许多公司希望通过一个庞大的 IT 项目来开始他们的数据之旅，以收集和存储大量数据。 然后很容易讨论 IT 架构、工具选择以及如何构建所有集成。 这些项目占用了大量的时间和资源。

很少考虑的是 我们希望从数据中获得的真正价值. 即使我们为此制定了计划，也可能在数月或数年的 IT 架构、集成和管道项目中被遗忘。 这些项目不是由想要利用数据的人管理的； 它们通常由 IT 官僚管理。

吴先生还评论说，人们通常认为您需要大量数据来开发机器学习或人工智能。 似乎有一种信念，即数量可以弥补数据分析和人工智能的质量。 我记得与一家可穿戴设备公司进行讨论时，他们的发言人声称您需要来自数百万人的数据才能找到对构建模型有用的任何东西。

在某些用例中，大数据很有价值。 尽管如此，现实情况是，在许多用例中，您可以从小型数据集中提取可观的价值，尤其是在数据相关的情况下。 我们还可以考虑水平和垂直数据集，例如我们是要分析来自数百万人的一个数据点还是来自少数人的大量数据点。 对于水平和垂直数据，我并不是指它们在表格中的组织方式，而是从许多对象中收集某些东西的水平方法，例如数百万人的心率，而不是从较少对象中获取更多数据的垂直方法，例如来自较小样本组的大量健康数据。

但它有助于更​​好地了解个人的健康、睡眠和健康状况吗？ 以健康数据为例很好地说明了这个问题（没有双关语）。 可穿戴设备收集数百万人的步数、心率和睡眠时间。 然后，我们可以分析这些数据，以确定白天更多的步数和更高的心率是否可以预测该人当晚的睡眠时间更长。 然后我们可以找到一个模型来预测其他人的类似结果。

我们可以采用另一种模型来构建分析模型。 一个人使用更多的可穿戴设备，例如收集平时的运动、心脏和睡眠数据，以及血压、血糖、体温、体重和一些疾病数据。 现在我们可能会得到关于心率、步数和睡眠关系的不同结果。 我们可能会看到它们的关系取决于其他变量，例如高血糖或血压改变了对健康人有效的模式。 这些发现可以从少数人中确定。

上述示例并非旨在就与分析健康相关的内容做出任何结论。 这些结论必须从数据本身得出，但它说明了如何采取不同的方法并获得截然不同的结果。 目前的可穿戴数据是大数据思维的一个很好的例子； 目标是从数以百万计的人那里收集一些数据点，然后训练数据模型从中得出一些结论，尽管我们不知道这些数据点的相关性如何。 也可以从少数人的丰富数据中构建模型，实际上，这可能是一项令人兴奋且有价值的 AI 建模任务。

当然，在某些情况下，即使我们不知道它是否相关，也可以从大量数据中构建数据模型。 例如， 这个播客谈论对冲基金 他们试图收集各种数据，然后建立模型，看看他们是否可以预测股市走势。 这包括远远超过传统的投资财务数据。 例如，人们如何购买不同种类的食物、观看流媒体内容、消磨空闲时间，然后找到“弱信号”来预测趋势及其对投资市场的影响。 所以，和很多其他的数据分析案例相比，它是不同的，因为它不专注于分析特定的细节，而是随机收集各种数据，看看是否能从中找到相关的东西，希望找到任何新的变量，可以给出一个竞争优势。

在大多数用例中，利用数据和构建人工智能对于了解需求和目标非常重要。 然后可以根据实际需要选择相关数据并测试哪些数据很重要。 小而相关的数据可以产生有用的人工智能模型。 这通常需要考虑上下文，而不仅仅是使用构建的模型收集的大量随机数据点。 不管你有什么数据，你总是可以建立一个模型，但这并不能保证这个模型有任何意义。 公司和开发商应该更多地关注相关数据而不是大数据。

我之前写过关于 分散式解决方案. 个人云和 P2P 应用程序是该文章中提到的分布式应用程序的示例。 但是，让我们采取更具体和务实的方法，这些应用程序可能是什么以及它们是如何工作的。

