年7月29日，星期六，农历闰六月初七
丁酉年丁未月丁巳日[鸡年]
目录
一、新闻速览
1、东江湖大数据中心PUE值达到国际领先水平
2、上半年影视综艺市场报告发布探讨大数据应用
3、温州市通海区利用“大数据”助推“效率政府”
4、安防大数据应用国家工程实验室在乌鲁木齐成立
5、小米电视斩获“人工智能电视行业贡献奖”，引领电视进入AI时代
6、天气预报可以精细到分钟智能预报来了
7、俄罗斯正计划将人工智能技术运用到导弹上
8、网易号推出智能翻译功能，助力自媒体获取一手海外素材
二、趣味阅读
1、大数据物联网下的“智能水务”
2、物联网时代的智能照护，让老人更适合“在家老化”
3、从工业4.0看物联网与人工智能发展
4、洞察eHR未来发展十大趋势！
详细内容
一、新闻速览
1、东江湖大数据中心PUE值达到国际领先水平
——据郴州市政府网消息：东江湖大数据中心位于美丽的湖南资兴东江湖畔，总投资12亿元，是目前湖南省内规模最大的大型专业数据中心，预计超过1万个机柜。项目采用东江冷水作为散热冷源，比普通数据中心节能30%以上。近日，通过现场查看，东江湖大数据中心PEU（能效指标）值达到1.14，成为中国最节能的数据中心，目前在国内排第一，世界第二，达到国际领先水平。东江湖大数据中心接入带宽达到G，实现双向路由保护，具备标准化的电信专业级大数据运营环境,达到了“钻石五星级”数据机房标准，被湖南省人民政府、中国电信分别授予“湖南省大数据示范基地”“湖南省数据灾备中心”称号。原文链接： 不敢让老人独居又不愿同住?
在亚洲国家，受传统伦理道德影响，老人多半希望与子女同住，少子化情形导致年轻人负担越来越重。子女常需面对协助日常生活大小便、盥洗的尴尬，久而久之消磨亲情，造成彼此的情绪困扰。而子女又不放心老人独居，宁愿送至赡养机构，因此，即使学者认为“在家老化”是最好的选择，但为了现实面的妥协，市场对于赡养机构的需求一直与日俱增。
智能照护家庭时代来临
面对上述的两难的情况，我们是否有应对的处方呢?智能照护家庭时代的来临，或许是困境的解答。近年来，全球投入大量人力与资源，大举研发智慧住宅相关技术。智能家居系指以“家”为中心，结合周边相关产业，共同推动智能居家服务，包含居家照护、安全监控、智能家电及家庭娱乐等。
美国于4年推动智能结构发展计划，积极研发信息通讯、监测技术应用于建筑中，加速智能家居市场趋势。至今日本技术最为成熟，韩国及中国亦急起直追。
其中，“智能照护家庭”整合医疗照护与科技技术，将智能家居应用于照护领域。除解决照护机构人力负担、质量不齐、疏于管理之意外，也让居住者生活更便利、更能独立自理，并结合紧急救助系统确保安全，让老人能更优雅、具有自尊地勇敢老去。
典型的智能照护家庭主要整合以下五项：
地砖下的传感器：测量居住者步态与体重，作为诊断疾病与伤害的资料。
嵌入浴室镜子的摄影机：测量心跳、脸部变化、皮肤颜色，以分析健康状况、血氧浓度数据。
智能家电：透过穿戴式设备量测生理数据，结合家电自动调控最适居住者的温湿度。
互联运动设备：包含静态脚踏车、交互式太极拳训练设备，体感监测以供治疗师评估健康状况，亦可结合居家复健系统。
其他量测设备：量测是否适当服药、睡眠质量好坏及卧床时间是否过久。
是冲击还是商机?
