“物联网之父”Kevin Ashton今天在哈佛大学的科技创新研讨会上对记者表示：“中国将引领本世纪物联网技术的发展，无人驾驶技术是物联网实现飞跃的重要因素。无人驾驶技术的实现将最早发生在中国。”

　　对于物联网的理解，Ashton有自己的解释：“我不需要发出指令，计算机就能知道怎么做。比如我手机内置的运动传感器能记录我的运动状态。另外的传感器能测量周围的环境。物联网时代会有更多这样的技术。”　　

　　Kevin Ashton在1999年创造了“物联网”一词，并参与创立了麻省理工学院自动识别中心(Auto-ID Center)，领导了三个成功的技术初创企业，其中包括他参与创立、并于2010年出售给贝尔金公司的Zensi公司。他说：“物联网从20世纪发展至今已经进程过半，深刻地影响了人们的生活。”

　　中国是物联网的引领者

　　“90年代，互联网还很新，很多人仍然很迷茫，不知道前景如何，那时候手机还没有数据，只有通话功能，没有无线网络，要知道物联网的发展是基于无线网络的发展。”Ashton对记者表示，“现在互联网已经可以布局到任何地方，而且带宽很宽，同时传感技术和智能手机的发展也引领了物联网技术的飞跃。”他同时表示，智能手机的普及和传感器成本的下降，极大降低物联网技术的研发成本，并使得这些研发成果很快就可以用在其它领域。“这在90年代的时候是没有被预想到的，连我自己也没有想到，所以这种变化是惊人的。”Ashton表示。

　　他特别强调，中国是物联网的引领者。“目前中国已经超过美国成为全球技术相关产品出口最多的国家。中国在五年前就提出了物联网的概念，近期我去中国的频次也越来越多。我想中国是希望占据物联网的领导地位的。”Ashton对记者表示，“我觉得很有趣的是，我们在美国谈论谷歌、Facebook，但是看一看，这些都是上个世纪的公司，未来物联网的机会将在中国诞生。比如腾讯就引领中国的社交媒体走向了世界，这些都是非常了不起的成就。所以我们有理由相信在本世纪内，中国的技术一定能够主导全球。”　　

　　他还预测，中国将会引领本世纪无人驾驶技术的普及。“中国在硬件制造等领域已经走在全球前列，无人驾驶技术也已经处于领先水平，中国已经有了自主研发的无人驾驶公交车。在汽车制造等方面都具有优势。”Ashton认为，其中很重要的原因是中国城市化发展，催生了巨大的需求，很多项目只有在中国做才能搞得起来。“比如上海的公交系统早在2000年时就已经采用RFID接触式公交卡，就是一个很好的例子。中国在智慧城市、物流、个人可穿戴设备等多个领域未来也将迎来爆发。”讲到中国，Ashton就表现出非常亲切的感觉。他曾在复旦大学的自动识别中心和中国教授一起研究物联网的相关技术。　　

　　在Ashton看来，无人驾驶技术将会是未来物联网发展的一个最重要的领域。“无人驾驶技术是一个非常重要的方面，想想80年代中的时候，我第一次去北京，当时满大街还都是自行车，现在已经变成了汽车，但是交通状况是非常糟糕的，这也为无人驾驶的发展提供了必要的条件，未来无人驾驶技术一定会率先在中国率先取得突破。”他表示。

　　不相信人工智能

　　不过，Ashton说，他所理解的物联网与人工智能无关。“物联网就是传感器的连接网络，我不相信人工智能在500年内会对人类有什么实际的帮助。现在可能有些软件可以分析数据，但是我们还是不知道机器到底应该如何模拟人脑智能，这还只存在于科幻片。”

　　对此，IBM娱乐互动业务首席科技官George Dolbier提出了不同的看法。他对第一财经记者表示：“IBM全球网络支撑的未来机器学习和Watson实验室，目标就是让人类把目前已经在做的事情做得更好。现在IBM用机器学习来摸索人的习惯模式，可用来帮助人类做决策。我们现在还考虑用视觉定位。机器学习是用来帮助人类判断，提高安全性，定位危险的最有效的手段。”

　　GE医疗全球首席技术官Tim Kottak表示：“在医疗行业，物联网的发展已经为行业的变迁迈出了重要步伐，GE医疗用数据更好地为病人服务，让客户产生更多利润。”不过，他也提出，物联网时代对于企业的挑战不仅仅来自于技术本身的挑战，更多来自系统以及数据的管理。　　

　　哈佛大学科技创新研讨会每年举办一次，今年的主题是物联网与智慧企业。来自零售、制造、医疗、物流等多个领域的企业高层共同寻求应对数字化新挑战的技术解决方案。斑马技术(Zebra Technology)CEO Anders Gustafsson作为本次会议的轮值CEO，他对第一财经记者表示：“不同行业所需要的技术基础是一样的，就好像定位技术，在零售行业是追踪货品的摆放，而在医疗行业就是追踪医院药品的正确放置以及病人的正确服用。技术公司希望能够通过与不同行业的领导者进行交流，根据企业的实际需求为他们定制技术解决方案。”

　　对于人工智能，Gustafsson表示：“Zebra的目标是通过可视化和数据分析来让企业资产变得更加智能化，从而提高劳动效率，降低劳动成本。这也符合此次会议所提出的‘智慧企业’的概念。”