IoT がどのように発展していくかを予測することは困難ですが、一部の IoT テクノロジーは数年以内に変革をもたらす可能性があります。私たちはモトリーフールの記者3人にインタビューし、彼らの意見を聞きました。 Joe Tenebruso (Nest): テクノロジー主導の Google Nest 製品は、モノのインターネット分野で私が見た中で最も印象的なものであり、ホームオートメーションのメガトレンドに Google が完璧に適応する基盤を築いています。 今年の CES カンファレンスではスマートホームが注目の的であったため、一部のアナリストは 2015 年がモノのインターネットの元年になると指摘しました。 多くの投資家は、IoT 技術がどのように普及していくかを理解するのにまだ苦労している。調査会社 Gartner によると、平均的な家庭では HVAC システム、ドアの開閉、家電製品など 500 個のアイテムを遠隔制御できるという。 Google は Nest を買収したことで、あらゆるものをつなげる戦いの最前線に立つことができました。これは、特にこれらの接続デバイスから収集されたデータを活用して、すでに優位に立っている広告ビジネスをさらに強化できる Google のような企業にとって、潜在的かつ経済的利益のある立場です。 Nest は、Google がエネルギー効率の改善に足がかりを得るのにも役立っています。Nest のスマート サーモスタットは、家庭内のエネルギー消費量を半分に管理して削減し、ユーザーの電気代を 20% 近く節約します。 さらに、Nest の煙探知機と Dropcam ウェブカメラにより、Google はホームセキュリティ市場で一定のシェアを獲得しました。 Nest のドアと窓のセンサー システムや監視システムを含む Google のホーム オートメーション エコシステムにより、最終的にはホーム セキュリティにおける存在感が急速に拡大すると考えています。 要約すると、Google による 32 億ドルの Nest 買収は、モノのインターネット市場における早期のリーダーシップの地位を Google に与え、今後数年間で Google がこの地位を積極的に強化すると予想されます。世界がよりつながり、安全で便利になるにつれ、Google とその株主は大きな利益を得ることになるでしょう。 Isaac Pino (インダストリアル インターネット): 投資家にとって、最も魅力的な IoT テクノロジーは、広く知られているインダストリアル インターネットです。ソフトウェアとセンサーを組み合わせることで、機械同士が瞬時に「通信」できるようになります。電車のような機械が「通信」できれば、自らを修理したり更新したりして、最高の状態を保つことができます。これにより、メンテナンスのためのダウンタイムが短縮され、米国の GDP の 13% を占める製造業の生産性が向上します。 したがって、より大規模な規模で見ると、インダストリアル インターネットは全体的な利益を向上させ、経済システム全体に浸透させることができます。 ゼネラル・エレクトリック社のレポートによると、インダストリアル・インターネットのさまざまなアプリケーションにより、今後 20 年間で世界の GDP が 10 兆ドルから 15 兆ドルも大幅に増加する可能性があるとのことです。 究極的には、モノのインターネットはあなたの家、家電製品、さらには車さえも真に変えてしまう可能性がありますが、私はモノのインターネットのより短期的な影響にもっと期待しています。産業用 IoT を企業に実装して適用することは、今後 10 年間で賢明な動きとなるでしょう。GE と Intel は、この分野での進歩を継続的に推進できる 2 つのリーダーです。 Alex Planes (自動運転車): 車はおそらく、ほとんどの人が自宅以外で所有する最大の資産であり、現在のところ最も「接続」されていない物体です。しかし、私たちが話しているのは自動運転車についてではありません。この技術の長期的な目標は、運転を完全に置き換えることであり、無人運転技術が人類と経済に与える大きな価値を認識している国々で適用されることになる。 運転はおそらく、日常的に行う最も危険な行為です。大まかな推定では、世界中で毎日約 130 万人が自動車事故で死亡し、2,000 万~ 5,000 万人が自動車事故で負傷しています。 Google の無人運転技術は、70 万キロ以上の無事故運転で人間の運転よりも安全であることが証明されていますが、大まかな推定では平均 25 万キロごとに事故が起きています。 これまで私たちは、自動運転車の潜在的な安全上の利点のいくつかについてのみ話してきました。人間による運転のリスクにより、米国ではすでに毎年推定55億時間が交通渋滞で無駄にされ、推定1210億ドルの生産性の損失が発生しています。無人運転車に最適な交通ネットワークは、人々や道路と常に通信することで、こうした事故の潜在的なリスクを排除します。自動運転車は、より多くの人々にサービスを提供し、アイドル状態の物体ではなく、常に稼働状態を維持するため、より効率的になります。 自動運転技術はモノのインターネットの大きな発明であり、それが道路を席巻するのを見るのが待ちきれません。 |
<<: ブラックホールの中には何があるのでしょうか?物理学者は量子コンピューティングと機械学習を使って
自動化システムでは、ディープラーニングとコンピュータービジョンが広く普及し、あらゆる場所で利用されて...
今日は線形回帰モデルの実装を続けます。ただし、今回はすべての関数を自分で実装するのではなく、Pyto...
画像マッチングは、2 つの画像間のピクセルの対応を推定することを目的とした、コンピューター ビジョン...
デジタル変革は組織の中核的な能力になる必要があり、これは CIO や IT リーダーにとって重要なア...
機械学習モデルのトレーニングは通常、一連の入力機能と出力ターゲット間のマッピングを学習することによっ...
今日は、問題をさらに一歩進めて、再帰プロセスに対応する操作を追加する予定です。 (免責事項: 以下の...
[[410843]] 7月9日、2021年世界人工知能大会の期間中に開催された「新世代人工知能コンピ...
大規模モデルで長いテキストを処理する能力を向上させる場合、長さの外挿やコンテキスト ウィンドウの拡張...
ニューラル ネットワークの最適化は本質的に非凸ですが、単純な勾配ベースの方法は常にこのような問題を解...
秋の就職活動は静かに過ぎ去りましたが、信頼できるインターンシップ先を見つけたい大学生にとって、すべて...
10月18日、Anthropicは今年7月に新しいClaude 2言語モデルをリリースしました。 C...