使患者住院費增加30%。

理想的問題就是醫生或護理人員很難發現并輔助患者及時運動，以改善病人肌肉情況。而研討人員給出一種創始性辦法，就是在ICU中裝置環境傳感器，能夠精確來察看和了解重癥患者所需求的細微而連續的運動數據。研討人員經過采集重癥患者視頻數據，并停止大量神經網絡鍛煉后，使得機器學習算法能夠對患者的不同的運動需求（床上、床外、步行）等停止精確預估和指導，其精確性要優于醫生的人工檢查。

此外，由于醫生或護理人員未能精確有效地停止手部消毒，將會增加患者在醫院內的感染風險，因而研討者經過裝置深度傳感器用于對醫護人員的洗手行動停止精密監控，然后經過相關警示來改善醫護人員的臨床行為，改善患者預后恢復狀況。

在手術室場景中，環境智能能夠應用環境攝像機檢測算法，降低手術事故的發作頻率。也就是經過手術視頻來鍛煉算法后，能夠精確辨認手術的正確運動軌跡，其精確度可以到達專家級外科醫生的程度，這一就會在手術中提供一套有效的手術反應系統，降低手術事故的發作概率。同時，環境智能還能夠經過攝像頭停止手術物品計數，避免手術物品不測滯留在患者體內。另外一種方式是經過手術室吊裝攝像頭，跟蹤手術醫生的身體動作，誤差不超越5厘米，從而創立精準的手術日記。這些都將降低手術風險和手術事故的發作率。

此外，還有在醫生就診室，經過環境麥克風的方式來記載醫生和病患的問診內容，協助醫生快速構成文本信息，協助醫生節約記載病歷的時間。依據一項實驗，在經過對門診音頻的深度學習鍛煉后，問診單詞的轉錄精確率到達了80%，文檔整理的時間從2小時縮短到15分鐘，這使得醫生能夠有更多時間去照看患者。

因而，經過這些醫療護理場景的應用，我們看到環境智能能夠大幅改善醫生和護理人員的行為，也能給患者提供很多平常難以察覺的救助和預后干預。而從管理的角度，環境智能也能夠經過優化醫護人員的活動、進步效率等方式來改善醫療本錢。而這些將是將來環境智能所要重點去研討的范疇。

顯然，環境智能絕不止于醫療護理場景，深化到日常生活，也將大有可為，畢竟我們每個人都要面對的一個事實就是我們都會變老。

日常護理中的環境智能

撰寫此文的時分，正美觀到一則令人嘆息的新聞，臺灣一名年輕藝人在家中洗澡的時分不測摔倒，由于是獨居，摔傷腦袋后在家中昏迷太久，不治身亡。這名藝人年僅36歲，真實令人唏噓。

如今，全球人口老齡化趨向逐年上升，日本曾經進入超級深度老齡化社會，而我國也很快進入深度老齡化階段。據統計，到了2050年，世界65歲以上的人口將從7億增加到15億。這一冷冰冰的數字終有一天會發作在你我身上，獨居將成為大多數人將來的生活常態。而從我們身邊經常聽到的鄰居親戚里有老人摔倒，生活無法自理的各種示例中，我們就能深入感遭到人至暮年的危機感。

環境智能的呈現，正是我們來應對這一將來晚景的一種處理計劃。在獨居中面臨起居飲食、洗澡如廁這些日常生活，以及慢性病管理、身體康復、行動不便等問題上，環境智能鎖提供的監測、預防和報警等作用就顯得格外重要。

在日常生活管理中，環境智能能夠提供日常的臨床護理，經過非接觸式環境傳感器能夠取得獨居者的生活數據，來樹立日常生活的記載報告，也能夠記載心率、血糖、呼吸等身體指征，特別是經過摔倒檢測能夠有效避免老人跌倒后無人發現，呈現更嚴重的結果。

在慢性病管理上，步態剖析在身體康復和慢性病管理中，是診斷和丈量治療效果的重要工具。經過加速器傳感器，能夠持續丈量步態，停止步態剖析，創立交互式的身體康復程序。

論文中，一項研討中，運用深度傳感器丈量了9名帕金森病患者的步態形式。研討發現，深度傳感器能夠跟蹤膝蓋的垂直運動，其誤差在4厘米以內。在另一項研討中，研討人員運用深度傳感器為腦癱患者制造了一個運動游戲。經過24周的測試，運用游戲的患者的均衡和步態進步了18%。

此外，環境智能還能夠用于心理安康的診斷和預測，成為人們承受心理治療的一種更廉價，也更精確的一種的處理計劃。

從以上的示例中，我們曾經看到環境智能在協助醫護人員改善臨床診療行為，減少不測風險，曾經協助患者完成疾病篩查診斷，協助老年人進步生活自理才能和生活質量，將有著十分寬廣的前景和宏大的價值。