我最近看到了一些服务，这些服务基本上是用户可以在自己的浏览器中本地运行的应用程序，并且可以将数据存储在本地或用户自己的云中。

1. 一个人可以在战舰游戏中与其他人一起玩，并且两个人都只能在自己的浏览器中运行它。 游戏没有中央服务器。 当用户广播她或他愿意玩的消息时，匹配可以以纯粹的无服务器方式发生。
2. 两个用户之间的消息服务，不使用任何中央服务器进行连接，而纯粹是两个应用程序之间的消息。
3. 两个用户可以通过仅在本地拥有自己的身份来识别对方，然后他们可以在没有任何第三方的情况下开始加密通信。

这些服务提出了几个技术问题，即可用性是否足以满足主流用户的需求。 例如，用户已经可以通过使用传统电子邮件发送邀请，然后使用本地凭据建立 P2P 连接并直接或通过电子邮件或消息传递应用程序等集中式服务发送消息来建立连接。

当服务使用用户的本地应用程序和用户自己的云或类似的存储服务时，会出现一个有趣的组合。 当使用多个设备时，很难在本地存储和组织所有用户的数据。 但是，如果用户拥有自己的存储服务，并且可以在需要时从那里获取所需的数据和应用程序以供本地使用，情况就会发生变化。 这种存储不是第三方中心服务，而是用户自己在更广泛的全球基础设施中的服务。

听起来很复杂，但这真的重要吗？ 通过区块链和加密，我们已经看到用户如何在没有第三方的情况下直接进行交易。 它实现了匿名可靠支付，无需授权或中央服务来跟踪所有交易。 它可以提供更可靠的系统、更好的隐私和无单点故障。

但是通过这些用户服务和 P2P 连接，我们可以做的不仅仅是简单的加密支付。 让我们举一些例子：

1. 用户可以将所有数据保存在自己的服务中，通过本地应用程序提炼、丰富和利用这些数据，然后逐个与其他用户或服务提供商共享一些数据。
2. 高安全性和隐私的用户对用户通信，无需任何第三方。
3. 用户自行管理的个人身份，不基于第三方身份验证服务，两个用户可以直接相互识别并开始安全通信。

问题是，哪些服务将真正突破用户的个人云、应用程序和纯P2P服务，什么时候？ 它们可能会与个人数据、自我主权身份、可信通信和数据共享相关联。 我们只需要一些易于使用的应用程序，然后事情就可以开始迅速发展。

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你还记得家里只有一个固定电话的时候吗？ 或者当您通过邮件收到信件时？ 当您的电话响起时，肯定有人接听了电话并认真对待了电话。 当你收到一封信，信封上有你的名字和邮票时，这是你想要打开和阅读的东西。 现在你可以得到使用 VoIP 的 robocalls，它们真的很便宜。 您会收到很多电子邮件，其中大部分您甚至都没有打开或阅读。

社交网络联系人怎么样？ 您几乎可以向任何人发送 LinkedIn 或 Facebook 邀请，并且许多人接受来自他们不认识的人的邀请。 可以说这让人们更好地联系起来，让世界更加民主。 早些时候，您可以尝试进入一个专属俱乐部并利用您的联系人帮助安排重要的新介绍。 但是您的社交媒体联系人实际产生了多少价值？ 我会争辩说，不多，而且每天都更少。

在之前的文章中，我写了多少 社交网络已成为垃圾邮件网络. 价格下降，更多人获得网络和机会，这真是太好了。 但这也有它的副作用。 一切都变得太拥挤，每个人都试图将它们用于自己的目的。 当连接、通信和交易成本最低或为零时，人们不会考虑正确使用它们。 这会导致这些网络和工具提供的价值降低。 这有点像政府开始印很多钱。 钱会失去价值，然后你就买不起东西了。

如果我们必须为联系人、消息和交易付费，这种情况会改变吗？ 最可能。 这并不意味着它们应该如此昂贵以至于它开始显着限制谁可以使用这些工具，但这会让人们思考他们在做什么。 也许人们会开始更加欣赏他们拥有的联系人和他们收到的信息。

对用户来说，什么技术使交易成为可支付的并不重要，但用户体验很重要。 为了让它发挥作用，需要非常简单的小额支付。 目前，区块链和代币似乎是改变消息传递和社交网络服务商业模式的最强候选者。

