2019家电市场趋势预测:智能产品和高端家电成为新宠儿

2018年对于家电市场来说绝对是不平凡的一年,全球市场的持续低迷也导致家电行业的增速放缓,加上房地产调控政策使得增量市场有明显的放缓迹象。但是在技术创新以及市场布局方面却有着不错的成绩,而这些也将在2019年得到具象的展现。

数据显示,2018年上半年家电行业整体增速明显放缓,零售额4088亿元,同比增长6.7%。零售而同比涨幅超过10%的品类有冷柜13.1%、空调15.5%、洗碗机38.2%、净水器19.6%、吸尘器29.5%。

jiadian2019021301

jiadian2019021302

在全国家用电器工业信息中心发布的《2018年中国家电行业三季度报告》中,2018年第三季度的家电市场规模同比2017年已经有了5.6%的下降。其中,黑白电、厨卫等大家电均出现不同程度的下滑,空调市场零售额同比下跌8.7%,冰洗合计下跌2.2%,厨卫电器同比下跌4.9%,彩电同比下跌达到了 18.3%,跌幅最为明显。但是与其相反的是生活电器品类得到了14.8%的大幅增长,也展示出了目前国内家电市场的主要发展态势。

细分领域下,伴随着近些年智能手机的快速崛起,电视市场受到了严重冲击,但与此同时智能手机领域的崛起也带来了屏幕技术的快速更迭。2018年LG Display在国内设立的8.5代OLED生产线正式建成。主要负责55英寸-77英寸的OLED电视面板生产,自此也形成了韩国与中国的OLED双基地格局。

同时国内电视中的领军品牌海信在尝到了OLED的效果之后,海信选择了加盟并发布了两款OLED面板电视,正式加入了OLED面板阵营,最终也没有逃过“真相定律”的魔咒。自此国内主流电视品牌除了TCL之外已经全部加入到OLED面板阵营,也都成为了LG Display举办的OLED巅峰盛会的座上客。

jiadian2019021303

2018年CES 展会上,三星率先带来了全球首款8K分辨率电视。2019年的CES展会,国内主流电视品牌成为了8K分辨率电视的主力军,创维、康佳、长虹、海信等品牌都相继推出了自家的8K分辨率电视以及全新的电视面板技术,为电视技术的突破做好了充足的准备,而这些提前做好的准备相信会在2019年迎来新的爆发期,也将促进市场对于新产品的购买欲望。

白色家电方面,洗烘一体机却在国内市场迅速蹿红,这种源于国外的健康生活意识也在中产阶级中迅速蔓延开来,在《2018年中国家电行业三季度报告》指出,国内第三季度的独立干衣机、洗烘一体机均出现了明显的爆发式增长,线上零售额同比增长100%以及40%,线下零售额也达到了50%和30%的增长。在增幅方面,线下市场的增幅要远高于线上市场,以10KG的洗烘一体机举例,线下份额占比达到了17%,这个数字是线上市场的近三倍左右。证明对于家电类产品来说,线下市场的亲身体验、接触要比线上的数据、参数更能激发购买欲望。

jiadian2019021304

由于洗烘机目前还处于国内市场新入局的产品,整体的技术还是有很大的突破创新空间,再加之整体偏高的售价也让很多消费者对其报以观望的态度。相信在2019年随着更多的家电品牌入局洗烘产业,也将带动这一产品类别在国内继续发展,让更多的消费者可以感受到健康的生活新理念。

jiadian2019021305

与电视、白电领域产生明显差别的则是智能生活领域,得益于85后、90后年轻用户的购买力持续加强以及对于科技生活的追求,很多智能产品已经成为了家中的新的宠儿,最好的例子就是扫地机器人、空气净化器以及加湿器均实现了不同程度的快速增幅,也证明现代消费者对于个人健康以及家居环境的高品质追求。

尽管仍有增幅,但是相比于前两年的增幅动辄破百以及几十而言,空气净化器、加湿器和净水器行业的红利期已经过去,已经进入存量时代,这也导致很多曾经的明星产品已经从我们的关注列表中消失,业内哀嚎一片。而在2019年相信这一现象将继续加剧,空净产业的冬天也将真正到来。

jiadian2019021306

综合来看,2018年度是很多产业的蛰伏期,更多的是在积攒能量、洞察市场以及消费需求,寻找新的爆发时机。这其中就包括电视、白电这些传统的家电产业。而对于新出现的智能化家电产品来说,2018年是一个快速增长的年份,加湿器、净水器、扫地机器人成为了很多家庭购入的新型科技产品,也真切的体验到了智能化科技带来的乐趣。但是这一波购买潮流过去之后,也将是考验产业对于存量市场刺激消费能力。

jiadian2019021307

在2018年的数据当中,高端市场的占比正在逐步提升,成为用户选购的主要范围区间,而这一情况在2019年也将持续下去。随着人均生活水平和品质追求的提升,中高端市场将成为一二线城市更主力的消费阵地,而三四线城市则向着中端市场迈进。这也迫使品牌只有对于技术的不断探索和深究以及对于市场风向的精准把控,才能在2019年复杂的市场环境下仍旧保持增长的态势不变,对于产业和市场都是一个严峻的考验,也将让2019年变得更加精彩。

智能传播中的人机融合智能

智能传播的发展演进与未来趋势

随着智能终端和平台技术的快速发展,人人都是报道者、人人都是主播、人人都是网红的梦想,正在成为现实,传媒业的生产方式、传播方式、运行方式、消费方式正在发生着巨大改变,未来,“眼观六路,耳听八方”也将被赋予新的内涵和外延,人类的感和知都会衍生出不一样的味道,对同一事物的看、听、触、嗅、味、思都会呈现出与先前不一样的秩序,这种新的认知机制将会变得更快、更立体、更饱满、更富有多样性(包含负面性、欺骗性)。对此,要加快智能传播的发展,不仅要继续深化智能技术的研究和应用,还要提高新形势下传播理论和用户体验的分析和创新,才能更好地应对新闻传播行业颠覆性竞争格局的出现。

无论是纵观古今,还是展望未来,各种智能传播系统始终都是一个完整的人-机-环境系统,大数据、智能化、移动网络、云计算等各种智能传播技术都不可能是完全无人的,只不过是人由前置转为后置,由体力变为智慧,由具体执行变为筹划操作,其中必将涉及到复杂的人机交互及混合问题。对于未来的智能传播变化趋势而言,单纯的人工智能或人类智能都不会使其发挥到最大效能,而两者的结合—人机智能的融合终将是其发展的主要方向

客观地说,智能传播是一种加快、加深人自我认知的新途径、新方式。它的出现使得人们主动、被动地突破各种旧我边界的速度提速了,实现了更多时空下新我的态、势、感、知之间的相互作用。它使得数据与信息(有价值的数据)、知识更加有机地结合在一起,甚至出现了数+信+知的新型混合输入形式,进而使得知识图谱(知识就是用理性区别事物的是非曲直,鉴于知识忽略了对感性的使用,所以知识图谱仅是局部的理性世界反应)中的对象、属性、关系从静止不变的标量变成了随机动态的矢量,并不断衍生出新的知识、活的知识来。未来智能传播的最优存在形态可能不是个别的传播平台,而是系统网络性的平台,更有可能是横跨各不同人机环境系统的综合联动体系,并且该体系还会不断地自主优化升级。

