在本周的新闻中：一家数据管理提供商与 GPU 领导者合作，美国能源部提供了 1500 万美元的资金来加速 ML 和 AI 的开发，应用程序开发人员可以更轻松地使用 Kubernetes，等等。 跟上实时分析市场的新闻和发展步伐可能是一项艰巨的任务。我们希望通过提供我们员工每周遇到的一些项目的摘要来提供帮助。以下是本周的一些新闻的简短列表： 人工智能 (AI) 和多云数据管理解决方案提供商 DDN 宣布与 NVIDIA 合作，将 NVIDIA DGX SuperPOD 系统的强大功能与 DDN 的 A3 I 数据管理系统，因此客户可以以最小的复杂性和更短的时间部署 HPC 基础设施。通过

地理定位、专用区域网络和旅游业资产跟踪是其物联网服务的新产品。 在新加坡举行的 Connect 2019 活动中，物联网运营商 Sigfox 的首席执行官 Ludovic Le Moan 就其物联网服务的增强发布了四项重要公告，每项公告都对大规模物联网部署产生了影响。 推出专用区域网 Sigfox 将推出一个私有区域网络 (PAN)，允许企业在私有或全球服务之间进行选择。 Sigfox 将在 2020 年第一季度首先在法国提供 PAN。该公司最终将把网络部署到 Sigfox 已经提供物联网服务的 65 多个国家。 Sigfox 预计到今年年底将有超过 1500 万个注册对象和 1,5

摩洛哥和印度的研究人员正在寻找利用物联网来保护水质和预测空气污染事件的方法。 空气污染再次成为许多城市的严重问题。最近的几项研究表明，高污染水平与心脏病、哮喘和中风等健康问题的增加之间存在相关性。 一篇发表在国际计算智能研究杂志上的论文 表明利用物联网的城市在预测空气污染事件和事件方面可能会看到更快的结果。公民也将受益。市政府官员可以使用警报来警告那些特别容易受到与污染相关的健康问题影响的人采取措施保护自己。 利用物联网对抗污染 该研究就使用物联网监测和交流污染信息提出了各种建议，包括： 预测氮氧化物、二氧化硫、一氧化碳和臭氧水平升高的传感器 人们使用智能手机监测空气质量 安装路

物联网安全挑战与制造商在将产品推向市场时放弃设计安全的方式有很大关系。 长期以来，安全一直是物联网项目的一个问题，而且这个问题只会越来越严重。最新的 IBM 安全报告指出，已记录的 IoT 漏洞比五年前报告的数量增加了 5,400%。 IBM 研究人员报告说：“物联网设备中的缺陷和安全漏洞使组织和消费者容易受到互联网连接事物的大型僵尸网络的攻击。”他们指出威胁的开始可以追溯到 2016 年，当时“导致整个互联网中断的 Mirai 僵尸网络是组织承认此类威胁的第一个重大警钟。从那时起，Aidra、Wifatch 和 Gafgyt 等 Mirai 继任者利用 Mirai 的部分代码 51 以

细菌可以作为最高效的端点机器，因为它们可以有效地进行通信并具有内置引擎和传感器。 物联网由各种电子设备和传感器组成，但不一定限于电子产品。一些科学家提出这样一种观点，即有机物——具体来说是细菌——可能具有作为物联网节点的潜力。 伦敦玛丽女王大学的两位生物物联网支持者 Raphael Kim 和 Stefan Poslad 最近提出了这个想法，并在 MIT Technology Review 中进行了探讨。在一篇关于该主题的论文中，他们将其称为“生物纳米物联网 (IoBNT)，它涉及通过纳米级和生物实体进行联网和通信。” 使用细菌作为信息处理节点的想法并不新鲜。几年前，乔治华盛顿大学的

随着大量数据的创建，云将扩展到边缘。它不会是云与边缘；它将是有边缘的云。 “边缘”不仅仅是一堆设备和传感器——还有更多。 （而不仅仅是世界级的吉他手。）它代表了“互联网的第三幕”，利用了数十亿美元的边缘数据中心、服务器、存储阵列、光纤和无线技术。它正在加速无线 5G 和自动驾驶汽车等新技术的发展。 这是会员支持的研究机构 State of the Edge 在新十年开始时对该行业的最新分析中所说的。他们引用了 Gartner 的估计：今天，虽然 91% 的数据是在集中式数据中心内创建和管理的，但在未来两年内，75% 的数据将需要在边缘进行分析和采取行动。 另见： 穿越迷雾：边缘、混合

持续智能 (CI) 正在实现医疗保健的创新方法，为临床医生提供快速、更准确的诊断能力。 医疗保健组织拥有丰富的数据来评估患者状况并制定治疗计划。做出更快、更准确诊断的能力越来越需要源自流数据实时分析的持续智能 (CI)。 有两个因素推动了这种变化。首先，患者的期望正在发生变化。护理质量变得越来越重要——随着患者开始行使他们的权利，选择他们如何以及与谁进行医疗保健。他们要求数据和流程的透明度。因此，医疗保健组织需要关注如何以有意义的方式为患者实现高质量的结果。 另见： 人工智能提供心理健康指导？精神科医生说，没那么快 与此同时，由于新数据源的可用性，医疗保健正在经历巨大的变化。具体