不過，從當前論文所完成的技術場景和應用，以及要在全社會更大范圍內的應用，還會遇到很多的應戰。

首先是技術層面的。環境智能需求停止更多跨機器智能范疇的研討，辨認復雜場景中的人類行為，也還需求積聚更多的臨床環境中的數據和特殊事情，樹立足夠多的機器學習算法來應對這些特殊情況。

其次，就是環境智能代理的倫理隱私應戰。由于環境智能能夠持續不時地搜集人體的行為數據和生命數據，而這些數據可謂是一個人最為隱私和重要的數據信息。這些信息的隱私性和平安性成為簡直每個人都會關懷的問題。一方面，研討者就必需要保證在隱私和平安的狀況下開發這項技術，另一方面，醫療機構、技術提供者、利益相關者（病人及其家人等）、法律和政策制定者要制定相應的數據運用標準，來保證整個過程的合法合理性。

的確，在技術帶來的隱私平安風險和技術帶來的宏大生活便利面前，每個人都其實很難做出十分果斷地選擇。假如回絕這項技術，我們很可能會處于本來無處不在的生活不測、疾病風險當中，假如同意運用這項技術，我們又會處于被機器算法無時無刻地“監護”和剖析當中，我們很難不把本人視作被機器飼養起來的一種“欣賞物”。但在可以取得生命的持續和更高生活質量的宏大誘惑面前，我們應該要重新定義下“身體自主”的觀念。

與此同時，我們也似乎能夠抱著比擬悲觀的態度，來對待環境智能。置信在這些AI科學家、醫療機構的醫務工作者、法律、道德及政府事務的專業人士的共同努力下，可以為群眾提供一套值得信任的環境智能系統。

這是這篇論文衷心呼吁的一個結果，也是我們每一個會住進醫院，會面臨衰老獨居的個體的等待。

文獻參考：

Nature：Illuminating the dark spaces of healthcare with ambient intelligence，Writer：Albert Haque, Arnold Milstein & Li Fei-Fei

在技術范疇， 永遠不缺新穎的話題，物聯網和區塊鏈就是其中的佼佼者。不少人問我，把它們放在一同，能否能發明一些以前沒有想過的場景，可以到達1+1>2的效果？我順著能源行業里數字化和無碳化的兩個趨向，試圖答復這個問題。

假如我們籠統的看，物聯網和區塊鏈都是把物理世界轉化成數字世界的手腕之一。經過鏈接、數據存儲、剖析、共享、買賣等手腕，到達物體和物體之間的透明和平安的互動。

物聯技術的中心是把設備或者附在設備上的傳感器的信息，傳到達其他的設備，或者經過網關傳到一個大的網絡上去。

不過， 理想中的設備和傳感器都是十分多樣化的。除了經過不同的鏈接方式，例如各種協議的適配器來收取收據外， 物聯網技術要產生真正的價值， 還需求提供幾個分層次的高級功用， 包括設備的生命周期管理（開通、關閉、更新固件）、數據存儲和質量管理、涵蓋機器學習（人工智能）在內的數據剖析、支持應用開發等模塊。

物聯網平臺大多是為企業或者行業運營者打造的中心化系統， 主要的目的是從這些設備的數據中發掘出價值。典型的數據應用有監控、性能提升、預防性維護等。

但是，假如要支持來自不同物聯網管理的、相互不認識的大范圍設備來停止對話、信息共享、買賣，那么去中心化、民主化、公開透明的系統，或許是一個更好的選擇。明顯這就是區塊鏈的優勢了。

不過你或許會問，為什么不直接把物聯網嫁接在區塊鏈之上呢？這個是十分好的問題，也有人嘗試過。有人問，為什么不用NoSQL Database 來完整替代 SQL Database？事實證明，強扭的瓜不甜。 

絕大多數的設備/傳感器，是沒有存儲平安身份的特殊芯片，有時分更是連TCP/IP的鏈接都沒有，那么又怎能使它們鏈接到物聯網上去呢？ 另外一個比擬骨感的理想是設備消費商，普通很少會同意讓本人的設備直接連到他人的網絡中去，例如特斯拉必需讓每輛電動車，先銜接到本人的物聯網平臺上去，再經過平臺的API，把數據給到第三方的系統。這一切證明，單單靠區塊鏈，很難把物理世界數字化。

