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物联网突起它真的能让生活变得更好吗

2019-07-17 20:07:35来源:励志吧0次阅读

  物联突起,它真的能让生活变得更好吗?

  6月14日消息,据国外媒体报道,物联技术技术目前仿佛已势不可挡。其能够帮助我们订购商品,分析数据甚至于打造智慧城市。业内人士许诺物联技术能够让所有人受益,但事实真的如此吗?

  在美国旧金山,一名年轻的工程师希望利用能够跟踪心率、呼吸和睡眠周期的传感器来优化他的生活。在丹麦哥本哈根,1辆行驶中的公交车每两分钟将其位置和乘客数量传输到市政交通信息络,从而有效规划前方三个交叉路口的信号灯时间,让司机畅通无阻。在菲律宾达沃,一个可旋转络摄像头俯瞰着快餐店的仓库,监视着进进出出的所有人。

  这就是我们所谓的物联将所有不同的装备通过络链接在一起。技术专家Mike Kuniavsky是这一想法的先驱,将其描述为散布在全部环境中的嵌入式计算装备及数据通信。我更喜欢它的本意:通过信息处理定殖(整合控制)日常生活。

  虽然定殖一词显得有些咄咄逼人,但是随着物联的出现,人类各类各样的野心的确会得到满足。物联并不是单一的技术。各种装备,服务,供应商和所触及所有内容的连接都要到达同一个最终目标:收集数据,然后可以用来衡量和控制我们周围的世界。

  如果一个项目对我们日常生活有如此高的设计计划时,至关重要的就是要弄清它的主旨思想是什么,它追求的利益是什么。虽然物联没有规则可言,品质也无从衡量,但是我们可以通过三个尺度的视察来取得更具体的意义:我们的身体(自我量化),我们的家(智慧之家)和我们的公共空间(智慧城市)。每个尺度都显示出物联为我们带来的影响,每一个层面都有不同的东西来指引我们。

  在个人层面,物联以可穿戴式生物辨认传感器的形式存在。其中最简单的是联数字计步器,它通过计算步数来衡量一个人的行走距离,并提供在活动进程中消耗的能量估算。更精细的装备能够丈量心率,呼吸,皮肤温度甚至出汗量。

  从理论上将,如果诸如Fitbit和Apple Watche这样的穿着式生物辨认装备是为了逢迎用户的自我束缚,那末通过类似的联产品和服务对家庭环境进行定殖的目的就是提供一个非常不同的体验:便捷。这种智慧家庭努力的目标是通过设备来缩短愿望出现到愿望满足之间的进程。

  一个完善的例子就是亚马逊出售的小工具,就是被称为Dash Button的1键购买工具。许多物联装备仅仅是具备络连接性的传统装备。Dash Button则是完全相反的,其离开互联就不可能存在。亚马逊自己对这个装备及其运作方式的描写再好不过,所以我在此将其重复一遍:Amazon Dash Button是一种与Wi-Fi连接的装备,可以通过按下按钮重新订购您喜欢的商品。要使用Dash Button,只需从Apple App Store或Google Play商店下载Amazon应用程序即可。然后,登录您的Amazon Prime帐户,将Dash Button连接至Wi-Fi,然后选择要重新订购的商品。一旦连接成功,您只需按一下Dash Button按钮就可以自动下单。

  换句话说,这是一个单用处电子设备,每一个装备都只能用于一个单一的特定产品。当您再次有需要时按下按钮。这类装备可以用于您需要的宠物食品,洗衣粉或瓶装水,从而完成自动下单。

  我并不会刻意淡化类似产品对用户的价值。对需要照顾年迈双亲的用户、对需要照顾婴幼儿的用户,乃至对买盒猫粮都要花费一个多小时的用户来讲,这类产品有一定的价值。但与亚马逊所取得的收益相比,每一个用户因该产品而取得的收益很小。固然,因为有了这个小工具,你永久不会断了猫粮。但与此同时,亚马逊可以获得用户需要商品的时间、地点和频率和强度等有价值数据。这完全是一笔资产,亚马逊将通过各种方式利用它,包括使用这些数据来开发精准映照我们欲望的行动模型,以便到达更高的效力。

