【 12個極可能跑出新股皇的科技行業(下) 】
繼續介紹,可能出產未來新股皇的科技行業
7. AI網絡攻擊
不時有新聞報導,謂某公司電腦遭黑客入侵,大量客戶資料被盗云云,如2012年,全球最大信用卡交易處理商之一Global Payments(GPN),被黑客入侵,逾1,000萬名用戶受影響。正如電影情節,起初只是人類黑客,大戰人類IT部門,但隨人工智能(AI)、機器學習(Machine Learning)發展,料終演變為AI不斷自行尋找目標系統弱點,再發動攻擊;防守方亦須不斷升級,展開AI軍備競賽。
除電腦入侵,不法之徒亦會利用Chatbot科技,套取受害人敏感資料,或作欺詐行為。從前騙徒需要大量人手,與受害人上網交談,博取信任後再下手騙財,如幫忙買點數卡等。日後或僅需極少人手,改以電腦扮成真人發聲,即可大規模出擊。
8. 電腦幻覺
無人駕駛汽車,熱潮似逼在眉睫,勢必影響大量職業司機生計。無人車若要普及,當中最重要一環,須靠電腦視覺發展,即電腦能如人眼般,監察路面情況、路牌指示。但電腦竟如人眼,會因不同理由,產生「幻覺」:美國麻省理工學院的研究顯示,只要改變物件的紋理,即使肉眼不覺有別,電腦卻會出現「幻覺」,誤認作其它東西,如電腦曾將研究中的3D打印烏龜,誤判為長槍。解決電腦幻覺,將成無人車發展關鍵。
若投資者對自動駕駛、電動車,念念不忘,卻苦於難在業內選股,可留意2018年4月,新鮮出爐的Global X Autonomous & Electric Vehicles ETF(DRIV)。該ETF旨在投資開發相關技術、零件及物料的企業。
DRIV持有的企業,超越汽車板塊的局限,橫跨多個行業及國家,更以科技佔先。截至2018年6月底,持股中資訊科技板塊佔45.35%、自主消費板塊佔31.15%、原物料及工業分別佔15.36%。組合以美股為主,佔54.51%;科技重工大國日、德、韓分別佔8.42%、6.56%、6.12%。
DRIV持股總數76支,分散程度充份。十大持股計有Apple(AAPL)、Alphabet (GOOGL)、三星(005930.KR)、豐田(7203.JP)、Intel(INTC)、NVIDIA(NVDA)、BHP(BLT.LN)等,從各方入手,務求捉緊無人車潛力。由於DRIV上市日子尚淺,高低幅度僅10%左右,未有太大績效可陳,然而若日後無人車異軍突起,DRIV表現絕對值得期待。
9. 電腦聽覺
電腦除可有眼晴,亦可有耳,能聽聲音再理解,如Apple的Siri,就可分析話音,再予反應,相信不少iPhone用家,都試過閒極無聊,跟Siri吹牛,甚至要求Siri講鬼故。一旦發展成熟,電腦的Chatbot功能,或進化成AI對話,企業的客服熱線,會否被電腦全面取代?值得思量。
來到系列最後一集,究竟未來股皇何處尋?哪幾個範疇機會最多?
10. 穿戴式智能裝置
蘋果(AAPL)剛開完發布會,新iPhone驚喜欠奉,反而Apple Watch Series 4令人眼前一亮,新增心電圖功能、跌倒感應。後者特別適合獨居老人,一旦不慎跌倒,亦可及時求援。
早前,國外有數宗報導,均是平常無病無痛者,Apple Watch突然顯示,靜止情況下心跳過快,求醫後發覺心律不整,幸好及時求醫,撿回一命。
有分析指,穿戴式智能裝置發展下去,將連接醫院網絡,隨時紀錄身體狀況,向醫生精確報備。患者病徵,多為間歇性出現,等到醫生看症,病徵又已消失。智能裝置的紀錄功能,可準確報告病徵,減少誤診機會。
2000年,蘋果初以Mac機大翻身,後轉型以iPhone、iPad等流動裝置為重心,成就萬億市值。在智能手機發展見樽頸、人們越發注重健康下,Apple Watch會否成為未來主力?而Fitbit(FIT)等企業,誰可搶佔Android用戶市場?