智能传播中人机环境系统融合的关键还将包括:一多分有灵活弥聚的表征达成、公理与非公理混合的推理方式、直觉与“间觉”交融的决策机制。首先,通过人的价值取向有选择地获取各种数据,在这个输入过程中不仅是客观数据与主观信息的融合,还应该结合人们的先验知识和条件;其次,在人机信息/数据融合处理过程中,人加工的非结构化信息框架(如自然日常语言)会渐变为结构化一些,而机处理的结构化数据语法则会非结构化一些,这个过程不但要使用基于公理的推理,并且还需兼顾结合非公理性的推理(如情感、意向性等),使得整个智能传播过程更加缜密合理且富有人性化;最后,在决策输出阶段,人常常是由脑中若干记忆碎片,与感觉接收到的信息,综合在一起,跳过逻辑层次,直接将这些信息中和的结果,反射到思维之中,形成所谓的“直觉”,其结果的准确程度,在很大方面取决于一个人的综合判断能力,而机器则是通过计算获得的结果——“逻辑”进行间接评价,这种把直觉与“间觉”相结合的独特决策过程将是人机融合智能传播输出的一大突出特点。

如同人工智能当前还没有共识的定义一样,智能传播除了应用领域比较明确之外,现在也没有共同一致的概念,将来可能也很难产生一致公认的普适概念,因为人本身就是一个极其不容易归纳概括的名词,凡是涉及到人的行为,尤其是智能行为,更是变化多端、很难预测;另外,未来传媒的传播方式、机理、手段也会日新月异,所以智能传播可能是一个非定义项,其确切的含义无法通过三言两语能够描述清楚。

但是世界再复杂,情境再捉摸不定,也总有蛛丝马迹般的端倪会出现。美国、欧洲各国在新财年的预算中将持续加大对自主系统、情报数据分析、大数据分析、机器人、自动化及情感计算技术的投资强度,研究出支撑智能传播技术应用的算法,提升人工智能、自主技术的水平,将成为决定上述各主要方向技术在智能传播领域发展的关键所在。从众多公开信息分析不难看出,当前世界综合实力排名第一的美国对智能传播领域的重视程度也很高,其主要着力点两部分:一是机器学习,二是自主系统。机器学习就是形式化的(程序规范性的)代表,描述一个规则的事态;自主系统就是意向性(非形式化、事实经验性的)的特点,描述一个可能的事态。形式化推理就是将命题的逻辑联接符号化,然后规定变形规则,进行公式间的转化变形,可以用来表达理性推理。非形式化的推理就是不借助符号,而是直接通过自然需要来进行语句间的变换,这部分主要涉及感性判断,研究初期这两部分可能会各自为战、分头突进,但假以时日,这两研究的真实意图可能就会和未来科技的发展趋势越发一致起来:人机融合智能系统。这也说明了智能传播的可见未来既不是单纯的机器学习,也不是可爱的自主系统,而很可能是结合人机各自优势的融合智能,若凝炼成科学问题,本质上就是要回答认知和计算的关系,以及人类智慧和机器的类人智能之间的关系问题。

人人交流的语言是能指与所指混合的复合载体,而目前的人机交互则是能指型单一通道,所以这就导致了当前的智能传播还没有出现弦外之音和言外之意。也许不远的未来,人机智能传播会在能指和所指之间还会形成一种能所+所指的折中交互方式,以利于联系人与机的智能传播体系发展。

另外,当前人机融合的智能传播面临的一个难题是:如何在多样性中寻求一致性表达?

人既有确定性的一面也有不确定性的一面,机(机器、机制)同样如此,如何把不确定性的一面转为相对稳定的确定性加以使用,这是智能传播中人机融合的一个重要问题。人的确定性+机的确定性比较好理解,人的不确定性+机的确定性、人的确定性+机的不确定性、人的不确定性+机的不确定性难度会依次递增,解决好这些问题就是智能传播中的人机之间有机融合过程。

智能传播大环路中的机器常常是基于大量的正确样本进行训练的,而人类则是基于少量的正确或错误样本进行学习的。机器学习的结果比较容易产生局部最优(也许这也是数学本身的不足,如蚁群算法),而人更擅长把握整体最优。机器学习(形式化)调参很难,人类(使用意向性)相对比较自如。更重要的是,在智能传播过程中,人类的学习不但能建立起一种范围不确定的隐性知识,还能建立起一种范围不确定的隐性秩序/规则,人因此所起的作用是“创造意义”,而非“获得意义”。虽然,机器学习也可以建立一定范围的隐性知识、秩序,只不过这种范围比人类学习建立的范围要小的多,而且可解释性更差,容易出现理解盲点。知识的默会性足已造成很多不确定性,规则的内隐更使得交互复杂加倍,其根源主要在于智能传播过程中各个交互对象(人、机、环境)具有“自己能在不确定和非静态的环境中不断自我修正”的能力。

智能传播的不确定性是由于表征与推理的可变性造成的。其机制背后都隐藏着两个假设:程序可变性和描述可变性。这两者也是造成期望与实际不一致性判断的原因之一。程序可变性表明对前景和行为推导的差异,而描述可变性是对事物的动态非本质表征。

2018年8月11日,2011年诺贝尔经济学奖获得者Thomas J. Sargent在世界科技创新论坛上表示:“人工智能就是统计学,只不过用了一个很华丽的辞藻。”,在智能传播过程中,这表现在构成人工智能+传播的两大基础:人类和机器的感知/推理根本上都是统计概率性的,即各种归纳、演绎、类比等逻辑推理过程里面存有大量的漏洞和缺失,所以归纳、演绎、类比等推理机制都有升级的空间和余地。

对智能传播中的人而言,机就是延伸自我的一种工具,同时也是认知自我的一种手段,通过机的优点来了解自己的缺点,通过机的缺点来明了自己的优点,然后进行相应的补偿或加强。种种迹象表明,目前人机融合智能传播还不是一见钟情,这是因为缺乏双向性的感知与觉察,更多是主从相声似的人机交互,尽管还并不那么尽人意,捧逗还存在失调失配,但未来仍值得期待:毕竟人在发明机器、传播信息的同时也在发现着自己本身。

简而言之,要解决智能传播中人机融合问题首先要打破各种认知惯性,突破传统的时空关系,进而把人、机各自的感知图谱、知识图谱、态势图谱融合在一起思考。

2、智能传播中人机融合理论体系建构

恩格斯在《路德维希·费尔巴哈和德国古典哲学的终结》中曾不无深意地说道:“全部哲学,特别是近代哲学的重大的基本问题,是思维和存在关系问题。”。其实这不仅是近代哲学的重大基本问题,对智能传播而言,这也是极其重要的基本问题。哈耶克在其1952年出版的名著《感知的秩序》(The Sensory Order)一书的序言中也曾写道:“完全解释我们心智形成的外部世界图景的不可能性,意味着永远不可能完全解释’现象的’外部世界。”。这段话说明了思维问题的重要性,进而深刻地揭示了人类思维的难解释性和存在的不稳定性。18世纪英国哲学家大卫.休谟在《人性论》中提出的一个著名问题,简称休谟问题,即所谓从“是”能否推出“应该”,也即“事实”命题能否推导出“价值”命题。这个问题在西方近代哲学史上占据重要位置,许多著名哲学家纷纷介入,但终未有效破解。如果说休谟之问中的事实(being)是很难推出价值(should)来的,那么人机的结合则可以打破这个困扰多年的哲学和智能命题:人意向性认知所形成的价值观与机器形式化计算产生的事实性交互所迸发出的火花足以照亮主客观之间黑暗的通道。

