你有沒(méi)有想過(guò)我們周圍的一切是如何變得如此聰明的？

這些小玩意是如何做出類似人類的決定的？

我們又是如何通過(guò)點(diǎn)擊一個(gè)按鈕來(lái)改變周圍環(huán)境的？

所有這些奇跡的答案都在流行詞物聯(lián)網(wǎng)和人工智能當(dāng)中，它們是當(dāng)今最強(qiáng)大的技術(shù)，當(dāng)它們混合在一起時(shí)，會(huì)導(dǎo)致出現(xiàn)更強(qiáng)大的技術(shù)，這些技術(shù)將具有改變周圍世界的能力。

現(xiàn)在，在討論物聯(lián)網(wǎng)和人工智能如何幫助組織和人員以及將兩者融合起來(lái)的必要性之前，我想向大家簡(jiǎn)要介紹一下人工智能和物聯(lián)網(wǎng)作為兩種不同的技術(shù)及其在當(dāng)今世界的相關(guān)性，以便更好地理解。

物聯(lián)網(wǎng)

你有沒(méi)有想過(guò)智能空調(diào)是如何收集所有關(guān)于室外溫度的數(shù)據(jù)并相應(yīng)地調(diào)節(jié)室內(nèi)溫度的？

這個(gè)問(wèn)題的答案就在于物聯(lián)網(wǎng)這個(gè)術(shù)語(yǔ)，它是Kevin Ashton在1999年寶潔公司時(shí)提出的。

物聯(lián)網(wǎng)是指連接到互聯(lián)網(wǎng)上，能夠收集和處理數(shù)據(jù)以做出明智決策的所有事物或設(shè)備。這些設(shè)備可以像我們家里的空調(diào)一樣簡(jiǎn)單，也可以像可穿戴設(shè)備和智能汽車一樣復(fù)雜。

物聯(lián)網(wǎng)的重要性在于它可以幫助收集實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，而組織或人員則可以在此基礎(chǔ)上做出更實(shí)際、更智能的決策，因?yàn)槔碚撔畔⒑椭R(shí)從來(lái)都不足以進(jìn)行有效的決策。因此，物聯(lián)網(wǎng)的受歡迎程度正在呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，這一事實(shí)可以從Business Insider所進(jìn)行的一項(xiàng)調(diào)查中得到驗(yàn)證，該調(diào)查預(yù)測(cè)，到2027年，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備將超過(guò)410億臺(tái)，而2019年還僅為80億臺(tái)。

人工智能

人工智能，也稱為機(jī)器智能，是指在類似人類智能的機(jī)器中模擬智能的過(guò)程，從而使得機(jī)器能夠像人類一樣思考和行動(dòng)。

人工智能的三個(gè)主要階段是：

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這些階段都將利用人工智能算法，這些算法旨在幫助機(jī)器通過(guò)使用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)來(lái)做出智能決策，然后相應(yīng)地采取行動(dòng)。

人工智能的一個(gè)例子是自動(dòng)駕駛汽車，它有能力像人類一樣做出決定，如是否右轉(zhuǎn)或左轉(zhuǎn)，是否停車，檢測(cè)交通，調(diào)整速度等。

融合人工智能和物聯(lián)網(wǎng)的力量

在分別理解了物聯(lián)網(wǎng)和人工智能的力量之后，我們現(xiàn)在可以進(jìn)一步了解人工智能和物聯(lián)網(wǎng)融合的必要性了。當(dāng)人工智能與物聯(lián)網(wǎng)相結(jié)合時(shí)，我們就得到了一種叫做人工智能物聯(lián)網(wǎng)（AIoT）的東西。

將人工智能與物聯(lián)網(wǎng)相結(jié)合的主要原因是，雖然物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的目的是收集所有數(shù)據(jù)并將其傳輸?shù)酵ǔ５脑贫嘶蛉魏纹渌臻g，但在這些空間中，人工智能，被認(rèn)為是AIoT的大腦，將實(shí)際上最終做出決策或是模擬機(jī)器的行動(dòng)或響應(yīng)。

為了更好更深入地進(jìn)行理解，我們可以再次考慮我們上面所討論的智能空調(diào)的例子。智能空調(diào)內(nèi)裝有傳感器，傳感器實(shí)際上是負(fù)責(zé)檢測(cè)室外的溫度的。但是傳感器只能收集數(shù)據(jù)，僅僅收集數(shù)據(jù)并不能達(dá)到智能設(shè)備的目的。正是與物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備相結(jié)合的人工智能組件實(shí)際上做出了智能決策。因此，空調(diào)中的人工智能組件最終將有助于調(diào)節(jié)室溫。一家名為ASHARE的公司正在制造一種這樣的AIoT空調(diào)。

