让人工智能改变未来

信用卡交易、电表记录、医疗健康记录、地铁检票……这些我们每天生活中接触的东西都在产生着大量的数据。

原先，这些数据产生了，但我们并不知道怎么去应用，因此它们只能作为冗长数据库中的一部分而存在。

但现在，基于日立制作所研究开发中心技师长矢野和男先生研发的人工智能分析技术的服务，这些数据将会爆发出惊人的力量。

※提升效率

通常在数据分析时，我们只能通过人力，根据现有的数据建立预测模型或者分类模型，再提出问题的假说和结果，耗费大量的金钱、时间成本，经过反复地验证假说后才能得到一个对策方案。

可是，当公司规模日益庞大、数据量激增时，这样的解决方案无法妥当应对变化。而日立提供的服务，借鉴物联网的思路，通过时间、属性、平均值等不同维度，将数字变成主角，成为可视化的“物品”。这种运转判断型的人工智能，可以在把握业务现状的基础上，以得到良好效果为目的，提供判断信息。根据得到的业务数据输入后，系统会自动翻译，生成复合组合，根据重要的指标提出相应的假说。这样的分析系统提高了数据的利用率，也可以找到人为无法想象的关联性。

※多领域应用

这种系统还能为交通管制提供解决方案，通过对车辆产生的行驶与轨迹数据加以检索与分析，让交通管制中心获得更真实、及时的交通信息，并以此为基础做出交通调节方案。经过实时收集分析的路况信息，在不远的未来还将面向智能手机，为每个普通人提供交通信息服务，让更多人避免糟糕的出行体验。

在物流仓储领域，日立也利用物联网与大数据技术进行了尝试。在过去，物流领域高度依赖预判与工作人员的操作来提高效率，但收效甚微。在日立物联网与大数据支持下的新型物流仓库，则通过物联设备实时收集商品ID、商品货架ID与配送地ID以及工作开始与结束时间的运营数据，对海量数据进行分析。

根据日立独有的人工智能模型构架并不断优化工作效率模板，将货物车的调配加入业务系统，对货物车的进出顺序进行优化匹配。同时通过对特定货架在特定时间的搭配提升货物摆放时的工作效率。在日立大数据与人工智能模型的帮助下，该新型物流仓库货物摆放工作时间缩短8%，极大提升物流仓储业务的工作效率。

※挑战与潜能

然而现在我们不得不承认，只拥有移动设备和监测网络是无法形成有意义的物联网的。企业自行将数据从设备移动到数据库，在大量涵盖无数个人和公司的计算网络之间有效沟通，并对产生的大量数据进行分析，是一项非常庞杂的工作。就像高速公路不只需要路和路标，还需要一大批由加油站、便利店和其他设施组成的基础设施。物联网对公司业务的提升也需要系统、软件和工具，甚至是经验丰富的工程师提供全方位、持续不断的优化与服务。缺少了这些“组件”与“服务”，物联网也只能是一堆零散的技术集合，无法最大限度发挥潜能。