这是自成立以来一直在谈论的事情 2017 年 ICO 热潮. 缺失的部分是可行的、有效的最终用户服务，而不仅仅是概念。 认为全新的通信工具会取代现有的通信工具是不现实的。 例如，更好地管理联系人和消息的新解决方案应该适用于现有的电子邮件和消息服务。

人们还可以声称，人们还没有准备好为他们一直免费拥有的这些商品买单。 并不是所有人都会立即准备好去做，但人们很乐意为那些让他们的生活变得更美好、帮助他们完成日常任务并赋予他们更高地位的东西买单。 有许多迹象表明，人们现在正在寻求更好的隐私和对数据和活动的控制，而安全性也变得越来越重要。

人们一直愿意为专属俱乐部付费。 他们愿意支付与顶级政治家和名人共进晚餐的费用。 如果您不认识的人想给您发消息，如果您知道他们已付费，您会更有兴趣查看该消息，而这不是成千上万条“免费”消息之一。 如果用户只接受“付费”消息，它也会降低垃圾邮件的水平。 良好的联系和重要的信息是溢价，而不是商品。

我们很快就会看到人们为消息付费的服务，而不是为所有消息付费，而是为其中一些消息付费，例如联系新联系人。 我们还将开始看到人们必须为联系人付费的服务，他们必须认真考虑他们真正想要投资的联系人。但这些服务需要提供与聊天、社交媒体和今天发邮件。 这个概念可能成为区块链和代币的第一个大用例之一。

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未来我们会看到更多分布式数据和处理模型的原因有几个。 我们可以将它们分为三大类：

1. 技术原因. 许多服务（例如，自动驾驶汽车、智能家居、个人助理应用程序）始终需要最小的延迟和服务可用性，并且一些数据和处理必须是本地的。
2. 新的商业模式. 基于区块链的代币模型为将分布式解决方案货币化开辟了新机会。 无需在一个中心位置处理和收费服务，为许多新的商业模式创新打开了机会。
3. 数据保护和隐私要求。 数据正在成为公司的责任，他们希望找到更好的模型来使用风险更低的数据。 消费者将获得充分利用自己数据的服务。

我们现在看到了使这种发展成为现实的几种技术。 首先，我们拥有适用于 5G 网络的 Edge。 Edge 使数据和处理更接近实际用户。 挑战——当云供应商等互联网巨头现在主导服务和服务开发时，网络供应商和电信运营商是否是提供这些解决方案的合适方？

其次，我们有区块链、分布式账本和代币模型。 这些都在迅速发展，但它们也面临着挑战。 很难说哪种技术能存活最久。 在这种情况下，必须生存的不仅是技术，还有那些链中的交易数据，这使得对特定技术做出决策变得困难。 同时，这些将挑战集中式平台，因为它们提供了全新的方式来分发和货币化应用程序和数据。

第三，分散的解决方案可以在现有的云解决方案中实施。 当然，我们有区域性的云实例，但是云可以通过其他方式来分散服务。 例如，每个用户都可以拥有自己的云服务来使用他们的数据并运行自己的应用程序。 然后，例如，使用基于代币的收费模式，他们还可以为在本地使用应用程序付费。

这三种技术中， Edge 有很多挑战 因为它需要全新的基础设施和应用程序来利用它。 目前，通过利用当前的云基础设施来制作去中心化服务要容易得多。 但长期解决方案可能是另一回事。 技术颠覆通常会吸引颠覆业务的新公司。 例如，亚马逊和谷歌都依赖于集中式模型。 当权力下放开始发生并且其他供应商提供最新解决方案时，他们能否适应？

我们可能会看到去中心化解决方案的两种不同的发展轨迹。 第一个是分布式和去中心化应用程序。 这从现有的基础架构开始，构建分布式解决方案，例如用户自己的数据云和应用服务。 该轨道已经有应用程序。 然后我们有第二条轨道来开发更加分散的数据和处理基础设施。 这将需要更长的时间，但它可以从根本上改变互联网的结构。

我们肯定会转向更分布式的服务。 数以千计的初创公司已经在开发服务、数据模型和应用程序。 大型技术供应商正在投资 Edge 类型的模型，数百万人正在交易加密货币，以及具有前瞻性的投资者，例如 安德森霍洛维茨，正在进行大笔投资。 与此同时，法规对建立新的数据模型施加了压力。 令人兴奋的部分将是看看它会如何发生，而实现它的各方将是大赢家。