AI World 的炉边谈话讨论了从边缘提取数据时遇到的问题。 假设制造商准备好破解他们的各种生产系统并开始利用被困在其中的数据，这是可以原谅的。现实可能要复杂得多。 在与 Continental Automotive Systems 工程项目经理 Joseph Etris 的炉边谈话中探讨了从边缘提取数据中遇到的问题，Zededa, Inc 的区域销售总监 John Auld 也加入了讨论。我有机会主持会议，部分最近在波士顿举行的人工智能世界会议。 另见： 制造业引领物联网包 Etris 在大陆集团的部门为汽车行业生产催化转化器——这是一项能源密集型任务。 2018 年，Etri

阿斯利康对未来数字工厂的愿景将通过人工智能、图像识别、物联网、电子记录、机器人和自动化以及数字双胞胎来实现。 众所周知，药物发现、开发和制造是一个漫长而昂贵的过程，在数字时代进行重大创新和转型的时机已经成熟。紧随法国制药巨头赛诺菲（Sanofi）最近开设了其首个“数字化、连续制造工厂”——这是全球首批之一——总部位于英国的阿斯利康（AstraZeneca）分享了其对未来数字化工厂的愿景。 另见： Palantir 与默克公司合作进行癌症分析 最近在波士顿举行的科技东海岸女性会议上，阿斯利康全球研发副总裁 ñna Asberg 谈到了这家制药巨头如何采用数据和数字技术来加速药物发现和

物联网增强型 AR 有助于帮助人们进行协作——无论他们是在工厂还是其他设施中工作。 要成为全面了解产品生命周期的全面制造业务，增强现实 (AR) 可以提供一些东西。 这是 PTC 总裁兼首席执行官 Jim Heppelmann 的话。在最近接受 CXOTalk 的 Michael Krigsman 采访时。物联网增强 AR 的旅程始于“生命周期管理的想法，因为物联网允许我们在产品生命周期的现场部分关闭循环，”Heppelmann 说。他指出，从现场引入数据提供了对产品使用和性能的“3D 理解”——“AR 的完美应用”。 另见： 智能工厂会消除对人类的需求吗？ Heppelmann

通过开发 ETL（提取、传输、加载）技术方面的专业知识，组织可以优化 IoT 数据，快速且经济高效地获得其业务价值。 物联网的潜力从未如此巨大。预计到 2021 年，对支持物联网的设备的投资将翻一番，并且数据和分析领域的机会激增，主要任务是克服挑战并控制周围的成本物联网数据项目。 通过开发 ETL（提取、传输、加载）技术（如流处理和数据湖）方面的专业知识，组织可以优化物联网数据，快速且经济高效地获得其业务价值。 另见： 启用原始数据湖的 4 条原则 然而，在许多组织中，这可能会导致 IT 瓶颈、长期项目延迟和数据科学被推迟。结果：物联网项目——其中预测分析数据在提高运营效率和刺激创新

更好的安全性和更快、更高效的大数据计算意味着行业将专注于整体物联网的采用，而不是零碎的解决方案。 物联网在过去几年一直处于炒作周期——强调“炒作”而不是大量交付。当然，连接水瓶或家庭可以根据您睡觉和醒来的时间预测恒温器温度，但（虽然很有趣）这些仍然是表面级的实现。物联网的最大趋势之一将是物联网本身，或者更确切地说，是它的充分利用。 过去：表面连接、不可能的数据和安全问题 在社交媒体的早期，公众对我们的信息有点放任自流，这种方法也随之进入了物联网领域。但就像 Facebook 与 Cambridge Analytica 的擦肩而过一样，IoT 在 Jeep Cherokee 的 U

物联网扩展人工智能为制造商带来三大好处：供应链优化、智能制造、产品或服务创新， 现在有大量数据从物联网的众多边缘流入，因此开始思考如何应用人工智能 (AI) 为业务提供有价值的见解是很自然的。对于制造商而言，这可能会改变游戏规则，大幅削减成本并加速进入服务业务。然而，许多人才刚刚开始这一旅程。 最近在波士顿举行的 AI World 会议上，由 RTInsights 执行编辑 Les Yeamans 主持的一个小组探讨了 IoT 和 AI 之间即将发生的融合。 另见： 德国将制造业变成一种物联网艺术形式 IDC 研究总监 Reid Paquin 表示，物联网扩展人工智能的潜力目前为制

