Verizon公司的报告强调了大数据复杂性和数据科学人才短缺是物联网实施的障碍,但人们还必须记住将业务目标作为任何分析计划的一部分才是关键的最佳实践。
现在,IT专业人员在某个地方正在将温度传感器,安全摄像机,或者车辆连接到互联网,以便他们的公司可以从该远程设备收集数据,投入物联网计划。
最有可能的是,这只是一个计划。而连接几个设备到几英里外的服务器上的监控应用程序是一个独立的努力,虽然它可以提供价值,这不是一个战略。与此同时,一些负责监督计划的中层经理却在宣称,“我们正在实施物联网。”
人们一次又一次地看到有关组织在做零碎并且不相关的物联网实施活动。这是哈佛商业评论最近对Verizon公司发布的报告的一个主题焦,专家认为这样的企业缺乏物联网转型的大数据战略。
该报告称,44%的公司希望通过使用物联网来改变他们的业务模式。
而处于一线的IT专业人员,他们是远程设备的使用者,也是对此过于乐观的中层管理者,那些“实施物联网”的大多数人(78%)都是关注在数量有限的物联网数据上,或者他们不使用数据,根据报告。在Verizon和HBR调查的306名企业领导中,42%表示他们的组织缺乏大数据技能和能力,51%的人表示他们正在努力应对大数据的多样性和复杂性。
知道想要完成什么
所有这些都证明,太多的组织只是有“计划”而不是真正实施物联网的“战略”。很容易想象,相当多的企业跟进了物联网技术工作的问题,那就是“现在做什么?”
虽然Verizon公司专注于大数据挑战,但这些在真正的战略的一个阶段,只是问题的一部分。如果组织通过物联网,大数据或任何其他技术概念想转变其业务,首先需要定义一个目标,了解自己想要的是什么。这是一个长期的IT最佳实践,但也是一个常常被忽视的做法。也许组织想保持相同的业务线和相同的客户群,也许是想更好地为这些客户服务,或在生产/交付过程中提高效率。也许组织想更新陈旧的产品线,或利用传感器和其他设备在面向客户的场景中抓住可能出现的新业务机会或趋势。
即使有这样的目标,组织可能会在物联网/大数据计划中发现一些惊喜,例如使用数据的新方法,但如果企业没有目标,那么就像没有诱饵在汪洋大海中钓鱼一样一无所获。
物联网不仅仅是一个很酷的时髦词,还承诺了大量的实际和可实现的好处。常见的例子是操作人员如何优化性能,并提高工厂生产线设备的正常运行时间。而具有讽刺意味的是,多年来,许多机器已经将数据馈送到维护应用程序多年,是通过硬连线连接而不是网络进行馈送的。
物联网中的“I”确实提供了将数据收集扩展到许多新型设备的能力,具有新的灵活性,包括无线连接。将分析能力放在网络边缘附近,允许餐厅连锁店管理其易腐物品库存或获得价格变化成功的实时视图。它可以优化传送车辆的路径,并且可以在忠诚客户进入商店时提醒零售商。
但是,在定义物联网目标时,组织还需要知道,任何收集的数据将如何结构化,谁将有权访问它,如何提供关键变化交付,以及谁来采取行动。
虽然Verizon公司强调大数据的复杂性和大数据人才的短缺,但处理这些只是大数据和物联网战略的一部分。这就是为什么人们必须三思而后行的完美例子。
好文章,需要你的鼓励
OpenAI和微软宣布签署一项非约束性谅解备忘录,修订双方合作关系。随着两家公司在AI市场竞争客户并寻求新的基础设施合作伙伴,其关系日趋复杂。该协议涉及OpenAI从非营利组织向营利实体的重组计划,需要微软这一最大投资者的批准。双方表示将积极制定最终合同条款,共同致力于为所有人提供最佳AI工具。
中山大学团队针对OpenAI O1等长思考推理模型存在的"长度不和谐"问题,提出了O1-Pruner优化方法。该方法通过长度-和谐奖励机制和强化学习训练,成功将模型推理长度缩短30-40%,同时保持甚至提升准确率,显著降低了推理时间和计算成本,为高效AI推理提供了新的解决方案。
中国科技企业发布了名为R1的人形机器人,直接对标特斯拉的Optimus机器人产品。这款新型机器人代表了中国在人工智能和机器人技术领域的最新突破,展现出与国际巨头竞争的实力。R1机器人的推出标志着全球人形机器人市场竞争进一步加剧。
上海AI实验室研究团队深入调查了12种先进视觉语言模型在自动驾驶场景中的真实表现,发现这些AI系统经常在缺乏真实视觉理解的情况下生成看似合理的驾驶解释。通过DriveBench测试平台的全面评估,研究揭示了现有评估方法的重大缺陷,并为开发更可靠的AI驾驶系统提供了重要指导。