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人工智能技术与物联网融合应用解析

2019/7/10 9:41:10 人评论 次浏览 分类:富军

   AIoT即AI+IoT,指的是人工智能技术与物联网在实际应用中的落地融合。目前,越来越多的行业及应用将AI与IoT结合到了一起,AIoT已经成为各大传统行业智能化升级的最佳通道,也是未来物联网发展的重要方向。

   随着越来越多的企业将AIoT列为企业的主要发展方向之一,AIoT已然成为了物联网行业的热门词汇,频频出现在大众视野之中。AIoT即AI+IoT,指的是人工智能技术与物联网在实际应用中的落地融合。目前,越来越多的行业及应用将AI与IoT结合到了一起,AIoT已经成为各大传统行业智能化升级的最佳通道,也是未来物联网发展的重要方向。得益于AIoT的发展,存在于科幻电影中的未来场景正不断走近我们的生活。

为什么IoT需要AI

   物联网的最终目标是“万物智联”,把所有设备连接起来达到的是万物互联,单纯的万物互联意义缺缺,只有赋予其一个“大脑”,才可以真正实现万物智联,发挥出物联网的巨大价值。

   AI技术可以满足这一需求,AI通过分析、处理历史数据和实时数据,可以对未来的设备和用户习惯进行更准确地预测,使设备变得更加“聪明”,进而提升产品效能,丰富用户体验。

   所以,物联网所产生的庞杂数据只有AI才能够有效处理,进而提高用户的使用体验与产品智能,而对于AI至关重要的数据也只有IoT能够源源不断的提供,通过IoT持续不断提供的海量数据可以让AI快速的获取知识。一方面,通过IoT万物互联的超大规模数据可以为AI的深度洞察奠定基础,另一方面,具备了深度学习能力的AI又可以通过精确算法加速物联网行业应用落地。


   当与AI技术融合后,物联网的潜力将得到更进一步的释放,进而改变现有产业生态和经济格局,甚至是人类的生活模式。AIoT将真正实现智能物联,也将促进人工智能向应用智能发展。

AIoT的发展路径

   正如许多新事物一样,AIoT的发展也是一个渐进的过程,目前来看,AIoT的发展将会经历单机智能、互联智能和主动智能三个阶段。

单机智能

   顾名思义,单机智能阶段,智能设备与设备之间不能发生相互联系,需要等待用户主动发起交互需求。在这种情境下,单机系统需要精确感知、识别和理解用户的各类指令,比如语音及手势等,并进行正确的决策、执行以及反馈。

   目前,AIoT的发展正处于这一阶段。如果与手机行业进行类比的话,单机智能实现了功能机向智能机的重要转型,用户可以从按键式操作转变为通过语音等手段实现一些基础功能。

   但无法互联互通的智能单品只是一个个数据与服务的孤岛,远远无法满足人们日益增长的各种需求,单机智能亟待革新。

互联智能

   互联智能场景是指一个相互互联互通的产品矩阵,采用“一个大脑(云或者中控),多个终端(感知器)”的模式。互联智能打破了单品智能的孤岛效应,对智能化体验场景进行了不断升级和优化。

   举几个实际体验中的例子,当用户在卧室对空调说关闭客厅的窗帘,由于空调与客厅的智能音箱中控相连接,它们之间可以互相商量和决策,进而做出由音箱关闭客厅窗帘的动作;又或者当用户晚上在卧室对着空调说出“睡眠模式”时,不仅仅空调自动调节到适宜睡眠的温度,同时,客厅的电视、音箱,以及窗帘、灯设备等都会自动进入关闭状态。这就是一个典型的通过云端大脑,配合多个感知器的互联智能场景落地。

   但是互联智能不是终点,以发展的视角来看,它仍然具备进步的空间,AIoT真正的目标是实现自动化与智能化。

主动智能

   主动智能是指智能系统根据用户行为偏好、用户画像、环境等各类信息,随时待命,具有自学习、自适应、自提高能力,可主动提供适用于用户的服务,而无需等待用户提出需求。相比互联智能,主动智能真正实现了AIoT的智能化和自动化,为生活带来极大改变。试想一下,伴随着清晨光线的变化,窗帘自动缓缓开启,音箱传来舒缓的起床音乐,新风系统和空调开始工作。你开始洗漱,洗漱台前的私人助手自动为你播报今日天气、穿衣建议等。洗漱完毕,早餐和咖啡已经做好。当你走出家门,家里的电器自动断电,等待你回家时再度开启。

   这些电影中的画面并不遥远,是AIoT主动智能发展的最终目标。AIoT将把AI与IoT各自的优势最大化地表现出来,真正做到改变我们的生活。

AIoT的主要应用场景

      在过去的几年里,AIoT的发展不可谓不迅速。截至目前,AIoT已经在智能家居、智慧城市、智能安防以及工业机器人等领域得到广泛应用。

智能家居

   智能家居旨在将家中的各种设备通过物联网技术连接到一起,并提供多种控制功能和监测手段。与普通家居相比,智能家居不仅具有传统的居住功能,并且兼备有网络通信、信息家电、设备自动化等功能,提供全方位的信息交互,甚至可以为各种能源费用节约资金。

