作者：陳端武 來源：digitimes
區塊鏈(Blockchain)和機器學習(machine learning)這兩大趨勢發展始於2016年，並將持續到2018年，而且可望出現更多引人入勝的概念證明。
據IoT Evolution World報導，機器學習是人工智慧(AI)的一個分支。人工智慧的研究是從“推理”到“知識”，再到以“學習”為重點，有一條自然、清晰的脈絡可循。機器學習則是實現人工智慧的一個途徑，即以機器學習為手段解決人工智慧中的問題。
機器學習已有一些有趣的案例研究，例如具串流視訊功能的零售店監視器，可藉機器學習功能執行臉部辨識及掃描某些行為，觀察消費者在店內行走的模式。這不僅能帶來主動的安全措施，還能在不挖掘客戶個人資料的情況下執行任務，避免潛在的個人隱私問題。
區塊鏈是另個即將在2018年爆發的主要應用，特別是金融科技(FinTech)新創公司。區塊鏈的支付和安全應用，幾乎肯定會讓企業重新思考如何將其用於記錄財務交易。
在2017年曾接二連三傳出新的物聯網安全漏洞，對工業領域而言，這是很嚴重的問題。由於工業物聯網(IIoT)裝置資產壽命很長，製造業的連網裝置平均可使用7~10年，因此工業公司歷來會盡可能讓裝置維持最低的網路聯機。
在裝置使用期限內維持裝置更新和安全功能很重要，但其中很多裝置無法輕易安裝修補程式。隨著製造業務中日漸融入更多連通性，工業世界對網路安全的思維需迅速趕上，以免不安全的裝置持續處於脆弱狀態。
目前市場上的許多物聯網裝置實際上並無適當的安全策略，安全協議、密碼方案都太弱，且無有效方法來修補或安裝作業系統更新。在2017年出現KRACK和Reaper等物聯網攻擊事件後，2018年料將再度出現針對物聯網裝置的大規模殭屍網路(botnet)攻擊。
工業領域可解決此問題的方法之一，就是在連網裝置上下載和安裝最新更新。而美國參議院的改善IoT網路安全法案(IoT Cybersecurity Improvement Act)是朝正確的方向邁出的積極一步。
自駕車可能還在早期發展階段，但絕非遙遠未來的趨勢，距其成為主流僅剩幾年時間。自駕車浪潮將帶來一種全新思維方式。簡言之，購買及駕駛自有汽車的傳統模式將成為過去。
未來消費者會在一定時間內向供貨商租用由移動裝置控制的汽車，而非直接擁有。要用車時，自駕車就會到指定地點待命，消費者毋須在兩地移動時自行管理汽車。另一方面，計程車和大眾運輸將利用物聯網來提供更好服務、更有效的路線和更令人滿意的使用者體驗。
