蓝色巨人IBM曾表示：机器学习则是实现人工智能的一个途径，即以机器学习为手段解决人工智能中的问题。
智能家了解到，近年来较火的区块链和机器学习这两大趋势发展始于2016年，而到了今年，这两大技术早已呈现出了红的发紫的态势。
据外媒IoT Evolution World报导，机器学习是人工智能的一个分支。人工智能的研究是从「推理」到「知识」，再到以「学习」为重点，有一条自然、清晰的脉络可循。机器学习则是实现人工智能的一个途径，即以机器学习为手段解决人工智能中的问题。
机器学习已有一些有趣的案例研究，例如，通过接入机器学习的商场摄像头，可执行脸部辨识及扫描，以此观察消费者在店内行走的模式。这不仅能带来主动的安全措施，还能在不挖掘客户个人数据的情况下执行任务，从而避免了再当前社会中越来越受到重视的隐私问题。
至于区块链则是另一个当前大热的应用技术，特别是再金融科技公司中，区块链的支付和安全应用，几乎肯定会让企业重新思考如何将其用于记录财务交易。
再智能家看来，2017年曾接二连三传出新的IoT安全漏洞，对工业领域而言，这是很严重的问题。相较于普通消费生活的物联网技术，工业物联网设备资产寿命很长，制造业的连网设备平均可使用7~10年，因此在设备使用期限内维持设备更新和安全功能很重要，但其中很多设备无法轻易安装修补程序。随着制造业务中日渐融入更多连通性，工业世界对网络安全的思维需迅速赶上，以免不安全的设备持续处于脆弱状态。
目前市场上的许多IoT设备实际上并无适当的安全策略，其安全协议和密码方案都略显脆弱，且无有效方法来修补或安装操作系统更新。在2017年出现针对WIFI网络的KRACK和僵尸网络Reaper等IoT攻击事件后，2018年或将再度出现针对IoT设备的大规模僵尸网络攻击。
在工业领域可解决此问题的方法之一，就是在连网设备上下载和安装最新更新。而美国参议院在2017年8月1日所提出的改善IoT网络安全法案是朝正确的方向迈出的积极一步，也是区块链和机器学习在物联网领域的应用的重要一步。
至于消费市场领域，目前自动驾驶技术仍在早期发展阶段，但绝不是遥远且不可见的，随着区块链和机器学习在物联网领域的应用，距其成为主流或仅剩几年时间。而自动驾驶技术浪潮必将带来一种全新思维方式。简言之，购买及驾驶自有汽车的传统模式或将成为过去。
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