區塊鏈最有價值的是數字身份證的平安管理，以及經過社區對買賣/數據停止校驗，并且使得數據能夠追述、不可竄改。這些數據，很可能就是來自物聯網平臺，由于物聯網平臺管理了許多設備，并且能夠作為這些設備的代表，在區塊鏈上停止透明化的買賣。你很容易想到，區塊鏈的最好的應用，就是身份辨認和買賣所。

以下表格比照一下物聯網和區塊鏈各自的優勢和優勢。它們堆疊的局部其實很少，這就是它們可以產生協同效應的緣由。

我們如今就要來個強強結合了。一方面， 物聯網平臺，把對設備的了解做到極致，包括其數字孿生以及機理模型等等，往深度去做。另一方面，經過區塊鏈，讓相互感到生疏的設備們，在不需求一個中心化的機制的前提下，就能產生信任，并且可以買賣和協同，往廣度上做。

假如我們把中心化的物聯網想象成區塊鏈的一個節點，無數物聯網經過去中心化的區塊鏈鏈接起來成為一個超級大的社區，那么是不是萬物就有一個民主自治的機制了呢？

在能源范疇， 數字化和無碳化是兩個最大的趨向。

和能源相關的設備，根本上都是為物聯而生，例如風機、太陽能逆變器、儲能電池、充電樁、電動車、空調系統、電梯、照明、工廠的電器設備等等。 它們以前都有像SCADA或者DCS這樣的管理系統，一旦把它們鏈接起來，就能在節能、工作效率、設備安康度管理上大造文章。當然，物聯網也能讓這些設備在一定范圍里協同起來，例如風光互補，或者電網調頻調峰。

另一方面，動態的電價，本地化的電力買賣市場，P2P買賣的呈現，使每個能源設備，從被動的管理形式，躍升到積極的市場買賣者的角色中去。當然，電力市場設計和法規是這個轉變中必需經過的路，但是怎樣改動電網對散布式能源的管理方式，就是一個極大的考驗。 

關于散布式能源，電網真的是又愛又恨。愛的是它們是減少碳排放的有效手腕之一； 恨的是， 由于散布式的體量太小，現有的管理方式放到散布式能源上面，不但不經濟，而且經常是看不到管不著。因而，區塊鏈是錄入、校驗和共享這些散布式能源數據的十分有效的手腕。

每個散布式能源設備都具有在區塊鏈上的數字身份。它們經過物聯網對區塊鏈的鏈接通道，把發電容量、實時發電、用戶愛好等數據同步到區塊鏈。這樣，經過物聯網關于設備在區塊鏈上的數字身份代理，每個設備就到達了和其他設備協同或者買賣的目的。

讓我們看看典型的案列。

為了鼓舞綠色能源的開發和運用，綠證成為了一種政府鼓勵手腕，其買賣市場在全球各大洲都普遍存在。但是，綠證的發電設備身份，發電量考證、發行和買賣流程和管理辦法等不斷是高度手動且昂貴的。這使得綠證市場不透明，本錢昂揚，并且大多數較小的參與者無法進入。此外，很大水平上依賴手動的市場無法支持任何更高級別的功用，例如與能源消費嚴密吻合的綠證購置，或者依據碳排放地域選擇性購置相應的綠色能源的綠證。

我們希望使綠證買賣像在電子商務中一樣簡單。風能和太陽能資產等可再生能源大多數由資產一切者選擇的物聯網平臺管理。在基于區塊鏈的綠證買賣市場中，每種資產都將經過物聯網平臺與區塊鏈之間的通道獲取數字身份，并經過該數字身份鏈接到該資產的發電量記載以及其一切權記載。這些數字身份、一切權記載和發電量記載都保管在區塊鏈上，供一切市場參與者運用和追溯。

在這根底上，智能合約能夠提供自動化的附加功用，例如將發電量轉換到綠證數量/碳補貼，或者基于能源消費狀況自動停止綠證購置。經過數字化身份，記載，一切權和合同，功用強大且本錢低廉的區塊鏈使可再生能源采購愈加透明和便當。

更具歷史意義的是，個人、公司和社區終于能夠經過投資大范圍可再生能源和散布式能源的組合，以與電網定價相比具有競爭力的價錢切換到本地獨立消費的電力， 例如散布式太陽能，儲能，電動車，熱電聯產，以及恒溫器等智能設備。

在這個計劃里，物聯網平臺代表每種資產向區塊鏈提供資產屬性和發電量讀數，區塊鏈平臺提供了追述綠色能源出處的軟件模塊，包括綠證買賣市場、證書發行、跟蹤和報告系統等。

在將來十年中，電力最終用戶將在散布式能源上累計破費8300億美圓，在電動汽車上破費7萬億美圓。到2030年，大約三分之一的全球裝機容量將位于用戶側。隨同著這一宏大的投資轉移，我們估計設備互連將海嘯般呈現。到2030年，估量有35億個由物聯網管理的散布式能源設備與現有電網集成。

