物联网、大数据和人工智能，无疑是2017最被期待的几大趋势。每个人都在谈论这些趋势，但真正发生了什么？我们将分为上下两篇来一一解读这些预测。今天分享的是大数据、物联网领域、人工智能的一些预测分析。
毫无疑问，物联网、大数据和人工智能，无疑是2017最被期待的几大趋势。从仍然处于分散状态的物联网到计算范式的快速波动，再到人工智能正在如何重塑我们的生活方式，每个人都在谈论这些趋势，但真正发生了什么？
以下是您需要怎样理解这些趋势，并如何从一个消费者的角度面对它们引领的未来。
按照Wikipedia的定义，大数据是一个数据集，它异常庞大或复杂，传统的数据处理应用软件完全不足以应对。由于数据集非常庞大，所面临的挑战包括抓取、存储、分析、数据管理、搜索、共享、传输、可视化、查询、更新和信息隐私等等。大数据的价值在于可以进一步用于参考预测分析，用户行为分析，高级数据方法（包括人工智能），而不仅仅停留在数据集的大小本身。
2017年，期待区块链技术应用的出现，特别是在分类帐系统中以代码编写的智能契约合同。这些通常比传统合同更安全和不可逆转，但同时在引用和执行这些合同时产生更高效率。
另外，数据自助服务解决方案的兴起也将使普通架构的公司能够分析其数据，而无需建立数据科学部门。这对于没有预算雇用数据科学家的中小企业来说是非常有价值的，要知道数据科学家在2016年是非常抢手的职业。
Hadoop的使用也迅速下降，这个框架允许大型数据集的分布式处理，因为雇用必要的人才来支持这个框架在内部被证明是具有挑战性的。在云上使用应用程序来减少数据中心的支出成为更优化的选择，因而数据自助服务模式也更受欢迎。
研究公司Gartner Inc.在其数据分析数据管理解决方案魔力象限中指出“由于灵活性，敏捷性和运营定价模式，预期正在转向云作为替代部署选项。”
因此，由于更多的公司能够为员工提供从结构化和非结构化数据获得的正确知识，所以可以期待非公司高管人员同样更容易洞察公司的运营情况。
这是一把双刃剑，但随着大数据技术的发展，高管们的期望将是立即获得数据，而不是等待批量分析报告。因此，在对近乎实时产生的数据做出可行性分析产生的压力也随之而来。
物联网
福布斯将物联网描述为连接任何具有开启和关闭功能的设备（和/或彼此）的概念。这就是说，只要设备具有开关，就可能将其配置为物联网的一部分。
想象“智能家居”设备，如智能锁，当它检测到你的手机在附近时，就自动解锁；或者在检测到有移动时，自动开灯。
在2016年，我们看到来自许多具有类似解决方案的供应商的新突破。在2017年，我们预测这些供应商中的一些将战胜另一些，这意味着市场上只留下少数供应商。随着供应商的减少，我们预计监管和标准化也将发挥更大作用。与此同时，安全问题也将日益凸显，早在去年，乌克兰西部的一个电网就遭到了来自IoT网络的攻击破坏；关于无人驾驶汽车遭遇黑客的研究也引发了关注，所以2017年，物联网领域的安全问题可能有新动向和突破。
我们预测，两个主要领域的应用可能将成为物联网的焦点，即智能城市和智能家居。在智能家居部分，由于带宽是任何IoT技术工作的先决条件，预计今年网络管理网格或类似网状产品将有简易化的趋势。
这正是非营利蓝牙特别兴趣小组品牌和开发商营销副总裁Errett Kroeter所希望的，“目前网格划分的其他一些标准是难以设立的。我们的目标是保持网状网络简单，以便人们真正想要使用它们。”
物联网的发展，并与其他产生大量数据的设备和系统相结合，正在加速让人工智能成为现实，让人们得以真正从海量信息中创造出意义和价值。
人工智能
人工智能，在字典里的定义是机器模拟智能的人类行为的能力。虽然我们在2016年已经看到了AI的大幅进步，但我们预测2017将迎来AI的一个爆发。去年，我们看到亚马逊的Alexa已经能够以跟人对话的方式表现人工智能，而现在，Alexa已经进入了超过五百万个家庭。你可以向Alexa询问天气，或让Ta帮你叫车等等。这意味着，去年，AI已经进入主流用户的实际应用阶段。
然而，医疗行业人工智能的发展还有很多。专注于医疗健康AI领域的创业公司从2012年的20个增长到2016年的近70个。显然，值得重点注意的有iCarbonX，旨在建立数字生活的生态系统，以实现个性化的健康管理系统，和Flatiron Health，旨在通过组织化数据对付癌症，帮助肿瘤学家提高护理质量。
在医疗健康领域的技术巨头飞利浦，目前大约有百分之六十的研究人员，开发人员和软件工程师正在致力于医疗信息学领域的创新工作，其中大部分人员正在研究人造智能在当前和未来医疗创新中的应用。
医疗健康人工智能应用趋势主要集中在成像和诊断，人工智能可以帮助您发现人们看不到的微妙细节和图像变化。这越来越成为一个拥挤的行业细分。使用大数据集，帮助预防健康人群和处于慢性病危险中人群的健康恶化也是一个重点领域。
飞利浦首席创新和策略官Jeroen Tas认为“AI有助于放射科医师为病例准备相关信息，并确定患者状况的微妙变化。另一个领域是重症监护病房，人工智能可以帮助确定急性发作的早期迹象，或是心脏骤停等急性发作。
Tas也声称“可以通过将遗传信息与病理学、医学图像、实验室结果、家族史数据和之前的治疗相结合，而创建更丰富的患者图片。这些数据可以在AI的帮助下进行组织，从而有助于帮助临床医生做出更准确的诊断，并支持个性化的治疗。”
软件工程师、设计师和其他领域专家组成的多学科团队似乎已经为放射科医师创建并推出了首个经过验证的应用程序。在远程病人监护中，人工智能可以实现虚拟护理，包括虚拟护理助理等工作。
2017与未来
物联网、大数据和人工智能都在不断精进和取得突破，并且越来越接近商业模式和大众化应用。而当它们进入普通人的日常生活时，三个趋势将进一步融合和交叉，从而提供更强大、流畅、符合实际应用的产品。
