ZD至顶网软件频道消息: 此前,IBM公布了一项实验性的项目,将自己曾获得“危险边缘”冠军的Watson机器人带入到物联网领域。现在,IBM继续扩大这一愿景,把Watson Analytics带入西门子基于云的物联网操作系统MindSphere中。
Watson Analytics能力实例,这里显示的是教育水平与每周收入之间的相关性(图片由IBM提供)
MindSphere是一个基于SAP HANA的工业企业物联网平台,Watson Analytics是一个利用IBM认知计算技术检查用户数据的技术。通过将Watson Analytics集成到MindSphere中,西门子将能够为企业客户提供分析可视化和仪表板来帮助他们很好地利用数据。此外,应用开发者和数据分析师可以通过应用程序接口(API)来使用分析工具。
作为对Watson Analytics的补充,IBM将为MindSphere提供其他多个分析工具,包括预测分析、规范分析和认知分析。所有这些工具旨在以下三个方面帮助工业用户:
- 改善运营效率,减少停机时间
- 预测异常和故障,并采取补救措施
- 提高产品质量和产量
原则上,在充分利用智能数据分析的情况下这三种结果都是有可能的。正如我们前面所说,问题是如何真正地筛选海量物联网数据。这是Watson的真正亮点所在;IBM对于这种多样化机器学习技术的期待众所周知,这已经在多个行业证明是有价值的,例如在医疗行业这种技术被用于帮助治疗癌症。
事实上,医疗行业正在从物联网的整合中受益匪浅。西门子是医疗保健技术的大型制造商,其医疗保健分支公司Siemens Healthineers在全球范围内提供医疗成像和诊断工具。
想想这里的各种可能性:西门子生产连接的、数据驱动的医疗产品,这些产品是通过西门子MindSphere控制的,在这个过程中Watson参与进来,通过机器学习技术诊断和解决各种医疗问题。从这方面来说,想象着未来人类医生会变得越来越多余,这就不是太大的飞跃了。
但当然,这只是物联网的冰山一角。我们已经广泛地描述了工业4.0的潜在影响,也就是工业物联网的行业应用。西门子正在努力把MindSphere打造为物联网未来的重要组成部分,利用它来推动真正的业务成果。因此,IBM把赌注压在Watson上让MindSphere占据分析领域的优势,这就不足为怪了。
你还可以想象Watson借助IBM开源Project Intu将成为物联网解决方案的领先平台。或者,你可以看看微软在认知功能方面采取的方法。无论你怎么做,请记住,机器学习和人工智能肯定会留下来,你的物联网解决方案肯定会从中受益。
好文章,需要你的鼓励
尽管全球企业AI投资在2024年达到2523亿美元,但MIT研究显示95%的企业仍未从生成式AI投资中获得回报。专家预测2026年将成为转折点,企业将从试点阶段转向实际部署。关键在于CEO精准识别高影响领域,推进AI代理技术应用,并加强员工AI能力培训。Forrester预测30%大型企业将实施强制AI培训,而Gartner预计到2028年15%日常工作决策将由AI自主完成。
这项由北京大学等机构联合完成的研究,开发了名为GraphLocator的智能软件问题诊断系统,通过构建代码依赖图和因果问题图,能够像医生诊断疾病一样精确定位软件问题的根源。在三个大型数据集的测试中,该系统比现有方法平均提高了19.49%的召回率和11.89%的精确率,特别在处理复杂的跨模块问题时表现优异,为软件维护效率的提升开辟了新路径。
2026年软件行业将迎来定价模式的根本性变革,从传统按席位收费转向基于结果的付费模式。AI正在重塑整个软件经济学,企业IT预算的12-15%已投入AI领域。这一转变要求建立明确的成功衡量指标,如Zendesk以"自动化解决方案"为标准。未来将出现更精简的工程团队,80%的工程师需要为AI驱动的角色提升技能,同时需要重新设计软件开发和部署流程以适应AI优先的工作流程。
这项由德国达姆施塔特工业大学领导的国际研究团队首次发现,当前最先进的专家混合模型AI系统存在严重安全漏洞。通过开发GateBreaker攻击框架,研究人员证明仅需关闭约3%的特定神经元,就能让AI的攻击成功率从7.4%暴增至64.9%。该研究揭示了专家混合模型安全机制过度集中的根本缺陷,为AI安全领域敲响了警钟。