為了更好地理解這些設(shè)備的決策過(guò)程，下面闡述了AIoT設(shè)備所遵循的步驟。

（1） 數(shù)據(jù)收集

數(shù)據(jù)是通過(guò)安裝在物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備中的傳感器所收集的。這些傳感器是實(shí)際設(shè)備的一部分，可以有多個(gè)傳感器連接到一個(gè)設(shè)備上，以便收集不同類型的數(shù)據(jù)。

例如，一個(gè)設(shè)備可以有多個(gè)傳感器，如照相機(jī)、全球定位系統(tǒng)、加速度計(jì)等，以便收集不同種類的數(shù)據(jù)。

（2） 數(shù)據(jù)傳輸

由于數(shù)據(jù)量巨大，收集的數(shù)據(jù)通常會(huì)傳輸?shù)皆浦羞M(jìn)行存儲(chǔ)。云存儲(chǔ)有助于降低存儲(chǔ)成本，因?yàn)榻M織不必花費(fèi)巨資安裝硬件來(lái)存儲(chǔ)大量數(shù)據(jù)。

（3） 數(shù)據(jù)處理

如果不進(jìn)行處理，存儲(chǔ)在云中的數(shù)據(jù)將毫無(wú)用處。處理數(shù)據(jù)包括了從云中提取相關(guān)數(shù)據(jù)、清理數(shù)據(jù)并使其不存在任何異常、轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)格式、然后應(yīng)用算法來(lái)獲取見解等各個(gè)階段。

（4） 數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)

機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法是預(yù)測(cè)未來(lái)事件的關(guān)鍵。在建立相關(guān)模型后，就可以根據(jù)所獲得的結(jié)果來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)。

（5） 行動(dòng)

在做出預(yù)測(cè)后，最后一步就是讓機(jī)器根據(jù)所生成的見解來(lái)采取行動(dòng)。

討論的步驟清楚地描述了將物聯(lián)網(wǎng)與人工智能相結(jié)合的相關(guān)性。前者有助于從不同的資源中收集數(shù)據(jù)，而后者則有助于設(shè)備從收集的數(shù)據(jù)中獲得有意義的見解，并采取明智的行動(dòng)。

因此，我們可以說(shuō)，物聯(lián)網(wǎng)的價(jià)值是在其分析和行動(dòng)階段所確定的，沒(méi)有人工智能就沒(méi)有意義。

將人工智能與物聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行集成的好處

（1） 改善客戶體驗(yàn)

我們可以使用大量的AIoT設(shè)備來(lái)極大地改善客戶體驗(yàn)，因?yàn)檫@些設(shè)備能夠?qū)W習(xí)用戶的偏好并進(jìn)行相應(yīng)的調(diào)整。

例如，智能家居中的恒溫器能夠在沒(méi)有任何人為干預(yù)的情況下自行調(diào)節(jié)溫度。

（2） 互聯(lián)智能

隨著人工智能開始嵌入物聯(lián)網(wǎng)，我們將可以體驗(yàn)到更多的“互聯(lián)智能”，因?yàn)轭A(yù)測(cè)分析（會(huì)發(fā)生什么？），規(guī)范性分析（應(yīng)該做什么？）以及適應(yīng)性分析（需要考慮哪些適當(dāng)?shù)男袆?dòng)？系統(tǒng)應(yīng)如何適應(yīng)新的變化？），全部可以由單個(gè)設(shè)備來(lái)進(jìn)行處理。

（3） 降低計(jì)劃外停機(jī)時(shí)間

在工業(yè)裝置中，機(jī)器故障和停機(jī)是一個(gè)常見的問(wèn)題，這種計(jì)劃外的停機(jī)時(shí)間會(huì)花費(fèi)大量的資金，因?yàn)檫\(yùn)營(yíng)可能會(huì)被突然停止。但是這個(gè)問(wèn)題可以通過(guò)AIoT來(lái)得到解決，AIoT有助于持續(xù)監(jiān)控所有的設(shè)備，并識(shí)別出最終有助于及時(shí)預(yù)測(cè)機(jī)器故障的模式。

德勤在一項(xiàng)調(diào)查中發(fā)現(xiàn)，在制造部門，機(jī)器的預(yù)測(cè)性維護(hù)有助于將設(shè)備可用性提高10-20%，并將整體維護(hù)成本降低5-10%。

