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物聯(lián)網(wǎng)與人工智能的意義 人工智能在物聯(lián)網(wǎng)中面臨什么挑戰(zhàn)?

  • 2018年9月26日 YangJinZhu來(lái)源:國(guó)匠智能升級(jí) 238 7
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世界各地的企業(yè)都在迅速利用物聯(lián)網(wǎng)( IoT )來(lái)創(chuàng)造新產(chǎn)品和服務(wù),從而開(kāi)辟新的商業(yè)機(jī)會(huì)并創(chuàng)造新的商業(yè)模式。 由此帶來(lái)的轉(zhuǎn)變開(kāi)啟了一個(gè)新的時(shí)代,即企業(yè)如何運(yùn)營(yíng)并與客戶保持互動(dòng)。然而,利用物聯(lián)網(wǎng)只是故事的一部分。

物聯(lián)網(wǎng)與人工智能的意義

物聯(lián)網(wǎng)被定義為由相互連接的物理對(duì)象、傳感器、致動(dòng)器、虛擬對(duì)象、人員、服務(wù)、平臺(tái)和網(wǎng)絡(luò)組成的系統(tǒng),它們具有單獨(dú)的標(biāo)識(shí)符和獨(dú)立傳輸數(shù)據(jù)能力。物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用例子包括智慧農(nóng)業(yè)、智能家居、智能交通、遠(yuǎn)程患者監(jiān)控和無(wú)人駕駛汽車等??傊?,物聯(lián)網(wǎng)是從環(huán)境中收集和交換信息的“物體”網(wǎng)絡(luò)。

人工智能是引擎或“大腦”,能夠根據(jù)物聯(lián)網(wǎng)收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和決策。換句話說(shuō),物聯(lián)網(wǎng)收集數(shù)據(jù),人工智能處理這些數(shù)據(jù)并使其有意義。

通過(guò)將人工智能的分析能力應(yīng)用于物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)收集,企業(yè)可以識(shí)別和理解收集來(lái)的所有數(shù)據(jù),并做出更明智決策。這為消費(fèi)者和企業(yè)帶來(lái)了各種好處,如主動(dòng)干預(yù)、智能自動(dòng)化和高度個(gè)性化體驗(yàn)。它還使我們能夠找到連網(wǎng)設(shè)備更好協(xié)同工作的方法,并使這些系統(tǒng)更易于使用。

物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中的人工智

視覺(jué)大數(shù)據(jù)將允許計(jì)算機(jī)更深入地了解屏幕上的圖像,使用新的AI應(yīng)用程序來(lái)理解圖像的背景。

認(rèn)知系統(tǒng)將創(chuàng)建新的食譜,以吸引用戶的味覺(jué),為每個(gè)人創(chuàng)建優(yōu)化菜單,并自動(dòng)適應(yīng)當(dāng)?shù)嘏淞稀?/p>

較新的傳感器將允許計(jì)算機(jī)“收聽(tīng)”收集有關(guān)用戶環(huán)境中的聲音信息。

連網(wǎng)和遠(yuǎn)程操作,通過(guò)連網(wǎng)和智能的倉(cāng)庫(kù)操作,工人將不再需要在倉(cāng)庫(kù)內(nèi)四處行走,來(lái)從貨架上揀貨來(lái)完成訂單。相反,貨架在小機(jī)器人平臺(tái)的引導(dǎo)下,可以在過(guò)道上快速移動(dòng),將正確的庫(kù)存運(yùn)送到正確的地點(diǎn),避免沿途碰撞。訂單交付更快、更安全、更高效。

物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)還可顯示

1、幫助城市預(yù)測(cè)事故和犯罪的數(shù)據(jù)

2、讓醫(yī)生實(shí)時(shí)了解心臟起搏器或生物芯片的數(shù)據(jù)

3、通過(guò)對(duì)設(shè)備和機(jī)器進(jìn)行預(yù)測(cè)性維護(hù)來(lái)優(yōu)化各行業(yè)生產(chǎn)力的數(shù)據(jù)

4、使用連網(wǎng)設(shè)備創(chuàng)建真正智能家居的數(shù)據(jù)

5、提供自動(dòng)駕駛汽車之間關(guān)鍵通信的數(shù)據(jù)

人類根本無(wú)法用傳統(tǒng)方法審查和理解所有這些數(shù)據(jù),即使它們減少了數(shù)據(jù)樣本量。最大問(wèn)題是如何分析所有這些設(shè)備產(chǎn)生的大量性能數(shù)據(jù)和信息,而從數(shù)TB機(jī)器數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)真知灼見(jiàn)無(wú)疑是一項(xiàng)真正挑戰(zhàn),那么,我們確實(shí)需要數(shù)據(jù)科學(xué)家的幫助。

物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析,AI可以提供幫助

數(shù)據(jù)準(zhǔn)備:定義數(shù)據(jù)池并清理它們,這將帶我們了解暗數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)湖等概念。

數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn):在定義的數(shù)據(jù)池中查找有用數(shù)據(jù)。

流數(shù)據(jù)可視化:通過(guò)定義、發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)并以智能方式對(duì)其進(jìn)行可視化處理,從而使決策過(guò)程能夠毫不拖延地進(jìn)行。

數(shù)據(jù)時(shí)間序列準(zhǔn)確性:以數(shù)據(jù)高準(zhǔn)確性和完整性來(lái)保持對(duì)所收集數(shù)據(jù)的高度信任。

預(yù)測(cè)和高級(jí)分析:這是一個(gè)非常重要步驟,可以根據(jù)收集、發(fā)現(xiàn)和分析的數(shù)據(jù)做出決策。

實(shí)時(shí)地理空間和位置(物流):保持?jǐn)?shù)據(jù)的流暢和可控。

人工智能在物聯(lián)網(wǎng)中面臨的挑戰(zhàn)

兼容性:物聯(lián)網(wǎng)是許多部件和系統(tǒng)的集合,它們?cè)跁r(shí)間和空間上根本不同。

復(fù)雜性:物聯(lián)網(wǎng)是一個(gè)復(fù)雜系統(tǒng),具有許多移動(dòng)部件和不間斷的數(shù)據(jù)流,使其成為一個(gè)非常復(fù)雜的生態(tài)系統(tǒng)。

隱私/安全/防護(hù)(PSS):PSS始終是每項(xiàng)新技術(shù)或概念的問(wèn)題,人工智能在不影響PSS的情況下可以提供多大幫助? 解決這類問(wèn)題的新方法之一是使用區(qū)塊鏈技術(shù)。

道德和法律問(wèn)題:對(duì)于許多企業(yè)來(lái)說(shuō),這是一個(gè)全新的世界,沒(méi)有先例,同時(shí)也是一個(gè)未經(jīng)檢驗(yàn)的領(lǐng)域,新的法規(guī)和案例將會(huì)迅速出現(xiàn)。

人工愚蠢:回到GIGO這是一個(gè)非常簡(jiǎn)單的概念,人工智能仍然需要“訓(xùn)練”才能理解人類的反應(yīng)和情感,只有這樣決策才有意義。


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