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融合人工智能和物聯(lián)網(wǎng)的力量,人工智能與物聯(lián)網(wǎng)進行集成的好處有哪些?

工程師鄧生 ? 來源:51cto ? 作者:Shree Das ? 2020-12-16 14:47 ? 次閱讀
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你有沒有想過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?

我們又是如何通過點擊一個按鈕來改變周圍環(huán)境的?

所有這些奇跡的答案都在流行詞物聯(lián)網(wǎng)人工智能當中,它們是當今最強大的技術(shù),當它們混合在一起時,會導致出現(xiàn)更強大的技術(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的必要性之前,我想向大家簡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)及其在當今世界的相關(guān)性,以便更好地理解。

物聯(lián)網(wǎng)

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

這個問題的答案就在于物聯(lián)網(wǎng)這個術(shù)語,它是Kevin Ashton在1999年寶潔公司時提出的。

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備。這些設備可以像我們家里的空調(diào)一樣簡單,也可以像可穿戴設備和智能汽車一樣復雜。

物聯(lián)網(wǎng)的重要性在于它可以幫助收集實時數(shù)據(jù),而組織或人員則可以在此基礎(chǔ)上做出更實際、更智能的決策,因為理論信息和知識從來都不足以進行有效的決策。因此,物聯(lián)網(wǎng)的受歡迎程度正在呈指數(shù)級增長,這一事實可以從Business Insider所進行的一項調(diào)查中得到驗證,該調(diào)查預測,到2027年,物聯(lián)網(wǎng)設備將超過410億臺,而2019年還僅為80億臺。

人工智能

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

人工智能的三個主要階段是:

?? 推理 感知

這些階段都將利用人工智能算法,這些算法旨在幫助機器通過使用實時數(shù)據(jù)來做出智能決策,然后相應地采取行動。

人工智能的一個例子是自動駕駛汽車,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)在可以進一步了解人工智能和物聯(lián)網(wǎng)融合的必要性了。當人工智能與物聯(lián)網(wǎng)相結(jié)合時,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,被認為是AIoT的大腦,將實際上最終做出決策或是模擬機器的行動或響應。

為了更好更深入地進行理解,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,傳感器實際上是負責檢測室外的溫度的。但是傳感器只能收集數(shù)據(jù),僅僅收集數(shù)據(jù)并不能達到智能設備的目的。正是與物聯(lián)網(wǎng)設備相結(jié)合的人工智能組件實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備的決策過程,下面闡述了AIoT設備所遵循的步驟。

(1) 數(shù)據(jù)收集

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

例如,一個設備可以有多個傳感器,如照相機、全球定位系統(tǒng)、加速度計等,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)通常會傳輸?shù)皆浦羞M行存儲。云存儲有助于降低存儲成本,因為組織不必花費巨資安裝硬件來存儲大量數(shù)據(jù)。

(3) 數(shù)據(jù)處理

如果不進行處理,存儲在云中的數(shù)據(jù)將毫無用處。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)換為標準格式、然后應用算法來獲取見解等各個階段。

(4) 數(shù)據(jù)預測

機器學習深度學習算法是預測未來事件的關(guān)鍵。在建立相關(guān)模型后,就可以根據(jù)所獲得的結(jié)果來進行預測。

(5) 行動

在做出預測后,最后一步就是讓機器根據(jù)所生成的見解來采取行動。

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。

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

將人工智能與物聯(lián)網(wǎng)進行集成的好處

(1) 改善客戶體驗

我們可以使用大量的AIoT設備來極大地改善客戶體驗,因為這些設備能夠?qū)W習用戶的偏好并進行相應的調(diào)整。

例如,智能家居中的恒溫器能夠在沒有任何人為干預的情況下自行調(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),我們將可以體驗到更多的“互聯(lián)智能”,因為預測分析(會發(fā)生什么?),規(guī)范性分析(應該做什么?)以及適應性分析(需要考慮哪些適當?shù)男袆??系統(tǒng)應如何適應新的變化?),全部可以由單個設備來進行處理。

(3) 降低計劃外停機時間

在工業(yè)裝置中,機器故障和停機是一個常見的問題,這種計劃外的停機時間會花費大量的資金,因為運營可能會被突然停止。但是這個問題可以通過AIoT來得到解決,AIoT有助于持續(xù)監(jiān)控所有的設備,并識別出最終有助于及時預測機器故障的模式。

