大鹏一日同风起，扶摇直上九万里——“人工智能+物联网”浅析

2014年，亚马逊公司低调上架第一款智能音箱Amazon Echo时，并没有引起同业过多的存眷。但跟着这两年语音识别手艺与天然说话处理手艺的络续提拔，以及各公司在物联网偏向结构的逐渐完美，智能音箱一跃成为当下一个爆款产物，国表里各大公司都纷纷推出本身的智能音箱，2017年也是以被誉为智能音箱元年。

庖代传统遥控、触屏的把持体式，仅经由语音指令就能掌握家中每个联网的家电、播放本身喜欢的歌曲甚至购物、购票，智能音箱给现代生活带来了很多便捷，而这便捷的背后，是人工智能手艺与物联网手艺供应的强有力的撑持。智能音箱也是以被很多人认为是物联网的进口，固然这个结论尚存争议性，但弗成否认的是，物联网与人工智能手艺已经逐渐融入了我们的生活，二者的互相连系形成的智能物联网系统，也被认为将来的成长趋势。

跟着业界领先公司慢慢进入物联网范畴，国表里专家、学者对物联网与人工智能要害手艺的正视水平也越来越高。若何将二者更好地连系在一路，行使现代化科学手艺提高物联网智能化水平，若何增加智能物联网的应用性并提高其影响力也必将成为将来科学研究的热点与难点。下面，我们将从物联网的概念、物联网与人工智能的关联以及人工智能在物联网范畴的应用三方面来认识一下智能物联的成长状况。

物联网的概念

当前我们所提到的物联网，在某种水平上其实是互联网的一个延伸——互联网的终端是较量机（PC、办事器），除此之外没有涉及任何其他的终端（硬件），而物联网的素质其实照样互联网，只不外终端不再是较量机（PC、办事器），而是嵌入式较量机系统及其配套的传感器。

物联网的降生某种意义上是较量机科技成长的必然究竟。为人类办事的较量机呈现出各类形态，如穿戴设备、情况监控设备、虚拟实际设备等等，只要有硬件或产物连上彀，发生数据交互，就发生了物联网。

是以，在介绍物联网之前，我们也应该先简洁认识一下互联网。

图｜物联网的成长进程

互联网降生于上个世纪70年月，是由美国国防部出于军事的目的起头制订的。从1974年TCP/IP和谈的提出到1991年8月世上第一个网站的建成，互联网从军用范畴走向公用范畴花了几十年的时间。比拟较与互联网的成长，物联网的成长显然更为快速。

平日人们所说的物联网(The Internet of Things)的概念最早于1999年由美国Auto-ID公司提出的，其时首要是竖立在物品编码、RFID手艺和互联网根蒂上，这也注释了为什么我们看到的好多的物联网相关教材多数都在讲NFC、RFID手艺。与此同时，中国中科院在其时也在进行对传感网的研究，比拟较物联网来说传感网更多的是集中于收集传感器的数据，算得上是物联网的一个子集。

在更早之前，比尔盖茨1995年《将来之路》一书也提出了物联网的概念。只是其时的手艺水平、硬件等的限制，并没有在其时引起正视。

随后2005年，国际电信联盟发布了《ITU互联网申报2005：物联网》，申报中指出：无所不在的“物联网”通信时代即未来临。这时也人们对于物联网已经有了新的熟悉——不再仅仅局限于RFID手艺。只是因为其时的手艺的限制及应用的限制，在其时并没有发生稀奇大的影响。

在2009年1月，IBM首席执行官彭明盛提出“聪明地球”构想，个中物联网为“聪明地球”弗成或缺的一部门。同年，奥巴马在就职演讲后已对“聪明地球”构想提出积极回应。..总理在8月提出了“感知中国”，物联网被正式列为国度五大新兴计谋性财富之一。

凭据美国权势咨询机构FORRESTER展望，到2020年，世界上物物互联的买卖，跟人与人通信的买卖比拟，将达到30:1。

介绍完物联网的成长汗青，下面具体介绍一下物联网的概念及分类。

物联网起原于Internet of Things一词，即世间万物的互联网。顾名思义，物联网的意思就是物物相连的互联网。这有两层意思：第一，物联网是竖立在互联网之上的，是互联网的拓展和延伸；第二，其用户端扩展和延伸到了物品与物品之间，进行信息通信和交流。物联网有如下几个特征：

