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物联网和数据

技术将发挥关键作用，应用程序和技术的连接能力也将发挥关键作用。物联网(IoT)近年来一直是连接企业和工人的关键。它也已经成为数字工作场所的关键部分，即使它仅仅凭借它可以收集的数据量。

通过物联网传感器，企业可以测量光照强度、位置、流量、压力、力、温度等外部环境。此外，它们测量物理输入并将其转换为原始数据。然后将数据以数字方式存储，以便分析过程。物联网解决方案需要并生成来自周围环境的持续数据流，从而使数据驱动的工作场所能够正常工作。

即使冠状病毒对企业的影响以及随之而来的商业活动放缓，物联网市场预计到2020年底将增长到58亿个端点。物联网技术在推动医疗、供应链和制造业等领域的远程工作革命方面将发挥至关重要的作用。

物联网数据，工作场所数据

DerekA.Martinez是IEEE物联网和大数据技术委员会的技术专家和成员。他还是美国商务部网络安全教育国家倡议的工作组成员。他指出，当我们看到物联网在数字化和远程工作场所中的作用时，它不太关注边缘处理设备本身，而更多地关注这些设备正在聚合、分析、仪表板查看和工作流自动化的数据。

企业已经在笔记本电脑上增加了软件，以了解员工的工作习惯，然而雇主将通过扩大可穿戴设备等物联网设备的数据洞察力来激励员工。对企业的价值在于了解员工的睡眠模式、锻炼习惯、饮食习惯和活动时间。通过这种洞察力，可以根据从物联网设备收集到的信息，将各种工作项目推给最适合该任务的员工。他说：“无论智能设备是什么，雇主都可以激励员工利用这些端点，并从中收集可用的实时数据;智能椅子、智能笔、智能眼镜以及为雇主提供数据的物联网设备清单将永无止境。”


 

类似的便捷的语法改进在 Go+ 已经积累了不少，例子在[6] 。这些语法扩展足以极大简化数据科学编程。

而 Go+ compiler 负责把利用这些语法糖写作的 Go+ 程序翻译成 Go 程序。这样可以和其他 Go 语言写的库一起编译，从而复用 Go 生态里的代码。

复用 Go 生态是 Go+ 语言的一个长项。在 Go 的发展过程中，已经积累了不少科学计算的基础技术，比如实现张量的 Go 数据类型的封装。这些数据类型的计算也有高效的 Go 实现，部分缘于 Go 程序可以方便地调用 C/C++ 程序，包括科学计算领域里久经考验的基础库如 LAPACK，甚至 NVIDIA GPU 的接口库 CUDA。值得注意的是，这些基于 C/C++ 的基础库也是 Python 的数据科学生态的基础，所以本文的标题是 Go+ 补全 Python 生态。

Go+ 和深度学习编译器

上文提到了深度学习技术。这是 Python 被广泛使用的另一个领域，和数据科学有自然的联系，比如 PyTorch 和 TensorFlow 的 tensor 数据结构和 numpy 的 ndarray 一样。而在深度学习领域，编译器是最新的主流研究方向。

Go 社区里目前后台系统开发者居多；视频直播时，有听众在弹幕里说自己不是 AI 工程师，不关注 AI。如果真的这么想，恐怕不只是技术理想问题，而且是对饭碗不负责任了。

后台系统和 AI 系统之间的界限越来越模糊，因为后台系统指的是互联网服务的后台系统；而整个互联网经济建立在用不眠不休的服务器取代人来服务大众，而 AI 是这个逻辑成立的基础，详见我的一篇老文[7] ，例数了最近二十年被 AI 技术淘汰的人类职业。

而且这个界限在不久的将来会彻底消失，因为随着 online learning、reinforcement learning、 imitation learning、federated learning 技术取代 sueprvised learning 成为互联网智能（包括传统的搜索、广告、推荐，也包括新兴的无人驾驶和金融智能）的主流技术，AI 系统将不再能被分为训练和预测两部分，也不再由 AI 工程师负责前者，而后台工程师负责后者了。

在 AI 领域里，深度学习超越传统机器学习的一个重要原因是：传统机器的每一个模型（可以理解为对知识结构的描述）往往对应一种甚至多种训练算法；而深度学习里，几乎所有模型都用一种算法 stochastic gradient descend（SGD）或者其大同小异的变种来训练。这样，基础架构工程师负责训练系统的开发；模型研究人员复用之，大大减小了科研的工程负担，提升了模型研发的效率。

（编辑：信阳站长网）

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