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物联网&AI结合会擦出怎样的火花?

作者:课课家教育     来源: http://www.kokojia.com点击数:736发布时间: 2017-11-05 15:00:24

标签: 系统AI物联网

  欢迎各位阅读本篇,人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质&物联网是新一代信息技术的重要组成部分,也是“信息化”时代的重要发展阶段。本篇文章讲述了物联网&AI结合会擦出怎样的火花?课课家教育平台提醒各位:本篇文章纯干货~因此大家一定要认真阅读本篇文章哦!

  物联网定义:

  最初在1999年提出:即通过 射频识别( RFID)(RFID+互联网)、红外感应器、 全球定位系统、 激光扫描器、气体感应器等信息传感设备,按约定的协议,把任何物品与互联网连接起来,进行信息交换和通讯,以实现智能化 识别、 定位、 跟踪、 监控和 管理的一种网络。简而言之,物联网就是“物物相连的 互联网”。

  物联网中国物联网校企联盟将物联网的定义为当下几乎所有技术与 计算机、 互联网技术的结合,实现物体与物体之间:环境以及状态信息实时的实时共享以及智能化的收集、传递、处理、执行。广义上说,当下涉及到 信息技术的应用,都可以纳入物联网的范畴。

  而在其著名的 科技融合体模型中,提出了物联网是当下最接近该模型顶端的科技概念和应用。物联网是一个基于 互联网、传统 电信网等信息承载体,让所有能够被独立寻址的普通物理对象实现互联互通的网络。其具有:智能、先进、互联的三个重要特征。

  国际电信联盟( ITU) 发布的ITU 互联网报告,对物联网做了如下定义:通过 二维码识读设备、射频识别( RFID) 装置、 红外感应器、 全球定位系统和 激光扫描器等信息传感设备,按约定的协议,把任何物品与互联网相连接,进行信息交换和通信,以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。

  根据 国际电信联盟(ITU)的定义,物联网主要解决物品与物品(Thing to Thing,T2T),人与物品 (Human to Thing,H2T),人与人(Human to Human,H2H)之间的互连。但是与传统互联网不同的是,H2T是指人利用通用装置与物品之间的连接,从而使得物品连接更加的简化,而H2H是指人之间不依赖于PC而进行的互连。

  因为互联网并没有考虑到对于任何物品连接的问题,故我们使用物联网来解决这个传统意义上的问题。物联网顾名思义就是连接物品的网络,许多学者讨论物联网中,经常会引入一个 M2M的概念,可以解释成为人到人(Man to Man)、人到机器(Man to Machine)、机器 到机器从本质上而言,在人与机器、机器与机器的交互,大部分是为了实现人与人之间的信息交互。

  物联网是指通过各种信息传感 设备,实时采集任何需要 监控、连接、互动的物体或过程等各种需要的信息,与互联网结合形成的一个巨大网络。其目的是实现物与物、物与人,所有的物品与网络的连接,方便识别、管理和控制。其在2011年的产业规模超过2600亿元人民币。构成物联网产业五个层级的支撑层、感知层、传输层、平台层,以及应用层分别占物联网产业规模的2.7%、22.0%、33.1%、37.5%和4.7%。而物联网感知层、传输层参与厂商众多,成为产业中竞争最为激烈的领域。

  产业分布上,国内物联网产业已初步形成环渤海、长三角、珠三角,以及中西部地区等四大区域集聚发展的总体产业空间格局。其中,长三角地区产业规模位列四大区域之首。

  说到传感器,大家首先想到的应该是可穿戴设备。现在,可穿戴设备已经广泛传播,Fitbit、Garmin等都已经融入了我们的生活。而很多人不知道的是:我们也能用传感器来检测钢筋水泥城市中的高楼和桥梁,还能用它们来跟踪动物昆虫的行动轨迹。

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  随着物联网的飞速发展,将来十年中将会有数百亿个传感器设备融入我们生活的方方面面,从工业部门到健康部门,从经济部门到军事部门,传感器让生产效率更高,让生活更美好。

