AI和物聯(lián)網(wǎng)將重新定義可能性

隨著科技的不斷發(fā)展，一些在功能上具有相互補(bǔ)充作用的技術(shù)正在不可避免地發(fā)生結(jié)合——例如，人工智能（AI）和物聯(lián)網(wǎng)（IoT）。在本文中，我們將探討AI和物聯(lián)網(wǎng)（即AIoT）如何共同為各行各業(yè)的組織創(chuàng)造新價(jià)值。

隨著科技的不斷發(fā)展，一些在功能上具有相互補(bǔ)充作用的技術(shù)正在不可避免地發(fā)生結(jié)合——例如，人工智能（AI）和物聯(lián)網(wǎng)（IoT）。

由于物聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，企業(yè)可以使規(guī)模龐大的設(shè)備或“事物”實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)連接和數(shù)據(jù)共享，并能夠通過(guò)數(shù)據(jù)分析獲取收益。由于AI能夠從海量物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中“學(xué)習(xí)”，從而快速作出決策并揭示深刻見(jiàn)解，因此對(duì)于任何希望擴(kuò)展物聯(lián)網(wǎng)價(jià)值的企業(yè)而言，AI都是一種必不可缺的分析能力。

在本文中，我們將探討AI和物聯(lián)網(wǎng)（即AIoT）如何共同為各行各業(yè)的組織創(chuàng)造新價(jià)值。

一、IoT-連接的藝術(shù)

1.萬(wàn)物互聯(lián)的迅速崛起

1982年，卡內(nèi)基梅隆大學(xué)將可樂(lè)機(jī)改裝成為世界首個(gè)可連接的智能設(shè)備，該設(shè)備能夠報(bào)告其庫(kù)存情況以及新儲(chǔ)存的飲料是否冰涼。幾十年后的今天，我們生活在一個(gè)物聯(lián)網(wǎng)多于人聯(lián)網(wǎng)的世界里。不但如此，Business Insider Intelligence預(yù)計(jì)，到2025年，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備將超過(guò)550億，遠(yuǎn)高于2017年的90億。

快速擴(kuò)張的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)將便攜式設(shè)備、家用電器、汽車(chē)、制造設(shè)備和其他嵌入電子設(shè)備、軟件、傳感器和執(zhí)行器相連接，從而組成一張巨大的物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò), 并能相互進(jìn)行數(shù)據(jù)交換。從消費(fèi)類(lèi)可穿戴設(shè)備，到工業(yè)機(jī)器和重型機(jī)械，這些相互連接的“物”可以向環(huán)境發(fā)出信號(hào)、能夠被遠(yuǎn)程操縱和控制，并且能越來(lái)越多地自主做出決策并執(zhí)行。

目前來(lái)看，物聯(lián)網(wǎng)幾乎無(wú)處不在。它可以是一個(gè)家庭自動(dòng)化系統(tǒng)，通過(guò)檢測(cè)環(huán)境的改變自動(dòng)調(diào)整恒溫器或照明設(shè)備；它也可以是生產(chǎn)設(shè)備，能夠及時(shí)提醒維護(hù)技術(shù)人員即將發(fā)生的故障；它還可以是車(chē)載導(dǎo)航系統(tǒng)，能夠檢測(cè)用戶(hù)的位置并提供環(huán)境方向感知……此外，物聯(lián)網(wǎng)還有很多應(yīng)用案例，例如，用戶(hù)可以將具有語(yǔ)音識(shí)別的設(shè)備作為個(gè)人數(shù)字助理，商業(yè)車(chē)隊(duì)通過(guò)配備傳感器來(lái)傳達(dá)動(dòng)態(tài)等等。

這個(gè)由相互連接的設(shè)備、人員和環(huán)境組成的生態(tài)系統(tǒng)產(chǎn)生了大量復(fù)雜的數(shù)據(jù)。例如，今天的汽車(chē)和卡車(chē)就像建立在車(chē)輪上的數(shù)據(jù)中心，大量配備的傳感器可以監(jiān)控從輪胎壓力到發(fā)動(dòng)機(jī)性能、部件健康狀況、無(wú)線(xiàn)電音量、駕駛員動(dòng)作——甚至是擋風(fēng)玻璃上是否有障礙物或雨點(diǎn)等狀態(tài)數(shù)據(jù)。一輛聯(lián)網(wǎng)的汽車(chē)每小時(shí)能輸出大約25GB的數(shù)據(jù)，而自動(dòng)駕駛汽車(chē)每秒甚至可以輸出多達(dá)1GB的數(shù)據(jù)。

然而，連接和交換大量數(shù)據(jù)只是物聯(lián)網(wǎng)故事的開(kāi)始。

2.從收集數(shù)據(jù)到智能連接

智能連接設(shè)備一般由四層組成：

物理元件，如機(jī)械和電氣部件。

智能元件，如傳感器，處理器，存儲(chǔ)和軟件。

連接元件，如端口，天線(xiàn)和協(xié)議。

自主分析，可以在邊緣訓(xùn)練和運(yùn)行AI模型。

智能元件放大了物理元件的作用。智能元件反過(guò)來(lái)又被連接元件放大，從而實(shí)現(xiàn)監(jiān)監(jiān)測(cè)、控制和優(yōu)化。但就其本身而言，僅僅將事物進(jìn)行聯(lián)接并不會(huì)促進(jìn)學(xué)習(xí)。連接為進(jìn)一步的學(xué)習(xí)鋪平了道路，但也只是基礎(chǔ)。

