2018年物联网领域即将爆发的两大应用:区块链及机器学习

  区块链(Blockchain)和机器学习(machine learning)这两大趋势发展始于2016年,并将持续到2018年,而且可望出现更多引人入胜的概念证明。

  据IoT Evolution World报导,机器学习是人工智能(AI)的一个分支。人工智能的研究是从“推理”到“知识”,再到以“学习”为重点,有一条自然、清晰的脉络可循。机器学习则是实现人工智能的一个途径,即以机器学习为手段解决人工智能中的问题。

  机器学习已有一些有趣的案例研究,例如具串流视讯功能的零售店监视器,可借机器学习功能执行脸部辨识及扫描某些行为,观察消费者在店内行走的模式。这不仅能带来主动的安全措施,还能在不挖掘客户个人数据的情况下执行任务,避免潜在的个人隐私问题。

  区块链是另个即将在2018年爆发的主要应用,特别是金融科技(FinTech)新创公司。区块链的支付和安全应用,几乎肯定会让企业重新思考如何将其用于记录财务交易。

  在2017年曾接二连三传出新的物联网安全漏洞,对工业领域而言,这是很严重的问题。由于工业物联网(IIoT)设备资产寿命很长,制造业的连网设备平均可使用7~10年,因此工业公司历来会尽可能让设备维持最低的网络联机。

  在设备使用期限内维持设备更新和安全功能很重要,但其中很多设备无法轻易安装修补程序。随着制造业务中日渐融入更多连通性,工业世界对网络安全的思维需迅速赶上,以免不安全的设备持续处于脆弱状态。

  目前市场上的许多物联网装置实际上并无适当的安全策略,安全协议、密码方案都太弱,且无有效方法来修补或安装操作系统更新。在2017年出现KRACK和Reaper等物联网攻击事件后,2018年料将再度出现针对物联网装置的大规模殭尸网络(botnet)攻击。

  工业领域可解决此问题的方法之一,就是在连网装置上下载和安装最新更新。而美国参议院的改善IoT网络安全法案(IoT Cybersecurity Improvement Act)是朝正确的方向迈出的积极一步。

  自驾车可能还在早期发展阶段,但绝非遥远未来的趋势,距其成为主流仅剩几年时间。自驾车浪潮将带来一种全新思维方式。简言之,购买及驾驶自有汽车的传统模式将成为过去。

  未来消费者会在一定时间内向供货商租用由移动装置控制的汽车,而非直接拥有。要用车时,自驾车就会到指定地点待命,消费者毋须在两地移动时自行管理汽车。另一方面,出租车和大众运输将利用物联网来提供更好服务、更有效的路线和更令人满意的用户体验。

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