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核心提示：
網訊：很對人都會說到“物聯(lián)網”、“大數(shù)據(jù)”和“機器人”等趨勢。我想要說，其實這些趨勢是相互聯(lián)系在一起的，聯(lián)系成一個大趨勢，就像“萬有理論”，在這個鏈條里，每一環(huán)都會對下一環(huán)產生影響，如此產生積極的循環(huán)。
各種連接的設備里的傳感器會產生大量數(shù)據(jù)，海量數(shù)據(jù)使得機器學習成為可能，機器學習的結果就是AI，而AI又指導機器人去更精確地執(zhí)行任務，機器人的行動又會觸發(fā)傳感器。這整個就是一個完整的循環(huán)。
1.傳感器產生數(shù)據(jù)
到2014年，連接到互聯(lián)網的設備超過了世界人口的總和。Cisco預測，到2020年，將有500億個相互連接的設備。而這些設備中大多都會安傳感器，可能用ElectricImp內嵌傳感器，或者用Estimote外接一個傳感器。
設備中的傳感器會產生前所未有的海量數(shù)據(jù)。
2.數(shù)據(jù)支撐機器學習
在2020年，預計有35ZB的數(shù)據(jù)產生，也就是2009年數(shù)據(jù)量的44倍。到時候，不管是結構化的、或更可能是沒有結構化的數(shù)據(jù)都可以通過機器來處理，從而獲得大量洞見。
3.機器學習改善AI
機器學習依靠數(shù)據(jù)處理和模式識別，從而讓計算機不需要編程就能去學習�，F(xiàn)在的海量數(shù)據(jù)和計算能力都在驅使機器學習的突破。
機器學習的十足威力，看看Google就知道了。Google就是利用機器學習，把法國每一個企業(yè)的位置、每一個住房、每一條街都繪制在地圖上了。整個過程只需1個小時。