图｜物联网的特征

首先，普遍应用了各类感知手艺。在物联网中布置了大量的多种传感器，每个传感器都能从外界采集信息，分歧类的传感器捕捉的信息分歧。并且获得的数据具有实时性，按照必然的纪律来采集数据，络续更新数据。

其次，它是竖立在互联网上的收集。物联网手艺的焦点和根蒂仍是互联网，经由各类无线和有线收集与互联网连系起来，将物体的信息正确实时地传递出去，数据传输过程中必需适应各类收集和谈。

还有，物联网自己也具有一种智能处理的能力，可以智能掌握物体。物联网从传感器中获得数据，然后进行剖析，处理处有意义的数据，来适应分歧用户的需求。

当前的物联网，已经在多方面已经起头应用，如长途抄表、电力行业、视频监控等等。以及在物流范畴和医疗范畴也都日趋成熟，如物品存储及运输监测、长途医疗、小我的健康监护等。除此之外在情况监控、楼宇节能、食品等方面也开展了普遍应用。物联网与人工智能的关联

人工智能手艺和物联网手艺作为当前最受追捧的手艺，在各行业都掀起了应用与改造的..，在这种情况之中，人工智能与物联网手艺的连系也是情理之中的事。除了当前大情况的驱动，事实上物联网自己应用与人工智能的契合水平也十分高。

首先，对于物联网来说，具备智能性稀奇主要。

互联网信息时代，信息是给人看的，人自己是有聪明的，当人看到信息后，可以作出进一步处理的决议。但在物物相连之后，物体（或许设备）领受到信息后，若何做下一步处理？物体自己没有聪明，物联网系统就需要有必然的智能，物体凭据收到的信息，将各类物体的实际状况信息传递出来，系统内的智能匡助物体判断，做下一步的处理，这就需要物联网具备智能。

物联网系统中，聪明的发生有以下几种形式：

图｜聪明发生的几种形式

1、将某一个范畴非常有经验的专家经验，融到专家系统中，专家系统会凭据设备状况供应设备下一步处理的建议。

2、将某一范畴的常识系统，嵌入到物联网系统中。好比将掌握算法嵌入到系统中将APS理论应用到物联网系统中。

3、跟着大数据融合在一个..，好多潜在的有价格的关系信息大量被挖掘，行使大数据剖析，从而形成新的聪明。

4、物联网具备进修能力，经由必然时间的给定前提的输入、输出，练习出智能，今后凭据练习出来的智能，在给定输入情形下供应智能的输出。

在这四种体式中，第一种、第二种所施展的聪明，是人类聪明中非常小的一部门。将来更多的聪明是经由第三种、第四种模式来形成的聪明，第三种聪明最首要的是行使大数据手艺，第四种聪明最首要的是人工智能手艺。

由此可见，人工智能手艺与物联网，二者是互相促进的关系——物联网为人工智能的成长供应大量的数据，而人工智能匡助物联网设备实现智能化。

下面以物联网的架构构成为序言来深入商量人工智能在物联网中起到的感化。

图｜物联网的架构

今朝对照通用的物联网手艺架构分三层——感知层、收集层和智能应用层，但跟着手艺的进一步成长，在智能应用层又分为边缘较量层的智能应用，和云较量层的智能应用。所以，现有的物联网的架构包罗感知层、收集层，边缘较量层和云较量层这四部门，而这四部门都需要人工智能手艺的支撑。

1、感知层

感知层包罗传感器、执行器、RFID和一些智能装配。跟着手艺的成长，感知层越来越需要人工智能手艺的支撑。

好比传统的检测汽车是否压线，是否闯红灯，一样是在路上打磁钉做传感器，但磁钉影响路面，所以如今使用的多是虚拟磁钉：行使图像，经由对图像的人工智能处理，经由图像判断是否闯红灯和是否压线。还有银行的防盗系统，经由识别图像围栏，来做银行的安防。这些都用到了人工智能的手艺。

在工业范畴，图像的人工智能手艺应用加倍普遍，跟着智能制造的成长，越来越多的企业起头个性化定制，而个性化定制，要求检测手艺要求越来越通用化。在工业生产中，以汽车零件为例，传统的零件生产过程中，对产物的检测是首件检测，尾件检测，中央抽检。而每一批产物，都要手工检测。传统的生产批量大，这种模式，这种模式效率低一些能够忍耐，若是没种产物批次很少，用传统接触式检测的效率低，每次检测调整周期长。如今工业对于非接触式检测，也就是经由图像识别检测的需求稀奇兴旺。若是能够实现非接触式图像检测，一方面能够提高生产设备的柔性，能够实现件件检测，提高质量水平；还能够经由检测实现动态刀具赔偿，降低产物的误差。

