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人工智能在物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展中的應用

2019人工智能在物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展中的應用全文共18頁,當前為第1頁。智慧小區(qū)云服務平臺整體解決方案智慧小區(qū)云服務平臺整體解決方案智慧小區(qū)云服務平臺整體解決方案

1999年Auto-ID研究中心有一個白皮書首次提出了物聯(lián)網(wǎng)概念。2005年國際電信聯(lián)盟(ITU)正式提出“物聯(lián)網(wǎng)”(IOT,InternetofThings)又稱“傳感網(wǎng)”,并發(fā)布了《ITU互聯(lián)網(wǎng)報告2005:物聯(lián)網(wǎng))}。物聯(lián)網(wǎng)引起全球廣泛關(guān)注是在2009年初。美國政府對IBM提出的“智慧地球”(建議政府投資新一代的智慧型基礎(chǔ)設施)概念給予積極回應并上升至美國國家戰(zhàn)略。由此引發(fā)了世界各國對物聯(lián)網(wǎng)的追捧。目前各國紛紛提出針對物聯(lián)網(wǎng)的國家戰(zhàn)略,如美國的“智慧地球“(smartEarth)戰(zhàn)略、日本的“U-Japan”戰(zhàn)略、韓國的“U-Korea“戰(zhàn)略、新加“智慧國2015”計劃等等。深入分析各國的物聯(lián)網(wǎng)戰(zhàn)計劃.其核心是智慧、智能化的數(shù)據(jù)處理也就是說物聯(lián)網(wǎng)的核心是智能化的信息處理及應用。怎樣實現(xiàn)一個智慧的地球.怎樣實現(xiàn)智能的信息處理是問題的關(guān)鍵。

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物聯(lián)網(wǎng)在19世紀末開始有了初步的形式,它是通過一系列的信息采集傳感設備,將物品的信息連接到互聯(lián)網(wǎng)上,這些傳感器比如有,GPS系統(tǒng)、紅外感應器、激光掃描器。物品的信息上傳到網(wǎng)上以后,就可以將其信息進行交換和分享,還能對聯(lián)網(wǎng)的物品進行智能識別和地理定位。隨著科學技術(shù)的發(fā)展,人工智能科學的出現(xiàn)和發(fā)展,在物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域也逐漸融入并嶄露頭角。人工智能技術(shù)的特性在物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展上有著特有的優(yōu)勢和發(fā)展前景。

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物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展到現(xiàn)在,其層次結(jié)構(gòu)可以分為三層:物聯(lián)網(wǎng)感知層、物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡層、物聯(lián)網(wǎng)應用層物聯(lián)網(wǎng)的感知層是由各種信息采集設備組成,比如,傳感設備、攝像設備等等;物聯(lián)網(wǎng)的網(wǎng)絡層則是互聯(lián)網(wǎng)和諸多移動運營商的wifi;物聯(lián)網(wǎng)的應用層的主體是針對某些行業(yè)的具體應用服務,例如,交通的智能化、農(nóng)業(yè)的智能化、電網(wǎng)的智能化當前發(fā)展水平下的物聯(lián)網(wǎng),功能還是有所局限的,它目前還只能做到利用U工界面進行查看和瀏覽,另外還有占比相當少的控制功能,但是要實現(xiàn)這些功能是要人工操作的,這和物聯(lián)網(wǎng)最終的目標還有很長一段距離當下物聯(lián)網(wǎng)的架構(gòu)大致如下:聯(lián)網(wǎng)的紅外線攝像設備、故障報警設備、聲音傳感器等,這些與上位機的連接方式也是通過網(wǎng)絡連接的,上位機要實現(xiàn)的是軟件運行下的監(jiān)控功能操作人員通過人機交互的界面與信息采集的設備進行交流和互動。

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要想推進物聯(lián)網(wǎng)智能進程,

就需要讓人工智能成為物

聯(lián)網(wǎng)中的數(shù)據(jù)處理服務器,成為物聯(lián)網(wǎng)服務的終端、成為物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡傳輸?shù)姆绞?/p>

我們可以把這樣的人工智

能物聯(lián)網(wǎng)看作是對幾個智

能化的機器人作了特殊的

部署,將其傳感器和執(zhí)行部分放在終端,將其智能的大腦放在物聯(lián)網(wǎng)的網(wǎng)絡上作為數(shù)據(jù)的服務器,這樣就可以讓多個機器人智能地相互協(xié)調(diào),高校控制終端的信息采集和指令執(zhí)行在人工智能下的物聯(lián)網(wǎng),不管是從網(wǎng)絡使用人員角度看,還是從人網(wǎng)的物品角度看,都是可以再網(wǎng)絡進行數(shù)據(jù)的傳送,還可以很好地共享網(wǎng)上的資源。

