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5G失敗、物聯網已死、懷疑大數據,從“反對派”的觀點看產業發展

2019-08-20 09:43 聯動元素

導讀:雖然本人是物聯網的堅定擁護者,但是我并不想說物聯網無所不包,它也只是人類在信息化發展歷程中必經的一個階段而已。

在產業發展的方方面面都會有“反對派”。有時候,反對派反而能夠讓我們更多地看到產業的發展和進步。比如5G失敗、物聯網已死、質疑大數據等觀點,或許正預示著人類社會面臨的一場革命。

“5G失敗”論

2019年3月,一篇名為《5G 將是一個徹底的失敗通信技術》的文章被大量轉載,作者為曾在華為進行過多年無線通信研究,并撰寫出版《通信之道》一書的楊學志博士。

在該篇文章中,楊博士主要從幾個維度闡述了5G的失敗性:

1、5G所采用的主要技術和4G相比并沒有進步,甚至在某些技術的選取上,還有退步,同時成本更高;

2、以人為核心的移動通信技術,4G足夠了,5G只是盲目的追求高速率、低時延和大連接,卻沒有明確的應用場景;

3、移動通信和WiFi代表的CT與IT兩大生態系統的博弈,WiFi從商業生態上價值高過移動通信。

“物聯網已死”論

2019年中,亞洲最大的中文IT技術社區CSDN發布了一篇譯文《物聯網已死,API萬歲!》。作為資深的物聯網從業者,僅是看到這一標題,就“足夠震驚”。文中還對此進行了更為“震撼”的描述:物聯網已死,因為它從未真正存在過。

作者的主要觀點是:

從技術角度來看,物聯網和互聯網一樣,都是由連接在一起交換數據的電子設備(計算機或其它設備)組成的網絡,因此物聯網中的“物”只是一個規模術語,指的是幾乎任何東西都可以而且將會連接到網絡(不一定都是互聯網)上。

“毫無疑問,未來幾年將有大量設備接入互聯網。”

作者認為物聯網沒有不同于互聯網的核心技術,同時,任何企業或者機構都不可能讓所有的設備像人一樣都在一張網上獲取資源或者解決需求。所以規模的產品聯網的狀態一定會出現,但是沒有真正意義上的“新”物聯網。

質疑大數據

數日前,某媒體又翻譯了一篇紐約大學數據科學教授Andrea Jones質疑大數據的文章。

在該文章中,Andrea Jones教授對大數據持懷疑態度的主要原因是:數據不是對物理世界的完整,或者說完美映射,而是有局限性。“數據從一開始之所以存在,是因為人類選擇去收集它們,并且利用人類制造的工具去收集數據。” “數據說明不了問題的任何東西,它的作用不會大過可以造房子的錘子或者做馬卡龍的杏仁粉。數據是發現的必要因素,但是你需要有人來選擇它,塑造它,然后把它變成洞察。”

但是Andrea Jones教授并沒有完全否定數據的價值,“我相信數據和科學之所以有用,并不是因為它是完美的和完整的,而是因為我們認識到我們自身努力的局限性。就像我們想要用統計數據和算法對事情進行仔細分析一樣,我們也需要仔細地收集數據。我們有多謙卑,對自身局限性的認識有多深,我們自己就有多強。” “這并不意味著要拋棄數據。

這意味著當我們的分析中包含有證據時,我們應該考慮影響其可靠性的偏差。我們不應該僅僅去問它說明了什么?而且還要問, 數據是誰收集的?他們是怎么做的?那些決定是如何影響結果的?”

總之就是說,數據其實是人創造的,所以它從一開始就是帶有“立場”的。因此我們在采用大數據去解決問題時,要考慮數據源的“立場”問題,才能更好的應用它。

反觀“反對派”觀點,我們或正在迎來一個新的生態系統

雖然本人是物聯網的堅定擁護者,但是我并不想說物聯網無所不包,它也只是人類在信息化發展歷程中必經的一個階段而已。

但不可否認的是,人類確實在經歷著一次革命,而在這次革命中,產業革命只是表象。更深層次的革命是機器將獨立于人類,成為地球上繼自然生態系統和人類生態系統之后的第三大生態系統。

比如,在《5G將是一個徹底的失敗通信技術》一文中,楊學志博士認為如果以人為核心,目前我們已經過去了寬帶短缺的時代。所以對于5G的應用場景是面向物聯網,但是具體場景是怎樣的?“暫時想不出,但是有一個非常流行的觀點是,先修好路,自然會有車。3G、4G都是這樣,微博、微信、抖音什么的,以前根本就想不到。等4G來了之后,這些應用也就有了。”楊博士認為這個邏輯上就有問題。

如果我們跳出5G是“面向物聯網”,或者是“以人為核心的通信技術”的思維,而是把5G看作“人機雙中心”通信時代的開始,那么“先修好路,自然會有車”這種觀點對5G就依然適用。

再看“物聯網已死”這個觀點,作者雖然否認了“會有針對物聯網的新技術”,但是并未否認產品大規模聯網的到來。如果我們廣義的去理解“產品”,那么就是可以通過網絡交互的一切物質資料。

如果我們要用一個統一的名詞來概括這一類物質資料,我覺得就是機器,或者說智能機器,不過實際上沒有必要,因為隨著時代的遷移,“機器”這一名詞,相對于設備、硬件、設施這類名詞來說,已經有了“生命屬性”。同時,如果我們對“智能”的定義是達到人,甚至超越人的智慧,那么不是所有的機器都需要如此“智能”。因此,用機器來表征有生命屬性的物質資料就剛剛好。

最后,在Andrea Jones教授質疑大數據的文章中,其實我非常喜歡他的觀點,數據產生于人的訴求,人是有“立場”的,所以數據的力量是有局限性的。這映射了一點,人造的機器生態系統不可能超越自然創造的人類生態系統。

正如我們人類能夠創造出一個機器生態系統,是從自然力量中獲取的技術手段和物質資料一樣,我們的能力發揮也不會超出“自然的饋贈”。一如Andrea Jones所說,我們人類選擇收集什么數據,如何收集,都是為了滿足人的需求。當我們創造一位“機器”,如何創造也都是圍繞人的需求。

總之,就是說,最近10年來我們在信息技術上取得的突破,比如云計算、大數據、深度學習、區塊鏈、5G等等,其服務核心以不再局限于人,而是增加了以人的需求為核心的“機器”。隨著機器的能力不斷提高,它們可以形成一個相對獨立的,能夠自行運轉的生態系統。當然它們不可能完全脫離人類生態系統和自然生態系統,就像人類生態系統一直依存于自然生態系統一樣。

基于這樣根本性的變革,我們的產業也必將迎來比以前更加深刻的變革。當然,關鍵是,是什么?


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