京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
区块链和人工智能技术能否加速物联网经济的到来
区块链、人工智能和物联网都是如今非常流行的科技名词,它们不仅拥有各自的特点,还能够互相利用互相促进。本文对人工智能和区块链如何实现物联网经济进行了分析,指出这些新技术可能改善人们对大数据的访问及交换,使设备更加智能,帮助用户通过自己的设备直接获利。
被称为物联网(IoT)的连接设备集体网络正在不断增长。高德纳咨询公司(Gartner)估计到2020年将会出现84亿物联网设备。这种增长预计大部分将出现在消费者设备领域,因为更多消费者会持有智能设备。预计企业也会加大采用以提高生产效率并使行业应用最大化。
人工智能(AI)和机器学习(ML)方面的进步会使智能设备变得更加智能化。物联网会共同生成大量的数据,并具有多种多样的功能,从而反过来用于指导和改进算法,使技术更好地发挥作用。
物联网的这些发展可能会改变世界。例如,智能温控器可能被一些人视为新奇事物,但是,这些设备实际上可以防止停电等可能出现的事件。暖季期间能源需求可能会很高。人工智能就可以监测温度设置和家庭与公司的能源消耗,并远程自动调整这些智能温控器以防断电。
数据可被视为改善物联网设备的基础,因此对于开发人员来说,更好地获得信息是至关重要的。但不幸的是,信息交换目前仍充满挑战,尽管人们正在努力改变这种情况。例如,由区块链驱动的数据流服务公司Streamr就正在推动更民主的数据交易方式,BDEX和Terbine等大数据市场则在把大数据所有者与开发人员联系起来。
1使人们能够访问大数据
一般来说,公司和开发人员必须收集和存储自己的数据,才能获取大数据。如果他们需要数据多样性,那么他们可能不得不向外界寻求这样的信息,这项工作也因此更具挑战性。许多小企业也可能缺乏资源来开展一些项目,因为他们无法利用大数据。
更令人沮丧的是,由于可访问的大数据数量有限,组织本身在使用一切时都会遇到困难。根据Forrester的数据,企业内部多达60%到73%的数据在分析中都得不到应用。有价值的信息可能只被闲置在数据仓库和数据湖泊中。
大数据所有者不会让数据在存储中“死亡”,而是会参与像BDEX这样的市场,使他们的数据可供有需要的人使用。他们甚至可以通过这样做获得收入。
2区块链与物联网
区块链在多个领域(包括物联网)得到了越来越多的采用,也因此获得了极高的热度。其透明且不可变的特点在物联网安全等方面能够得到利用。鉴于不安全设备遭劫持或被用作僵尸网络的风险越来越高,该技术成为一种深受欢迎的进步。
更多开发人员现在可以通过以太坊区块链为其各自的用途实施智能合约。这种技术可通过编程与物联网设备一起工作,这些设备中的数据可以触发自动化任务。
从数据方面来看,区块链甚至可以使数据交换更加民主。由区块链驱动的数据流平台Streamr为所有人提供去中心化手段来购买和销售数据。该平台允许数据所有者轻松连接到对等网络并传输他们的数据,其他人可以购买获得数据的权限。Streamr的市场使用区块链智能合约及代币来促进交易并激励数据交换。
Streamr的目标是使人们能够通过实时数据的价值盈利。无人驾驶汽车就能够很好地解释其服务。Streamr首席执行官Henri Pihkala写道:“为了实现最佳操作,它需要不断通过其他机器获取数据,例如来自其他车辆的交通拥堵信息、周边充电站的价格及天气预报等等。Streamr为实时数据交付和支付提供单一接口,使人们和机器能使用加密代币DATAcoin交易数据流。汽车可以自动获取其所需的数据并进行支付。反过来,汽车还可以销售它所产生的数据,例如向其他汽车销售交通数据,向智能城市销售路况测量值,向广告商销售位置和电池用量信息等。这样,数据流经济就诞生了。”
3物联网经济
这种去中心化方式的优势在于它使数据所有者能够随意地通过自己收集和生成的数据获利。他们能够按照自己的意志进行这种活动,直接通过数据盈利,而不用通过中介来进行。
区块链的透明特点还能在用户中形成一种信任感。可以使用声誉系统等机制来帮助潜在买家识别高质量数据来源。由于这个市场向所有人开放,它可能有助于实现由市场驱动的定价,而不是由少数垄断性实体来决定价格。
这种方式还有可能为物联网创建一个更加包容的生态系统,使高质量数据能够更自由地进行交换。更多的参与者也意味着更多可访问的数据来源。这反过来又有助于推动应用程序和物联网设备的改进,从而完善其性能。
区块链作为催化剂能够鼓励用户间的公开数据交换,其去中心化特点能够打破有用数据访问受限的现状。随着数据交易新方式的出现以及硬件与人工智能的不断发展,更多激动人心的创新一定会出现。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在神经网络模型搭建中,“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活,导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中,“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据, ...
2025-12-05在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力模型中,“指标计算”是基础技能,而“指标体系搭建”则是区分新手与资深分析 ...
2025-12-05在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01在时间序列预测任务中,LSTM(长短期记忆网络)凭借对时序依赖关系的捕捉能力成为主流模型。但很多开发者在实操中会遇到困惑:用 ...
2025-12-01引言:数据时代的“透视镜”与“掘金者” 在数字经济浪潮下,数据已成为企业决策的核心资产,而CDA数据分析师正是挖掘数据价值的 ...
2025-12-01数据分析师的日常,常始于一堆“毫无章法”的数据点:电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中,“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段,理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工具包中,透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码,仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中,数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”,直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中,技术人员常面临一个选择:是一次性查询500条数据,还是分5次每次查询100条?这个问 ...
2025-11-27