幾天前，iot101君發(fā)起了2016年度物聯(lián)網(wǎng)大事記票選活動(dòng)，得到了眾多小伙伴們的參與與支持，并選出了自己心目中的TOP10，以下是評(píng)選的結(jié)果。

物聯(lián)網(wǎng)的范圍很廣，它能夠涉及科技領(lǐng)域的各個(gè)角落，尤其是對(duì)企業(yè)或者消費(fèi)者與機(jī)器設(shè)備之間的交互方式產(chǎn)生了變革性的影響。

我們采訪了多位來自物聯(lián)網(wǎng)不同領(lǐng)域的專家，將他們所認(rèn)為的2017年物聯(lián)網(wǎng)最重要的趨勢進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)整理。

這些專家包括：IEEE的資深會(huì)員與Ulster University的高級(jí)講師Kevin Curran；同樣來自IEEE的William Webb，；Verifone的執(zhí)行副總裁Glen Robson；ARM的市場營銷副總裁Ian Ferguson；Valencell的聯(lián)合創(chuàng)始人兼總裁Steven LeBoeuf；IoT Works 和 HCL Technologies的執(zhí)行副總裁兼全球主管Sukamal Banerjee；Zebra Technologies的市場總監(jiān)Adebayo Onigbanjo；Code42公司負(fù)責(zé)安全與隱私的Rick Orloff；Cisco Jasper的策略分析師Macario Namie；Nokia的IoT市場副總裁Jason Collins；SAP的市場策略副總裁Jeff Woods；ForgeRock的高級(jí)產(chǎn)品經(jīng)理Simon Moffatt；Flybits的創(chuàng)始人兼CEO Hossein Rahnama。

總的來說，人工智能、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)、虛擬現(xiàn)實(shí)、醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)，以及可穿戴設(shè)備等，都是與2017年物聯(lián)發(fā)展走向密切相關(guān)的話題。

Kevin Curran：AI，特別是機(jī)器學(xué)習(xí)，是當(dāng)我們從數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)了某個(gè)知識(shí)規(guī)律后建立的一個(gè)科學(xué)的程序模型，其在自動(dòng)識(shí)別以及智能判斷中所需要的復(fù)雜計(jì)算過程是基于訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)，所以人工智能技術(shù)可以模仿一些特定的能力。人工智能的基本思想很簡單，但其執(zhí)行過程是復(fù)雜的。首先，人工智能的數(shù)據(jù)來源于傳感器收集或人工輸入，電腦對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行儲(chǔ)存并對(duì)其進(jìn)行識(shí)別處理分析，以對(duì)預(yù)測性的行為做出最成功判斷?，F(xiàn)在IT巨頭如谷歌、微軟、Facebook等都在用人工智能技術(shù)在各個(gè)項(xiàng)目中做研究，其中谷歌收購的DeepMind便致力于使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)以達(dá)到用比較低級(jí)運(yùn)算能力硬件而產(chǎn)生高層次效果的目的。

Rick Orloff： 人工智能（AI）與通用人工智能（AGI）有很大的區(qū)別，前者在生活中的應(yīng)用場景有很多，比如說使用GPS技術(shù)找到去機(jī)場的最佳路徑，而后者則是具有獨(dú)立思考的能力，比如說智能機(jī)器人，我們需要發(fā)展這兩個(gè)方向的技術(shù)以處理各種各樣的問題。在2017年，我們將會(huì)發(fā)現(xiàn)通用人工智能（AGI）在安全領(lǐng)域的應(yīng)用是一個(gè)巨大的需求，因此，提高實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸?shù)陌踩砸约疤幚砟芰κ侵匾募夹g(shù)方向。

Hossein Rahnama：我們開始進(jìn)入 “AI驅(qū)動(dòng)型互聯(lián)網(wǎng)”的初始階段，在新時(shí)代，我們對(duì)互聯(lián)網(wǎng)的使用也從智能手機(jī)或者電腦等二維交互界面開始發(fā)生轉(zhuǎn)換，AI驅(qū)動(dòng)型互聯(lián)網(wǎng)將利用三維交互界面以達(dá)到3D體驗(yàn)的目的。在AI驅(qū)動(dòng)型互聯(lián)網(wǎng)中，人們所處的物理環(huán)境也成為了聯(lián)網(wǎng)接口，以Uber為例，Uber在向人們推薦車輛時(shí)便充分考慮了使用者的實(shí)時(shí)環(huán)境（路況、距離等），以便讓使用者產(chǎn)生更好的消費(fèi)體驗(yàn)，以后我們也將看到更多這類服務(wù)的出現(xiàn)。

Jeff Woods：API（應(yīng)用程序編程接口）作為計(jì)算機(jī)代碼與軟件應(yīng)用的橋梁，以前在程序編碼以外的圈子并不是一個(gè)熱門的話題，但是，當(dāng)蘋果在2016年6月份宣布對(duì)第三方開發(fā)者開放Siri的API時(shí)使很多人意識(shí)到了API的重要性，通過API，第三方開發(fā)者可以將Siri的聲音命令集成到他們的應(yīng)用程序，使得Siri的應(yīng)用場景更為豐富。亞馬遜、Facebook、微軟和谷歌等都有過類似的舉動(dòng)，在2017年，我們預(yù)測，在開放的Siri、Alexa 、Cortana等人工智能技術(shù)推動(dòng)下，將會(huì)有一波新的AI創(chuàng)新。我們希望看到程序員使用人工智能作為平臺(tái)來構(gòu)建新的應(yīng)用程序以便可以更迅速擴(kuò)大AI用途和功能，而“平臺(tái)型AI產(chǎn)品”的價(jià)值將比由某個(gè)特定公司的AI產(chǎn)品的價(jià)值更多。

William Webb：人們對(duì)于物聯(lián)網(wǎng)的期待更傾向于其在消費(fèi)領(lǐng)域能給我們帶來更多的便利與服務(wù)，但是實(shí)際上，目前物聯(lián)網(wǎng)的主要應(yīng)用方向是在工業(yè)領(lǐng)域。比如說智能照明在城市中的應(yīng)用可以節(jié)約能源，智慧農(nóng)業(yè)中對(duì)農(nóng)場進(jìn)行監(jiān)測與跟蹤，智能停車中可以實(shí)時(shí)了解停車場情況等等，因?yàn)檫@些應(yīng)用有著比較清晰的商業(yè)價(jià)值，比如說節(jié)省成本、增加效益等等。

Sukamal Banerjee：2017年我們將會(huì)看到工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的根本性轉(zhuǎn)變，按照我們的2016年全球物聯(lián)網(wǎng)調(diào)查，38％的企業(yè)已經(jīng)開始使用物聯(lián)網(wǎng)，57％企業(yè)目前正在規(guī)劃中，因此，2017年將成為工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的一個(gè)拐點(diǎn)。此外，2017年工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的投資會(huì)顯著增加，因?yàn)樵谖覀兊恼{(diào)查中，有69％的被調(diào)查者計(jì)劃在未來一年增加投資。