1968年图灵奖获得者理查德·哈明就说过:“计算的目的不在于数据,而在于洞察事物。”计算机的本质就是通过数理反应心理和物理规律。玻尔也说过:“完备的物理解释应当绝对地高于数学形式体系。”认知的核心是智能,是洞察事物,所以计算属于认知,但认知却不等同于计算。智能传播的目的也不在于数据,而在于洞察事物,其中人机融合就是要自然地生成出这种洞察机制,进而实现人类通过符号和媒介交流信息以期发生相应变化的活动。

从知识角度看,波兰尼曾把知识分为显性和隐性两大类。显性知识(Explicit Knowledge)可以表述,属于格式化的符号系统。隐性知识(Tacit Knowledge),可体验领悟,属于非格式化的意念系统。借用麦克利兰的“冰山模型”一词,我们不难看到,在人类知识中,科学部分(尤其是技术)在水面上,必定是显性的,可考核衡量;人文部分在水面下,则在显性中包含隐性,其价值由隐性知识决定,是不可衡量的,最核心部分在无意识层次,当事人自己都难以觉察。隐性知识在技术层面为“秘诀”,在认知层面为心智。人机思维可以在发现和体验显、隐性知识结合方面起到重要作用。对智能传播而言,无论显性知识学习还是隐性知识理解,都不外乎是为了精确地感知、正确地推理和准确地预测,这就涉及到了一个大家司空见惯又望之兴叹的智能核心概念之一:态势感知。

我们研究发现:态,形也;势,上也;态势,形而上,道也;感,觉也;知,察也;感知,觉而察,可道也;态势感知,道可道非恒道也(默会的道);深,大也;深度态势感知,即大道无形也。弗雷格曾区分了观念(ideas)和含义(senses)两个概念的涵义,他认为观念是心理的、主观的和私人的,本质上不能用于交际,因此不是通过语言交际所公用的共享意义的一部分。他还认为,一起构成思想的含义与人类心理没有关系,是远离主观的。含义和思想是非心理的、公用的、客观的,并且可用于交流的,它们都能成为语言表达的意义。这一区分是达米特所谓的“从心智中挤压出思想”,它实际上也是所有欧美语言哲学的根由。摆脱心智的思想是客观的,它们可以根据与世上事物的直接对应关系加以描述。态势感知中最困难的两部分,一是怎样把主观私人心理的“势”(如生成、传播“围魏救赵”之势)转化为客观公用非心理的“态”(如围、魏、救、赵的各种状态参数);二是怎样把主观私人心理的“知”(我与赵、魏之间的关系)变换成客观公用非心理的“感”(围、救所需要的数据/信息)。从态空间进入到势空间,就是从数据特征空间进入到信息(特征)向量空间,就是从逻辑空间进入到非逻辑空间,就是从形式空间进入到意向性空间,也即从语法空间进入到语义空间,这种不同空间的进入所产生的误差表达公式,就是未来要建立的智能传播中人机融合–深度态势感知理论体系。

《孙子兵法》所说的“转圆石于千仞之山者,势也。”,智能传播中的深度态势感知关键于三处,一是深,二是知,三就是这个势;所以深度态势感知可以简称为:深知势。这里的势不是状态(参数)的样子,而是带有意图指向的加速度变化过程,就像那块千仞之山上的圆石一般。这种态势感知包括人的态势感知和机的态势感知两部分,对人而言,一般是态势交融,态中有势,势中有(新)态,感中有知,知中有感。众多的智能传播情境中,不可能什么都知道了再进行,如何以偏概全,以局部解全局,见滴水之冰而知天下之寒,窥斑知豹,以小映大,这也是深度态势感知研究的瓶颈之一。深度态势感知同时也体现在把平台、系统、体系各级别态势感知融合在一起形成的,可控的智能传播是从势到态的管理,不可靠的智能传播是单纯的从态到势的感知。汉语里的态势与英文不同,situation=state+trendy,态里的客观性、逻辑性多些,如车马炮,上下左右,天时地利等;势里的主观性、非逻辑多些,如塞翁失马、围魏救赵、人和众拥等。当然,人对相同态和势的感、知都会不太一样,而且人的态可能就包括了机器的势,进行了相应的预处理。目前,智能传播中的人机融合过程里,态面临的困难是形式化符号如何准确的表征,势对应的瓶颈为意向性如何完整抽象提炼;感遇到的麻烦在如何反身性主动获取,知直面的阻碍于局部-全面关系的如何转换,以及人的态、势、感、知如何与机器的态、势、感、知相融相合?!    智能传播中,对“态”而言本质是表征的问题,尤其是静态的表达,侧重于感形(客观存在being),感己感彼;对“势”而言本质是理解(构建联系)的问题,尤其是动态的会意,侧重于知义(值得、应该should),知己知彼;由态到态的交互过程,没有智能的出现,得“形”失意;由态到势的交互过程,亦即数据在流动中生成信息知识(形成价值性)的过程,也就是智能的产生过程,得意忘形。态势如同散文一般,散文“形散而神不散”,态散而势不散,态散势聚,得意忘形,得势忘态。所以智能传播中人机融合理论体系建构的基本核心就是建立起智能的人的情、境、意、识+机的态、势、感、知协同机制。

3、智能传播的主体性与伦理

智能(包括人工智能),本质上是“人”学,就是从人的智能模仿开始,具体表现为:输入是模拟人的各种感觉的传感器信息处理,处理是仿真人的各种推理方法,输出是师法人的决策行为过程,而在整个的智能程序中,最终还是人起作用、为人服务、向人学习!

智能的实质就是适应性交互(不一定是自适应,还包括他适应的混合),传播是指两个相互独立的系统之间,利用一定的媒介和途径所进行的、有目的的信息传递活动。而传播的实质是一种信息分享过程,双方都能在传递、交流、反馈等一系列过程中分享信息,在双方的信息沟通的基础上取得理解,达成共识。不妨把两者结合起来看,智能传播的实质就是颠覆性以往的交流交互方式,包括自我、人人、人物(机)、人物(机)环境等方面,君不见历次革命:蒸汽机、电动机、计算机(网络)、智能机、人+机等等莫不如此……

