大資料、物聯網與人工智慧三大趨勢的未來預測
物聯網、大資料和人工智慧是今年來備受關注的三大趨勢，究竟是什麼原因促使其備受我們的期待呢?
現在，就讓我們來看看：
大資料
麥肯錫全球研究所給出的定義是：一種規模大，其在獲取、儲存、管理、分析方面傳統資料庫軟體工具已經無法應付的資料集合。大資料具有海量的資料規模、快速的資料流轉、多樣的資料型別和價值密度低等特徵。
大資料的價值可以用於預測分析、使用者行為分析，高階資料方法(包括人工智慧)等等。
2017年，期待區塊鏈技術應用的出現，特別是在分類帳系統中以程式碼編寫的智慧契約合同。這些通常比傳統合同更安全和不可逆轉，但同時在引用和執行這些合同時產生更高效率。
另外，資料自助服務解決方案的興起也將使普通架構的公司能夠分析其資料，而無需建立資料科學部門。這對於沒有預算僱用資料科學家的中小企業來說是非常有價值的，要知道資料科學家在2016年是非常搶手的職業。
Hadoop的使用也迅速下降，這個框架允許大型資料集的分散式處理，因為僱用必要的人才來支援這個框架在內部被證明是具有挑戰性的。在雲上使用應用程式來減少資料中心的支出成為更優化的選擇，因而資料自助服務模式也更受歡迎。
研究公司Gartner Inc.在其資料分析資料管理解決方案魔力象限中指出“由於靈活性，敏捷性和運營定價模式，預期正在轉向雲作為替代部署選項。”
因此，由於更多的公司能夠為員工提供從結構化和非結構化資料獲得的正確知識，所以可以期待非公司高管人員同樣更容易洞察公司的運營情況。
大資料對於我們來說，有利亦有弊端，但隨著大資料技術的發展，高管們的期望將是立即獲得資料，而不是等待批量分析報告。因此，在對近乎實時產生的資料做出可行性分析產生的壓力也隨之而來。
物聯網
物聯網是新一代資訊科技的重要組成部分，也是“資訊化”時代的重要發展階段。物聯網就是物物相連的網際網路，福布斯將物聯網描述為連線任何具有開啟和關閉功能的裝置(和/或彼此)的概念。這就是說，只要裝置具有開關，就可能將其配置為物聯網的一部分。
想象“智慧家居”裝置，如智慧鎖，當它檢測到你的手機在附近時，就自動解鎖;或者在我們現在生活中很常見的在樓梯口我們都是使用感應的燈泡，當檢測到有移動時，自動開燈。
在2016年，我們看到來自許多具有類似解決方案的供應商的新突破。在2017年，我們預測這些供應商中的一些將戰勝另一些，這意味著市場上只留下少數供應商。隨著供應商的減少，我們預計監管和標準化也將發揮更大作用。與此同時，安全問題也將日益凸顯，早在去年，烏克蘭西部的一個電網就遭到了來自IoT網路的攻擊破壞;關於無人駕駛汽車遭遇黑客的研究也引發了關注，所以2017年，物聯網領域的安全問題可能有新動向和突破。
我們預測，兩個主要領域的應用可能將成為物聯網的焦點，即智慧城市和智慧家居。在智慧家居部分，由於頻寬是任何IoT技術工作的先決條件，預計今年網路管理網格或類似網狀產品將有簡易化的趨勢。
這正是非營利藍芽特別興趣小組品牌和開發商營銷副總裁Errett Kroeter所希望的，“目前網格劃分的其他一些標準是難以設立的。我們的目標是保持網狀網路簡單，以便人們真正想要使用它們。”
物聯網的發展，並與其他產生大量資料的裝置和系統相結合，正在加速讓人工智慧成為現實，讓人們得以真正從海量資訊中創造出意義和價值。
人工智慧
人工智慧是電腦科學的一個分支，它是企圖瞭解智慧的實質，模擬人類做出反應的智慧機器。雖然我們在2016年已經看到了AI的大幅進步，但我們預測2017將迎來AI的一個爆發。去年，我們看到亞馬遜的Alexa已經能夠以跟人對話的方式表現人工智慧，而現在，Alexa已經進入了超過五百萬個家庭。你可以向Alexa詢問天氣，或讓Ta幫你叫車等等。這意味著，去年，AI已經進入主流使用者的實際應用階段。
然而，醫療行業人工智慧的發展還有很多。專注於醫療健康AI領域的創業公司從2012年的20個增長到2016年的近70個。顯然，值得重點注意的有iCarbonX，旨在建立數字生活的生態系統，以實現個性化的健康管理系統，和Flatiron Health，旨在通過組織化資料對付癌症，幫助腫瘤學家提高護理質量。
在醫療健康領域的技術巨頭飛利浦，目前大約有百分之六十的研究人員，開發人員和軟體工程師正在致力於醫療資訊學領域的創新工作，其中大部分人員正在研究人造智慧在當前和未來醫療創新中的應用。
醫療健康人工智慧應用趨勢主要集中在成像和診斷，人工智慧可以幫助您發現人們看不到的微妙細節和影象變化。這越來越成為一個擁擠的行業細分。使用大資料集，幫助預防健康人群和處於慢性病危險中人群的健康惡化也是一個重點領域。
飛利浦首席創新和策略官Jeroen Tas認為“AI有助於放射科醫師為病例準備相關資訊，並確定患者狀況的微妙變化。另一個領域是重症監護病房，人工智慧可以幫助確定急性發作的早期跡象，或是心臟驟停等急性發作。
Tas也聲稱“可以通過將遺傳資訊與病理學、醫學影象、實驗室結果、家族史資料和之前的治療相結合，而建立更豐富的患者圖片。這些資料可以在AI的幫助下進行組織，從而有助於幫助臨床醫生做出更準確的診斷，並支援個性化的治療。”
軟體工程師、設計師和其他領域專家組成的多學科團隊似乎已經為放射科醫師建立並推出了首個經過驗證的應用程式。在遠端病人監護中，人工智慧可以實現虛擬護理，包括虛擬護理助理等工作。
2017與未來
物聯網、大資料和人工智慧都在不斷精進和取得突破，並且越來越接近商業模式和大眾化應用。而當它們進入普通人的日常生活時，三個趨勢將進一步融合和交叉，從而提供更強大、流暢、符合實際應用的產品。