在最底層的應(yīng)用方面，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備生成的數(shù)據(jù)可以被用于觸發(fā)簡(jiǎn)單的警報(bào)。例如，如果傳感器檢測(cè)到超出閾值的情況，比如過(guò)熱或振動(dòng)，它就會(huì)觸發(fā)警報(bào)，通知技術(shù)人員進(jìn)行檢查。而在一個(gè)更復(fù)雜的物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中，則可能有幾十個(gè)傳感器監(jiān)控到事物的方方面面。

正是這些應(yīng)用場(chǎng)景為設(shè)備的連接增加了價(jià)值，但是物聯(lián)網(wǎng)的真正價(jià)值在于另一個(gè)更復(fù)雜的層次，這些價(jià)值會(huì)在物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備能夠進(jìn)行學(xué)習(xí)并自主決策時(shí)體現(xiàn)出來(lái)。

例如，使用物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)檢測(cè)故障的模型可以將機(jī)器控制推送給適合的由物聯(lián)網(wǎng)驅(qū)動(dòng)的執(zhí)行器，以減少類(lèi)似設(shè)備發(fā)生故障的可能性；自動(dòng)駕駛車(chē)輛也可以將他們的經(jīng)驗(yàn)傳遞給網(wǎng)絡(luò)中的其他車(chē)輛。

這些功能是物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用程序個(gè)性化需求的基礎(chǔ)：

作為人類(lèi)，我們希望得到智能設(shè)備的單獨(dú)對(duì)待，從而需要它們了解我們的習(xí)慣、行為模式和偏好。例如，可穿戴技術(shù)應(yīng)該考慮監(jiān)測(cè)運(yùn)動(dòng)員的動(dòng)作，并在檢測(cè)到其將受傷時(shí)發(fā)出信號(hào)。因?yàn)闆](méi)有兩個(gè)人的移動(dòng)會(huì)完全相同，所以應(yīng)用程序只有具備更好的個(gè)性化才有意義。

再例如，零售商可以使用由物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)支持的相機(jī)進(jìn)行物體檢測(cè)以及機(jī)器學(xué)習(xí)，以便在適當(dāng)?shù)臅r(shí)刻向購(gòu)物者提供量身定制的廣告和優(yōu)惠。

隨著機(jī)器變得越來(lái)越復(fù)雜，個(gè)性化的需求也變的越來(lái)越迫切。例如，相同品牌和型號(hào)的兩件工業(yè)設(shè)備在不同條件下的性能可能不同，以相同的方法對(duì)待它們可能會(huì)錯(cuò)失提高運(yùn)營(yíng)效率、提高安全性和更好地利用資源的機(jī)會(huì)，因此需要以不同的方式進(jìn)行使用。

再例如，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)可以幫助操作人員確定特定生產(chǎn)運(yùn)行的最佳機(jī)器集合，從而在車(chē)間內(nèi)做出更好的決策。

二、AI-無(wú)所不在的構(gòu)建智能

1. AI的演變

AI是一門(mén)通過(guò)學(xué)習(xí)和自動(dòng)化來(lái)模擬人類(lèi)任務(wù)的訓(xùn)練系統(tǒng)的科學(xué)。借助嵌入式AI，機(jī)器可以不斷適應(yīng)新的輸入并從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)，還能在沒(méi)有人工干預(yù)的情況下完成特定的任務(wù)。目前來(lái)看，AI已被廣泛應(yīng)用于面部識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別和在游戲中擊敗人類(lèi)國(guó)際象棋、圍棋冠軍。

AI誕生于上世紀(jì)50年代，但直到最近幾年隨著物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)量、高速連接和高性能計(jì)算的爆炸式增長(zhǎng)，它才真正在主流應(yīng)用中占據(jù)了一席之地。

現(xiàn)階段，AI主要使用的是各種統(tǒng)計(jì)和計(jì)算技術(shù)。機(jī)器學(xué)習(xí)是AI的一個(gè)子集，它可以識(shí)別來(lái)自智能傳感器和設(shè)備數(shù)據(jù)中的模式和異常。隨著時(shí)間的推移，機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以通過(guò)“學(xué)習(xí)”提供更準(zhǔn)確的結(jié)果。因此，機(jī)器學(xué)習(xí)優(yōu)于傳統(tǒng)的商業(yè)智能工具，并且相較基于規(guī)則、閾值或計(jì)劃的系統(tǒng)能夠更快、更準(zhǔn)確地進(jìn)行操作預(yù)測(cè)。