假如將這些能源資產組合在一同， 將會構成低碳（無碳）、靈敏、有彈性的能源系統。但是由于這些散布式的資產和客戶信息分散在多個孤立的系統中，它們關于電網而言通常是不可見的。因而，許多散布式資產在很大水平上與中心系統規劃和運營功用堅持隔離，形成了散布式能源長期未被充沛應用，沒能有效地完成其潛在價值。

基于物聯網和區塊鏈構建的Flexibility Hub處理計劃則釋放了需求側的深度靈敏性，使電網運營商可以以其高度可信任、低本錢、可擴展的方式來發掘客戶具有的散布式能源的宏大技術潛力。任何設備都能夠基于與其他設備經過各種權限的交互來創立和考證數字身份，而不需求依賴一個單一的中央實體。之后，每個設備都能夠經過區塊鏈停止身份考證后，向“考證者” 提供商定的文檔或數據作為憑證，從而提交其附加屬性或者聲明。考證屬性或者聲明后，設備的數字身份將變得愈加豐厚和可信。設備的一切者還能夠運用代理機制來委派包括物聯網平臺在內的其他實體代表他們停止買賣。

互聯網、生活效勞線上化、加強理想、人工智能等技術曾經被吹捧上天，然后回落到地上站穩腳跟，真正為人類提供價值發明，處理本質問題。物聯網和區塊鏈曾經閱歷過這個被追捧的時辰，返璞歸真，如今會繼續將物理世界轉換為數字世界， 并且經過市場的魔法來協奏各種物理設備。

假如我們正確的應用物聯網和區塊鏈的優勢，我置信在諸多的范疇和場景下，其分離的價值將是宏大的。能源范疇正在閱歷數字化和無碳化，追蹤可再生能源的來源和靈敏應用散布式能源絕對是它們用武之地。 關于之前的答復，我的答復是，1+1>2！

對于汽車產業來說，自動駕駛汽車是非常具破壞力的科技。盡管現今許多廠商嘗試將自動駕駛應用在物流、自動駕駛出租車和個人擁有的車輛上，但目前看起來，其仍舊處于初始發展階段。

研究機構Lux Research認為自動駕駛汽車將揭開500億美元商機的神秘面紗。為了能夠開始布局自動駕駛技術，未來短期十幾年甚至二十年之內，廠商必須知道，追求4級或完全自動駕駛汽車的水平并不是他們的唯一目標。

Lux Research預計，到2039年幾乎所有車輛都將擁有2級自動駕駛水平，也就是至少擁有免持（hands-free）與先進駕駛輔助系統（ADAS）。至于4級或完全自動駕駛技術，大約僅有少數車輛擁有這一能力。

至于3級自動駕駛系統，預計將從2021年開始引入市場，到了2040年將占自動駕駛汽車之最大營收比例，也就是說，這些車輛擁有更先進特性，例如：自動停車能力。

此外，盡管現今大多數自動駕駛汽車開發商都專注于自動駕駛出租車的營運模式，但，在大規模采用這一營運模式之前，仍需要數年的試驗計劃來驗證這一業務模型和科技能力。

在個人汽車市場方面，等待4級自動駕駛汽車帶來了更大的商機。預計這一趨勢在亞洲將成為更多廠商趨之若鶩的研發方向，至于歐洲的自動駕駛汽車，未來一段時間都將以2級和3級為主。

由于，自動駕駛汽車領域涵蓋技術、成本和監管方面的復雜層面，所以在自動駕駛汽車開發的早期階段，一點點小變化，都很可能在未來數年加速或挫敗該產業的進程。

★因自動駕駛汽車而死亡的人數—推出4級自動駕駛汽車的速度，必須在確保安全與盡早推出之間達到良好的平衡。因為未來發生的事件可能會影響到公眾對于自動駕駛的認知，迫使開發人員在部署AV之前，必須讓公眾擁有更高的信心標準才行。

★個人擁有汽車的數量—隨著微移動和共享乘車等新興趨勢，可能導致個人擁有車輛比例下降。尤其是人口密度最高的區域，人們根本不需要開車上下班。

★標準驗證工具的誕生—當前沒有通用的工具，來驗證自動駕駛系統是否滿足任何可能的標準，使其能夠在公共道路上運行。自動駕駛開發商大多會自我評估其進度，這使得監管機構難以做出決定。

★系統成本高低—由于新型傳感器，計算機和算法不斷整合到新系統中，因此很難預測自動駕駛系統的成本下降速度。如果太高，將影響廠商投入的困難度！

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