让数据快速可操作给旧的数据管理秩序带来了艰巨的挑战。 Gartner 的三份新报告突出强调了企业构建融入 AI 和 ML 的创造价值的运营应用程序的紧迫性 - 或永远落后 . UrgencyBuilder #1： Gartner 在其最新的 AI 商业价值预测中表示，AIaugmentation 将创造 2.9 万亿美元 2021 年的商业价值。仅仅一年。 UrgencyBuilder #2： Gartner 的 AI 和 ML DevelopmentStrategy 研究发现，领先的组织预计将大幅增加他们的 AI/ML 项目——从今年的平均 4 个增加到 2022 年的 35 个

人工智能在保护我们免受未知攻击者的侵害方面发现了更大的责任。 想象一下可以成功预测停机时间和黑客威胁的网络！支持人工智能的网络并不新鲜，而是更好、更大。事实上，它推动了在不增加任何成本的情况下重塑服务以增强用户体验的想法。因此，当爱立信预测到 2025 年任何活跃的智能手机上的移动流量将达到 25GB 时，在探索可能性的同时，这些猜测都被搁置了。 未来的网络将捕获您的位置和偏好，同时将您路由到最合适的网络，而不会中断服务。在更简单的用例中，您的手机可以在您经过一家供应您最喜欢的美食的咖啡馆时通知您。这只是冰山一角，支持人工智能的网络已经为我们在家庭工作场所和公共场所的实时通信体验带来

世界各地都在实施物联网和农业数据分析。 预计到 2050 年，地球人口将猛增至 90 亿，如果我们要养活另外 13 亿人，就需要采取新的方法来提高农业生产力。 俄罗斯雅罗斯拉夫尔的一个农场正试图通过利用物联网 (IoT) 和机器学习来提高必要的生产力。在西班牙平台提供商 Libelium 的帮助下，他们将牛奶产量提高了 18%，实施不到一年。 Libelium 部署了其 Plug&Sense！智能农业平台，可跟踪农场的温度、湿度和压力。然后 ALAN-IT 的分析服务 Smart4Agro 基于 Microsoft 的 Azure Power BI SQL 分析这些数据，以告知农民

随着人工智能和机器学习使用的增长，有机会在请求的时间和方式更好地为观众提供相关内容。 那一年是 1995 年，Tim Berners-Lee 的万维网仍然是一种相对较新的图形通信格式，主要由基于 HTML 的静态页面组成。当时，我有机会在纽约和圣地亚哥的两个 IBM 地点之间观看世界上第一个基于互联网的双向视频源之一。图像很杂乱，声音很小而且回响，但是一些重大而重要的东西正在被带到这个世界上——任何人都可以从任何点到任何点提供多媒体通信的能力。 当时很少有人能想象互联网最终将如何成为 Netflix 或 YouTube 等实时视频流媒体服务的基础，但 IBM 的创新者知道事情可以把我

未来五年，全球流分析市场的收入预计将以 28.2% 的复合年增长率增长。 所有持续智能 (CI) 应用程序的核心是对实时数据流执行分析的能力。企业计划使用 CI 的一个迹象是，所有行业都有望采用流式分析。 根据 MarketsandMarkets 的一份报告，全球流媒体分析市场预计将从今年的 103 亿美元增长到 2024 年的 355 亿美元。这一增长意味着未来五年的复合年增长率 (CAGR) 为 28.2%。 另见： 持续智能的案例​​ 推动这种增长的是不断变化的战略，这些战略正在推动企业对事件进行实时分析。企业希望使用源自流式分析的态势感知来加快决策速度。 CI 和流式分析

每个人都在问哪个行业将首先采用物联网。它是制造业，因为它是第一个开始认真看待它的行业。 没有什么比救护车更需要实时功能了。生死攸关的决定需要随时随地的信息，而在工业互联网联盟 (IIC) 的支持下正在测试的新解决方案正在实现救护车和医疗从业人员之间的实时信息传递。 IIC 的 INFINITE 测试平台已应用于在爱尔兰科克郡运行的救护车，这是该测试平台在地区和国家政府之间共享资源的第一个实例。 “一个人的医疗保健数据是从爱尔兰国家医疗保健系统的医疗保健记录中实时下载的，并直接上传到救护车上，”IIC 执行董事 Richard Soley 博士在最近与 Momenta Partners

如何为安全、可靠且经济高效的解决方案奠定基础，以支持当今和未来的无线需求。 许多商业和工业组织正在探索物联网解决方案，以提高其业务的生产力、自动化和成本节约。爱立信预测，到 2023 年，蜂窝物联网连接数将达到 35 亿。不幸的是，传统的无线网络无法满足高性能、低延迟物联网部署的要求。支持物联网的设备需要具有卓越网络速度、容量和可靠性的无线连接，以实现实时数据收集，从而实现快速数据分析和响应。 另见： 5G 会在为 CI 应用程序提供物联网数据方面发挥作用吗？ Organizationsoften 转向连接服务的 Wi-Fi 解决方案，因为它们易于安装且部署成本低廉。然而，Wi-Fi