蓝色巨头IBM曾表示：机器学习是实现人工智能的一种方式，即以机器学习为手段解决人工智能的问题。
智能家居了解到，近几年流行的区块链和机器学习两大趋势的发展始于2008年，而到了今年，这两大技术已经呈现出红紫之势。
据外媒IoT Evolution World报道，机器学习是人工智能的一个分支。
人工智能的研究从“推理”到“知识”，再到以“学习”为重点。
有一条自然而清晰的路线可供遵循。
机器学习是人工智能的一种实现方式，即利用机器学习作为解决人工智能中问题的手段。
有一些有趣的机器学习案例研究。
例如，与机器学习连接的商场摄像头可以执行面部识别和扫描，以观察消费者在商店中行走的模式。
这不仅可以实现主动安全措施，还可以在不挖掘客户个人数据的情况下执行任务，从而避免当今社会变得越来越重要的隐私问题。
至于区块链，它是另一个热门应用技术，尤其是在金融科技公司中。
区块链的支付和安全应用几乎肯定会让企业重新思考如何使用它来记录金融交易。
从智能家居用户的角度来看，今年以来新的物联网安全漏洞不断被报道。
对于工业领域来说，这是一个非常严重的问题。
与普通消费生活中的物联网技术相比，工业物联网设备的资产寿命非常长。
制造业的联网设备平均可以使用7至10年。
因此，在设备的使用寿命期间保持设备更新和安全功能非常重要。
然而，许多这些设备无法轻易修补。
随着越来越多的连接被集成到制造业务中，工业界对网络安全的思考需要迅速跟上，以免不安全的设备仍然容易受到攻击。
目前市场上的许多物联网设备实际上并没有适当的安全策略，它们的安全协议和密码方案很脆弱，并且没有有效的方法来修补或安装操作系统更新。
继2019年针对WIFI网络的KRACK和僵尸网络Reaper等物联网攻击之后，2020年可能还会出现另一场针对物联网设备的大规模僵尸网络攻击。
工业领域解决这一问题的一种方法是下载并安装最新的更新在连接的设备上。
美国参议院于2018年8月1日提出的改善物联网网络安全的法案是朝着正确方向迈出的积极一步，也是区块链和机器学习在物联网领域应用的重要一步。
就消费市场而言，自动驾驶技术仍处于发展初期，但绝不是遥远和看不见的。
随着区块链和机器学习在物联网中的应用，它距离成为主流可能只有几年的时间了。
自动驾驶技术的浪潮必将带来新的思维方式。
简而言之，购买和驾驶自己的汽车的传统模式可能会成为过去。