  再者,诸如Dash Button这样的设备能够让用户以尽量少的思考来完成交易,乃至不再需要通过点击或平板电脑的触摸屏来下单。这都是业界称之为转化的精确数据,由于它是不懈的:每一个复选框的勾选,每个输入栏的填写,都直指最后的用户交易百分比。而交易中的步骤越少,人们越有可能消费。

  而产品制造商则在不断尝试消除这些步骤,希望其物联产品之一能够像智能一样成为日常生活中必不可少的组成部分。最近全部行业向智能家居的发展只是一个方面。

  目前,这1策略都主要集中在所谓的智能扬声器身上,而第一代已打入市场,其中的知名产品包括亚马逊Echo和谷歌Home,每个这类产品都能够成为全部智能家居的核心。亚马逊Echo是一个简单的圆筒型扬声器,而Google Home则是一个颠倒的椭圆形。但事实上,关于智能扬声器的外观如何无关紧要,因为其主要功能就是实体化的虚拟助手,为用户提供一种便捷而集成的方式来访问散布在家庭中的众多数字控件从照明和文娱到安全,供暖,制冷和透风系统设备等等。

  谷歌,微软,亚马逊和苹果都有着自己基于自然语言语音识别技术的虚拟助手。大多数虚拟助手都是女性特征的名字、声音和个性。因为相干研究表明所有性别的用户都喜欢与女性互动。

  乍一看,这样的装备似乎是无害的。它们只是静静地待在我们意识的边沿,人们只有在需要的时候才会和它们交互。但是,当我们仔细地斟酌时,会发现很多问题。

  可以思考一下Google虚拟助手的工作方式:你向它提到对意大利食品的兴趣,按照纽约时报的一篇文章的话来说,谷歌虚拟助手会为用户推荐一些意大利餐馆的订餐APP,比如OpenTable等等。

  这个例子表明,虽然这些虚拟助手提供给我们的推荐表面上是中立的,但它们是基于许多内置的假设而做出的推荐,我们许多人会怀疑我们是否有必要仔细审查这些假定。

  例如向餐馆老板和前台工作人员询问他们对OpenTable的看法,你会很快了解到用户的便捷完全建立在增加工作量的基础之上,而OpenTable会具有所有相干的数据。您还能够得知了解到,在繁忙情况下,OpenTable会成心削减每位到店用餐者的预定次数。

  因此,明智的用餐者不会使用OpenTable做预定,而是通过向餐厅致电定位。相比之下,Google Home则默许使用该服务。

  这不是一个偶然。它反应了Google Home的设计优先级、预设环境以及产品理念。对全部智能家居行业来讲,其主要是由年轻设计师和工程师组成的同质化群体。比他们彼此之间同质化更重要的是他们与其他人的不同。

  大部分物联装备常常由那些适应Uber、Airbnb以及Apple Pay等服务的人设计完成。对于这部份人来说,上述服务已走进了他们的生活,他们认为这些服务是习以为常的存在。但位于华盛顿特区的皮尤研究中心统计数据显示,有相当一部分人从未听过或使用过这类服务,但随着时间的推移,对所有人来讲它们会变的习以为常。

  这类与联信息交互的方式也带来了其他问题和挑战。例如,用户很难确定虚拟助手的推荐到底是客观搜索产生的结果还是商家的付费广告。但是,虚拟助手的主要问题是,它为世界提供了一种毫无意义的方法,让用户不愿意长时间懊丧的渴望,对致使满足度的进程不太重要。

  虚拟助理能够监听环境的语音,并且实时待命。作为与用户交互的语音接口,它们会监听家居中的语音,以便检测环境什么时候产生唤醒装备的关键字。通过这类方式,这些设备能够收集更多数据,可用于广告业务或其他商业目的。

  由于虚拟助手其实不了解我们所处的环境,只是单纯依赖于关键词判断,反而致使了各种滑稽情况的产生。曾经美国国家公共广播络播出了一则关于亚马逊Echo的报导,而广播中的各种线索被Echo理解为用户命令,结果造成了各种混乱。

  用户从虚拟助手那里获得了生活的一些便利,而其服务提供者却取得一切关于你的生活的所有价值数据。让我们简单的思考一下,在物联为我们带来一定便捷的基础上,让我们失去了甚么。非联世界中给我们带来的限制是否真的没法应对?回家以后再等待烤箱预热真的很困难吗?为了远程操控,是不是值得我们放弃很多?