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在 1980 年代，大多数计算机制造商都有自己的操作系统和少量程序。 早期采用者将这些设备更多地作为一种爱好，而不是真正使用它们。 有所有关于用例的故事，比如食谱数据库或计算你的税，但前提是你编写自己的程序。 许多用户实际上确实编写了自己的程序并与其他用户共享。 十几岁的时候，我试图向父亲解释拥有电脑的价值。 当他不认为编写自己的游戏或图形程序是拥有该设备的宝贵理由时，这不是一件容易的事。

这与可穿戴设备有什么关系？ 我们现在有越来越多的可穿戴设备制造商为他们的设备提供自己的专有功能、数据模型和应用程序。 许多用户仍然是探索利用数据的方法的生物黑客和健康爱好者等早期采用者。

大多数用户可以了解几个数据点，例如平均心率和每日步数。 这些是观察和改善个人健康的良好开端，但这只是数据和这些设备可以提供的机会的一小部分。 一些额外的数据点，如心率变异性 (HRV) 和不同的睡眠类型（深度、快速眼动和轻度），每天都难以解释和利用。

有人可能会问，就像我父亲所做的那样，花 400 美元购买一台查看心率和每日步数的设备是否有意义。 或者为什么要每月支付 100 美元以上的费用购买血糖测量设备或更昂贵的鞋子来测量踏频、步幅和足部触角。 对许多人来说，让您知道何时入睡的设备之类的用例听起来就像食谱数据库一样天真。

每个制造商也有自己的分数。 例如，一个设备的睡眠和就绪分数与另一个设备有很大不同，并且没有简单的方法可以正确组合来自不同设备的数据。 或者你可以结合一些数据，例如，Apple Health，但它包含很多数据点，这些数据点甚至比设备自己的应用程序中的数据更令人困惑。

是什么改变了电脑市场？ 它们是如何开始变得更有用的？ 它发生在软件包开始出现时。 微软和苹果的几个操作系统开始占据主导地位，这两个系统都有足够多的软件由第三方生成。 这演变成软件行业，为个人电脑制作软件。 实际上，我们在手机中也看到了类似的发展。 移动应用业务只有在我们从专有系统发展到两个主要操作系统 iOS 和 Android 时才开始增长，这使得应用商店能够从应用中开展业务。

正如我们所发现的，可穿戴设备不仅用于数据，还用于数据。 它们也可以是配饰和时尚物品。 奢侈品牌可以推出自己的智能手表或戒指，但奢侈品牌并不是真正的高科技或数据公司。 而且，每只手表、戒指、传感器、鞋子或夹克都提供其专有的数据格式和应用程序，对用户来说并不是很方便。 奢侈品公司拥有一些通用的数据模型和生态系统也会更好。

只有当我们将来自不同设备的数据转换为兼容格式时，可穿戴和健康数据的真正应用和软件市场才能出现。 当我们有两个或三个环境时，软件开发人员可以制作更好的软件和应用程序来利用数据来帮助人们的日常生活。 我们不能指望每个人都开始解读各种健康数据点并尝试谷歌指令以及根据它们做什么。 健康和健康数据的一个特殊要求是，它比用于许多其他目的的数据更加敏感，而且隐私至关重要。

有人说物联网市场不会真正成为硬件业务，而是数据和软件业务。 可穿戴设备基本上是收集数据的传感器。 一些传感器可能是品牌设备，其他传感器可能是衣服、鞋子或配件中的白标组件。 但是数据的真正利用需要用户可以结合数据的环境，并且可以向用户提供软件来帮助他们过上更好、更健康的生活。 健康数据的真正业务和价值将是能够将各种可穿戴数据与其他数据源相结合的软件和应用程序。

Stripe 和 Coinbase 是金融科技领域的巨大成功案例，估值巨大。 另一方面，崩盘 格林希尔资本 在英国被视为金融科技的挫折。 这些例子只是展示了金融科技行业的广泛性。 实际上，Greensill 与金融科技无关，但它想将这个吸引人的标语附加到自己身上。 Greensill 是一家供应链金融服务公司，但由于其风险管理而失败。