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智能物聯(lián)網(wǎng)的定義是,有各種各樣的物品連上網(wǎng)絡,這些物品本身的信息在物聯(lián)網(wǎng)的智能性之下就可以被識別出來,并進行相關(guān)的處理操作,還可以將識別出物品的信息反饋到接人物聯(lián)網(wǎng)的設備上,也可以按照智能性產(chǎn)生的結(jié)果來對相應的物品進行所需要的命令傳遞,這樣目標物品就可以做出相應的變動,在這整個的物與網(wǎng)之間的信息交互中,沒有任何人為的因素在里面。

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基于對人工智能技術(shù)的認識和研究.依據(jù)人工智能模型.推演出了智能物聯(lián)網(wǎng)智能化模型。智能物聯(lián)網(wǎng)被分為五個層次機器感知交互層、通信層、數(shù)據(jù)層、智能處理層、人機交互層共五層。

機器感知交互層包括各類傳感器、PLC、數(shù)據(jù)接口該層主要是從設備物品獲取數(shù)據(jù).是物物聯(lián)網(wǎng)的基礎(chǔ)。通信層包括設備物品最前端一公里的接入通信和遠程傳輸網(wǎng)絡(互聯(lián)網(wǎng)、各類移動通信網(wǎng)、專有網(wǎng)絡)。該層是設備物品之間、人與設備物品之間、人與人之間進行信息溝通的基礎(chǔ)。

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數(shù)據(jù)層包括實時數(shù)據(jù)庫、知識庫、模型庫、神經(jīng)網(wǎng)絡、歷史數(shù)據(jù)庫。實時數(shù)據(jù)庫存放了來自設備物品的狀態(tài)數(shù)據(jù)知識庫存放了對某一類問題的判讀經(jīng)驗模型庫存放了對一些事件處理抽象化的數(shù)學模型;歷史數(shù)據(jù)庫存放了以往

的一些狀態(tài)或處理結(jié)果;人工神經(jīng)網(wǎng)絡(ArtificialNeuralNetworks,ANN),一種模仿神經(jīng)網(wǎng)絡行為特征.進行分布式并行信息處理的算法數(shù)學模型。數(shù)據(jù)層是智能物聯(lián)網(wǎng)的基礎(chǔ)核心,是物聯(lián)網(wǎng)智能處理層的基礎(chǔ)。

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人機交互層包括Web監(jiān)視界面、表格查詢、數(shù)據(jù)更新、控制指令等部分是人參與物聯(lián)網(wǎng)智能化處理同時監(jiān)視處理的窗口。完全智能化的處理無須全部在人機交互界面展示.但是必須是可被查詢和可跟蹤的。人通過人機交互層與物聯(lián)網(wǎng)的參與者(機器或人)進行交互。

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人工智能可以以兩種模式來實現(xiàn):一種模式是利用編寫程序的方式,讓系統(tǒng)變得智能化,這種方法實現(xiàn)的智能化是不以生物體的機理為依據(jù)的,這是一種工程意義上的智能方法另一種模式是模擬,這種方式不但達到很好的效果,而且還要做到和生物體的機理接近甚至相同現(xiàn)在有的研究者更是大膽地模擬生物的遺傳進化的原理,比如人工的神經(jīng)網(wǎng)絡,這種人工智能就是在模擬生物的腦神經(jīng)的運行機理傳統(tǒng)編程的人工智能,需要人工編寫出詳盡科學的程序在當下的諸多實際應用中,商務智能就是一個很有代表性的例子在經(jīng)濟全球化和信息大爆炸的時代背景下,信息量的劇增對信息和數(shù)據(jù)的處理技術(shù)就提出了新的要求,

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商務智能就是這種需求下的人工智能成功應用從各個方面的信息源(包括物聯(lián)網(wǎng)的感知信息)進行數(shù)據(jù)和信息來搜集需要的信息,并對采集到的信息進行梳理,提高信息的適用性,再通過轉(zhuǎn)換和重新構(gòu)建,存人數(shù)據(jù)信息庫里,爾后再利用一些列的數(shù)據(jù)分析工具對數(shù)據(jù)生成需要的信息,