  现在我们大多数人都知道,我们的在不断收集关于我们位置和活动的信息。但是,我们常常却疏忽了当前的每个街区也在实时搜集信息,常常被称冠之以智慧城市。如果如果说可穿着装备是用户的自我掌握和了解,而智能家居的目的是便捷,那么智慧城市的终极目的就是控制,通过实时控制更有效地利用空间,能源和其他资源。

  各种各样的络信息搜集装备正在被部署到公共场合,其中包括闭路电视摄像机,配有生物辨认传感器的广告屏和自动售货机。另外还有称为信标的室内微定位系统,当其与智能应用程序结合在一起时,就会向用户发送有关附近产品和服务的信息。

  在城市空间中,每时每刻都在有无数的信息产生,我们的过往无不留下信息的痕迹,每平方米看似平静的空间都产生了各类用户数据,没有人知道该如何利用这些信息。在城市层面,物联的指导思想才是重中之重。

  西门子工程公司关于智能城市的定义中提供了最鲜明准确的论述:从现在开始的几十年,城市将具有无数的自主,智能化的信息系统,具有关于用户习惯和能源消耗的完善数据,并能够提供最好服务...这样一个城市的目标是通过自主化的信息系统优化对城市资源的调控。

  有这样一个哲学立场,其认为原则上世界是完全可知的,其中包含的各类事物可数可读,相互之间的关系能够通过技术系统完全编码,没有任何偏差。当这类理念用于城市事务时,这实际上是说对每一个事物都有唯一正确的解决方案,这类解决方案可以通过正确输入的技术系统来实现,并且在公共政策的基础上不会产生任何失真。

  事实上,这个理念的每一个方面都值得怀疑。最明显的是,说任何事物完全可知就是不正确的。即使传感器能够部署在一个城市的任何角落,它们也只能捕捉到能够观察到的信息。换句话说,它们并将没法掌握制定健全政策所需的一切信息。

  此外,人类存在的固有偏见会不可避免地让所搜集的信息数据变色。例如,人们会无意识地产生有利于他们认知的数据。在压力之下,一个负责制定配额计划的警务人员可能会专注于她通常会疏忽的违规行为,反过来说,她的指挥官在让城市更安全的指标压力下,可能会将人身攻击的重罪划为简单的轻罪。特别是在金钱或其他鼓励取决于到达是否绩效门槛的情况下,这类现象特别明显。

  还有阐释的问题。智慧城市的倡导者似乎认为,人类的每一个行动都有一个单一的显著意义,可以被自动化系统远程地识别出来并且做出响应,没有任何毛病的可能性。这种方法最极端的倡导者似乎认为,从现实世界搜集的任何数据都能够被统一解释。

  但是数据历来都不是完全公正,事实由于数据的收集方式不同,容易出现偏差。传感器的安装高度改变几米,就能够产生出不同的空气污染数值。略微改变对犯罪行为的分类,就能够改变全部社区对风险的认识。而任何从事投票工作的人都知道结果对调查的措辞有多敏感。

  所有已知的信息处理系统、现有的人类认知水平和现行的组织都与这类所谓完善相悖,。事实上,无论一个计算系统功能如何强大,任何经验丰富的工程师都永远不会用其来表示完美。

  此外,对纷繁复杂的城市问题,一个解决方案打包一切的理念也使人困惑。一个城市常常由各类偏好的个人和社区组成,不可能同时完全满足所有人。

  如果说存在这样一个可以在算法上实现的解决方案,也是完全不可信的。假定存在这样一个平衡所有的算法,能够自动调配各类资源,那肯定会非常便捷。但是,将市政管理决策交给算法仿佛也过于信任编写算法的人了。

  很简单,我们需要明白,开发这样一种旨在指点公民资源分配的算法本身就是一种政治行动。

  从计算模型推导出的政策建议,也很难适用资源分配等敏感问题。其中一些结果可能被人为干预,被加权决策因素覆盖,或直接被疏忽。

  事实上,大多数智慧城市措辞中隐含的完美能力与我们所了解的技术系统是完全不相称的。其并未建立在城市运行的基础之上。所以说,虽然物联提供了许多新的可能性,不管我们被告知物联带给我们多少便捷

  ,多少自我掌控時,但我們也會應當以懷疑態度對待整個領域。

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