不做无用功,想做独角兽企业的看过来

2018年已经进入倒计时,年初立下的flag大多没有实现;立志要做独角兽的企业,最后也还是业绩平平;给了人们信仰的行业,在年末反而消沉了下来。尽管一切都不如意,2018年还是积累了很多力量,淘汰了一些夕阳行业,剩下的能更好的发展。

2019年会是很多科技大爆发的一年,边缘计算、人工智能、区块链在这一年会掀起巨大的浪潮,能够抓住这些机遇的企业,都有可能成为颠覆者。

01

边缘计算

边缘(Edge)是指人们所使用或者嵌入我们周围世界的端点设备。边缘计算(Edge computing)是一种计算拓扑,在这种拓扑结构中,信息处理、内容收集与交付更加靠近这些端点。

该结构尽力收集流量并在本地处理,以期减少网络拥挤与延迟,满足行业数字化在敏捷连接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。

02

人工智能

人工智能与数据、算法、计算有分不开的关系,人工智能技术需要大量的数据支撑。2018年,人工智能涌现大量的泡沫,这些泡沫主要来自于人工智能技术本身与应用场景的结合裂缝。缺乏场景的落地,关注于概念本身,对任何一个技术来说都是致命的伤害。因此,2019年,人工智能的重点会是在技术与场景与行业的的结合方面。

从宏观来看,人工智能与行业来结合,大致提供这样两类价值:一是人工智能来代替一部分的人力,提高我们的效率;二是人工智能提供基于知识、基于数据的专家助手来帮助人类,使我们更好的做决策,做更好的决策。

03

区块链

区块链是一种分布式分类账(distributed ledger),其有望通过建立信任、提供透明度以及减少跨业务生态系统的摩擦而降低成本、减少交易结算次数与改善现金流而重塑各个行业。当前,人们信赖银行、政府及其他许多机构,这样的集中信任模式增加了交易延迟与摩擦成本(例如佣金、手续费和货币的时间价值)。区块链提供了另外一种信任模式,让人们无需再依赖中央机构仲裁交易。

目前的区块链技术并不成熟,但很少的场景落地也同时意味着很大的发展空间。

04

边缘计算助力AI区块链

人们对人工智能的担心主要有两方面:首先是数据的安全问题。2018年,曝出很多数据、隐私的泄露事件,导致人心惶惶,关于这一缺陷,区块链的数据加密技术刚好可以补足,因此,未来AI区块链必定最先实现应用和场景落地。

其次是,一旦人工智能发展成熟,人类太过于依赖智能的设备,会让人类越来越懒,导致思维方式的退化。这就是看问题的方式太过单一,人类的思考要用在创新,而不是人工智能就可以轻易解决的小事上。

AI区块链领域,技术本身不是最重要的, 它要实现的是技术与数据的结合应用,这个过程需要边缘计算助力,以获得更高的算力,解决算力瓶颈,让人们更好的利用分析结果做决策,解决生产中的效率问题,同时提高生产力。

05

AI区块链,构建工业互联网高效经济模式

我们正在来到一个全新的时代,过去的方法论对于今天的行业或者企业来说大多失效, 企业也正在借助于AI区块链寻求新的突破。过去专注于发展商业互联网的企业,都在把重心向产业互联网尤其是工业互联网靠拢。

真正要解决一个行业的问题,要对这个行业有足够的洞察,要足够渗透、足够理解。理解和落地往往相差十万八千里,这也是为什么企业听了很多关于工业互联网行业的大道理,依旧走在一个死胡同。

工业互联网是互联网与制造业的结合,旨在改变整个工业的链条和生产模式,构建安全高效的经济模式。AI解决这个过程中生产力的问题,区块链则更加偏向于安全问题的解决,实现中国制造向智能制造的转型,给人们一个入口,去找到工业互联网的方向,从而实现工业互联网的商业创新。

每一次新技术的出现,都会有人阻挠,因为新的技术必定损害一部分人的利益,但是相对的,它让人类更加趋向于平等,我们倾向于这种平等,帮助我们构建更加美好的未来。

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 194,088评论 5 459
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 81,715评论 2 371
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 141,361评论 0 319
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 52,099评论 1 263
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 60,987评论 4 355
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 46,063评论 1 272
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 36,486评论 3 381
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 35,175评论 0 253
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 39,440评论 1 290
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 34,518评论 2 309
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 36,305评论 1 326
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 32,190评论 3 312
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 37,550评论 3 298
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 28,880评论 0 17
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 30,152评论 1 250
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 41,451评论 2 341
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 40,637评论 2 335

推荐阅读更多精彩内容