3月12日消息，起先慢慢迫近，讓人無法覺察，突然間，海平面急劇升高——這就是海嘯，其威力遠超普通的海浪。

我們經常面對各種科技趨勢的大肆渲染。但是，有兩股趨勢如同海嘯般，正悄然迫近，它們就是——物聯網與智能機器。當上述兩股力量相互碰撞時，將會在各個領域創造出數量呈爆炸性增長的新機會，例如在娛樂、醫療、災害管理以及智慧城市等方面。如果你認為移動革命已經對生活的方方面面造成了巨大沖擊，那么這種沖擊在上述趨勢面前不值一提。

第一股趨勢是由可聯網設備組成的物聯網。在近期舉行的一次技術會議上，主辦方交給每位與會人士一個小型電子設備，讓他們戴在一只耳朵的后面。然后，主持人示范該設備如何定位及遠程收集諸如心率、體溫、壓力水平及睡眠質量一類的數據。該示范只是用來描繪技術前景，設備并不能實際工作，而這并非技術方面的原因所導致，主要是設備在體積與價格方面尚存障礙。但一切正在悄然發生改變。

消費級腦電波感應設備的價格已經相對低廉，其可以回饋你的壓力水平。因此，上述情景示范成為現實只是時間問題。

最后所欠缺之處就在密集部署的傳感器之間的雙向通訊上面。想象一下，依據消費者佩戴的可穿戴設備的反饋，一家餐廳能夠對包括燈光、音樂、裝飾、溫度、濕度甚至氣味等各方面進行調整;或者在一家夜店，音樂與燈光的變化取決于人們的移動與生理數據回饋。然而，如果你想在大規模搖滾音樂會上達到同樣的目的，或者在自動化建筑工地試圖控制一大群機器人，又或者控制成群的納米機器人在原油泄漏現場進行清理工作，情況又會如何呢?

上述應用實例是物聯網目前面臨的挑戰，傳統通訊手段無法滿足數量如此巨大的設備。這是目前亟待解決的一個問題。

讓我們再來談談第二股趨勢——智能機器。一個系統如果能夠被稱之為“智能機器”，其必須取代先前僅靠人工才能完成的工作，而且必須表現出高度自動化。諸如Google Now或者微軟小娜這類產品為我們展示了智能機器的輪廓，其有望在前瞻性搜索、認知分析、數字助理以及智能代理方面發揮功用。

我們已經采用了諸多機器學習、優化及數據科學方面的技術，以便讓端對端方案變得非常智能。但這方面目前仍存在極大的提升空間，例如，在深度學習方面，技術一旦成熟，便可以極大地提升機器的智能程度。

但是，真正令人興奮的機會來自上述兩股趨勢碰撞交匯之處。一旦智能機器能夠與可聯網設備進行溝通，我們周圍的世界將會發生翻天覆地的變化。而當智能機器彼此間同樣能夠溝通時，它們更會呈星火燎原之勢，在我們周圍形成密集的網狀結構分布形態。

讓我們設想一下，你正駕車前往上班途中，突然，智能汽車遭遇故障，靠邊停車。智能引擎管理系統與汽車制造商聯系，下載更多的診斷程序，然后運行并識別故障點。由于需要維修，汽車找到一處合適的修理店，并預約在明日進行。配件已經從制造商處訂購，你的汽車發現年度維修服務合約快要到期了，因此它搶在到期前為你安排了所有這一切。

你的汽車還聯系了你在工作中的數字助理，后者幫你取消了原定的會議，同時通知其他與會人士取消會議安排。數字助理還注意到你明天的出差公干需要駕車往返機場，因此它會向你詢問是否經由火車或出租車出行。在你選擇火車后，你的智能行李箱自動更新到了最新路徑安排。

你原本打算在從機場返回途中去接小孩放學，現在，數字助理為你更改了計劃，讓孩子們可以搭乘校巴回家。而原本在便利店訂購的商品將于明天下午配送到戶，現在也自動為你變更為到店自取。

一個臨時數字車鑰匙也被下載到了你的汽車上，以便維修點的工人可以去拖走汽車;你的家居管理系統也被告知，將向維修人員打開大門，以便讓他們將汽車于明天下午送進你的車庫;你的數字助理知道你喜愛看的電視將在明晚播出，可是你肯定趕不上，所以幫你錄下了節目;由于沒人來遛狗，數字助理向你詢問是否可以讓狗在院子里溜達一下;明天是你妻子的生日，數字助理將提醒你購買禮物，并詢問是否應該預訂二人晚餐，諸如此類。最初汽車發生故障的事件如同向池塘里投入一塊石頭，后續相關事件像余波一樣蕩漾到了圍繞在你身旁的網狀智能機器與設備上。

那么，上述技術和產品將會如何誕生呢?移動應用商店與云服務的崛起降低了軟件初創公司的門檻，讓價值數百萬(甚至數十億)的企業得以從臥室中誕生。與此類似，針對嵌入式計算的低價硬件平臺也紛紛涌現，拉低了構筑物聯網的門檻，中小型企業、初創企業甚至技術狂熱分子都可以一試身手，加入這場技術變革。讓我們期待更加美好的生活早日到來!