智能侦测、疾病评估进入家庭后，可以降低老人挂病号比率，结合远程医疗与在线咨询，健康信息透过软件及韧体走入家居。一早大排长龙、老人群聚聊天看病的小区诊所光景不再，可为健保省下大笔支出，更能透过云端智慧病历，定期追踪老人健康状况，达到预防医学、居家保健的成效。
然而，这种“在家安全老化”又不耗费人力的新兴生活模式，首先将冲击既有的医护长照机构。“机器取代人力，基层劳力叫苦连天”，过去高度劳力需求的医护界产业特性，难道就要风云变色了吗?在笔者的观点中，水能载舟亦能覆舟，在技术快速进步的世代，没有永远的冲击，只有不愿改变的落后;是危机还是转机，端看一念之间的心态使然。
既有的医护长照机构应该思考的是，如何在新型态的竞争之下，强化自身的优势，来创造无法被机器取代的价值。举例来说，机构可将其原有的服务型态键入算法、发展成独有的智能服务流程、结合个人化穿戴设备，达到人机共存的智能管理系统，既能强化内部营运管理，亦可巩固机构对外的链结，运用互联网建立与其他长照机构共享资源等新兴合作模式。
智慧与人共融
按现今发展情况来说，短时间内机器仍无法取代人类所能提供的情感需求。长照医护机构的业者应该从此方面着手，透过科技、人工智能发展出更人性化的照护管理模式，建构“智能长照机构”。透过共创双赢的商业型态，以互利共生取代相互对立的竞争，才能在不可逆的未来趋势中找到产业自身的定位。
有人说未来只剩下两种人：机器人与发明机器人的人。我们无法抵抗智慧机器时代的到来，但可以成为“能善用机器的人。”医界除利用科技辅助医疗行为，更可以创新商业模式，与小区智能家庭整合医疗信息，提供健检讯息、引荐就诊方案，达到“医院，小病挂小诊所”的就医分流。
社群连结方面，银发族及病友社群可借助在线分享交流，更新保健新知、促进小区居民链结，利用物联网、社群平台创造新的商机。
物联网的兴起象征科技的进步，应当对医学界有所贡献，虽然机器取代人力的问题看似棘手，却促使着人类为了生存而更进步。面对千变万化的未来，没有永远的冲击，但必须化冲击为动力，为生活而创新，与科技共生、与智慧共荣。
来源：作者：维京人酒吧VikingBa来源：thenewslens物联网世界
原文链接： 前言
近年来随着网络的快速发展，无所不在的终端设备与传感器进入我们的生活，加上云端运算虚拟化技术与服务型商业模式的兴起，让计算机运算资源改以服务形式，经由互联网直接取得，重新塑造信息产业供应链，在这个潮流下，物联网(InternetofThings,IoT)无疑是眼下最热门的话题之一，随着传感器的迅速普及，通过传感器收集的巨量资料(BigData)经过云端服务存储及巨量数据的分析，以数据驱动服务价值，将是未来采用的技术创新，更是将引领下一个产业革命的典范转移，成为未来企业新的商业模式。
物联网与人工智能
物联网是一个基于互联网、传统电信网等信息承载体，让所有能够被独立寻址的普通物理对象实现互联互通的网络。物联网一般为无线网，而由于每个人周围的设备可以达到一千至五千个，所以物联网可能要包含兆至一千兆个物体。在物联网上，每个人都可以应用电子卷标将真实的物体上网联结，所以从物联网的定义来看，智能电话、可穿戴设备、汽车、住房、消费类电子产品、医疗设备、工厂设备等城市基础设施，都可成为一个端点(Thing)，因此物联网会产生巨量的数据。
另一方面自从IBM的超级计算机Watson在年于在美国著名的知识答题节目“危险边缘”，力挫两位顶尖人类选手，成为当时冠军，人工智能再度受到各方的 对于物联网领域来说，首先要做的事情就是让设备可以连接，但是在设备连接上之后，人工智能就变得很重要，因此单纯使用网络将人和装置链接是不够的，关键是要拥有足够的人工智能，解析链接后带来的巨量数据，才能不需要太多人力介入，就能产生具高附加价值的应用。
《图一》IOTxMachineLearn(图片来源Microsoft)
物联网与人工智能应用
先举两个生活化的例子来看目前物联网和人工智能的应用。
首先来看Google的无人车，它控制驾驶原理是通过车子四周安装的诸多传感器，持续不断地收集车辆本身以及四周的各种精确数据，由车内的处理器进行分析和运算，再根据计算结果来控制车子行驶，并将所收集到的数据传送到中央数据库，提供给所有的无人车，因此每台无人车能不断的从云端更新数据库，学习各种突发状况，进而做出最佳的反应动作。