世界上有几十家纯数字新银行。 据估计，他们拥有大约 40 万客户。 这仍然是一个很小的数字，但新银行的估值增长很快。 据埃森哲称，新银行平均为每位客户损失 11 美元，即成本与回报。 他们仍在努力寻找有利可图的商业模式。 基本银行账户不是利润中心。 贷款、投资和利基服务（例如商业银行业务、特殊客户群）是更常见的获利领域。 尽管如此，它们与基本的数字账户有很大不同，它们的风险管理也明显不同。 

一些新银行，如 N26, WeBank 和 Monzo，提供全栈，即他们有银行执照，有他们的前端和后端操作。 然后是新银行，比如 Revolut 和 钟，没有银行执照并提供前端，但使用旧版银行执照和后端。 如果我们考虑可扩展性和全球增长，银行牌照是复杂的部分。 在每个新国家获得银行牌照都是一项重大投资。

十年前，我们对众筹和 P2P 借贷寄予厚望。 这些服务已经发展壮大，但尚未成为主流。 P25P 借贷市场每年增长约 2%，但很大一部分资金来自使用这些服务作为客户界面的金融机构。 LendingClub 是最大的 P2P 借贷成功案例之一，去年收购了一家银行，并决定关闭其 PXNUMXP 借贷平台。

众筹有很多模式。 创业股权众筹主要关注创业资金和预购模式，比如 Kickstarter，这些模式有助于在新产品上市前销售。 还有其他模型出售房地产、艺术品和其他资产的投资部分。 Kickstarter 一直是新消费产品的重要测试市场，但除此之外，这些模型受到监管限制，还没有成为主流。 在股权创业众筹方面，英国一直处于领先地位。 然而，其最重要的服务 Crowdcube 和 Seedrs 仍然是小企业，它们试图合并，但竞争监管机构阻止了合并。

Cryptos 创下新纪录，尤其是随着比特币的价值不断增长。 NFT 变得流行起来. 仍然很难说这对基于区块链的分布式金融服务意味着什么。 许多人仍然将加密货币视为更多的数字商品，而 NFT 则类似于数字资产证书，但尚未成为整个传统金融体系的挑战者。 Coinbase 成功地进行了首次公开募股，它仍然更像是“加密资产”的传统交易服务，而不是分布式金融服务本身。 

如果加密货币在日常支付中变得更加被接受和可行，并且 NFT 使资产证书和交易数字化，它就会改变这些日常使用。 他们能否更好地实现众筹和 P2P 金融？ 一些专家认为情况确实如此，但仍然很难说过去十年何时表明这些模型不容易发挥作用。 这不仅关乎技术，而且真正关乎让市场在足够的供需下工作。 监管机构也对市场产生重大影响。 在一些国家，我们可能会看到更多的方法，比如政府运营的数字货币，而不是真正的加密货币。

然后我们有关于银行系统的基本问题。 银行不只是提供账户、支付卡和借钱。 它们在中央银行发行货币和保持经济运行方面也发挥着重要作用。 一些人批评该系统，并希望看到银行的力量消失。 实际上，事情并非如此简单，政府更愿意保持对金融系统的控制。 大流行时期也提醒我们政府刺激活动的价值。 

一些银行开始接受加密货币，领先的风险投资公司之一安德森霍洛维茨， 正在计划为加密货币和区块链设立 1 亿美元的基金，在行业中排名第三。 我们可以假设区块链和分布式解决方案将改变和数字化日常资产和交易。 第一阶段可能是数字化，而不是改变金融和银行系统的基本面。 但从长远来看，仍然很难说它们如何改变金融部门和服务业。

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最近 播客 对分析数据和进行微观预测的微观任务进行了有趣的讨论，例如分析来自一个来源的特定数据集并试图从中得出一些结论。 这种分析不会试图理解或优化更重要的问题或任务。 它只关注一个特定的部分。 一个更广泛的系统可以有几十个这样的组件。

然后还有另一层来组合这些微任务的输出。 然后，它可以结合来自多个微型 AI 模块的输出和结论——单个微型 AI 的重点来建模和解释一个特定的数据集。 

例如，你的步频、步幅、触地时间和脚着地角度的跑鞋数据（是的，已经有收集各种数据的跑鞋）来优化你的跑步速度。 当你从整体上考虑你的跑步表现时，这只是其中的一部分。 您还必须考虑心率、能量水平（血糖）、准备情况（您是否睡够了）和许多其他事情。 但是构建一个巨大的 AI 来优化所有这些数据太复杂了，最好有针对每个需求的模块，然后再有一个层来组合所有这些。