 智能传播的重点是人的变化而不是僵化,即加快了人的反身性(就是人与传播的相互影响)和自否性(进化迭代的过程),自否定(自由)和反身性 (反思)构成了人机智能传播的人文性,包括能动的创造性。机器从不会自否定和反身性,人会!人的态、势、感、知中都包含隐性的自否定和反身性成分,机器没有这种机制,一根筋。人可以既是又不是,是“关系”而不是“属性”。罗素也曾指望通过对“既是又不是”的两个“是”字的语义区分来排除悖论、矛盾,如说“苏格拉底是人”,“苏格拉底又不是人”(不等同于人),此中前一个“是”意针着具有某种“属性”,后一个“是”则意味着“等同”,两个命题讲的不是一回事,构不成逻辑矛盾。若“态”为“是”(being),那么“势”即“应”(should),从认识论角度,“态”或“是”就是从描述事物状态与特征的参量(或变量 )的众多数值中取其任意值,“势”或“应该”就是从描述事物状态与特征的参量(或变量)的众多数值中取其最大值或极大值。从价值论角度,“态”或“是”就是从描述事物价值是状态与价值特征的参量(或变量)的众多数值中取去其任意值,“势”或“应该”就是从描述事物的价值状态与价值特征的众多数值中取其最大值或极大值。    价值是智能传播中人机态势感知的核心,其体现已不再是原有的产生过程,而是人机环境系统的共同作用而生成的显性和隐性部分,隐性部分更值得深思。抽象符号间的联系不能产生知识和意义,形式符号系统的语义解释和知识建构何以内在于系统而不依赖于人的定义,应该是未来智能传播研究的核心问题。这涉及到一个主体的生成。势是(人物环境)各部分之间的一种价值秩序和结构.是一种主观方面的“内外相应”心理作用,所以有人说,“势不是事物本身的属性,它只存在于观察者的心里。每一个人心里见出一种不同的势。”不过这并不否认势与“对象各部分之间的秩序和结构”有关,只是肯定对象的形式因素要适应人心的特殊构造,才能产生势觉。势的本质为事物的杂多状态与它的内在本质的协调一致性表征。势产生的原则不在于客观的规则逻辑和状态的概率计算,而是只在个性方面有意义和显出特征的东西。其最高原则是从显出特征的东西开始,达到意蕴——小信息弱概率的大反映强运筹。能够用感性表达理性,用虚拟诱导现实,用should实现being。总之,势是人们理念的感性价值显现。

伦理一词,英文为ethics,一词源自于希腊文的“ethos”,其意义与拉丁文“mores”差不多,表示风俗、习惯的意思。西方的伦理学发展流派纷呈,比较经典的有叔本华的唯意志主义伦理流派、詹姆斯的实用主义伦理学流派、斯宾塞的进化论伦理学流派还有海德格尔的存在主义伦理学流派。其中存在主义是西方影响最广泛的伦理学流派,始终把自由作为其伦理学的核心,认为“自由是价值的唯一源泉”。

在我国,伦理的概念要追溯到公元前6世纪,《周易》、《尚书》已出现单用的伦、理。前者即指人们的关系,“三纲五伦”、“伦理纲常”中的伦即人伦。而理则指条理和道理,指人们应遵循的行为准则。与西方相似,不同学派的伦理观差别很大,儒家强调仁、孝悌忠信与道德修养,墨家信奉“兼相爱,交相利”,而法家则重视法治高于教化,人性本恶,要靠法来相制约。

一般而言伦理是哲学的分支,是研究社会道德现象及其规律的科学。对其研究是很必要的。因为伦理不但可以建立起一种人与人之间的关系,并且可以通过一种潜在的价值观来对人的行为产生制约与影响。很难想象,没有伦理的概念,我们的社会会有什么人伦与秩序可言。

通过以上的讨论与分析,笔者认为,人工智能还远没有伦理的概念(至少是现在),有的只是相应的人对于伦理的概念,是人类将伦理的概念强加在机器身上。在潜意识中,人们总是将机器视之合作的人类,所以赋予机器很多原本不属于它的词汇,如机器智能、机器伦理、机器情感等。在笔者看来,这些词汇本身无可厚非,因为这反映出人们对机器很高的期望,期望其能够像人一样理解他人的想法,并能够与人类进行自然的交互。但是,现在的当务之急,是弄清楚人的伦理中可以进行结构化处理的部分,因为这样下一步才可以让机器学习,形成自己的伦理体系。而且伦理,正如前面讨论的,是由伦和理组成的,每一部分都有自己的含义,而“伦”,即人伦,更是人类在长期进化发展中所逐渐形成的,具有很大的文化依赖性。更重要的是,伦理是具有情景性的,在一个情景下的伦理是可以接受的,而换到另一种情景,就变得难以理解,所以,如何解决伦理的跨情境问题,也是需要考虑的问题。

而且值得一提的是,就智能传播的人机环境交互而言,机指而不仅仅是机器,更不是单纯的计算机,而且还包括机制与机理。而环境不仅仅单指自然环境、社会环境,更要涉及到人的心理、体验环境。单纯的关注某一个方面,总会做到以偏概全。智能传播技术的发展,不仅仅是技术的发展与进步,更加关键的是机制与机理的与时俱进。因为两者的发展是相辅相成的,技术发展过快,而机制并不完善,就会制约技术的发展。现在的智能传播的伦理研究就有点这个意味。现在的人类智能的机理尚不清楚,更不要提机器的智能机理了。而且,目前机器大多数关注人的外在环境,即自然环境与社会环境,机器从传感器得到的环境数据来综合分析人所处的外在环境,但是却很难有相应的算法来分析人的内部心理认知环境,人的心理活动具有意向性,具有动机性,这也是目前机器所不具备的,也是不能理解的。所以对于智能传播的发展而言,机器的发展不仅仅是技术的发展,更是机制上的不断完善。研究出试图理解人的内隐认知行为的机器,则是进一步的目标。只有达到这个目标,智能传播中的人机环境交互才能达到更高的层次。

智能传播的伦理研究是智能科学技术发展到一定程度的产物,它既包括人工智能的技术研究,也包括机器与人、机器与环境及人、机、环境之间关系的探索。与很多新兴学科一致,它的历史不长,但发展速度很快。尤其是近些年,依托着深度学习的兴起,以及一些大事件(AlphaGo战胜李世石)的产生,人们对人工智能本身,以及智能传播的伦理研究的兴趣陡然上升,对其相关研究与著作也相对增多。但是,可以预期到的是,人工智能技术本身离我们设想的智能程度还相去甚远,且自发的将人的伦理迁移到机器中的想法本身实现难度就极大。而且如果回顾过去的话,人工智能总是在起伏中前进,怎样保证无论是在高峰还是低谷的周期中,政府的资助力度与人们的热情保持在同一水平线,这也是一个很难回避的问题。这些都需要目前的人工智能伦理专家做进一步的研究。

总之,智能传播的伦理研究不仅仅要考虑机器技术的高速发展,更要考虑交互主体-人类的思维与认知方式,让机器与人类各司其职,互相促进,这才是智能传播的伦理研究的前景与趋势。

4、智能传播的法律规制

动物的智能更多是生理性的,人类的智能除此之外还有心理性和社会性。德国有句谚语:“秩序是生命的一半”。生命的另一半就是非秩序。现代电工学有个名词叫做“击穿”,就是在高电压下绝缘体会变成导体,人类也有一种逻辑击穿能力,即在一定的情境下,把理性的逻辑思维变成感性的非逻辑直觉行为。

在韦伯那里,道德被视作为局限于一定时空情境中的德性;它不可能超越时空而凭借逻辑被证明为普适原则。在现代西方的法学和哲学中,普适主义vs. 特殊主义,法律vs. 德性,其实是一个最基本的分歧。