11. 海洋清理科技
近來,飲食界興起一片「走飲管」、「限塑」熱潮,沿於網傳一段,海龜鼻孔被飲管堵塞,要由熱心人士協助拔出,狀甚痛苦。自此,不少人驚覺飲管會污染海洋,做成生態災難。解決問題,當由源頭著手,減少使用,或改用生物可降解物料,方能治本。但此舉需時甚久,且破壞既成,及時清理更為重要。
一家名為The Ocean Cleanup的基金會,欲發展以類似防鯊網方式,收集、清理海洋垃圾,正於北海試驗。世界各沿海城市,常受到海洋垃圾困擾,故這將成一大商機。
12. 無線充電
數年前,智能手機已能無線充電,到近年漸見流行,如蘋果去年推出的iPhone 8、iPhone X系列。現在最常用的制式為Qi,為蘋果、三星(005930.KR)、Google(GOOG)等所採用。
Qi制式的充電裝置,需求日高,麥當勞(MCD)打算在英國大規模安裝充電站,而BMW(BMW.DE)、福士(VWAPY)、福特(F)亦計劃於車上安裝類似儀器,相關Qi裝置的需求將大增。
選股時,謹記留意股票所處階段,及其與基準指數的相對強度,以增加買中股皇的機會。
👉備註:本文授權轉載自美股隊長
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如何使物聯網跨越終點
4日前 電腦與科技 6
隨着低成本紅外傳感器、無處不在的連接性以及海量數據的興起,「物聯網」必將改變世界。我們都曾聽說,到 2050 年,數十億美元和數十億的物品將組成此大趨勢,但這並未反映全部的情況。與「物」本身的問題相比,開啟物聯網的真正潛力需要在更大程度上克服數據挑戰。
對這些數據挑戰最貼切的描述是「終點前最後一英里」問題,從通過設備、機器和遠程平台來提取數據,到詮釋數據,到驅動生產率和展現最佳性能,都是挑戰。無論是互聯的家庭或可穿戴技術或工業規模的解決方案,新數據收集和能深度理解及深層次研究所挖掘的公開信息之間往往存在脫節。換句話說,這些解決方案可以收集數據,但卻不能幫助人們查看和理解自己挖掘的數據。
克服這些障礙、使物聯網跨越終點有三個關鍵點。
1. 通過交互實現更深層次的探索
智能手機並不僅僅是物聯網中的工具,實際上它們為物聯網的障礙之一提供了一個著名的類比。當史蒂夫·喬布斯(SteveJobs)第一次向世界介紹 iPhone 的時候,他強調了革命性的新型「巨型屏幕」設計與現有按鍵手機技術之間的反差。這是一個巨大的進步,而他用以支持這項創新的理由非常簡單:每個應用程序都需要自己的屏幕和用戶界面。用他的話說,按鍵的失敗之處「在於按鍵和控件無法改變」。它們無法為每個應用程序改變;如果以後您有另一個很好的想法並希望將其添加到這個產品,它們仍然無法改變。」
這個理由在分析學領域同樣適用。我們要求數據都有的圖表和可視化視角–這對於構成物聯網基礎的海量傳感器數據尤其如此。不幸的是,多數物聯網應用程序採用了一成不變的視圖,或閉端式儀錶板。它們只能回答預先設定的一套問題,用戶無法得到更多幫助。
正因為這樣,您需要通過一款靈活的工具來根據自己不斷發展的需求,從而使用戶可以根據用戶或機構的需求以不同方式進行數據造型和建模。
交互性、可研究性和共享性是使物聯網數據有用而無需龐大數據項目的關鍵。理想情況下,用戶將能夠與他們的數據和其他數據探索進行隨意且深入的對話,使他們能夠發現各種排列,甚至有時發現他們未知的存在着的模式。
例如,您也許可以使用一個觀察故障引擎、燃氣輪機或機車歷史活動數據的 IoT 應用程序,以預測失效條件及故障發生頻率。但是,如果您想知道故障次數最多的零件或了解是哪個工廠、什麼時候生產的這些零件或了解是哪些供應商造成的問題最多,這時,交互性和共享性就起到關鍵作用。
2. 通過數據融合拓寬分析範圍
互連設備以我們在幾年前無法想象的方式改變了日常生活。在它們的數據中深藏着 尚未有人講述的故事。要探索這些故事,我們需要將物聯網數據與更多的背景結合。
讓我們從一個消費者案例開始:您想要梳理您的 Fitbit 數據以確認您的運動養生和睡眠模式之間是否存在可能的聯繫。您希望知道:
● 白天的體力活動如何影響自己的睡眠模式?
● 充足的睡眠是否會提升自己的表現?
Fitbit 的本地儀錶盤只允許您分析健康數據。但是如果導出數據,您就可以將這些信息與其他信息結合,比如追蹤您身體活動以及食物攝取、身體量測和睡眠模式的數據。導出數據這一方法可能並不理想,但有時這是擴展分析範圍的唯一方法。
目前,事實上人們不再通過整合不同的數據來估測企業級的決定。內嵌在噴氣發動機上的傳感器可幫助我們預測何時需要維修。它能幫助我們預先避免故障從而節省數十億美元…例如,通過將其與產生的信息整合,其有助於我們按產品和地區分別了解較之預算的節約額。
3. 迭代和快速行動
在我們生活的世界,「完美數據」這種說法越來越顯得自相矛盾。不管數據是怎樣 編譯的,您都可能無法連接到用於存儲它們的源。數據還可能在某些關鍵方面並不完整,或者數據格式不利於進行深入分析。這些缺點在物聯網應用程序中越來越普遍,因為人們尚未針對用於支持設備互操作性的標準和協議達成一致。
我們不能讓自己的業務因為不良數據或殘缺數據而陷入癱瘓,我們必須利用已有的資 源,以迭代的方式尋找正確答案。在迭代過程中,我們學會將「合格」的數據與真正糟糕的數據分開。合格的數據通常足以定向性地回答幾乎所有問題。此外,通過更好地了解數據缺口,我們可以獲得更好的數據。這將有助於解決流程問題,進而改善數據的捕獲和攝取方式,並幫助我們更進一步接近物聯網的終點。
資料來源:http://www.hksilicon.com/articles/1048967
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請問有人使用iPhone x 配合 Fitbit blaze 智慧手錶嗎?
因為看到國外Fitbit官網好像有人反應無法互相連接 手錶上的無法收訊息
原本準備下手買Fitbit blaze 現在猶豫了
想請問有沒有實際操作過的大家~謝謝~
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