软件机器人也是如此。 一台机器人可以在月底将库存编号从 SAP 传输到您的会计系统。 制作月度财务报表和报告比简单地编制这些库存数字要多得多。 其他机器人可以执行单独的任务，而一些更高级别的机器人可以将所有这些信息放在一起。

这并不是什么新鲜事。 几十年来，模块化一直是软件设计的基本原则。 对于人工智能和自动化，我们经常谈论与企业周围的许多任务和系统相关的广泛而复杂的解决方案。 当这些也是相对较新的领域时，每个公司和项目通常都会尝试构建大型系统，以尝试为重要流程制定完美的解决方案。 

当我们拥有这些微模块来处理特定需求时，我们就可以制定设计原则。 不是从头开始实施，而是找到最好的组件来完成微任务，优化它们的使用，然后让它们一起工作。 它是一种人力资源和管理职能。 你必须找到最好的资源来做你需要的事情，然后你必须管理它们。 但这些管理层是数字化的，即为每个微需求选择最佳算法并优化使用它们的算法。 算法管理算法。

这也改变了人工智能和自动化的生态系统和商业模式。 例如，您拥有以下业务领域：

1. 开源和众包社区为各种微任务开发了大量解决方案。 每种需求可以有多个版本，可以针对每种情况选择最合适的版本。
2. 公司和开发商也可以开始销售他们的组件以满足微型需求。 他们可以专注于为特定需求开发最佳解决方案。
3. 当使多个模块协同工作变得更加顺畅时，每个模块中的 API 变得更加关键。
4. 将有市场和共享服务（如 GitHub）来共享和销售这些组件。
5. 它将是一个新的重要功能层，可以使用微模块以最佳方式协同工作以满足不同的需求。

有时将技术和机器与人类如何完成工作的模型进行比较是件好事。 尤其是当人工智能和自动化要执行人类以前完成的任务时。 无论如何，人们已经使用了几个世纪来开发模型，如何在组织中组织任务。 这并不意味着我们可以或应该将相同的模型复制到机器上，但它可以让我们了解如何最好地使用机器。 人们专注于某些领域，不同的专业人员如何一起工作以及管理层必须如何优化资源是有原因的。 在设计、使用和管理算法、机器和数字流程时，我们需要解决类似的问题。

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智慧城市概念几年前开始流行，并且越来越受欢迎。 5G 和 Edge 也被视为这些项目的重要技术推动力，这就是网络供应商和运营商参与大多数项目的原因。 智慧城市被视为建立技术基础设施以收集、传输和分析所有数据的充分理由。

城市的目标是收集数据并对其进行分析，以优化用于多种用途的服务和运营，例如交通管理、公共交通、电力消耗和生产、供水、废物收集、减少犯罪、医疗保健和社区服务。 环境方面也变得越来越重要。 空气质量、噪音污染和能源消耗是城市想要改善的其他领域。

这一切听起来都很棒，但正如我们从许多其他技术项目中所知道的那样，这与专注于为个人、用户体验以及他们的独特需求和价值观开发服务是非常不同的。 除此之外，隐私和数据保护现在是此类大型数据项目中的关键问题。 在最坏的情况下，智慧城市基础设施类似于真正的“老大哥”场景。

建立更好地为个人服务的智慧城市是可能的，但这需要各方从消费者的角度开发服务。 这个概念可以帮助人们获得更好的服务，优化他们的运动，过上更健康的生活，节省时间和金钱，并以多种方式提高生活质量。 十年前，我们不得不依靠移动应用程序开发人员向个人提供有用的应用程序，因为运营商和网络供应商没有能力或没有动力这样做。

如果我们能够将个人数据和公共数据结合起来，许多服务也会变得更有价值。 您的运动与交通和公共交通数据相结合，空气质量数据与您的日常步行和跑步路线相结合，您的个人习惯与每日能源消耗峰值只是一些示例。 这两个数据源一起可以为个人和社会创造价值。