道德中的道是道路,德是得到,道德就是通往得到的道路;仁是人,义是应该。仁义道德就是人应该走向获得的路!实际上是感知觉的一种深度概念抽象加工,是一种直觉化了的认知框架结构,是一种无意识化了的深度态势感知,即符合内在道德要求的为刺激—反应快模式,而不是理性的刺激—选择—反应慢模式。

把数据变成信息的过程就是产生定向理解的过程,而把信息变成知识的过程就是更小范围的定向理解过程,这是一个聚合过程;反之,若把知识溶解为信息、把信息转化为数据的过程,就是一个泛化联系、弥散理解的过程。这一来一往就是一个弥散聚合过程(简称弥聚过程),人与外部世界交互的过程就是一个认知弥聚过程。

去掉数据的物理性是一个瞬间的极其复杂过程,其意义不亚于石头变猴的过程:把一个死沉沉转为一个活生生,把一个无价物化为有价值,把一个有限变为无限,把一个无味道生成有意义,翻天覆地、万象更新、一元复始,不可谓不巨大!这也是人类主观形成的过程,即: 人可以发现未来的动向并利用过去影响它现在的进程。犹如去掉人身上的动物性一般,不是简单的刺激—反应,而是刺激—选择—反应,中间的那个选择就是主观产生的源头,智能也许就是人性—非动物性。有些动物身上也有人性。

感/知的不是该物之自然属性之和,而是展现着该物时间性、历史性的“意义”。“界限”是让交互更有秩序,于是规则、概率、知识、信息、数据、规范、法律、道德都是这种“界限”的秩序表达。例如“张三把李四打了,他进了医院。”与“张三把李四打了,他进了监狱。”两个事实,就存在着人机不同的理解“界限”,某域的“态势感知”服从于局部的“界限”,遵守了某一种“秩序”,才能进入另一个时空中的“界限”。那种建立“统一”“跨域”的理想,其实就是打破局部领域的“界限”“秩序”,便成为“深度态势感知”。很多态是形不成势的,态形成势的过程就是智能元素成分浮现的过程。

在不久的将来,随着科技发展以及人工智能技术的不断完善,人们将很容易“操纵信息”,且不留痕迹,在军事领域,信息操纵并不是什么新鲜事,但如今的不同点在于,随着科技发展,信息操纵的规模会更强。法国《欧洲时报》2018年9月6日报道称,法国国防部在当地时间9月4日发布一份报告指出,这将造成极大的混乱。法国武装力量部长弗洛朗丝•帕利表示,“整个社会和政治体制都有可能被撬动”。报告尤其提醒注意图片、音频和视频编辑软件带来的威胁,称这些软件“能让任何人讲出任何话,而且不容易辨识”。报告指出,通过数码修改视频里的人物面部,按照修改人的意愿,让他们讲话或做事,这样的加强版假视频,已经达到了极高的可信度。报告还指出,修改公众人物的言论将变得很容易,并能发送20多个修改后的版本,“跟真的混在一起,能混淆视听”。报告预计,因为制作成本低,而且被抓住的风险也低,操纵信息的行为会越来越多。平心而论,“界限”是让这个世界更有秩序,于是规范、法律、道德都是这种“界限”的秩序表达。“自我”有必要服从于这一个“界限”,即遵守了某一种“秩序”,才能进入另一个时空中的“界限”。

在哈耶克的浩繁著述中,也许“自发秩序”四个字最为重要。重要在哪呢?自发秩序是社会秩序的主要源泉,也就是说,社会秩序是自发产生的,而不是人为创造的。想象一下远古时期,没有国家,也没有今天这么复杂的社会秩序,质朴的人们只根据对自己是否有利来决定行为,他们在长期的互动和磨合中形成了习俗和惯例。如家庭之礼或乡规民约。这就是最初的社会秩序。习俗和惯例的特点是,它们是芸芸众生创立的。当然现代意义上的“自发秩序”已非彼时的“自发秩序”,人类经历了思想启蒙、文艺复兴、工业革命、智能萌动等过程,这些变化已使得哈耶克曾划分的“人之行动”和“人之设计”开始了混合、融接:几乎所有习俗或惯例既包括人们有目的创立的,还包含他们的“非目的行动”的结果。当前,所谓“人为”不仅是指人的行动,还指人的设计。正如,人类感觉的秩序是自然+人工的一样,人的非目的的行动也是自然+人工的。立法机关不但要发现法律,还要积极创造更人性化的法律。海德格尔有句名言,叫“不是我说话,而是话让我说”。这里的“话”,不在普通语言学意义上来理解,不是语言学的形式规则,也非语言学的意义,而是有内容(什么)的“话”。在已然与未来的智能时代,说话与话说一定要紧密地与实际情况有机结合,智能传播的法律法规才能顺势而为、自然制定,进而更好地保障整个社会秩序和自由的秩序。

预测:2019年九大物联网发展趋势分析

正如我们所知,物联网正在改变世界。多年来,业界一直在谈论未来可能会是什么样子,以及随着越来越多的事物变得联系起来,我们的生活可能会有所不同。

22

未来不再仅仅是一个愿景,今天它正在变成一个令人兴奋的现实。 随着我们进入2019年,以下是我们在AT&T看到的一些物联网趋势和预测:

1.第一个主流的自动驾驶“事物”可能不会是汽车

拖拉机和农场设备,采矿机,无人机和机器人等重型机械将引领第一波自动化浪潮。虽然自动驾驶汽车最终可能成为道路上的主要装备,但这种现实还需要很多年。而这些机器将提供早期试验场,并将为未来的大规模自动化铺平道路。

2.城市将使用游戏化来鼓励公民参与城市管理

智能城市将通过新的方式使用网络技术来吸引公民,例如游戏化。如按时支付水费,回收物品,报告故障路面以及乘坐公共交通而不是开车等等,城市居民将获得积分奖励。这些积分将可兑换服务折扣或VIP访问城市活动等等。

3.我们将超越连接的东西延伸到连接空间和连接体验

从体育场馆到娱乐区到交通系统,连通性将成为粉丝和当地居民的关键区别。当您参加自己喜欢的体育赛事或音乐会时,能够识别到最短的特许路线,或找到并支付最近的停车位,或订购商品并将其交付到您的座位,而所有这一切都将通过您的移动设备就可以实现。

4.视频传感器技术将增强物联网数据洞察力

近实时图像与近实时数据相结合,提供了企业资产和流程的三维视图。 采用视频传感器作为物联网战略一部分的公司和城市将具有改进运营,节省时间和金钱以及提高公共安全的能力。期待监控即服务和检查即服务模式以获得牵引力,并期待新一波多用途物联网设备,其中包括支持蜂窝网络的摄像机。

5.制造业,医疗保健和公共安全有望成为5G的早期受贿罪

智能工厂将连接整个供应链,从而彻底改变制造流程。医患关系和我们认为医疗保健的传统方式将会改变。 最先的响应者将拥有前所未有的新技术和救生能力来保护公民。

6.物联网解决方案将是帮助企业通过节约用水,减少能源和燃料使用以及降低碳排放来实现其可持续发展目标的关键

越来越多的公司和城市将采用物联网解决方案,旨在改善环境和社会,以实现更大的利益。 资产和车队管理解决方案等工业物联网应用将实现巨大的效率,并有助于减少制造,运输,物流和能源等多个行业的排放。

