如果你對每一篇商業新聞都關注的話，現在你可能滿眼看到的都是有關人工智能的文章。人工智能無疑是科技界的熱門話題。根據美國創投研究機構CB Insights的數據，在2016年，550多個人工智能相關的初創公司籌集了超過50億美元的資金。
人工智能也是另一個行業——物聯網的流行詞。人工智能驅動的技術是幫助組織實現其目的的重要工具，對組織更重要的也許是，能根據聯網設備中源源不斷、而又日益龐大的數據流做出決策。
雖然大家將注意力都投入到人工智能上，不過在人工智能核心技術方面仍然存在很多競爭。
盡管像百度、臉譜網、谷歌和亞馬遜這樣的公司正在積極地開發與人工智能相關的軟件技術，但是它們正在轉變方向，并將其中的許多軟件開源。
通過上述舉措，這些公司及其他公司的意圖很明顯是要將人工智能作為他們提供服務的基礎設施。這些公司的另一個項目(而有些公司可能不是)是人工智能成功的關鍵：數據。著名的斯坦福大學研究人員Andrew Ng說，“人工智能是開源的……數據的特權訪問比算法更重要。”
為何要聚焦于數據?
機器學習是人工智能的心臟，要依靠數據實現所謂的“?通過實施算法來學習識別模式，并做出預測和決策”。如果沒有數據，人工智能最終會變成一個空瓶子，一組算法在里邊攪來蕩去，而不會產生任何的利益。
人工智能算法也需要針對其預期的應用進行適當的數據訓練。眾所周知，當輸入的數據過多，或暴露于交叉目的的數據之下時，人工智能就會運行的磕磕絆絆。
物聯網數據集市是救星?
思科估計，到2020年，聯網設備產生的數據將達到600澤字節(相當于6000萬億字節)。這一龐大的數據海洋為開發人員用來訓練人工智能系統提供了巨大的潛力。
事實上，可以說如果沒有人工智能，很多數據將起不到作用，毫無疑問，在能獲取這些數據的公司里，負責人工智能開發的人員將利用這些數據工作。
但是，不在這樣組織內工作的其他人該怎么辦呢?因為公司通常認為這種數據是核心資源，不愿在組織之外發布。
有一種趨勢，可能有助于人工智能研究人員獲取物聯網數據，至少對于那些有能力為此付費的組織內部人員而言，的確如此。這就是所謂的“數據貨幣化”或“數據集市”，越來越多的公司正在考慮能否從它們的數據倉庫中創造適銷對路的產品。
根據IDC(國際數據公司)的報告，到2019年，他們預計40%的IT項目會產生貨幣化數據。隨著來自物聯網設備的數據量不斷增加，我們可以大膽地認為，物聯網數據的向前發展將帶來大量的數據產品。
有跡象表明眾多公司正按著這個方向制定計劃。在2017年3月的一次活動中，富士通(Fujitsu)討論了出售物聯網數據庫的可能性，這表明送貨車服務可能對出租車所收集的交通數據有興趣。德國大陸集團(Continental)和美國德爾福公司(Delphi)這兩個汽車系統供應商也表示，它們正在考慮這個市場。
首先是營銷?
當然，如果公司開始向外部客戶推銷他們的數據，就必須得先有市場。對物聯網數據而言，營銷/廣告市場很可能是第一個這樣的市場。
多年來，為了不斷改進信息定位，市場營銷一直在貪婪地消費數據。只要隱私問題能夠得到有效的解決，物聯網數據就有很大的潛力為營銷者提供更有用的、關于消費者的綜合數據。
在美國，行業關注點已被汽車共享和自動汽車占領。而中國有關物聯網數據營銷具有潛力的案例關注點在于自行車。中國已經對自行車租賃初創公司表現出很大的興趣，這些公司通過自行車上的GPS標簽和手機應用程序跟蹤自行車。
摩拜單車是從事這一業務的公司，它發布了一項節日期間客戶使用模式的分析報告，提供了以下這類信息：哪些城市的旅游交通有所增加，游客來自哪些城市，以及哪些旅游目的地大受歡迎。
這種數據有望對中國旅游企業帶來很大的價值，如此它們就可以更好地推銷自己的產品。隨著聯網設備在消費者中不斷擴散，營銷人員對消費者生活相關的更多綜合數據會有更大需求。
雖然營銷行業掌握很多的消費記錄，而且能為更重要的數據進行付費，但它們不是唯一起作用的，相比之下數據仍然具有巨大潛力成為物聯網數據市場的第一推動者。物聯網數據有可能對許多市場和學科有用。例如，來自交通工具和環境傳感器的詳細數據無論是對城市規劃，還是工業供應鏈都大有幫助。
當然，那些在物聯網數據上投資的組織也需要投資于人工智能技術，以獲取隱藏在他們所接收的大量數據中的價值。這意味著，來自更多組織的更多數據科學家將能夠獲得更多的數據來訓練他們的算法，這在以往是不能想象的。
責任編輯：朱虹瑾
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