如果个人可以访问与他们自己的个人数据相结合的公共数据，则可以实现这一目标。 这样，隐私可以得到尊重和保护。 但是，如果公共服务开始监视个人，我们会立即遇到数据保护和隐私风险。 这也将导致一种模式，城市、当局和服务提供商将计划他们认为适合个人的东西，而不是为个人提供改善自己生活的工具。

对于主导项目的城市当局、基础设施供应商和运营商来说，从个人的角度构建系统并不容易，也不利于他们。 当然，市议会中的政客应该考虑他们所代表的居民，但这还不够。 我们还需要专注于为个人构建解决方案和服务的技术解决方案和供应商。

这可能会涉及服务的附加层。 也许类似于为移动应用程序制作的应用程序商店，它也使用户能够保护他们的隐私和管理他们的个人数据。 它还可以授权许多其他方为居民开发服务，并赋予他们决定他们想要使用哪些服务的权力。 当局和大型科技公司几乎从未开发出最好的服务来决定个人想要什么。

智慧城市应该更多地关注居民的需求。 有许多“美好的”和雄心勃勃的计划可以让城市和居民的生活更美好，但美好的计划永远不够。 真正的问题是谁是实际客户，谁可以决定使用哪些服务以及谁将控制数据。 为了使这些服务对人们有益，概念、技术、架构、数据和商业模式 应该旨在赋予人们权力，而不仅仅是监视和控制他们.

NFT 是数字账本或区块链上的数字证书，可证明数字资产是唯一的，因此不可互换。 NFT 用于表示和证明照片、视频、音频和其他类型的数字文件。 艺术目前正在获得所有宣传，但 NFT 可以证明许多其他项目，包括文本、软件代码甚至 Twitter 推文。 基本思想是数字对象可以被标记化，并以这种方式变得独一无二。 原则上，不可能再复制它。

有人评论说， NFT 的价值和讽刺意味 是虽然他们的名字是不可替代的，但它们很容易被替代。 它们可以是独一无二的，但交易它们很容易。 正如我们所知，如果有足够的需求和供应并且交易成本足够低，那么事物就会具有价值和流动性。

当公司开始提供自己的代币时，我们中的许多人仍然记得 2017 年的 ICO 热潮。 通常，他们是有商业计划（称为白皮书）的初创公司（或者甚至不是初创公司，而是初创公司的想法）。 他们将代币作为其商业计划的重要组成部分，然后开始销售这些代币。 一些项目能够筹集大量资金，并且在极少数情况下建立了长期业务。 许多人参与 ICO 是为了学习如何购买代币，而不是考虑其投资回报率。 有些人有很多比特币，有些人很难卖掉它们（因为他们不知道自己是如何获得这些比特币的），并希望多元化到其他代币。

NFT 和 ICO 之间的根本区别在于 ICO 代币通常只代表一些未来的承诺。 NFT 代表资产，尤其是数字资产。 通过这种方式，买家可以评估他们如何看待其资产的价值。 评估艺术的价值总是很复杂，而 NFT 艺术也面临同样的挑战。 然后还有许多其他数字项目，如音乐片段、游戏中的虚拟项目和可以具有 NFT 的软件组件。

还计划从虚拟和数字项目中扩展 NFT 概念。 还可以有代表实物的数字证书，例如证明房地产所有权的证书。 这部分需要一个允许使用这种数字证书的法律框架。

NFT 也产生了众筹计划。 人们和公司可以出售他们作品的一部分，例如音乐、电影或软件。 NFT 可以让这个市场更有效，但它并不能消除所有众筹挑战，尤其是如何找到正确的价值，然后让二级市场流动起来。 记住该模型可以适用于一些有足够供需的物品也很好，但这并不意味着 NFT 单独保证它们适用于任何物品。

有几个基于 NFT 的新商业计划理念。 例如，如果软件作为 NFT 发布，可能会有一个新的 GitHub，特别是对于 NFT 软件。 公司和个人可以开始将数据许可为 NFT 包，媒体公司也可以提供 NFT 内容。

以太坊 ，它基于 验证的股权 模型，是 NFT 最常用的解决方案。 区块链仍然存在关于哪些解决方案具有长期未来和价值的基本问题。 当更新区块链软件并创建分叉时，向后兼容性是一个重要问题。 软分叉意味着新版本向后兼容，而硬分叉意味着它不是。 如果新版本不向后兼容，则旧令牌将无法在新系统中使用。 最后，每个代币的社区可以决定发生哪些更新和分叉。 每个区块链解决方案的基本问题是其未来的向后兼容性。 目前，以太坊看起来是实施基于区块链的解决方案的安全选择。 对于鲜为人知的区块链，很难预测它们的未来。