（4） 新的產(chǎn)品和服務(wù)

將人工智能嵌入物聯(lián)網(wǎng)可以直接幫助創(chuàng)建出新的強(qiáng)大的產(chǎn)品和服務(wù)，這些產(chǎn)品和服務(wù)將具有收集和分析數(shù)據(jù)的能力，并可以根據(jù)情況來(lái)做出智能的、類似人類的決策。

例如，麻省理工學(xué)院人工實(shí)驗(yàn)室的3名成員開發(fā)的iRobot Roomba使用了物聯(lián)網(wǎng)和人工智能技術(shù)來(lái)高效地清潔房間。這個(gè)機(jī)器人真空吸塵器有一套嵌入式傳感器，可以幫助它檢測(cè)路上的障礙物和地板上的所有污點(diǎn)。它可以通過(guò)記住房子的布局，使用最經(jīng)濟(jì)的運(yùn)動(dòng)方式來(lái)進(jìn)行清潔。

（5） 實(shí)時(shí)監(jiān)控和操作

支持人工智能的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備也有助于實(shí)施嚴(yán)格的監(jiān)控活動(dòng)。關(guān)于實(shí)時(shí)監(jiān)控的一個(gè)例子是Google地圖，當(dāng)我們?cè)谶x擇路線時(shí)，它就會(huì)幫助我們。他們會(huì)監(jiān)控實(shí)時(shí)交通，并向我們提供所有的信息，如到達(dá)某個(gè)地方的估計(jì)時(shí)間和合適的路線。

（6） 增強(qiáng)的風(fēng)險(xiǎn)管理

大量將物聯(lián)網(wǎng)與人工智能相結(jié)合的應(yīng)用程序也可以用于幫助組織預(yù)測(cè)和管理各種風(fēng)險(xiǎn)和威脅，如員工安全、網(wǎng)絡(luò)威脅、財(cái)務(wù)損失等。

AI嵌入式物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的真實(shí)案例

（1） 交通管理

交通是城市地區(qū)的一個(gè)現(xiàn)實(shí)問(wèn)題，人們始終需要有效的交通管理來(lái)避免擁堵。如果交通管理必須由人類來(lái)完成，那么它可能就會(huì)很困難，因?yàn)檫@只會(huì)導(dǎo)致混亂。然而，AIoT是解決這個(gè)問(wèn)題的一個(gè)聰明的解決方案。現(xiàn)在，使用無(wú)人機(jī)可以有效地管理實(shí)時(shí)交通，無(wú)人機(jī)可以監(jiān)控大面積的區(qū)域并傳輸交通數(shù)據(jù)，然后使用人工智能來(lái)進(jìn)行分析，以做出最終決策，如可以在沒(méi)有人工干預(yù)的情況下調(diào)整交通信號(hào)燈。

這個(gè)系統(tǒng)的一個(gè)例子就是阿里云開發(fā)的產(chǎn)品ET城市大腦。該系統(tǒng)具有檢測(cè)交通事故、違章停車的能力，并能根據(jù)需要來(lái)改變交通信號(hào)燈。

IJETSR還發(fā)表了一篇研究論文，解釋了無(wú)人機(jī)可以如何使用人工智能來(lái)管理交通的工作原理以及交通管理無(wú)人機(jī)的未來(lái)。

（2） 自動(dòng)駕駛汽車

自動(dòng)駕駛汽車是嵌入了人工智能的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的另一個(gè)使用案例。特斯拉的自動(dòng)駕駛汽車就是最好的例子。在安裝的傳感器和人工智能的幫助下，該車能夠通過(guò)確定周圍環(huán)境的狀況來(lái)做出類似人類的決定。例如，他們可以通過(guò)確定最佳車速、天氣和路況，來(lái)做出有效的決策。

（3） 智能家居

物聯(lián)網(wǎng)與人工智能的融合也導(dǎo)致了智能家居概念的出現(xiàn)。當(dāng)智能家居通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)將所有設(shè)備連接了起來(lái)，這些設(shè)備就具有了在人工智能的幫助下做出智能決策的能力。智能家居通過(guò)賦予我們遠(yuǎn)程控制設(shè)備的能力，能夠使我們的生活變得更加輕松。例如，我們可以預(yù)先決定打開電視的時(shí)間，或者在發(fā)生火災(zāi)時(shí)打電話給消防部門。即使我們不在家，也可以根據(jù)需要來(lái)打開或關(guān)閉電器。

