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物聯(lián)網(wǎng)+人工智能,未來(lái)大有可為

發(fā)布時(shí)間:2020-12-10

物聯(lián)網(wǎng)在大數據、云計算和人工智能的推動(dòng)下,已經(jīng)有了一定的變化,主要體現在三個(gè)方面,其一是物聯(lián)網(wǎng)平臺;其二是數據分析;其三是應用。其中物聯(lián)網(wǎng)平臺涉及到云計算技術(shù),數據分析涉及到大數據技術(shù),而應用則主要指的是人工智能技術(shù)。人工智能目前處在物聯(lián)網(wǎng)體系的最高層,不僅各大技術(shù)最終均指向了人工智能,同時(shí)人工智能也是能否發(fā)揮出物聯(lián)網(wǎng)巨大價(jià)值的關(guān)鍵,可以說(shuō)萬(wàn)物互聯(lián)的背后必然要求萬(wàn)物智能。

物聯(lián)網(wǎng)與人工智能的結合是二者發(fā)展的必然結果,物聯(lián)網(wǎng)需要通過(guò)人工智能發(fā)揮出更大的作用,以便于把物聯(lián)網(wǎng)的應用邊界不斷拓展,這也是產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的核心訴求之一,而人工智能也同樣需要物聯(lián)網(wǎng)這個(gè)重要的平臺來(lái)完成落地應用。


隨著(zhù)人工智能和物聯(lián)網(wǎng)的應用越來(lái)越廣泛,有必要了解這兩種技術(shù)如何協(xié)同工作,以使企業(yè)和普通人受益。

物聯(lián)網(wǎng)設備產(chǎn)生大量數據,而人工智能和機器學(xué)習可以用來(lái)分析和跟蹤這些數據。以這種方式將人工智能與物聯(lián)網(wǎng)相結合,可以創(chuàng )造出“智能設備”,并在沒(méi)有人為干預的情況下做出明智決策。物聯(lián)網(wǎng)帶來(lái)的可能性是無(wú)限的。

連網(wǎng)設備和傳感器的快速擴展,使得它們創(chuàng )建的數據量將呈指數級增長(cháng),而隨之而來(lái)的最大問(wèn)題是如何分析這些海量性能數據。
跟上物聯(lián)網(wǎng)生成數據的速度并獲得洞察力的唯一方法是機器學(xué)習。

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什么是人工智能,什么是機器學(xué)習?


人工智能是對感知周?chē)澜?、形成計劃并為?shí)現目標而做出決策的智能體的研究。它的基礎包括數學(xué)、邏輯、哲學(xué)、概率論、語(yǔ)言學(xué)、神經(jīng)科學(xué)和決策理論。許多領(lǐng)域都屬于人工智能的范疇,如計算機視覺(jué)、機器人學(xué)、機器學(xué)習和自然語(yǔ)言處理。

機器學(xué)習是人工智能的一個(gè)分支,它的目標是讓計算機能夠自己學(xué)習。機器的學(xué)習算法使其能夠識別數據中的模式,然后構建解釋世界的模型,并在沒(méi)有明確預先編程規則和模型的情況下預測事物。

為什么機器學(xué)習很重要?

人工智能將比其他創(chuàng )新更有能力塑造我們的未來(lái),任何不了解它的人很快就會(huì )發(fā)現自己被拋在后面。

在經(jīng)過(guò)多個(gè)人工智能冬天和“虛假繁榮”之后,數據存儲和計算機處理能力的快速發(fā)展極大地改變了游戲規則。

機器學(xué)習已經(jīng)對計算機視覺(jué)(機器識別圖像或視頻中對象的能力)做出了巨大改進(jìn)。例如,您收集了幾十萬(wàn)甚至幾百萬(wàn)張圖片,需要分別給它們貼上標簽,比如要給有貓的圖片貼上標簽,然后,該算法試圖建立一個(gè)模型,可以準確無(wú)誤地給每一張有貓的圖片貼上標簽。一旦精度足夠高,機器就能“了解”貓的樣子。