在感知层的人工智能，还包罗语音识别，道路识别等等。比来智能音箱受到资源追捧，首要是行使语音识别手艺，让音箱成为一小我机交互的进口，就需要音箱可以识别掌握号令，信息，并经由语音掌握设备。

2、通信层

当万物互联之后，一小我对应多台设备，而设备联网主动设置是复杂的，就需要设备联网智能化，实现收集的主动设置。

通信设备具备多样性，从而决意了物联网时代保持体式的多样性，5G，NB－iot，有线，工业以太网，总线，WIFI，Zigbee，蓝牙等通信体式都或者存在，还或者会有新的通信体式显现。将来有些设备或者支撑一种以上的通信，设备智能联网需要选择适合的通信体式。

物联网时代收集构造会比互联网的收集构造复杂，从A到B的收集会有多种路由路径可选，哪个路由路径速度快，哪个路由路径效率最高，哪个路由路径最不乱，这些也需要人工智能。收集平安非常主要，就需要在收集上有精巧的收集测试机制，还需要有智能化的平安机智。较量机的智能平安能够由人经由平安软件来实现，而设备的平安，其智能功能需要人工智能来实现。

3、边缘较量和云较量的人工智能

对于边缘较量和云较量条理的人工智能来说，能够用仿生的道理来形象地注释智能的成长。好比人在进修一个技击套路时，最起头进修每一招，都要用脑去记住套路，然后对峙磨炼这个套路，慢慢的熟练成天然，历久对峙，就形成了前提反射，当套路熟练的时候，就不消脑子，就可以把整套技击快速完整的完成。而形成前提反射之后，别人打过来时，就会天然形成隐匿或许回击的回响。

所以物联网的应用与人技击进修的模式非常雷同：当第一种前提发生的时候，是经由云较量的智能形成，而将来大数据与人工智能连系的智能体式是将来的主流模式。当相似前提持续发生的时候，边缘较量就会进修云较量处理的方式，逐渐过渡到由边缘较量主动判断完成的智能。这个过程一方面在云较量层要实现基于大数据深度进修的人工智能；而边缘较量层也要络续进修云较量层的处理，形成雷同前提反射的智能回响。

人工智能与物联网是相辅相成的，互相支撑的，物联网保持是根蒂，依靠智能缔造价格，而人工智能需要载体，物理网就是精巧的载体。

人工智能在物联网范畴的应用

人工智能在物联网范畴应用的前景伟大，国表里各大巨头公司也都在积极进行结构并取得了必然的功效。下面先简洁介绍一下各巨头公司在智能物联范畴的结构情形：

1、IBM

2011年在美国《危险地带》智力抢答游戏中，IBM的沃森战胜了人类选手。到2012年，在欧美贸易化项目中IBM沃森系统已经慢慢获得应用。与此同时，其在金融、医疗、当局公用事业以及呼叫中心四大范畴的应用偏向获得了明确。

在沃森成功的根蒂上，到2015年岁尾IBM转型认知较量和云..，而公布抛却咨询买卖。为此，成立了响应的沃森IoT全球总部，以实现用人工智能进军物联网的方针。 有效行使人工智能及天然说话处理手艺，对实际世界中的分歧信息语义充裕懂得，从而全方位的知足分歧应用的需求是沃森的目的。为了实现方针，IBM规划把数据放在云..，进展能够充裕行使认知较量来加速物联网的成长历程，进而识别物联网中所涉及到的分歧设备的各类语义表达，实现基于语义的上下文交互。在此过程中，认知较量能够在实时高效机能的流数据处理手艺的根蒂上，充裕融合地图、天色、交通以及路网等信息，并有效行使认知建模、常识进修以及人机对话等分歧的治理方式，为汽车、保险以及交通运输等行业范畴的转型需求供应智能的“车联网”办事解决方案。好比，能够采用车载电子监测设备或是智妙手机对车辆出行、行车情形以及驾驶数据等进行采集。如若能够科学融合天色、路况等相关数据，并基于地图使用的客户画像，则能够发出实时的驾驶风险提醒，并给出有效的避险建议，从而给车主以及保险公司供应相关的参考。