（4） 人體傳感器

保持健康是當(dāng)今人們所面臨的一大挑戰(zhàn)。由于工作繁忙，時(shí)不時(shí)地去看醫(yī)生進(jìn)行定期檢查對(duì)很大一部分人來(lái)說(shuō)也是困難的，但是這個(gè)問(wèn)題也可以通過(guò)諸如健身跟蹤器之類的可穿戴設(shè)備來(lái)解決，這些設(shè)備將有助于跟蹤血糖水平、心跳、膽固醇水平等，從而有助于健康管理。

建筑公司也可以使用這些傳感器來(lái)檢測(cè)工人的姿勢(shì)，以避免在工作時(shí)受到任何傷害。

國(guó)際創(chuàng)新技術(shù)與探索工程雜志（IJITEE）發(fā)表了一篇論文，解釋了物聯(lián)網(wǎng)與人工智能的結(jié)合將如何有助于姿勢(shì)識(shí)別。

（5） 制造業(yè)機(jī)器人

制造業(yè)也在制造過(guò)程中使用了機(jī)器人，這些機(jī)器人只不過(guò)是另一種形式的人工智能嵌入式物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備。它們將有助于通過(guò)節(jié)省加工時(shí)間和成本來(lái)提高制造工藝。

一個(gè)例子是眼鏡制造商通過(guò)使用機(jī)器人來(lái)制造高精度的鏡片。

（6） 人臉識(shí)別

人臉識(shí)別器是AIoT的另一個(gè)重要用例。人臉識(shí)別對(duì)于犯罪調(diào)查部門，甚至是在辦公室中為了考勤而檢測(cè)員工面部的公司來(lái)說(shuō)也變得很重要了。

目前使用人臉識(shí)別器的另一個(gè)有趣的領(lǐng)域是購(gòu)物中心和其他公共場(chǎng)所，以檢查人們是否佩戴了口罩，并相應(yīng)地懲罰違規(guī)者。

（7） 零售分析

管理零售店的員工是一項(xiàng)重要的任務(wù)，因?yàn)閱T工過(guò)多和過(guò)少都會(huì)導(dǎo)致運(yùn)營(yíng)效率的低下。然而，通過(guò)使用傳感器和人工智能，就可以觀察到進(jìn)入商店的人及其在商店內(nèi)的移動(dòng)，以估計(jì)他們到達(dá)收銀臺(tái)所需的時(shí)間。然后就可以相應(yīng)地增加或減少柜臺(tái)人員，以減少結(jié)賬時(shí)間并提高生產(chǎn)率。

捕獲的數(shù)據(jù)也可以在將來(lái)用于確定高峰時(shí)間，并提前制定管理策略。

（8） 智能建筑

物聯(lián)網(wǎng)和人工智能的另一個(gè)交叉領(lǐng)域是智能辦公樓。因此，不僅是住宅，整個(gè)建筑也可以安裝AIoT，以提高運(yùn)營(yíng)效率和管理成本。例如，一些公司就在他們的建筑中安裝了AIoT設(shè)備網(wǎng)絡(luò)，這些設(shè)備可以檢測(cè)人員的存在，并相應(yīng)地調(diào)整溫度，或者在沒(méi)有人的情況下關(guān)閉設(shè)備，從而提高能效，并最終降低成本。

也可以有其他設(shè)備來(lái)幫助檢測(cè)火災(zāi)或建筑物中可能發(fā)生的任何其他故障。

關(guān)鍵要點(diǎn)

物聯(lián)網(wǎng)和人工智能的結(jié)合導(dǎo)致了一種非常強(qiáng)大的技術(shù)，即AIoT，這種技術(shù)可以通過(guò)為設(shè)備提供收集數(shù)據(jù)的能力，然后通過(guò)分析數(shù)據(jù)來(lái)做出類似人類的決策，從而有助于使生活變得更加輕松和智能。 AIoT讓人們可以在不需要物理干預(yù)的情況下，只需點(diǎn)擊一個(gè)按鈕，就可以控制家里的電器、汽車、健康等所有的一切，讓人們的生活更加輕松。 在機(jī)器人、智能建筑和其他員工可穿戴設(shè)備的幫助下，AIoT同樣能夠使企業(yè)變得高效和智能，從而實(shí)現(xiàn)利潤(rùn)的最大化和效率提高。 它還擁有借助實(shí)時(shí)交通檢測(cè)地圖、交通管理系統(tǒng)、人臉識(shí)別器等技術(shù)來(lái)幫助和管理全球大量人員的能力。

責(zé)任編輯：PSY