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物聯(lián)網(wǎng)機器學習和人工智能服務的收入將在2026年達到36億美元

物聯(lián)網(wǎng) 人工智能
新冠疫情加速了物聯(lián)網(wǎng)中的ML和AI,以管理和尋找對日益增長的數(shù)據(jù)量的洞察力。下一波的物聯(lián)網(wǎng)分析發(fā)展將與大數(shù)據(jù)領域完全融合。

新冠疫情加速了物聯(lián)網(wǎng)中的ML和AI,以管理和尋找對日益增長的數(shù)據(jù)量的洞察力。下一波的物聯(lián)網(wǎng)分析發(fā)展將與大數(shù)據(jù)領域完全融合。

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與此同時,技術堆棧的價值正在超越硬件和中間件,轉向分析和增值服務,如機器學習(ML)和人工智能(AI)。根據(jù)全球科技市場咨詢公司ABI Research的數(shù)據(jù),ML和AI服務在物聯(lián)網(wǎng)領域內的年復合增長率估計接近40%,在2026年達到36億美元。

雖然疫情影響了許多行業(yè),但物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析市場受到的影響較小。事實上,許多新興的云原生數(shù)據(jù)分析供應商已經(jīng)從疫情中受益。

"由于各行業(yè)都在向 "遠程萬物 "過渡,用于遠程監(jiān)控、資產管理、資產可視性和預測性維護的開箱即用的解決方案需求量很大,是市場加速的例證。

ABI Research的研究分析師Kateryna Dubrova解釋道,"總之,新冠疫情強調了快速部署解決方案的重要性,如與硬件無關的SaaS。"

像AWS、C3和谷歌這樣的公司也通過為疫情數(shù)據(jù)創(chuàng)建集中的存儲庫,成功推廣了他們的產品和分析能力(工具集和環(huán)境)。目前,這些數(shù)據(jù)湖是公開的,沒有被貨幣化。然而,預計這些公司將嘗試使用這些數(shù)據(jù)湖來創(chuàng)建產品,以便在未來出售給醫(yī)療市場。從技術角度來看,數(shù)據(jù)湖可能是創(chuàng)建和測試數(shù)據(jù)可見性和流分析服務的第一步。新冠疫情展示了公有云的醫(yī)療保健行業(yè)的雄心,擴展到制藥、生物醫(yī)學和遠程醫(yī)療。

大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)分析可能沒有對病毒的補救措施,但事實證明,物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)技術對于減輕公眾的焦慮,監(jiān)測患者,以及為新的爆發(fā)做好基礎設施的準備是至關重要的。

"在疫情期間,人工智能和ML的使用正在加速。然而,新開發(fā)的人工智能項目卻顯著放緩。物聯(lián)網(wǎng)中的人工智能和ML處于早期采用階段,當新冠疫情加速時,缺乏數(shù)據(jù)化基礎設施的發(fā)展阻礙了機器學習在操作層面的快速采用,"Dubrova總結道。

責任編輯:趙寧寧 來源: IT168網(wǎng)站
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