深度學(xué)習(xí)，計(jì)算機(jī)視覺(jué)，自然語(yǔ)言處理以及經(jīng)過(guò)時(shí)間考驗(yàn)的預(yù)測(cè)或優(yōu)化中的機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)使AI成為了物聯(lián)網(wǎng)不可或缺的重要補(bǔ)充。例如，AI可以將信號(hào)從噪聲中分離出來(lái)，從而產(chǎn)生了先進(jìn)的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，它還可以從與用戶(hù)、服務(wù)提供商和生態(tài)系統(tǒng)中的其他設(shè)備的交互中學(xué)習(xí)。

圖1：AI的演變

2.AI的潛力

通過(guò)AI連接的智能設(shè)備和環(huán)境可以從更大的數(shù)據(jù)源網(wǎng)絡(luò)（包括彼此）中學(xué)習(xí)，并有助于提高整體的智能化水平。各行各業(yè)中已經(jīng)存在很多案例可以證明這種潛力：

公用事業(yè)和制造商可以檢測(cè)表現(xiàn)不佳的資產(chǎn)，并能在發(fā)生代價(jià)高昂或危險(xiǎn)的設(shè)備故障之前進(jìn)行預(yù)測(cè)性維護(hù)或自動(dòng)關(guān)閉。

數(shù)字孿生是對(duì)真實(shí)世界的虛擬模擬，它能夠使工程師和操作人員分析現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備的性能，同時(shí)最大限度地降低傳統(tǒng)測(cè)試方法的成本和安全問(wèn)題。

零售商可以使用基于位置和環(huán)境感知的技術(shù)來(lái)檢測(cè)店內(nèi)情況，并將其與其他數(shù)據(jù)（如在線(xiàn)用戶(hù)配置文件和店內(nèi)庫(kù)存）相結(jié)合，可以在客戶(hù)進(jìn)入商店時(shí)發(fā)送實(shí)時(shí)個(gè)性化優(yōu)惠。

無(wú)人機(jī)可以用以及時(shí)了解互聯(lián)網(wǎng)或GPS無(wú)法到達(dá)的黑暗、閉塞的環(huán)境中的未知情況，并能用來(lái)調(diào)查如海上作業(yè)、地雷、戰(zhàn)區(qū)或燃燒的建筑物等危險(xiǎn)區(qū)域。

機(jī)器人可以自主穿過(guò)倉(cāng)庫(kù)的過(guò)道，從貨架上挑選零件或貨物并將它們運(yùn)送到正確的位置，并能避免沿途發(fā)生碰撞。協(xié)作機(jī)器人（“cobots”）可以與人類(lèi)一起工作，從事繁重的搬運(yùn)、舞臺(tái)材料的組裝或完成重復(fù)性的任務(wù)和動(dòng)作。

集裝箱和牽引拖車(chē)可以監(jiān)測(cè)溫度、濕度、光照、重量分布、二氧化碳和氧氣水平等條件，以保持負(fù)載的完整性，加快交貨和檢查的速度。

遠(yuǎn)程監(jiān)控設(shè)備可以提供家庭診斷，在需要干預(yù)時(shí)提醒護(hù)理人員，并提醒患者服用藥物。

城市可以在實(shí)體基礎(chǔ)設(shè)施中部署連接的傳感器，以不斷監(jiān)測(cè)能源效率、空氣污染、用水、交通狀況和其他生活質(zhì)量因素。

圖2:工業(yè)AI驅(qū)動(dòng)的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用

這種自適應(yīng)、預(yù)測(cè)和“學(xué)習(xí)”的能力在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)中尤其重要，因?yàn)橄到y(tǒng)故障和停機(jī)可能會(huì)導(dǎo)致危及生命或高風(fēng)險(xiǎn)的情況發(fā)生。

三、AI和物聯(lián)網(wǎng)成功的四個(gè)關(guān)鍵

除了傳感器、攝像頭、網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施和計(jì)算機(jī)等智能物聯(lián)網(wǎng)的物理基礎(chǔ)設(shè)施外，還有一些要素是成功部署的關(guān)鍵：

思考并實(shí)時(shí)分析。使用事件流處理來(lái)分析運(yùn)動(dòng)中的各種數(shù)據(jù)，并確定哪些是最相關(guān)的。

能夠在云端、網(wǎng)絡(luò)邊緣或設(shè)備本身等應(yīng)用程序最需要的地方部署智能。

結(jié)合AI技術(shù)。對(duì)象識(shí)別或處理自然語(yǔ)言等AI功能具有非常高的價(jià)值，并能在協(xié)同作用中發(fā)揮關(guān)鍵作用。

統(tǒng)一完整的分析生命周期，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行流化、過(guò)濾、評(píng)分、存儲(chǔ)相關(guān)內(nèi)容、分析并使用結(jié)果持續(xù)改進(jìn)系統(tǒng)。

1.實(shí)時(shí)分析

事件流處理在處理物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)時(shí)起著至關(guān)重要的作用，因?yàn)樗軌颍?/p>

檢測(cè)感興趣的事件并觸發(fā)適當(dāng)?shù)牟僮鳌?/strong>事件流可以處理實(shí)時(shí)精確定位中的復(fù)雜模式，例如它可對(duì)個(gè)人移動(dòng)設(shè)備的操作或銀行交易期間的異?；顒?dòng)進(jìn)行快速檢測(cè)。