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IBM耗资2亿美元打造的庞然巨物启动 IoT生态成败在此一举

2017-02-17 15:08
汉水狂客
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对于平台商,构建生态说白了就是吸引更多的合作伙伴投入自家平台的怀抱,IBM面对的平台对手一抓一把:左有亚马逊的AWS,右有微软Azure,后有科技巨头谷歌自家的云平台穷追猛赶,前有GE的Predix已经在工业领域锋芒毕露。你IBM凭啥能在一众平台中开出花来,说服客户转向你家的云平台,与竞争对手构建起真正的差异化呢?

iot101君相信IBM这时一定会跳出来回答说:靠的是认知计算!

认知计算,是一种全新的计算模式,通过信息分析,自然语言处理和机器学习领域的大量技术创新,能够“理解”非结构化数据,就包括语言、图像、视频等,让计算机系统能够像人的大脑一样学习、思考,进行数据分析并做出正确的决策。

认知计算与我们熟知的人工智能有什么区别呢?以下是援引《哈佛商业评论》的解答。

  1. 规模性:

  2. 交互性:

  3. 概率性:

上面说的可能很学术,通俗点儿来说就是:IBM 的Watson IoT 平台有别于一些物联网厂商所推出的IoT平台,一般的物联网平台多是透过管理和分析从物联网设备端收集数据,以帮助企业改善组织生产效率或产能,但未来的物联网平台更需具备认知运算的能力,能让物联网装置变聪明,不只能与人沟通交流,甚至可以透过学习来理解使用者的意思。

啥意思,再举个栗子!

去年6月份的时候,IBM和一家美国3D打印汽车制造商Local Motors合作打造了一款自驾迷你巴士Olli。

图:自驾迷你巴士Olli

如果没有认知计算,这辆迷你公车智能将从车辆传感器收集到的数据资料上传到Watson物联网平台,来做一些可能别的平台都能做的数据管理和分析服务外。但是在加入了Watson的认知API,如语音输入之后,乘客就能直接与Olli沟通对话。

例如当询问Olli要开往哪里或到站了没时,系统后端便会将这些语音指令利用自然语言的方式,转换成机器看懂的结构化资料,再整合其他数据资料,如地点、天气等,加以分析运算后,来给予乘客合适的建议。

基于此,自驾迷你巴士Olli将会主导把用户从A地带到B地、推荐用户可能会喜欢的去往餐厅的路线以及提醒用户按时到达目的地同时给出当地的天气情况。Olli最大可容纳12个人,还能通过大量的交通数据进行分析和学习,而这些数据是分布在整个汽车的30个传感器收集而来的。

除此之外,全球的许多企业都在持续证明有认知计算加成的Watson物联网的真正商业价值。

· Whirlpool的洗衣机

· BMW的混合i8跑车:

图:Whirlpool的洗衣机

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