物联网机器学习和人工智能服务将进入白热化

大流行加速了物联网中的机器学习和人工智能,管理和发现了增加数据量的见解。

下一波物联网分析开发将与大数据领域完全融合。

边缘计算

与此同时,技术堆栈的价值也在从硬件和中间件转变为分析和增值服务,如机器学习和人工智能。据全球科技市场咨询公司ABIResearch的数据显示,ML和AI服务预计将在物联网领域增长近40%,到2026年将达到36亿美元。

虽然COVID-19影响了很多行业,但是对物联网数据分析市场的影响很小。实际上,很多支持云本地数据的新兴分析供应商已经从COVID-19中受益。

因为于行业正在向远程一切过渡,对远程监控、资产管理、资产可见性和预测性维护的开箱即用解决方案的需求很大,这也是市场加速发展的例子。DataRobot等供应商正在通过边缘、本地和云的不同部署选项,以及通过使用平台即服务(PaaS)和软件即服务的消费来简化ML和AI工具集的访问。SaaS)。

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总之,COVID-19大流行突出了快速部署解决方案的重要性,比如SaaS与硬件无关。

AWS、C3、Google等公司也通过为COVID-19数据创建集中存储库,成功推广了他们的产品和分析能力(工具集和环境)。目前这些数据湖是公开的,没有货币化。但是,预计这些公司将来会尝试使用数据湖来创建产品,销售到医疗保健市场。从技术角度来看,数据湖可能是创建和测试数据可见性和流程分析服务的第一步。COVID-19展示了公共云医疗保健行业向制药、生物医学和远程医疗扩展的野心。

大数据和数据分析可能无法治愈这种病毒,但事实证明,支持物联网数据的技术对缓解公众焦虑、监测患者和准备新的爆发非常重要。

工智能和机器学习的使用加快了。但是,新开发的人工智能项目明显放缓。物联网中的人工智能和机器学习还处于初期采用阶段,在COVID-19加速发展时,数据支持不足的基础设施阻碍了机器学习在操作水平上的迅速采用。

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