自從計算機首次發明以來，人們一直在尋找“下一件大事”。現在，由於近一半的世界擁有的手機速度比最早的超級計算機快，因此很難跟蹤我們應該注意的事項。雖然許多利用強大技術的發明幾乎沒有成爲頭條新聞（有人見過智能冰箱嗎？），但是使它們成爲可能的進步常常成爲同樣炒作的犧牲品。
大數據，人工智能和物聯網是近期最廣泛濫用的三個術語，許多人不知道這些技術是如何聯繫在一起的，或者它們如何爲我們所期望的技術進步鋪平道路。本文將揭示這些概念，進一步深入探討其在行業的重要性，他們所面臨的障礙和什麼樣的未來。
信息大爆炸
在1989年萬維網發佈之後的幾年中，相互連接的機器數量大幅增加，當GPS在1994年至2000年間變得可行時，計算機和連接設備產生的數據量急劇增加。 這個設備網絡的潛力很快就實現了，1999年，“物聯網”這個術語首先由麻省理工學院的凱文·阿什頓（Kevin Ashton）創造，他假設：“如果我們的計算機知道所有關於事物的知識，那麼他們使用數據在沒有我們任何幫助的情況下聚集，我們將能夠跟蹤和計算一切，並大大減少浪費，損失和成本。
隨着GPS技術的興起，RFID標籤被用於會員卡系統，PDA市場升溫，企業能夠“看到”他們的流程，而且條件非常適合信息爆炸。2005年，Roger Mougalas首次使用“大數據”這一術語，因爲現有工具的處理數據量過多。2007年推出iPhone標誌着Big Data進軍消費領域，從那時起，智能手機，可穿戴設備，平板電腦和各種智能設備的崛起改變了我們對物理和數字世界的看法。
大數據，大變化
與此同時，社交媒體和電子商務的興起導致了數字角色的概念，數據的驚人價值變得明顯。'00s也看到了數據部門的出現，公司專門成立，以幫助企業管理組織數據並用它來改進流程。LatentView Analytics的聯合創始人兼董事長Venkat Viswanathan 在消費者營銷領域經歷了數據的力量，並對商業環境也產生了興趣。Viswanathan表示，“實現這一轉變的因素在於數字數據更加精細化，公司正在從消費領域獲取創意，並將其應用於行業。”
工業環境已經被用於技術和數據收集，因爲他們僅使用數據實時通知決策 - 檢查壓力水平，溫度等。在專業傳感器數據變得精細化之前，甚至不考慮將數據存儲起來供以後分析和使用存儲成本下降：隨着存儲成本下降以及雲存儲在過去5 - 8年投入使用，有機會回顧歷史數據並發現模式。
是時候發光了
一旦數據存儲成爲各種企業的可行選擇，雲就可以收集龐大而詳細的數據集，AI終於有了堅實的基礎。多年來，人工智能研究已經經歷了幾個人工智能冬季，其中算法技術的發展由於缺乏興趣或投資而陷入困境。隨着越來越多的數據變得可用，人工智能研究分爲更窄更窄的應用，最新一代算法在基礎領域取得了巨大進步 - 例如自然語言處理，計算機視覺和機器翻譯 - 因爲數量巨大可供學習的信息。
來自各種來源的可用訓練數據的激增導致AI系統的巨大改進，這種現象被稱爲數據的不合理有效性，其表明即使是簡單的算法，只要有足夠的數據，也可以得出準確的結論。結合幾十年的工作來完善這些算法以執行具有近乎人性的特定任務，AI終於有了一些東西可以用來實現有意義的結果。但大數據並沒有給人工智能提供額外的推動 - 這是必需的，用紅木軟件的CSO Devin Gharibian-Saki的話來說，'AI系統運行在統計模型上，所以你不能沒有很多數據來餵它。
整體觀點
通過大量傳感器，物聯網設備甚至可用於提供數據來教授AI系統的用戶數據，現在可以在業務的所有區域進行預測和決策，前提是用戶瞭解數據的含義和來源。“你必須知道你最終想要什麼，否則所有的數據，技術和傳感器都是無用的，”Gharibian-Saki說，特別是在任何可測量的環境中，數據丟失的風險更大永遠。企業必須記住，孤立地使用物聯網，大數據或人工智能沒有不會取勝：'我們總是尋找能夠解決所有問題的一件事，'Gharibian-Saki說，'但物聯網設備，傳感器，機器人技術和人工智能是系統中的所有組成部分 - 如果沒有這種整體觀點，它將需要很長時間才能取得巨大成功。
物聯網，大數據和人工智能相互融合並創建自動化生態系統 - 物聯網設備收集數百萬條準則的數據，然後在雲中進行整理，並用於訓練和改進人工智能算法。因此，確保人們瞭解物聯網，大數據和人工智能如何互動和相互促進是我們能夠做的最重要的事情，以改善我們的生活。
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