大家知道到物聯(lián)網(wǎng)的基礎(chǔ)的是感知和互連，于是很多進軍物聯(lián)網(wǎng)的半導(dǎo)體公司把產(chǎn)品重點都放在感知和互連上，但是最近采訪了ADI的總裁兼CEO Vincent Roche之后，我覺得大家可能都忽視了一個更重要的東西，就是和數(shù)學(xué)知識的融合，確切地說有關(guān)信號檢測、概率論的知識如何和半導(dǎo)體信號結(jié)合。

　　2013年，號稱“神奇小子”美國的納特希爾弗出了一本書《信號與噪聲》，書中詳細分析了如何從海量數(shù)據(jù)中檢測出有用的信號，做出接近真相的預(yù)測，這哥們?yōu)槭裁唇?ldquo;神奇小子”因為他在2008年美國大選期間他成功預(yù)測出49個州的選舉結(jié)果，2012年大選期間更是成功預(yù)測出全部50個州的選舉結(jié)果，所以被稱為“神奇小子”。

　　他在書中結(jié)合海嘯、股市、NBA賽事、911等實例分析了如何濾除噪聲獲得最接近事實的預(yù)測，我個人認為做物聯(lián)網(wǎng)的業(yè)者都看看這本書，它能幫助我們更深刻地理解物聯(lián)網(wǎng)。

　　數(shù)據(jù)預(yù)測顯示，到2020年，全球互連的設(shè)備數(shù)量高達500億個，這意味著屆時我們生活的時時刻刻都講有海量的數(shù)據(jù)傳輸，如 Vincent Roche之所言第三次信息革命是基于感知的革命，這些感知會產(chǎn)生海量的數(shù)據(jù)，(例如一個飛機發(fā)動機在每次飛行中就可產(chǎn)生0.5TB的數(shù)據(jù))如果這些數(shù)據(jù)都傳輸?shù)皆贫藙t會消耗大量的帶寬和功耗，這不是環(huán)保減排的趨勢正確的做法應(yīng)該是在感知端就做到智能分析甚至更多人工智能介入，要實現(xiàn)這個，就必須有精深的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識，你需要把感知的大量數(shù)據(jù)進行分析，做相關(guān)性分析，把跟結(jié)果有最相關(guān)的信息保留進行進一步的分析，這也是我說物聯(lián)網(wǎng)玩的是數(shù)學(xué)的原因。

　　如ADI幫助新英格蘭農(nóng)民種出好吃的番茄，采集到精確的數(shù)據(jù)很重要，但是有了這些數(shù)據(jù)就可以種出好吃的番茄了嗎?NO!你還要抽絲剝繭，從中發(fā)現(xiàn)跟番茄好吃有關(guān)的指標(biāo)(有用的信號)這需要一套相關(guān)性分析的算法，這個我認為是最重要的，如果你做錯了分析，雖然你的感知數(shù)據(jù)正確但是結(jié)果并不是你想要的。對于數(shù)據(jù)的提取大家可能都知道，可能感知的數(shù)據(jù)有溫濕度、土壤酸堿度、水質(zhì)，陽光照射、風(fēng)速、地磁、灌溉的方式等等，但是這些數(shù)據(jù)中哪些是跟番茄口味有關(guān)呢?就需要從信號關(guān)聯(lián)角度進行挖掘了，這就需要建立模型和算法了。

　　有人認為好吃的番茄主觀性太強，所以要復(fù)雜一些而智能交通、智能家居要簡單的多，因為這些就是客觀性數(shù)據(jù)的分析，比如堵車分析、或者家居設(shè)備的控制，但是我覺得如果把智能就就是這些是很low的，這些都是偽智能，不是真正的智能。

　　真正的智能應(yīng)該是主動性的預(yù)防而不是事后性的數(shù)據(jù)總結(jié)，以智能交通為例，交通臺每天總是播報已經(jīng)擁堵的路段并沒有任何事前預(yù)防的措施，真正的智能交通是把城市交通看成一個整體進行系統(tǒng)性的分析，在車輛行駛過程中隨時根據(jù)路段的變量進行擁堵分析和預(yù)測并處置，這需要很多數(shù)學(xué)分析方面的知識，所以物聯(lián)網(wǎng)時代的智能交通可能會跟現(xiàn)在有很大不同。

　　還有，以智能家居為例，真正的智能家居應(yīng)該不需要人的判決就實現(xiàn)控制，同時還可以根據(jù)人的情緒變化做出調(diào)整，讓智能家居變成人類健康生活的一個部分。這也是需要很多數(shù)學(xué)知識的，這樣看來，我們現(xiàn)在智能家居思路是不是又走偏了?

　　所以ADI的 Vincen認為物聯(lián)網(wǎng)的五個環(huán)節(jié)中前三個是最重要的分別是感知、計量和數(shù)據(jù)解讀。

　　物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)該是現(xiàn)有所有設(shè)備和產(chǎn)品的一次革命性的升級，除了連接和感知外，在系統(tǒng)性方面需要融入更多的科技知識，這樣的升級才有增值。目測以后做算法，信號分析的數(shù)學(xué)人士在物聯(lián)網(wǎng)時代要吃香了。大家覺得呢?