比如,查詢工具、報告生成工具等等,最終才能將處理過的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)給物聯(lián)網(wǎng)用戶人工智能的生物模擬也有相應的實際運用例子,比如專家系統(tǒng),該系統(tǒng)是模擬某領(lǐng)域的專家解決分析該領(lǐng)域問題的程序,這系統(tǒng)的程序中不僅有推理方法的實現(xiàn),還采用模擬了生物神經(jīng)網(wǎng)絡的技術(shù)專家系統(tǒng)的類型有很多,主要依據(jù)系統(tǒng)針對的問題分門別類,有診斷類型的、教育類型的、維修類型的等等種類當然與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)想結(jié)合的例子就更多了

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據(jù)統(tǒng)計,全球互聯(lián)網(wǎng)的用戶普及率超過40%,用戶超30億,移動互聯(lián)網(wǎng)依然成為當前的時代趨勢,已經(jīng)勢不可擋?;仡欉^去的一年,隨著移動互聯(lián)技術(shù)和智能終端的發(fā)展,移動支付已經(jīng)融入了人們的生活。面對移動支付的興起與密碼安全問題之間日益尖銳的矛盾,生物識別支付成為繼密碼之后的獨特形式,也是所能觸及到人的標簽。

生物識別技術(shù)是利用人體固有的生理特性(如指紋、臉相、虹膜等)和行為特征(如筆跡、聲音、步態(tài)等)來進行個人身份的鑒定,其認證的核心是“生物特征”鑒定,這個特征的唯一性被很多應用場景所認可。這個“特征”再擴大來講,仍然是物的特點,再擴大一下可提升到“空間”的特征。

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可能這個時候有人疑問,生物特征如何和“物特征”或更甚的“空間特征”來等同呢?其實,這個時候我們說的是數(shù)字身份或身份認證不再局限于一個因數(shù),多維或3D的“物”等任何有效的互聯(lián)和空間環(huán)境特點都將成為身份和身份場景,最先能感知的或體驗到類似的如“請確認是否是您本人付款”類似的提醒,其實就是互聯(lián)后環(huán)境地點場景購買行為等多重應用。在未來一年中,生物識別技術(shù)的身份認證模式將快速發(fā)展,并從關(guān)注技術(shù)向提供更好用戶體驗的改變。2015年,生物識別技術(shù)變得更加現(xiàn)代化,并持續(xù)融入到日常應用中,即讓身份識別變得更容易,消除PIN碼和密碼所帶來的不便和安全風險。

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物聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)公司W(wǎng)i-Next將與IBM合作,將IBM的分析運用到產(chǎn)品質(zhì)量控制以及前兆性維護上。IBM將與物聯(lián)網(wǎng)公司W(wǎng)i-Next合作為工廠帶來人工智能的能力,這將幫助一些食品產(chǎn)業(yè)與消費品生產(chǎn)商的產(chǎn)品線保持流暢的運轉(zhuǎn)。這項合作將為幫助物聯(lián)網(wǎng)實現(xiàn)其最重要的環(huán)節(jié):保證網(wǎng)絡通暢、防止意外的崩潰。

物聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)使數(shù)據(jù)收集與分析的手段不斷增長。Wi-Next所開發(fā)的設備與軟件專門用于工業(yè)中尤其是食品服務產(chǎn)業(yè)與消費品產(chǎn)業(yè)的傳動裝置數(shù)據(jù)收集。例如監(jiān)測瓶裝水產(chǎn)品線中有多少瓶子已經(jīng)被裝滿水。感應器將通過Wi-Next的無線網(wǎng)節(jié)點將數(shù)據(jù)傳輸?shù)絎i-Next的數(shù)據(jù)處理軟件。Wi-Next可以在機器與現(xiàn)代化網(wǎng)絡分析手段之間構(gòu)筑起橋梁。

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人工智能還將保障生產(chǎn)線上的每一個產(chǎn)品都一模一樣。

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企業(yè)可以將信息傳入傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫或ERP系統(tǒng),又或者通過APIs將數(shù)據(jù)傳至云端服務。隨后他們就可以分析這些數(shù)據(jù),更好地了解他們的設施發(fā)生了什么。Wi-Next與IBM合作可以讓他們的用戶充分利用IBM的BlueMix云平臺強大的分析能力,其中包括使用前兆性維護以及質(zhì)量保障軟件。Wi-Next的CEOArmandoPereira說IBM在先進的數(shù)據(jù)分析能力上的投資比任何一家創(chuàng)業(yè)公司都多,這也是他們選擇與IBM合作的原因之一。

IBM的人工智能可以學習機器的運轉(zhuǎn)方式,并預測在何時應做出何種調(diào)整。有認知能力的計算機可以通過各種數(shù)據(jù)來實時監(jiān)測產(chǎn)品質(zhì)量是否過關(guān)。

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