  以下是2013年到2020年物联网创造的价值:

以下是2013年到2020年物联网创造的价值:

  不过,虽然物联网设备运用广泛、价值重大,这些设备都有自己应用的范围,设备的性能决定了它们的使用地点、环境和人群。

  让AI和物联网结合

  因此,如果我们将AI引进物联网会怎样呢?有了AI,这些设备将能改变它们应用的范围。就像人类可以慢慢适应陌生的环境,即使较小的物联网设备也可以与AI机器相适应。

  就拿智能手机来说,用户可以根据自身的喜好下载app, 随时升级或卸载app,让手机变得独一无二。

  而如果手机可以通过统计我们的app,从而学习我们的喜好呢?这可以让个性化过程变得自动化。

  但如果你并没有向设备表达自己的喜好,那么它们还会了解你吗?很明显,设备并不能。

  这时,AI的作用就突显出了:它能让手机更快地学习。

  让设备相互学习

  两只相近的智能手机可以相互学习,它们能够运行自己的AI机器,并能分享自己程序的逻辑块,来加速学习。比如,它们可以相互学习如何保持电池的寿命。

  设备之所以能够相互学习,背后有两个原因。首先,每台手机都可以独立学习,来发展自己的基因材料。在演化计算中,这叫做“岛屿模式”。在物联网中,每台设备都能变成自己的“岛屿”。

  此外,这些设备能够分享他们学习到的东西。这将增加基因库的多样性,对于能够学习或是进化的系统很有帮助。这也意味着这些设备知道如何更好地适应新的环境。

  AI和物联网设备的结合,与动物跟踪机制有些相似。将传感器安装到动物耳部的皮革或金属耳标上,就能跟踪野生动物、宠物和家畜的活动。

  为了跟踪更加精确的信息,每台设备需要学习动物的行动特征(比如物种、年龄、性别等),而这些都可在AI的帮助下进行。

那在跟踪动物之时,设备怎么相互学习呢?

  那在跟踪动物之时,设备怎么相互学习呢?当两只动物相遇,物联网设备就能分享它们学习到的内容,这样两台设备就能相互进步,并能将之运用于其他相似的动物特征研究之上。

  让传感器预测错误

  物联网的分享和学习功能所造福的不只是动物和人类,它还能检测城市桥梁、道路的状况。

  在很多情况下,因为较高的成本和较远的距离,这些设备并不能联网,但是它们能就地收集信息,并能学习传感器数据的特定模式,来预测错误。

  因为错误非常少,因此与临近设备分享的信息能够构成更大的数据库,来训练其他的设备,而这些设备可能不曾遇到过错误。

  不过,说到如何让物联网设备从现实中学习,我们还有很多问题尚待解决。如果设备分享信息,那么会泄露用户的隐私吗?这就需要看看这些信息是否具有特殊意义了。比如,包含遗传程序的信息是不可分享的。

  一部物联网设备也需要确保在它与新的环境反应之时,同时持续执行任务。我们需要运用适当的安全控制,比如为设备设定硬性限制,规定它可以学习什么,不可以学习什么。

  另一个问题就是:设备如何决定了哪一台临近的设备值得信赖?如果恶性设备进入设备所处的环境,设备该怎么办?这都是亟待解决的问题。

  因此, AI和物联网的结合将会为我们的生活带来极大的便利。但是,因为现在AI还处于低级阶段,因此其与物联网的结合应用也处于婴儿期。虽然它潜力巨大,但仍需我们的研究、dao和调查。

  小结:您可以不采纳我的答案,但请您一定要考虑下我的建议哦! 文章中不足及错误之处在所难免,敬请专家和读者给予批评指正。当然如果大家还想了解更多方面的详细内容的话呢,不妨关注课课家教育平台,在这个学习知识的天堂中,您肯定会有意想不到的收获的!

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