《图二》Google无人车(图片来源Google)
另一个例子是日本SoftBank的智能机器人Pepper，它除了机器本身的传感器、语音识别之外，还搭载了EmotionEngine的情绪辨别系统，和SoftBank为了此Engine所建立的云端运算服务CocoroSB，因此可以感知使用者的情绪并作出适合的举动，并借助此云端运算自行学习情绪能力，未来计划能够作为医疗照护人员、儿童保姆、老人照护或是商家店员等方面的运用。
《图三》SoftBankPepper(图片来源SoftBank)
除了实验性质的测试外，在目前产业方面的运用，有在工厂设备的预测性维护和快速远程诊断、商店、营运场所资料收集运用、农业结合气候和地理等数据的运用等。
例如ThyssenKruppElevator负责维护全球万部以上的电梯，他们使用物联网服务，将ThyssenKrupp的电梯内数以千计的传感器和系统(这些传感器和系统会监控从马达温度到枢轴对准、车厢速度和电梯门运作的一切事项)连接到云端。透过MicrosoftAzure机器学习服务，电梯所提供的数据会送到动态预测性模型中，并将这些信息绘制到计算机和行动装置上的可用仪表板上，以便实时检视关键效能指标，透过预测性维护和快速远程诊断功能提高可靠性，现在，电梯本身可以教导技术人员如何进行修理作业，因此可以大幅提高现场的效率，电梯的运行时间也会大幅增加。
或在医疗方面KaiserPermanente使用行动技术为居家的病患提供远程监控选择，藉此提高病患的参与和便利性，同时为临床医生启用更有效率的工具。他们正在测试将医疗设备(例如血压计、血糖仪和可穿戴的“手环”监控器)连接到智能手机。智能手机会当做网关装置来运作，负责传送数据给安全的云端，以便与现有的分析以及可在KaiserPermanente数据中心执行的数据可视化程序整合在一起。临床医生可以透过中央仪表板存取这些数据，以获得有关病患健康和活动状况的全盘且几近实时的了解，透过几乎实时远程监控重大生命迹象和自动警示，增强对病患的照护及提高他们的安全。
未来的趋势
早期的人工智能研究人员直接模仿人类进行逐步的推理，就像是玩棋盘游戏或进行逻辑推理时人类的思考模式。到了和年代，利用机率和经济学上的概念，人工智能研究还发展了处理不确定或不完整的信息，对于困难的问题，有可能需要大量的运算资源，也就是发生了“可能组合爆增”：当问题超过一定的规模时，计算机会需要天文数量级的内存或是运算时间，这些硬设备的投资，不仅成本昂贵且对于使用者有着较高的技术门坎。
不过云端、巨量资料、物联网的发展，让人工智能研究得以进一步商品化，近年来我们不仅看到了用于精密检测的机器视觉系统、用于装配作业的初级智能机器人系统和用于微型计算机的自然语言接口以及各种专家系统，还在智能家居、智能大楼、车用系统等设备中得到了广泛的应用。在一定程度上这些项目利用到了物联网、巨量数据分析、人工智能上的机器学习和自然语言理解等技术，但它又不像那些传统人工智能一样，看了就让人敬而远之，似乎只是在实验室中的产品，现在这些技术将普遍应用于生活家居、医疗照护、会计，预测疫情和犯罪等，都能透过IOTx人工智能帮忙。
企业的机会
很多人认为个人或中小型的企业要运用人工智能技术发展业务是困难且昂贵的，但愈来愈多的业者像MicrosoftAzure、AmazonAWS、IBMWatsonAnalytics等，都己经提供云端机器学习的相关服务，让开发团队可以专注在资料的搜集、要解决的问题、判断要“学习”什么问题，其它运算的工作就让机器学习这个平台来完成，因此机器学习技术变的更易于使用、更便宜，因此经济部工业局也提出了工业4.0，一来透过物联网与人工智能，避免因为缺工问题而造成的产业危机，二来则是改善所有产业的生产力，如此，最困难昂贵的部份如网络、存储器、机器学习等资源由云端业者提供，我们不需投入昂贵的硬设备，只要专注于IoTx人工智能的应用，发展核心新事业，发现新的商业机会。
作者：张宝敏来源：sys