NFT 概念更具体，并且比 ICO 更容易评估项目。 但归根结底，NFT 的价值取决于底层物品，因此无法说 NFT 本身代表的是有价值的东西还是只是空洞的承诺。 NFT 是管理和交易数字物品价值的绝佳模型。 但重要的是要记住，仅 NFT 并不能为数字产品创造价值。 这些物品必须具有价值，而 NFT 有助于使价值变得有形。

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较高的静息心率和体温是 COVID 的早期迹象。 例如，研究机构和大学已经开发 使用大浦环数据检测这些早期症状的软件. 雇主还为员工购买了可穿戴设备，以检测早期症状，并在出现警告信号时警告他们不要工作。 从客户和医疗保健服务到专业运动队的公司都是这种情况。

可穿戴设备制造商报告说，根据他们的数据，COVID 情况也帮助一些人睡得更好。 原因可能是人们早上不需要急着上班和带孩子上学。 但我们也看到，随着情况的继续，越来越多的人感到压力，即根据数据，心率（HR）更高，而且也不睡觉。

这种情况也改变了锻炼习惯。 人们不步行上班或乘坐公共交通工具，每天没有休息时间去吃午饭或喝咖啡。 卫生专业人员担心人们在大流行期间坐得太久。 其他人已经开始更多地锻炼，不是每天散步，而是每天跑步。 这导致更多的运动伤害。

所有这些都促使人们监控他们的日常健康和健康数据。 人们也不愿去看医生或去医院，而是用智能手表监测他们的健康状况，以测量心率或心电图（心电图）。 而且，如果您与您的医生进行了 Zoom 通话，那么您手头有这些数据实际上很有用（可以这么说）。 

这一切都表明，人们已经开始更多地使用这些设备并获得更多数据，但这并不是那么简单。 我应该从我的心率或心率变异性中解释什么？ 我是运动太少还是太多？ 我的睡眠质量和锻炼是否相互关联？ 真正表明某种疾病的数据组合是什么？

当人们获得更多数据时，并不意味着他们突然成为健康、睡眠、饮食和保健专家。 有些人在谷歌医疗保健说明时可能会有这种感觉，但这会使事情变得更糟。 这些数据可能有利于健康和健康监测，但它需要更好的软件来分析它或使其可供专业人士使用。 

多年来，移动医疗一直是热门话题，但 COVID 时代确实将其推向了前台。 医疗保健组织在接受新事物时往往相当保守，但这一时期迫使他们迅速找到新的解决方案。 我知道许多多年来一直在苦苦挣扎的移动医疗初创公司。 一个大问题是医疗保健组织行动缓慢，这使他们成为敏捷初创公司的困难客户。 另一个问题是获得可靠和准确的数据。 其中许多公司提供了将数据传输给医生或医院的解决方案，但人们通常必须自己捕获数据，例如测量他们的血糖、血压、心率并将其输入到应用程序中。 有些人觉得这很有挑战性，而另一些人则懒得去做。 有些人可能想“修复”自己的号码，以避免尴尬或炫耀。

所以，现在我们有更多的数据，我们有解决方案来传输数据。 但是我们仍然存在一些问题：1) 敏感健康数据的隐私和数据安全，以及 2) 更系统的模型来利用数据，不仅来自一个，而且来自多个可穿戴设备。 这意味着我们需要解决方案来收集和组合来自多个设备的数据，组合这些数据并同时保护隐私。 如果将来可以将这些数据与其他医疗保健数据（如健康史）结合起来，这也会有所帮助。

使用新技术和概念，通常需要数年时间才能取得突破。 它通常还需要一些特殊的触发器来让事情发生。 我记得 20 年前第一个伟大的移动健康技术愿景伴随着 3G 的炒作。 现在看来，大流行帮助我们克服了一些重大障碍，可穿戴市场也迅速发展。 我们现在应该看到快速而显着的发展，更多应用程序和服务更有效地使用健康数据，随后推动了移动医疗保健。

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