韩国专家深度剖析DT时代的精髓

简介:

马云曾说过,现在是由IT向DT发展的时代。

数据时代的五大关键词有O2O, IoT, Big Data, AI, Cloud。我们首先从O2O开始说起。

1) O2O(Online To Offline):是指将线下的所有物品和服务与互联网相结合,让互联网成为线下交易的平台。也可以说成,是把移动设备变成了线下商务的遥控器(如滴滴快的、饿了么等)。O2O这一词,虽然源于中国,但最近在美国被广泛地使用。

Uber称Airbnb为共享经济(Sharing Economy),但这一词没有完全表达出Airbnb的本质。反而,用与O2O含义相近的一个词,On Demand Service比较贴切。也算是表达出了“(在手机上)一点击就好!”的意思吧。

如果说现在O2O的重心逐渐放到B2C,那么O2O在向B2B企业扩张的过程中,就必须要了解一个概念——物联网(Internet of Things)。

2) 物联网(Internet of Things, IoT):是指物物相连的互联网,即把所有的物品都扩展到网络上。把人和物都实时连接在移动环境中,加速全球互联网化(如Smart City、Smart Home、Smart Grid)。

由爱迪生创立,具有百年历史的美国通用电气公司宣称,将通过物联网实现发电站、城市基础设施、飞机等一切“物”的智能化。无论是城市还是农村,想要实现智能化,都离不开物联网。目前,美国通用电气公司,共出售了近千亿美元的房地产和金融资产,完全致力于通过物联网(IoT)“向机器注入思想”的长远规划。

O2O和IoT的核心都是数据。因为在人与人、物与物之间交流的数据中,隐藏着消费模式和价值。大数据,就是在O2O向IoT扩张的过程中,把海量数据进行有效分析,提取,再形成有意义的知识、洞察力的技术!

3) 大数据(Big Data):是指毫无头绪、不定型的未加工过的数据(Raw Data)。在过去,数据还是一片未开发的领域。现在随着人工智能的发展,有效加工数据的技术也得到发展,可以在海量数据中提取出有意义的信息、知识和洞察力。通过有效地分析数据,不仅能预测人类的行为方式,甚至还能推动人类的行为方式。

最有效地分析和加工数据的方法,就是在机器上添加人类的合理性。这种做法,被叫做机器学习。现在机器不仅仅是单纯地运算信息,而是逐渐成为能够判断的主体,在海量数据中进行合理的推理、自行判断,再到推导出解决方案。人工智能技术开启机器时代。

4) 人工智能(Artificial Intelligence):如果说产业革命使机器生长出肌肉,那么信息革命的全盛时期,数据时代则为机器注入了思想,即“Mechanical Mind”。

数据(Data)、信息(Information)、知识(Knowledge)、洞察力(Insight)。通过DIKW数据过滤过程,实现即使无须人们操作,机器也可自行完成,自行判断、自行预测、甚至还反过来能引导人类的判断。

医生为了研究一个专业领域,需要花费几十年的时间,而人工智能则能同时精通众多领域。在遇到问题时,人工智能可以综合各领域的知识,推导出解决方案。这样看来,机器真是越来越像人类了。

机器还能突破人类大脑的极限。在工业革命时代,让人类惊讶的是机器的物理性能;而在人工智能创造的新时代,我们将感叹于机器的知性能力。那么,我们人类现在应该做些什么呢?除了人类应该制造机器人以外,别无其他。

5) 云计算(Cloud Computing):是一种在网络虚拟空间的共享信息服务。人们可以利用储存空间,拓展计算机的存储和运算功能。现在,比起将资料信息等存在电脑或手机上,越来越多的人们更愿意把资料存放在云存储空间里,需要的时候随时下载,非常方便。(如:Google Photos,Google Docs,亚马逊AWS等)。

O2O、物联网将人或物联系起来,然后把与这些人或物相关的大数据,存在云存储空间里,并进行必要的运算。因此,想要提供全天候的服务,时刻保持在线的状态的话,就没必要使用沉重的硬盘和复杂的硬件设备了。

这样,所有的人和物都能实时地连接在网络上,而所有相关数据也都被吸收到云空间里了。虽然我们看不见云空间,但它绝对是真实存在的虚拟空间。

<尾声:五大关键词创造的未来>

O2O, IoT, Big Data, AI, Cloud, 在这五个关键词,在互相联系互相影响的过程中,逐渐形成了新的数据时代。在这样的数据时代里,人们之间的联络更加密切,生活节奏也会加快,还能更有效的进行资源分配。

但是,这样的变化,会让所有的人都感觉更幸福吗?带着这样的疑问,科技进步也更加迅速。人类在不断促进科技进步的同时,科技的进步也在改变着人类。不知道这样的改变,能不能称得上是一种进步?

文章 Joo yong Jung/翻译 李天宇


本文转自d1net(转载)

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