2、Google

Google在所有的人工智能手艺研发公司中，其手艺研发称得上是最充裕的。Google公司从竖立起头便以人工智能作为其公司的焦点手艺。作为搜刮引擎，其素质在于将天然说话中的语义懂得手艺视为焦点，在此根蒂上对宏大的互联网信息进行实时处理，并供应信息的相关性剖析办事。

今朝，人类最常用的云较量以及大数据手艺就是Google对搜刮引擎络续研发、改善所取得的手艺功效。在Google收购DeepMind公司今后，其更是鼎力成长“深度进修”相关研究，致力于把雷同于人脑神经元的收集应用于人工智能较量机的模拟上，盼望机械能够经由“深度进修”，慢慢具有人类理性脑筋的能力。Google内部人工智能相关项目在2012年已接近100个，到了2015年第三季度其人工智能相关项目更是冲破了2700个。

此外，Google在基于人脑机能模拟根蒂上所进行的人机交互方面的研究已经处于业界领先地位。Google另一个主要动向是其斥地了名为Brillo的物联网把持系统。该系统能够在32MB或是64MB的内存设备上运行。将来Google将依靠其搜刮引擎斥地手艺的络续储蓄，并行使长年储蓄的人工智能手艺应用架构，起劲实如今物联网世界对分歧信息的充裕懂得与应用。而Brillo把持系统则能够有效施展采集物联网世界信息以及操控终端设备的感化。

3、小米

小米公司作为国内物联网结构的先行者，很早之前就起头了向物联网范畴的渗透，经由三年多时间的成长，接入MIOT的设备已遍布全球，今朝小米MIOT..已经保持了8500万个智能设备，日活跃设备数超1000万个。而日处理设备恳求量跨越300亿次，小米通用智能模块累计出货量跨越950万个，不出不测地让MIOT..成为了全球最大的智能硬件..。

在智能设备联网方面具有如斯的优势，使得小米在智能硬件..偏向连结着领先的根蒂上，更有资源和能力去深入索求个中的贸易价格。而久远和历久的连结物联网的先发优势，也恰是小米一向以来所追求的，因为这里面存在伟大的市场潜力空间，不得不让小米持续地连结先手优势。

除了以上提到的一些大企业在智能物联偏向积极结构外，一些公司已经将人工智能与物联网手艺应用在了本身的产物上。

图｜谷歌无人驾驶汽车

运用对照早对照典型的，当属Google公司的无人驾驶汽车。在前面“人工智能+驾驶”浅析里有讲到过Google的无人车，它掌握驾驶道理是经由车子周围安装的诸多传感器，持续络续地收集车辆自己以及周围的各类正确数据，由车内的处理器进行剖析和运算，再凭据较量究竟来掌握车子行驶，并将所收集到的数据传送到中央数据库，供应给所有的无人车。是以每台无人车能络续的从云端更新数据库，进修各类突发状况，进而做出最佳的回响动作。

除了无人驾驶汽车，我们平常生活中很常见的共享单车也是人工智能与物联网手艺应用的先行者之一。

共享单车是物联网+自行车行业所发生出的一种全新业态模式。也是今朝为止，物联网范畴中较为典型、规模较大的一个应用场景。

共享单车的素质是经由在传统的自行车上加装智能锁。用户经由智能锁来使用自行车，企业经由智能锁牢来完成对车辆的监控、治理和费用较量；此外，智能锁能够记录下用户的骑行轨迹、骑行时间等一系列数据，智能系统经由大数据剖析较量协助企业对自行车布置、调剂等一系列运营体式进行优化。

图｜共享单车智能锁实现体式

共享单车的联网是依靠智能锁来实现，其根基道理是在智能锁中到场传感器、通信模组等一系列电子元器件从而协助自行车可以对四周情况感知并与物联网..通信，实现自行车的联网。但通信模组中采用芯片的分歧决意了通信模组可使用的传输和谈分歧，个中一种是采用华为生产的NB-IoT芯片，此外一种是采用高通生产的可支撑eMTC、NB-IoT和GSM三种和谈的全球多模芯片。但值得注重的是，我国在NB-IoT收集的布置力度总体大于eMTC收集，但中国移动在冲破派司限制后公布将于2017年同时布置两种通信收集。

