无人机规模计算：在物联网紧张系统中流媒体，将未来发出权力
在美国，大约200,000名曼德美国一般航空公司已经注册了在过去的50年里。相比之下，750,000个无人驾驶机系统 - 又是艾克斯 - 拥有现在已经注册了仅在2016年12月的最后两周内，包括超过40,000人。那只是一个国家。它举例说明了“事物”的戏剧性涌入，这是对数字中断的前所未有的机会。它们通常充满传感器，越来越联系，产生大量数据，可以是较新的媒体，触摸每个行业的更智能的商业模式。例如，在过去的十年中，风力涡轮机从隔离的独立机器迅速发展到连接，传感器，宽敞的设备。最大的风能供应商Vestas之一，拥有60,000个涡轮机，最新的涡轮机，每个都有1,000个嵌入式传感器，所有这些都能够发出实时数据流。我们如何利用这种大量实时的电流，流传感器信息？我们如何在无人机尺度管理计算？
无人驾驶量表计算需要新的思维。十年前，传感器的计算研究开始通过美国情报机构的资金开始在麻省理工学院;并行，斯坦福和剑桥的学者还探讨了传感器如何改变移动数据的计算物理。学术研究催生了商业和开源流计算技术，有些人已经演变成流媒体AI发动机。刚刚过去一年，Forrester包括流媒体分析作为其下一代商业智能类别的一部分，它调用“洞察系统”。虽然上一代商业智能专注于将数据放在图形上，但洞察系统都集中在生成洞察力和指导行动 - 正在部署运输和物流系统，数字客户订婚和智能工业的IOT应用程序。
一个洞察系统就像你的人类神经系统：ai是大脑，物联网传感器是你的感官，中间件是你的骨架系统和流媒体分析完成自主神经系统的功能。
大脑通过感官输入燃料。在一个洞察力系统中，IOT传感器就像指尖的神经末梢。信号被捕获并分布在整个神经系统中。但我们的物联网传感器神经系统正在不断发展。今天，许多物联网申请必须依赖数十年来SCADA网络。由于无人驾驶量表要求和改进网络，即可通过新的基础架构取代古老的物联网面料。AI现在用于生产算法，必须注入网络神经系统以增强能力。像GE，SIEMENS，ROLLS-ROYCE，SYNVESSE和QIO等公司都是传感器网络武器竞赛，以创建可以实时从传感器中提取和传输数据的更智能的物联网网络。Vestas实施捕获了每天的风力涡轮机的感觉输入的Tberytes，以连续训练算法，该算法连续地指示如何对风和大气条件作出反应并优化电力生产的涡轮机。它认为洞察系统其中一个最有价值的 - 秘密 - 公司资产。
流分析类似于您的自主神经系统。你不认为把手从一个热炉里拿走，你只是这样做。运动员依靠他们的紧张系统来击打高尔夫球，假冒后卫或者把队友伪造到后面的队友。类似地，无人机级系统需要对条件进行自主反应。培训算法的流分析为IOT系统和指导递送无人机提供了这种自动智能，例如，避免彼此碰撞。它不必“思考”它，它只是必须移动。这种实力是通过网络运营商和组合多个流数据源的企业实现的，例如，通过无人机运动和交付来关联移动交易。这会产生实时的“游戏意识”，就像看到整个画面的伟大运动员和教练一样，做出智能选择：我是否运行不同的播放，选择不同的接收器或呼叫超时？算法肌肉记忆和算法游戏意识依赖于相关流AI分析模型。
我们的身体的骨架系统不同于IoT骨架系统 - 对于一个，我们的机构不必担心黑客和安全漏洞（尚未！）。所有自动IOT系统都面临这一挑战，因为连接的商业神经系统的重要性使得大目标。IOT系统必须像智能一样安全，从边缘（在设备上）到核心（用于网络范围的可见性）。在无人驾驶量表上运作，安全性必须是算法和自动化的，也必须令人难以置信。2012年，骑士资本自动交易系统损失4.4亿美元由于自动化缺陷，在40分钟内。算法安全是我们IOT供电的最重要的新字段之一。
最后一个问题是，随着新的无人机级神经系统内置的所有这些智能和自动化，人类还需要吗？答案是绝对的！但人类转变的作用。虽然重复，手动任务变得更加自动化，新的，即使是人类出现的智慧角色。例如，在华尔街，世界上80％的交易活动是算法，人类比以往任何时候都更为重要。The trading pits of the ’90s may be gone, but now humans play higher-value customer relationship roles — even average-sized trading firms manage billions of events a day, so algorithms augment the ability of human staff to decide who to help, who to upsell and who is at risk. Those customer advisory algorithms, like the trading automation itself, is one reason for the dramatic rise in对数据科学家的需求。因此，在一个无人驾驶能力的世界中，人类的作用将比以往任何时候都更加重要，但工作描述将改变以最佳利用新的工具。
下一代IOT-Powered业务将从云中的物联网结构的核心从边缘模拟人类神经系统。利用这种神经系统的机会在所有行业中都无穷无尽。曾经被隔绝的“事情” - 从你的咖啡机到风力涡轮机到无人机 - 现在代表了未来最大的中断机会。我们正在进入自动化的世界，AI驱动的动作比眨眼更快，嵌入在流式传统传感器数据中，以及我们周围的AFLight。你清理了起飞吗？
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