   目前的智能家居是通过局域网络将家庭内部的智能设备连接起来,实现一些自动化控制的功能,相较以前,这似乎已经将生活变得非常“智能”。但AIoT将赋予智能家居真正的智能,AIoT研究的一部分就是变家庭自动化为家庭智能化。

   通过AI赋能的智能家居可以通过对用户行为的学习与分析,自动调整整个智能家居系统的对外反馈,提供给用户一个动态的控制模型。想象一下,通过IoT系统捕捉到的数据被AI芯片分析后可以掌握用户的习惯,并以指令形式进行储存,在用户不知不觉间就完成了整套计算,在需要的时候恰到好处的指令反馈可以让用户感受到的更加完善的用户体验。

   AIoT将带来全新的智能家居体验,届时智能系统能独立思考并与周边其他智能设备互联互通,具备调用每个联线设备的能力,系统会采集联线的各个设备的数据,与用户的使用习惯、行为习惯,健康状态等比对,主动帮助主人处理各种事物,甚至能创造性的解决问题。

智慧城市

   智慧城市旨在利用各种信息技术或创新理念,集成城市的组成系统和服务,提升资源运用效率,优化城市管理和服务,改善市民生活质量。智慧城市是未来城市的主流形态,而万物互联只是城市智能化的基础,在AI的加持下,城市将拥有“智慧大脑”,为城市增加智能元素,最大化助力城市管理。

   AIoT可以创造城市精细化新模式,真正实现智能化、自动化的城市管理模式。AIoT依托智能传感器、通讯模组、数据处理平台等,以云平台、智能硬件和移动应用等为核心产品,将庞杂的城市管理系统降维成多个垂直模块,为人与城市基础设施、城市服务管理等建立起紧密联系。借助AIoT的强大能力,城市真正被赋予智能,例如智能调节红绿灯等,城市将更懂人的需求,带给人们更美妙的生活体验。

智能安防

   目前,单一的安防数据已经不足以解决安全问题,缺乏多维数据碰撞的系统仅实现了单点智能,更何况当下安防系统友好性偏差、效率偏低,AIoT的加入能够更好的解决这些问题,为智能安防带来新的活力。

   首先,AIoT助力之下的智能安防在居家保全、消防、独居老人安全或宠物的照料等方面具有更高价值。除了加强音控功能,AIoT还可进行影音同步整合,此外还可以将“影”和“音”进行对话,为安防设备带来升级与加值。其次,在国土防灾领域,AIoT也有非常大的用武之地,近年来政府力推智慧防灾,广泛普及智慧影响分析、中控平台及无线传输与储存等,智能安防结合AIoT技术可监看或预警泥石流、河川、水坝以及桥梁等,让安防智能化真正惠及人民安全。另外,在AIoT时代,安防行业与交通行业相交,利用AIoT技术,无论是音视频技术还是核心智能算法、大数据等,智能安防都能全面惠及交通智能。

   物联网作为连接人工智能与具体场景的关键桥梁,伴随着AIoT技术的演进,越来越为美好生活创造可能。

工业机器人

   AIoT在工业领域仍然具有非常广阔的应用前景,其中主要的就是在工业机器人领域的应用。

   在自动化普及的工业时代,生产过程机会完全自动化,机器人具有高度的自适应能力,工业物联网会在AIoT的辅助下,实现机器智能互联。此外,AIoT还可以帮助管理者更加自如的操控,尤其在一些工业危险领域,以机器人代替人工,将AIoT的作用进一步发挥。

   在未来,工业生产将更进一步实现智能化,工业机器人将得到更广泛的应用。在AIoT的支持下,机器人与工业设备等完成了完全的互联互通,并可对相关数据进行实时持续处理,从而进一步提高效率,降低成本。

AIoT仍然存在一些问题

   IoT是未来的大势所趋,但带来的如此庞大规模的数据分析是人力所不能及的,而数据无法转化为有意义的信息则变得毫无意义。AI技术刚好扮演着处理数据的重要角色,解决了IoT的重要难点,而通过物联网所得到的数据也成为了AI的养分,融合而成的AIoT也能够进一步改善当前技术生态环境。AIoT的前景十分光明,但仍然存在一些问题和障碍。

安全性问题

   AI系统及物联网会不断收集和分析数据,因此保障数据的安全性及可靠性就变的极为重要。一旦系统遭受黑客入侵,数据和系统的保密性及完整性会随时受损,企业将付出的代价之大、损失之巨难以估量,因此,安全是摆在AIoT技术之前的首要问题。

兼容性及复杂性问题

   物联网实现了万物互联,但是物联网市场非常碎片化,所使用的技术也是五花八门。设备通过AIoT智联之后,不同设备之间的硬件布置及软件交互可能会遇到困难,大量不同的设备及交互方式可能导致生态环境更加复杂,难以兼容。

AI技术仍需完善

   目前的AI系统及算法虽然已经能够在相当多领域成为佼佼者,比如围棋等,但是面对AIoT未来场景的复杂性,不成熟的AI技术可能仍然无法精准解读数据、做出理智的决定。因此,针对AI技术的进一步发展仍然有很大空间。

   尽管AIoT仍然存在这些问题,但是不得不承认AIoT具有非常大的潜力。目前已经有利用区块链平台保障AIoT安全性的研究,随着技术的发展,笔者相信问题得到解决也是不远的事。

本文转载自《物联网智库》

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