物联网为共享单车企业带来的大规模数据，能够优化其内部运营、城市运营，在将来还能为聪明城市供应了更多的想象空间。

图｜人工智能与物联网手艺在共享单车上的应用

共享单车企业的内部运营首要是自行车的调剂，城市中的共享单车流向平日分为两种模式，一种是单向举止，用户只向单一偏向骑车，需要运营人员将自行车运回。另一种是双向举止，能够依靠用户骑行完成车辆调剂，该种路线上的自行车根基不需要人工干涉。今朝规模较大的ofo单车所采用的是智能锁+手机GPRS的体式来实现对自行车的定位、轨迹追踪等线下运营数据的采集，而将来，NB-IoT智能锁将取代传统模式，协助企业优化内部运营。在这个环节，ofo将骑行数据进行剖析。

用于自行车的精准投放，并成家出优的回流路线进行实时调剂；在城市运营环节，ofo凭据分歧路径等数据信息来针对分歧的用户群体来推广分歧的..运动，以提高车辆使用率。我们认为，这是物联网较为根蒂的使用场景。除以上针对企业的运营之外，我们认为，使用了物联网手艺的共享单车除了能够解决人们出行后一公里的问题，还将成为一个新的数据收集..，在物联网加持下的智能锁不光承担了开／关锁如许的低比特率数据的处理、传输，还会经由更多维度的传感器检测自行车四周更为复杂的城市信息，例如拥堵状况、人流集中水平、贸易客流等，该类信息皆可经由共享单车搭载的智能锁、用户手机等设备进行感知。而企业可将收集到的大量数据行使人工智能等新兴手艺进行剖析处理，并合营相关机构进行城市规划，交通调剂；共享单车企业还能够与分歧企业合作，为其供应雄厚的数据，协助企业进行自身的升级。

除了共享单车，在医疗范畴，人工智能与物联网的连系同样有着伟大的潜力。

图｜人工智能与物联网在医疗范畴的应用

一样讲到医疗的时候，以及物联网和智能设备的时候，人们往往会想到可穿戴设备，例如功能复杂的智妙手表等。这些设备除了供应根蒂的计时功能外，还能提醒你需要什么时候磨炼，你的健身和跑步是如何的，以此来促进人体健康。

除了智妙手表还有一些其他有趣的器材，就是用互联网和健康关联起来，有些人监控本身的饮食，出于健康原因在饮食上调整和治理，饮食掌握有时候不是非常轻易，你不知道这个食物的卡路里是几多，使用这些手艺你能够买一些app对食物摄影，就能够知道它的卡路里和营养含量是如何的。

除了保健方面的应用，物联网与人工智能连系在疾病诊断与预警方面也有着伟大的潜力。高血压和高血糖作为一种高发的疾病，一向以来威胁着人们的身体健康，若是可以即时监控人体血压、血糖参数，有非常能第一时间发现与预警，对这两种疾病的预防与后续诊断治疗有着非常大的益处。由北京联动北方公司介入研发的经由脉搏波测量人体血压、血糖数据的智能系统是物联网与人工智能连系的典型例子之一。

该系统能经由传感器采集到病人的脉搏波数据，将这些数据经由智能换算获得病人即时的血压、血糖等数据，当参数跨越正常局限时马上提醒，从最大水平上珍爱患者的平安。

无论从深度照样广度的角度考虑，物联网的智能性都以自身的特点敏捷成长着。在智能物联网中，其每个主体都是平等的，而且，人类的聪明都能够经由非人类物质进行传递。然则，物联网世界必需严厉遵守其自身的纪律。尽管人类起劲提高智能化水平，然则人类弗成对其进行完全摆布。

物联网和人工智能作为通向将来的手艺，被各行各业寄予了厚望，全球各知名公司也在这些手艺上做着最大起劲，固然今朝应用尚不完美，但科技提高的脚步未住手，智能型物联网的撑持手艺也将络续完美，无线收集手艺的提高，以及通信和谈的进一步尺度化以及越来越小的硅芯片正在获得越来越壮大的能力，为人工智能增添无限“动力”。此外，遵循“摩尔定律”的成长模式，其成本能够络续下降。大量增加的存储和运算能力使得有或者以极大的规模和络续降低的成本进行人工智能处理，让插上“人工智能”同党的物联网造福人类。