物聯(lián)網(wǎng)的實(shí)現依賴(lài)于能夠獲得隱藏在廣闊且不斷增長(cháng)的數據海洋中的洞察力。由于目前的方法不能擴展到物聯(lián)網(wǎng)的規模,因此,實(shí)現物聯(lián)網(wǎng)承諾的未來(lái)依賴(lài)于機器學(xué)習來(lái)發(fā)現模式、相關(guān)性和異常,而這些模式、相關(guān)性和異常有可能會(huì )改善我們日常生活的所有方面。
機器學(xué)習是我們走向人工智能之旅的核心,與此同時(shí),它將改變每個(gè)行業(yè),并對我們的日常生活產(chǎn)生巨大影響。

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物聯(lián)網(wǎng) 人工智能 走向成功的關(guān)鍵


1、專(zhuān)注于一項挑戰

盡管人們很容易對物聯(lián)網(wǎng)和人工智能 能夠解決所有挑戰感到興奮,但這是一個(gè)誤區。專(zhuān)注于一個(gè)與特定流程相關(guān)的問(wèn)題或低效率將使您的組織能夠制定切合實(shí)際的策略,進(jìn)而分配正確的資源,并且只收集需要的數據。不要試圖解決所有問(wèn)題。通過(guò)應對重大組織挑戰并展示早期成功案例,將會(huì )增強管理層對該計劃的信心和承諾。一旦您選擇了要改進(jìn)的流程,就首先需要從幾個(gè)角度進(jìn)行分析,如輸入/輸出、時(shí)間價(jià)值、財務(wù)價(jià)值和其他指標,以確定接下來(lái)的步驟和要收集的數據。

2、無(wú)限期迭代

不存在“一成不變”的物聯(lián)網(wǎng)/人工智能平臺。這是對持續改進(jìn)的承諾。在數據中發(fā)現和提煉價(jià)值就像發(fā)現完美的寶石一樣。您可以首先部署傳感器,以獲得初步的見(jiàn)解。這可能需要通過(guò)不同的角度來(lái)發(fā)現模式——時(shí)間間隔、地理位置、人口統計等。有時(shí),這意味著(zhù)要開(kāi)發(fā)新的算法來(lái)“測試”不同的模式。隨著(zhù)見(jiàn)解變得更加清晰,您需要優(yōu)化這些算法,并開(kāi)始將它們移動(dòng)到更接近數據生成和使用的數字邊緣。隨著(zhù)您繼續用預測分析和機器學(xué)習算法完善您的發(fā)現,價(jià)值之路將變得更加清晰。

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物聯(lián)網(wǎng)其實(shí)并不是一個(gè)新概念,但是為什么物聯(lián)網(wǎng)依然能與大數據和云計算技術(shù)一道被列入第三次信息化浪潮的核心技術(shù),一個(gè)關(guān)鍵的原因就是物聯(lián)網(wǎng)能夠承載更多的新技術(shù),同時(shí)物聯(lián)網(wǎng)能夠深入到產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域。


物聯(lián)網(wǎng)將獲得重要的支撐,基于物聯(lián)網(wǎng)的各種創(chuàng )新應用將成為新一輪創(chuàng )業(yè)的熱點(diǎn)領(lǐng)域,而這些新的創(chuàng )新領(lǐng)域中一個(gè)重要的特點(diǎn)就是物聯(lián)網(wǎng)與人工智能的深度整合。物聯(lián)網(wǎng)與人工智能的深度整合將廣泛應用于智慧城市、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、智能家居、農業(yè)物聯(lián)網(wǎng)和各種可穿戴設備等領(lǐng)域,而這些領(lǐng)域無(wú)疑具有巨大的發(fā)展潛力。

面對當今極速發(fā)展的IoT、AI等新技術(shù),無(wú)論是政府還是企業(yè)、個(gè)人,只有充分認清其引發(fā)的人類(lèi)發(fā)展大勢,不斷調整自身的價(jià)值理念、運作方式等,順勢而為,才能充分有效利用這些新技術(shù)。持續不斷的技術(shù)創(chuàng )新,才是發(fā)展之道,才能推動(dòng)物聯(lián)網(wǎng)為人類(lèi)社會(huì )走向普遍共享作出貢獻。


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