哈佛商业评论

在《汽车总动员》和《玩具总动员》等科幻卡通片中，具有喜怒哀乐和思考能力的赛车和玩具让大人和孩子都很着迷。随着物联网和认知技术的飞速发展，在不远的未来，这一切都可能成真：挖掘机和混凝土机可以互相对话交接工作；自动洗衣机不在限于简单地按步骤完成洗涤任务，而可以分辨不同颜色、材质的服装，选择适合的节能模式，按天气情况安排洗衣服计划，甚至自己诊断故障和“病情”。

近年来，物联网取得的飞速进展让很多天方夜谭逐渐“接上地气”，一次又一次刷新人们的想象空间。哈佛商学院教授迈克尔·波特在《物联网时代的企业竞争战略》一文中表示，IT技术在过去半个世纪中引发了两次深刻影响企业竞争和战略的浪潮，现在由硬件、传感器、云应用等组成的物联网，将引发前所未有的第三次技术和商业巨变。IDC也预测，到2020年，物联网将联接超过290亿个终端设备，由此产生的经济价值或超过11万亿美元。现在世界各国已经有很多证据表明，这些预测并不保守。比如，英国国家电网已经在积极利用物联网实时保障电路的运行安全。德国大型工业企业博世也在研发智能互联的交通工具。

最大挑战是数据。现在，对物联网的开发还仅是冰山一角，传统的可编程计算只能利用结构数据，基于预先确定的条件推测出结果，根本无法满足物联网产生大规模驳杂数据的需要。目前90％的物联网产生的数据被白白浪费，比如在分析一台装有3万个传感器的钻井的异常状况时，由于运算能力有限，只有1％的数据得以利用。而认知技术能突破这些障碍，依靠学习海量信息、进行有目的推理和与人互动的能力，物联网才能变得更“聪明”，更“有用”。更关键的是，认知技术能读懂视频、音频甚至推特推文这样的人类自然语言——占世界上全部数据的80％，这意味着我们可以利用认知技术收集物联网中大量琐碎的非结构化数据，总结出其中隐含的很多规律，让我们做出更明智的决策。正如亚马逊雨林一只蝴蝶翅膀偶尔振动，也许两周后就会引起美国得克萨斯州的一场龙卷风。利用认知技术与物联网的结合，越来越多风马牛不相及信息隐含的谜题将被破解。

融合物联网技术矩阵制胜要素。IBM在过去的10年间一直是探索物联网领域的先行者，已准备投入30亿美元致力于融合认知计算和物联网技术，在133个国家积累了超过1万家客户的经验。根据迈克尔·波特对物联网时代的竞争战略分析，企业需要建立一套全新的技术基础设施，才能抓住智能互联产品的浪潮，这个矩阵由以下元素组成：身份和安全架构、产品云、软硬件、外部信息源以及与其他业务系统连接的工具。目前，IBM已具备了搭建物联网技术矩阵的大部分要素：提供基于云的全面开发产品平台、适应具体行业的软件和服务以及深刻广泛的认知物联能力。

在具体行业背景下，认知物联网将如何发挥作用？以服装零售业为例。某时尚品牌希望改善顾客的门店体验，收集网上购物习惯的数据很容易，但在门店购物的习惯用传统方法却很难量化。

利用认知物联网，门店能结合传统的结构数据，比如供应链、库存和射频识别标签和那些不容易量化的非结构数据，例如门店内客流量、社交媒体甚至天气数据，来更全面地洞察顾客行为，从而提供客观具体的建议来改善门店商品陈列、营销、供应量管理和产品设计。

目前，IBM的认知物联技术已经在增强组织运营效率、改善用户体验和增强用户粘性方面有所成就。

基于物联网的洞察提高了星巴克咖啡发现有利新地段和开设分店的速度，促进了顶线收入增长。澳大利亚新南威尔士健康保障体系下的17个地区和220家医院也利用认知物联技术，改善了医院的运营效率。（钮键军| 编辑）

刘铮筝是《哈佛商业评论》高级编译。钮键军是《哈佛商业评论》助理主编。