德勤在一項調(diào)查中發(fā)現(xiàn),在制造部門,機器的預測性維護有助于將設備可用性提高10-20%,并將整體維護成本降低5-10%。

(4) 新的產(chǎn)品和服務

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

例如,麻省理工學院人工實驗室的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)來高效地清潔房間。這個機器人真空吸塵器有一套嵌入式傳感器,可以幫助它檢測路上的障礙物和地板上的所有污點。它可以通過記住房子的布局,使用最經(jīng)濟的運動方式來進行清潔。

(5) 實時監(jiān)控和操作

支持人工智能的物聯(lián)網(wǎng)設備也有助于實施嚴格的監(jiān)控活動。關(guān)于實時監(jiān)控的一個例子是Google地圖,當我們在選擇路線時,它就會幫助我們。他們會監(jiān)控實時交通,并向我們提供所有的信息,如到達某個地方的估計時間和合適的路線。

(6) 增強的風險管理

大量將物聯(lián)網(wǎng)與人工智能相結(jié)合的應用程序也可以用于幫助組織預測和管理各種風險和威脅,如員工安全、網(wǎng)絡威脅、財務損失等。

AI嵌入式物聯(lián)網(wǎng)設備的真實案例

(1) 交通管理

交通是城市地區(qū)的一個現(xiàn)實問題,人們始終需要有效的交通管理來避免擁堵。如果交通管理必須由人類來完成,那么它可能就會很困難,因為這只會導致混亂。然而,AIoT是解決這個問題的一個聰明的解決方案?,F(xiàn)在,使用無人機可以有效地管理實時交通,無人機可以監(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進行分析,以做出最終決策,如可以在沒有人工干預的情況下調(diào)整交通信號燈。

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

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

(2) 自動駕駛汽車

自動駕駛汽車是嵌入了人工智能的物聯(lián)網(wǎng)設備的另一個使用案例。特斯拉的自動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,該車能夠通過確定周圍環(huán)境的狀況來做出類似人類的決定。例如,他們可以通過確定最佳車速、天氣和路況,來做出有效的決策。

(3) 智能家居

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

(4) 人體傳感器

保持健康是當今人們所面臨的一大挑戰(zhàn)。由于工作繁忙,時不時地去看醫(yī)生進行定期檢查對很大一部分人來說也是困難的,但是這個問題也可以通過諸如健身跟蹤器之類的可穿戴設備來解決,這些設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檢測工人的姿勢,以避免在工作時受到任何傷害。

國際創(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識別。

(5) 制造業(yè)機器人

制造業(yè)也在制造過程中使用了機器人,這些機器人只不過是另一種形式的人工智能嵌入式物聯(lián)網(wǎng)設備。它們將有助于通過節(jié)省加工時間和成本來提高制造工藝。

一個例子是眼鏡制造商通過使用機器人來制造高精度的鏡片。

(6) 人臉識別

人臉識別器是AIoT的另一個重要用例。人臉識別對于犯罪調(diào)查部門,甚至是在辦公室中為了考勤而檢測員工面部的公司來說也變得很重要了。

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

(7) 零售分析

管理零售店的員工是一項重要的任務,因為員工過多和過少都會導致運營效率的低下。然而,通過使用傳感器和人工智能,就可以觀察到進入商店的人及其在商店內(nèi)的移動,以估計他們到達收銀臺所需的時間。然后就可以相應地增加或減少柜臺人員,以減少結(jié)賬時間并提高生產(chǎn)率。

捕獲的數(shù)據(jù)也可以在將來用于確定高峰時間,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交叉領(lǐng)域是智能辦公樓。因此,不僅是住宅,整個建筑也可以安裝AIoT,以提高運營效率和管理成本。例如,一些公司就在他們的建筑中安裝了AIoT設備網(wǎng)絡,這些設備可以檢測人員的存在,并相應地調(diào)整溫度,或者在沒有人的情況下關(guān)閉設備,從而提高能效,并最終降低成本。

也可以有其他設備來幫助檢測火災或建筑物中可能發(fā)生的任何其他故障。

關(guān)鍵要點

物聯(lián)網(wǎng)和人工智能的結(jié)合導致了一種非常強大的技術(shù),即AIoT,這種技術(shù)可以通過為設備提供收集數(shù)據(jù)的能力,然后通過分析數(shù)據(jù)來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的情況下,只需點擊一個按鈕,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。 在機器人、智能建筑和其他員工可穿戴設備的幫助下,AIoT同樣能夠使企業(yè)變得高效和智能,從而實現(xiàn)利潤的最大化和效率提高。 它還擁有借助實時交通檢測地圖、交通管理系統(tǒng)、人臉識別器等技術(shù)來幫助和管理全球大量人員的能力。

責任編輯:PSY

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