7.全球范围内低功率广域网采用将促进物联网设备的创新和大规模部署

较小的设备,更长的电池寿命,集成的SIM,频谱效率和更低的设备成本以及运营商级安全性将使新的物联网设备和服务成为可能,因为窄带物联网和LTE-M网络成为2019年物联网连接增长最快的技术。随着网络技术的成熟,创新的定价和服务模式应运而生。

8.数据共享经济将继续增长势头

除了房屋,汽车和摩托车之类的消费者共享经济之外,越来越多的企业将寻求分享有价值的数据。 企业将处于一个允许合作伙伴、供应商、制造商和其他第三方以可信和高度安全的方式从不同信息源共享数据和见解的环境中。数据共享和高级分析将是实现物联网价值最大化的关键。

9.物联网与人工智能将融合,产生资产与流程的数字双胞胎

低成本传感器,AI和5G网络将允许客户创建其物理设备和流程的虚拟,基于软件的副本。这意味着用户,制造商和设计人员可以获得近乎实时的信息并采取行动,而无需直接近距离处理。 汽车,城市和制造设施等数字双胞胎将带来新的运营效率和收入来源。它们还将帮助工程师在其生命周期的几个阶段验证产品的设计。

国外研究机构:到2024年智能家居市场将超过1500亿美元

据国外一研究机构发布的一项最新研究报告显示,全球智能家居市场规模预计将从2018年的766亿美元增长到2024年的1514亿美元,复合年增长率为12.02%。

驱动因素

  • 越来越多的互联网用户和越来越多的智能设备采用;
  • 发展中国家可支配收入的不断提升以及健康意识的提升;
  • 远程家庭监控重要性的提升;
  • 对节能和低碳排放导向解决方案的需求不断增加;
  • 智能家居实现降低成本的措施;
  • 智能手机和智能小工具的快速扩散;
  • 大量制造商扩展其智能家居产品组合;
  • 人们对安全性和便利性的关注不断提升。

制约因素

  • 目前更多以便利驱动为导向的市场而不是必要性驱动的市场;
  • 消费者更换现有智能设备的成本太高;
  • 违反与安全和隐私相关的问题。

市场机会

  • 政府相关促进绿色建筑发展的有利规定;
  • 智能家居中电力线通信技术的整合。
  • 政府相关促进绿色建筑发展的有利规定;

未来挑战

  • 连接不同的系统,有限的功能和缺乏开放标准
  • 设备故障的风险

IDC:AI和IOT将促使企业为寻求竞争优势而采用云服务

IDC表示,预计到2023年新西兰IT服务市场将以2.8%的复合年增长率(CAGR)增长。到2023年新西兰IT服务收入将达到约39.6亿新西兰元,高于2018年预估的34.52亿新西兰元。

IDC最近发布的“2018-2023,新西兰IT服务预测与分析”报告显示,到2023年管理服务市场预计将达到最高的复合年增长率。这种加速增长的驱动因素是企业正在从云计算转向商业和系统优化使用云技术创造竞争优势,并与其它创新加速器(如物联网和AI)结合使用。

19

ANZ IT服务市场分析师Chayse Gorton补充说,企业正在优先考虑创新和安全性,而不是成本和可扩展性。

“企业正在不断质疑他们是否应该迁移到云。他们正在分析不迁移到云的影响,以及如何通过将数字人才从传统的内部IT转移到创新计划来利用云来创造竞争差异化。”Chayse Gorton补充道。

在未来5年内,新西兰企业将利用IT服务供应商及其合作伙伴来帮助实施和管理云解决方案。这将在确保IT服务市场持续增长方面发挥重要作用。

随着云服务日益商品化,IT服务提供商面临的挑战将是如何在与竞争厂商的竞争中脱颖而出。 因此,在复杂的数字生态系统中有效地传达其能力,以及进行有效合作的能力将变得更加重要。

从科幻小说到现实:欧洲智能家居家庭超过2200万

如今,节能设备和“智能音箱”的数量销售都是以破纪录的速度在增长,这也推动高科技市场的快速发展。 但是,由于消费者缺乏数字技能和服务水平不一致,目前智能家居市场发展仍然存在许多障碍。

指纹锁,网络安全摄像头,智能灯泡,智能洗衣机……技术正在改变我们的日常家庭生活,已经将昨天的科技梦想变为现实。

咨询公司Gartner预测,随着智能技术的普及,到2022年,典型的家庭住宅可能包含500多个智能物品。智能家居将成为未来十年发展迅速的领域,并将为那些能够调整其产品和服务以利用这一新兴行业的企业提供许多创新的数字商机。

北美仍然是智能科技的主要市场,但欧洲正在迎头赶上。根据市场分析师Berg Insight的研究报告,截至2017年底,欧洲拥有所谓物联网(IoT)设备的家庭数量达到2250万。预计到2022年底,这个蓬勃发展的行业的增长将达到8400万欧洲家庭,市场渗透率为35%,并在几年内实现欧洲整体133亿欧元营收。

根据米兰理工大学管理学院Giulio Salvadori说言,德国,英国和法国是欧洲智能家居市场的主要国家,其次是意大利和西班牙。

预计到2025年底,全球智能家居工具和服务市场将产生价值850亿欧元的机会。随着传感器和处理器价格的下降,节约能源的家庭自动化在城市家庭中越来越受欢迎。智能恒温器是最受欢迎的工具之一,欧盟配备这些恒温器的房屋数量将从2017年的400万增加到2020年的2200万。

欧盟研究基金正在刺激并追随该行业的市场趋势。在西班牙,蒙德拉贡大学是领导CITyFiED项目组织的成员,该项目专注于住宅建筑的节能,已开发出一款应用程序,用于收集公寓的生活用水,电力和供暖用途数据。

这是一种ICT解决方案,有助于提高居民对能效的意识。该应用程序提供有关能耗的信息,以及有关最适合使用设备时间的建议,或有关何时关闭加热的建议。

蒙德拉贡大学电子与计算系教授Felix Larrinaga解释说:“这个过程涉及不同的学科,包括设计部门,ICT架构和数据库专家,软件开发人员以及能源专家。他们与实验项目的居民进行了几次研讨会和测试,以测量用户对拟议解决方案的接受程度。并与其他试点城市分享了这些经验,包括土耳其的Soma和瑞典的隆德,以及所有项目的合作伙伴。“

p

在意大利,米兰理工大学(Politecnico di Milano)估计,使用智能设备进行供暖可以为有孩子的家庭节省高达28%的能源。“智能供暖解决方案的广泛采用,例如在米兰市区,将每年减少二氧化碳排放超过54,000吨,对环境产生积极影响,每年为公民节省7000万欧元,“Giulio Salvadori说。

然而,仅仅存在智能技术并不能保证它会导致用户行为的变革。 Salvadori补充道:“在购买智能设备的消费者中,只有15%的人经常使用其设备的智能功能。消费者的选择更多地取决于设备的一般功能而不是智能功能”。

