环境计算的未来会是怎样的?

在明天的路上

许多行业已经看到普及的连接如何通过工业物联网来利用业务流程，该工业物联网正在增长近25%。基于智能传感器和算法预测设备故障的能力使得库存管理，成本控制和资源可用性的显着改进，更不用说通过防止失败来提高安全的能力。数据，分析，智能，流程集成和报告的集成是实现物联网系统的关键。然而，今天仍然需要人为干预和决定。这些不同的系统是否可以在没有人为干预的情况下智能地沟通？

如果我们设想工业物联网发展的下一步，我们可以想象这样一个场景，比如汽车物联网和智慧城市功能的交叉，大量数据来自智能街道、停车场、司机，以及车辆本身。汽车制造商可以从运营数据和驾驶模式中学习，而市政当局可以从与交通模式、排放影响、行人和驾驶员安全以及应急反应情况有关的信息中受益。

在Charent，我们积极参与许多垂直市场，以使IOT系统能够进行特定用例。我们看到许多使用驾驶物联网开发和5G采用的案例，如自主驾驶，智能电网，智能零售或医疗保健。但是，我们尚未将该行业共同努力以智能方式合并系统，以便在垂直段中提供实际值。

实现这一愿景的关键将易于获得对相关数据的访问，以及将这些信息转换在各种系统上的方法。提供智能系统跨越快速访问的分层数据架构的能力是至关重要的;为此，我们专注于发展人工智能和机器学习技术与垂直特定学习的相关服务。

我们到了吗？

基本上，我们今天有这项技术。新兴的5G网络而其他网络技术将使这些系统能够在运行场景中存在的数以百万计的设备上进行扩展。业务分析人员可以将当前流程环境转换为下一代自动化工作流。然而，企业首先需要了解集成垂直系统的价值，以便推动这些场景的实现和实现环境计算的远景。

环境计算允许企业同时使用许多来自内部和外部的数据源，以改善客户体验、竞争力、市场相关性和产品卓越性。例如，连锁酒店可能对使用变量感兴趣，以便最大化其对特定消费群体或商务旅行者的吸引力。这些数据可能来自租赁信息、活动、体育活动和其他与特定地理或人口统计相关的消费者数据。收集和分析广泛来源的信息允许更敏捷和响应性更强的业务流程，从而带来更大的回报。

数字设计在所有这些中起着重要作用。创造经验，工作流程，使用和集成模式，最重要的是，在未来五年内企业需要进入的概念性旅程是以设计为中心的工程的核心。创建包含机会发现和概念设计的自上而下的计划可以推动环境计算系统所需的所需技术，数据和工作流程。

全速前进

当我们走向这些更复杂和数据丰富的服务时，人工智能而且机器学习技术将使更大的自主权识别使用模式和变量，原因是直接信息或推断的决策。然后，机器学习智能可以直接更新算法和数据，从而提高客户体验和产品产品。通过这种方式，我们创建了一个持续改进过程，以搜索整个生态系统的相关信息和趋势，同时最大限度地减少人类的互动。

通过更好地理解如何将环境计算集成到业务流程和后台办公室中，企业可以支持跨行业和垂直市场访问实时和相关数据。在数字设计工程的帮助下，一个充满商机的世界将在不久的将来实现。

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