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【中國智能制造網(wǎng) 行業(yè)動態(tài)】機器學習與區(qū)塊鏈有望成為2018年物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域兩大爆發(fā)應(yīng)用。機器學習能在不挖掘客戶個人數(shù)據(jù)的情況下執(zhí)行任務(wù)，避免潛在的個人隱私問題。區(qū)塊鏈則對維護物聯(lián)網(wǎng)安全有重要意義。
機器學習與區(qū)塊鏈或在物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域成為熱門應(yīng)用
區(qū)塊鏈(Blockchain)和機器學習(machine learning)這兩大趨勢發(fā)展始于2016年，并將持續(xù)到2018年，而且可望出現(xiàn)更多引人入勝的概念證明。
據(jù)IoT Evolution World報導，機器學習是人工智能(AI)的一個分支。人工智能的研究是從“推理”到“知識”，再到以“學習”為重點，有一條自然、清晰的脈絡(luò)可循。機器學習則是實現(xiàn)人工智能的一個途徑，即以機器學習為手段解決人工智能中的問題。
機器學習已有一些有趣的案例研究，例如具串流視訊功能的零售店監(jiān)視器，可借機器學習功能執(zhí)行臉部辨識及掃描某些行為，觀察消費者在店內(nèi)行走的模式。這不僅能帶來主動的安全措施，還能在不挖掘客戶個人數(shù)據(jù)的情況下執(zhí)行任務(wù)，避免潛在的個人隱私問題。
區(qū)塊鏈是另一個即將在2018年爆發(fā)的主要應(yīng)用，特別是金融科技(FinTech)新創(chuàng)公司。區(qū)塊鏈的支付和安全應(yīng)用，幾乎肯定會讓企業(yè)重新思考如何將其用于記錄財務(wù)交易。
在2017年曾接二連三傳出新的物聯(lián)網(wǎng)安全漏洞，對工業(yè)領(lǐng)域而言，這是很嚴重的問題。由于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)設(shè)備資產(chǎn)壽命很長，制造業(yè)的連網(wǎng)設(shè)備平均可使用7~10年，因此工業(yè)公司歷來會盡可能讓設(shè)備維持低的網(wǎng)絡(luò)聯(lián)機。
在設(shè)備使用期限內(nèi)維持設(shè)備更新和安全功能很重要，但其中很多設(shè)備無法輕易安裝修補程序。隨著制造業(yè)務(wù)中日漸融入更多連通性，工業(yè)世界對網(wǎng)絡(luò)安全的思維需迅速趕上，以免不安全的設(shè)備持續(xù)處于脆弱狀態(tài)。
目前市場上的許多物聯(lián)網(wǎng)裝置實際上并無適當?shù)陌踩呗裕踩珔f(xié)議、密碼方案都太弱，且無有效方法來修補或安裝操作系統(tǒng)更新。在2017年出現(xiàn)KRACK和Reaper等物聯(lián)網(wǎng)攻擊事件后，2018年料將再度出現(xiàn)針對物聯(lián)網(wǎng)裝置的大規(guī)模僵尸網(wǎng)絡(luò)(botnet)攻擊。
工業(yè)領(lǐng)域可解決此問題的方法之一，就是在連網(wǎng)裝置上下載和安裝新更新。而美國參議院的改善IoT網(wǎng)絡(luò)安全法案(IoT Cybersecurity Improvement Act)是朝正確的方向邁出的積極一步。
自駕車可能還在早期發(fā)展階段，但絕非遙遠未來的趨勢，距其成為主流僅剩幾年時間。自駕車浪潮將帶來一種全新思維方式。簡言之，購買及駕駛自有汽車的傳統(tǒng)模式將成為過去。
未來消費者會在一定時間內(nèi)向供貨商租用由移動裝置控制的汽車，而非直接擁有。要用車時，自駕車就會到指定地點待命，消費者毋須在兩地移動時自行管理汽車。另一方面，出租車和大眾運輸將利用物聯(lián)網(wǎng)來提供更好服務(wù)、更有效的路線和更令人滿意的用戶體驗。
(原標題：2018年物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域即將爆發(fā)的兩大應(yīng)用：區(qū)塊鏈及機器學習)
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