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技能变化

到2020年，超过三分之一被认为是当今劳动力中重要的技能将发生变化。由于有了新技术，一些工作岗位将消失，而全新的工作岗位将变得司空见惯。

创造力和批判性思维

预计创造力将是员工所需的三大技能之一。过多的新产品、技术、工作方式和角色将要求员工具有灵活性和创造力——技能从一个角色转移到另一个角色，从一个行业转移到另一个行业。

此外，机器人和AI可以轻松完成手动任务，但仍然缺乏创造力。通过利用创造性思维，人类可以在十年内保持良好的就业能力。
 

结合指纹识别、人脸识别来看，目前并没有一种单独的生物识别技术能够完美适应市场需求。同时，由于实际识别系统构建和应用环境的复杂性，单生物特征识别会有不同的问题。例如，静脉识别所用的近红外传感器和用于人脸识别的ToF传感器，在采集数据过程中会有噪声，影响数据精准;适用人群不具备普遍性，例如残疾人士;以及上述所说的指纹和人脸识别易被复制的安全性问题。所以单生物识别在实际的应用场景中都会存在局限性。

基于此，最近在生物识别领域，多模态、多种类生物识别融合技术被看做是未来趋势，智能手机、智能门锁以及安防领域目前已经出现了多生物识别技术融合的应用案例。

这种趋势也与目前传感器企业所主张的多传感融合技术相匹配。这一点需要指出的是，无论是主张的多传感器融合还是多模态生物识别技术，本质上并不是使用不同的传感器或者生物识别算法分别得出相应的结果，而是通过融合算法将多重数据综合判定得到最终的识别结果或者数据。这种处理方式更加有利于生物识别以及物联网数据的处理速度和安全性。

可见，多模态生物识别融合首先需要建立在传感器融合基础上，进行算法融合。放眼国内，虽然在指纹、人脸方面应用广泛，但是在静脉识别等安全性、精读更高的第二代生物识别技术上相对处于落后阶段，所以国内多模态生物识别的发展仍需时日。
 

许多公司正在使用雾计算来部署分布在许多地方的软件应用程序。公司在一个网络上部署许多系统以获得更好的效率和可访问性。

从根本上说，雾计算使组织在最需要处理数据的地方有更大的灵活性。对于某些应用，数据处理应尽可能快，例如，在制造业中，连接的机器应尽快对事故做出响应。

雾计算还可以为公司提供一种简单的方法，实时了解他们的客户或员工在做什么。随着雾计算的实施，企业可以期望利用物联网技术抓住新的机遇，增加利润。但除此之外，这项技术还有可能为政府、公司甚至个人用户节省大量资金。

最后

随着云技术不断渗透到企业环境中，雾计算的使用也将继续增加。云计算通过一个弹性计算基础设施来分配计算工作负载，从而能够在云中实时处理数据。

边缘计算是物联网雾计算领域的一个主要关注领域。边缘计算是一种将计算资源部署在网络边缘、云端之外的技术。它允许访问、分析网络边缘的计算资源，然后将其发送回网络边缘。这允许实时处理数据。

雾计算解决方案将使公司能够在物联网中实现实时计算。因此，物联网雾计算市场将成为云计算市场的主要贡献者。

 

（编辑：淮安站长网）

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