在Politecnico di Milano对意大利和欧洲智能家居市场的研究中,消费者缺乏数字能力被认为是市场发展的障碍之一。百分之七十的消费者要求专业人员协助安装设备,即使设计的设备尽可能由消费者自己安装。另外,其它障碍包括缺乏服务,通常仅限于云数据的管理,以及不同智能设备之间缺乏兼容性。

“消费者需要更好地了解设备智能功能的附加价值,”Salvadori解释道。“然而,从全球智能音箱的销量从2016年的800万增长到2018年销售的5600万台,市场未来的可能性已经很明显,其中亚马逊Alexa和Google Home领先于该行业”。

这两家网络巨头希望增加他们在这一领域的领导地位,专注于与其核心业务相关的服务。 Amazon Echo和Alexa协助用户在线购物,而Google Home则提供从实时天气到体育赛事结果的信息。智能音箱越来越多地与家用智能电器(如灯和加热系统)开发更好的互操作性。

根据这项研究,亚马逊Echo和Alexa可以与1,200个不同品牌的超过20,000台设备进行“交谈”。谷歌正在迎头赶上,它的智能助手现在有30种语言版本,可在80个国家使用。

福布斯技术委员会的专家一致认为,该行业必须制定更好的交叉兼容性标准,以使设备能够更好地协同工作。安全技术专家Tyler Shields说:“手机、电视、家庭音响甚至汽车仪表板中包含的技术的语音控制未来将是非常普遍的应用”而且“未来突破性进步将会真正让这些技术无处不在”。

NB-IoT/LoRa是新技术?其实30年前就已经出现了

以NB-IoT、LoRa为代表的低功耗广域网络(LPWAN)技术近年来已经是物联网领域最热门和最吸引眼球的部分,在一些场合,NB-IoT或LoRa都成了物联网的代名词了,仿佛一个项目没有和NB-IoT或LoRa有点关系都不算物联网项目了。不过,虽然NB-IoT、LoRa是近几年出现并开始商用,但此类低功耗广域网络的想法并不是新鲜事物,那些对低数据吞吐量有明确需求的应用落地已经有了超过30年的历史。实际上,在蜂窝网络还未商用之前,一些行业就采用M2M方式来给低速率终端联网实现应用,使用专用的无线数据网络,这些无线数据网络和今天的低功耗广域网络有相似的拓扑和网络架构,有些直至今日仍然在一些利基场景中使用。

smart city and wireless communication network, abstract image visual, internet of things

30多年间的演进和变换

从上世界80年代开始,低功耗广域网络已在全球各地开始萌芽,部分技术形成的网络已发展到较大应用规模。比较典型的包括:

(1)全球化的低速率数据网络DataTAC

DataTAC是一个窄带数据网络技术,最初由美国MDI(MobileData International)研发。使用该技术的窄带无线网络ARDIS网络,是由摩托罗拉和IBM上世纪80年代初投资建设的合资公司。这张网络专为数据传输应用而设计,运行在800MHz频谱上,其数据速率为19.2 kbps,而且最为知名的是拥有比高速率网络更强的穿透性。除了寻呼机和黑莓的邮件外,ARDIS在其他方面中也有广泛的应用,比如安全、车队追踪、信用卡授权和销售自动化等。

具体来说,ARDIS是一张集群式无线数据通信网络,不能用于语音通信。该网络上行时运行在806 MHz到821 MHz之间,下行时运行在851 MHz至866 MHz之间,有25KHz的信道间隔。在那个时候,ARDIS已具备一定规模,在美国都市统计区域(MSAs)的城市中有400座最大城市已被覆盖,涵盖了美国90%城市核心商业区以及80%的总人口。ARDIS也称得上全球化的网络,它在英国、加拿大、德国、澳大利亚、马来西亚、新加坡和泰国有分支,比如澳洲电讯、和记电讯在澳大利亚、香港都部署运营了ARDIS网络。1995-1996年期间,ARDIS在全球已拥有超过44,000个客户(大部分是企业客户),在个别区域里其容量已超出极限值,不过ARDIS更多会随着需求增加来增加容量和覆盖。

在现在看来,ARDIS的费率非常之高,对消息传送服务来说,从每月39美元的最低套餐(包含100条消息)到每月139美元的白金套餐(包含650条消息),对于非消息类应用的服务,每个数据包收取6美分,或者每100字节数据收取3美分,此类套餐不可用于email。ARDIS也做了不少室内深度覆盖,而且由于全国性的覆盖,ARDIS的用户在各大城市之间可以无缝漫游。

不过,在当时的背景下,ARDIS仅提供数据服务,而当时人们对于基于语音的通信需求非常旺盛,加上这张网络缺乏像思科、Ascend、北电等主流硬件设备厂商的支持,让这张网络可以发挥的作用有限。后来,摩托罗拉和IBM均将其股份出售给电信运营商美国移动(American Mobile),美国移动将ARDIS的客户并入了其部署的2G网络中,这张早期的低功耗广域网络宣告结束。

 (2)源于欧洲的Mobitex

Mobitex也是一项窄带数据通信技术,在上世纪80年代由瑞典TeleverketRadio研发,数年后Televerket Radio和爱立信的合资公司拥有Mobitex,来进一步完善该技术,这家合资公司为Eritel,后来成为爱立信的一个子公司。Mobitex在欧洲运行在400-450 MHz频段上,在北美运行在900MHz频段上,该技术使用12.5KHz带宽传输数据,最高速率8kbps,最大的覆盖范围可以达到30公里。1986年Mobitex开始在瑞典部署,后来也扩展到英国和美国等地,与DataTAC类似,除了用于寻呼和黑莓邮件外,也用于公共交通、安全和大量M2M场景,其中在美国911事件和2005飓风救援行动中,Mobitex发挥了一定作用。

Mobitex也是一个全球化的网络,在5大洲30多个国家实现部署(其中包括在中国小范围部署),而且形成大量的运营商,比如在美国就有RAM Mobile Data、BellSouth Wireless Data、Cingular Interactive、CingularWireless和Velocita Wireless这些运营商,在加拿大有Rogers Wireless,在英国有RAM Mobile Data等。在英国,Mobitex规模最大的应用当属汽车故障修复业务,几乎所有的汽车故障信息传送至故障服务机构时都采用的是基于Mobitex的网关软件,预计每年有超过2000万次故障和修复信息都是通过其传送的。

和DataTAC类似,在越来越成熟的GSM网络的阴影下,Mobitex开始走下坡路,能够提供的应用场景不断萎缩。一个标志性事件是,2012年12月31日,瑞典永久关闭了Mobitex网络。

 (3)为消防报警器而生的AlarmNet

AlarmNet从字面来看就和报警器有关,这一无线技术是安定宝(ADEMCO)在上世纪80年代中期研发的,安定宝是当时美国一家大型的报警设备制造商,在2000年时与另一家知名安防企业C&K合并成立Ademco Group(美国安定宝集团),并隶属于霍尼韦尔,2004年美国安定宝集团正式更名为霍尼韦尔安防集团。

