“物聯網之父”kevin ashton今天在哈佛大學的科技創新研討會上對第一財經記者表示：“中國將引領本世紀物聯網技術的發展，無人駕駛技術是物聯網實現飛躍的重要因素。無人駕駛技術的實現將最早發生在中國。”

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對于物聯網的理解，ashton有自己的解釋：“我不需要發出指令，計算機就能知道怎么做。比如我手機內置的運動傳感器能記錄我的運動狀態。另外的傳感器能測量周圍的環境。物聯網時代會有更多這樣的技術。”

kevin ashton在1999年創造了“物聯網”一詞，并參與創立了麻省理工學院自動識別中心(auto-id center)，領導了三個成功的技術初創企業，其中包括他參與創立、并于2010年出售給貝爾金公司的zensi公司。他說：“物聯網從20世紀發展至今已經進程過半，深刻地影響了人們的生活。”

中國是物聯網的引領者

“90年代，互聯網還很新，很多人仍然很迷茫，不知道前景如何，那時候手機還沒有數據，只有通話功能，沒有無線網絡，要知道物聯網的發展是基于無線網絡的發展。”ashton對記者表示，“現在互聯網已經可以布局到任何地方，而且帶寬很寬，同時傳感技術和智能手機的發展也引領了物聯網技術的飛躍。”他同時表示，智能手機的普及和傳感器成本的下降，極大降低物聯網技術的研發成本，并使得這些研發成果很快就可以用在其它領域。“這在90年代的時候是沒有被預想到的，連我自己也沒有想到，所以這種變化是驚人的。”ashton表示。

他特別強調，中國是物聯網的引領者。“目前中國已經超過美國成為全球技術相關產品出口最多的國家。中國在五年前就提出了物聯網的概念，近期我去中國的頻次也越來越多。我想中國是希望占據物聯網的領導地位的。”ashton對記者表示，“我覺得很有趣的是，我們在美國談論谷歌、facebook，但是看一看，這些都是上個世紀的公司，未來物聯網的機會將在中國誕生。比如騰訊就引領中國的社交媒體走向了世界，這些都是非常了不起的成就。所以我們有理由相信在本世紀內，中國的技術一定能夠主導全球。”

他還預測，中國將會引領本世紀無人駕駛技術的普及。“中國在硬件制造等領域已經走在全球前列，無人駕駛技術也已經處于領先水平，中國已經有了自主研發的無人駕駛公交車。在汽車制造等方面都具有優勢。”ashton認為，其中很重要的原因是中國城市化發展，催生了巨大的需求，很多項目只有在中國做才能搞得起來。“比如上海的公交系統早在2000年時就已經采用rfid接觸式公交卡，就是一個很好的例子。中國在智慧城市、物流、個人可穿戴設備等多個領域未來也將迎來爆發。”講到中國，ashton就表現出非常親切的感覺。他曾在復旦大學的自動識別中心和中國教授一起研究物聯網的相關技術。http://taixin168.51dzw.com/

在ashton看來，無人駕駛技術將會是未來物聯網發展的一個最重要的領域。“無人駕駛技術是一個非常重要的方面，想想80年代中的時候，我第一次去北京，當時滿大街還都是自行車，現在已經變成了汽車，但是交通狀況是非常糟糕的，這也為無人駕駛的發展提供了必要的條件，未來無人駕駛技術一定會率先在中國率先取得突破。”他表示。

不相信人工智能

不過，ashton說，他所理解的物聯網與人工智能無關。“物聯網就是傳感器的連接網絡，我不相信人工智能在500年內會對人類有什么實際的幫助。現在可能有些軟件可以分析數據，但是我們還是不知道機器到底應該如何模擬人腦智能，這還只存在于科幻片。”

對此，ibm娛樂互動業務首席科技官george dolbier提出了不同的看法。他對第一財經記者表示：“ibm全球網絡支撐的未來機器學習和watson實驗室，目標就是讓人類把目前已經在做的事情做得更好。現在ibm用機器學習來摸索人的習慣模式，可用來幫助人類做決策。我們現在還考慮用視覺定位。機器學習是用來幫助人類判斷，提高安全性，定位危險的最有效的手段。”

ge醫療全球首席技術官tim kottak表示：“在醫療行業，物聯網的發展已經為行業的變遷邁出了重要步伐，ge醫療用數據更好地為病人服務，讓客戶產生更多利潤。”不過，他也提出，物聯網時代對于企業的挑戰不僅僅來自于技術本身的挑戰，更多來自系統以及數據的管理。

哈佛大學科技創新研討會每年舉辦一次，今年的主題是物聯網與智慧企業。來自零售、制造、醫療、物流等多個領域的企業高層共同尋求應對數字化新挑戰的技術解決方案。斑馬技術(zebra technology)ceo anders gustafsson作為本次會議的輪值ceo，他對第一財經記者表示：“不同行業所需要的技術基礎是一樣的，就好像定位技術，在零售行業是追蹤貨品的擺放，而在醫療行業就是追蹤醫院藥品的正確放置以及病人的正確服用。技術公司希望能夠通過與不同行業的領導者進行交流，根據企業的實際需求為他們定制技術解決方案。”

對于人工智能，gustafsson表示：“zebra的目標是通過可視化和數據分析來讓企業資產變得更加智能化，從而提高勞動效率，降低勞動成本。這也符合此次會議所提出的‘智慧企業’的概念。”