AlarmNet已经与今天的低功耗广域网络比较相似,它使用928MHz免授权频段,这一张网络是用来监控安定宝公司的报警设备,而AlarmNet用来发送报警信号等少量数据,所以传输速率也很低。AlarmNet当时已经具备了一定的规模,覆盖了美国18个主要的区域和约65%的城市人口,这样的规模已经形成一张广域覆盖的大网。不过,在上世纪90年代末,2G蜂窝网络开始普及,人们发现蜂窝网络可用来传输数据和音频,而且覆盖较广,整个产业链成熟后硬件成本非常低,因此大量需要使用无线的设备开始使用2G网络,其中包括报警系统,因此这张网络就开始和2G网络融合。不过时至今日,AlarmNet仍然是霍尼韦尔报警联网系统的重要服务内容。

NB-IoT和LoRa的商用,不仅仅是时机,更在于标准化和生态

从以上三个类似于低功耗广域网络的技术发展历史可以看出,这些技术最终的命运都是在2G网络商用中走向衰落。从上世界90年代中期开始,GSM网络在全球的普及部署,提供一个泛在的覆盖,且硬件成本大大降低,2G芯片出货量快速增长,M2M业务开始迁移到2G网络上。GPRS的商用,给M2M业务更多数据接入的机会,很多厂商在其设备中嵌入了GPRS模组,模组成本和流量资费越来越低廉,厂商也能负担这一成本,这一现象持续了近20年。

目前,在全球运营商将4G作为主流网络且准备商用5G背景下,2G网络的退网已实施或提上日程。物联网的市场前景,尤其是需要低速率、低电量耗费的无线场景的连接需求越来越多,在这个时机下,以NB-IoT、LoRa为代表的低功耗广域网络正填补了这一缺口。

30多年前的DataTAC、Mobitex、AlarmNet这些低功耗广域网络曾一度从星星之火形成燎原之势,但最终被2G网络扑灭。在笔者看来,这一变迁是由于当时M2M的场景有限,其网络技术和2G有很明显的替代性,而更重要的是GSM技术形成的高度标准化和全球产业生态将网络部署运营的门槛大大降低了。而DataTAC、Mobitex、AlarmNet当时依然坚持封闭技术,只有少数几家厂商支持,缺乏产业生态让其无法与2G形成竞争。从当前来看,NB-IoT、LoRa从一开始就重视标准化和产业生态的建设,而其他移动通信技术的发展也为其留下了应用场景空间。

过去30年里,低功耗广域网络由盛而衰,如今又开始崛起,下一个30年会走向哪里?

预测:2019年5G和智慧城市的趋势

5G和智慧城市的崛起与物联网的预期增长密切相关。未来十年,物联网技术在智能城市基础设施和5G网络试验开发中的应用将会增加。

“5G是业界最期待的技术趋势之一,5G网络将迎来物联网的新时代,支持日益互联的世界,进一步推动物联网创新,”DataArt在一份报告中说。

爱立信预测:从2020年起,预计将进行主要的5G网络部署,预计到2024年底,增强型移动宽带的用户数将达到15亿。

同时,基础设施和智能手机的增长发展相匹配,Deloitte Global预计到2019年底将出货约100万部5G手机。

000

试验

随着5G成为事实上的标准,允许使用工业互联网,物联网以及以更高速度发送和接收数据的新用例,我们可以预期2019将看到制造商面向系统的未来设备。

据报道,高通和英特尔等大牌公司已经开始研发适用于智能手机/汽车和智能家居设备的5G调制解调器。

另一方面,沃达丰、EE等移动运营商已经在英国推出了一系列试验和开发计划。EE预计将于2019年在16个英国城市内推出其5G网络,并有多个智能手机合作伙伴支持推出。

IDC预测,到2019年,5G将成为企业转型的关键推动因素,到2024年,超过70%的5G连接将来自商业用例。

根据爱立信的说法,2019年将是5G真正起飞的一年。“5G的最初焦点在不同市场有所不同,”爱立信欧洲和拉丁美洲5G专家Stewart Lacey表示,“当然,我认为美国专注于固定无线接入连接美国3800万服务不足的公民,欧洲对FWA的关注较少,因为最初关注的重点是移动宽带。”

然而,相比之下,道中国和韩国率先采用5G。随着西欧落后,该地区预计将在2023年通过1亿个连接,相比之下,到2025年中国的连接数将达到10亿。

由于英国在光纤全面推出方面落后于国际同行,目前只有3%的宽带用户享受光纤服务,5G无线家庭宽带将有助于加速三国向全国更多人提供超高速互联网的使命。

  SD-WAN

随着5G采用率的快速增长,对SD-WAN的需求预计也将在未来一年加速。

据IDC称,到2020年,80%的企业将在一些以安全和虚拟化边缘架构为基础的站点实施SD-WAN。

“越来越多的组织将在2019年开始数字化转型之旅,这意味着将改变其业务的技术和流程。云服务和软件即服务应用的迅速普及正在引导大多数人重新思考他们的传统Zscaler技术总监Yogi Chandiramani说,“预计SD-WAN将成为实现5G网络连接的推动者。”

  智慧城市

智能城市的发展趋势不仅仅是一个简单的流行语,而是在2018年之后,预计将继续增长,2019年将有一系列充满希望的智能发展。

根据物联网分析,智能城市项目是最大的物联网细分市场,受到全球供应商和政府近期数百个智能城市计划的推动。

IDC预测,到2020年,超过30%的智慧城市项目将在不到20万居民的小城市进行测试。

据iScoop称,公共服务、交通、安全、可持续发展、基础设施和综合智能功能是智能城市用例和应用增长的主要领域。

芯片设计师Arm在一份报告中表示:“预计智能城市的驱动力将从成本降低到更好的公民参与和更多的收入来源(例如红灯违规检测,Wi-Fi热点,5G服务,智能塔,犯罪检测/分析)成熟,信息广播)借助计算机视觉和机器学习等先进技术。”

根据麦肯锡全球研究所的研究,北美,亚太和欧洲国家正在引领智能城市的发展。过去一年,这些地区出现了许多试飞员和基础设施发展。事实上,伦敦被伊甸园战略研究所列为2018/19年世界顶级智慧城市政府。

IDC还预测:到2022年智能城市用例的投资将达到1580亿美元,这是美洲地区总体增长最快的一年。

总体而言,市场研究人员预测,成熟智慧城市发展的崛起将从概念验证和试点项目转变为项目开发以改善社区。

因此,到2019年底,可以预期40%的地方和地区政府使用物联网将道路,路灯和交通信号等基础设施转变为资产。

  城市生态系统

Gartner将智能城市定义为“将商业,住宅和工业社区结合起来的领域,这些社区正在使用智能城市生态系统框架进行设计,所有部门都与社会和社区协作相关联”。

从本质上讲,这意味着智能城市是技术领导的计划,旨在改善城市建设环境。根据IDC的数据,未来五年智能城市空间的主要趋势将对城市地区产生影响。

麦肯锡全球公司预测,到2025年,城市可以部署一系列智能移动应用,例如,能够将平均通勤时间缩短15%至20%。这还包括开发更智能的医疗保健,运输和安全。预计未来十年广泛采用智能技术可以促进更安全的城市环境。

“我们的研究结果表明,部署一系列智能技术可以帮助减少8-10%的死亡率,并将犯罪事故降低30-40%,”麦肯锡全球公司在其报告中表示。