物聯網與人工智能的結合

張虎++金超

摘 要：隨著科學技術的突破，物聯網技術不斷發(fā)展，與人工智能技術相互結合以后，其發(fā)展前景以及應用前景將更加廣闊?；诖?，文章將分析物聯網技術與人工智能的結合，闡述兩項技術結合以后的實際應用，旨在為相關的技術人員提供參考，促進我國物聯網技術與人工智能技術的發(fā)展，推動社會的不斷進步。

關鍵詞：物聯網；人工智能；IBM；Google；百度

中圖分類號：TP18 文獻標志碼：A 文章編號：2095-2945（2017）29-0032-02

前言

隨著對物聯網技術、人工智能技術研究的不斷深入，我國甚至全世界將逐漸形成智能化的物聯網系統(tǒng)，同時也吸引了更多專家、學者的重視。面對ARM公司對手機芯片設計的壟斷，各個行業(yè)逐漸開展對物聯網的研究，其目的是為了拓寬物聯網的應用范圍，但其技術水平依然落后于ARM公司。對此，需要將現代的人工智能技術與物聯網技術相互結合，提高智能化物聯網水平。

1 物聯網技術與人工智能的契合

1.1 專家系統(tǒng)

物聯網的系統(tǒng)中，存在一種智能服務器或者一個智能化的計算機程序，無論是智能化服務器還是智能化程序都具有專門的經驗、知識，可以通過專家系統(tǒng)的網絡部署，對物聯網內部的數據進行初步處理。將物聯網與人工智能相互結合，使專家系統(tǒng)能為用戶提供更加智能化的服務功能，并且能夠增加用戶的數量，而這一功能的實現主要得益于物聯網的智能終端對相關數據的采集。

1.2 智能控制

在應用物聯網的過程中，其主要環(huán)節(jié)就是控制，因此實現對物聯網技術的智能控制是提高物聯網技術、擴大應用范圍的關鍵。為了能夠解決這一問題，可以將人工智能技術應用在物聯網領域中，最大程度的增加物聯網的使用價值，滿足用戶的不同需求。所有已經連接、安裝完畢的物聯網終端設備，可以接收控制中心發(fā)出的信號、指令，并依據相關信息開展自我操縱與自我管理，實現物聯網技術與人工智能技術的結合。應用物聯網智能控制功能時，其接收的信息、命令基本來源于同一類用戶或者同一個用戶，在此基礎上，應用人工智能技術能夠實現無人值守作業(yè)的目標，提高工作效率的同時，降低工作人員的工作負荷[1]。

1.3 智能化模塊

智能模塊分為不同的信息層，在實現其各自功能的前提下，能夠提高物聯網技術的智能水平。具體分層如下：

（1）機器感知交互層。物聯網應用的基礎就是機器感知交互層，包括不同的數據接口、PLC以及傳感器，能夠快速、精準的獲取用戶所需的數據。

（2）通信層。通信層中包含遠程傳輸網絡以及一公里的接入通信設備，是用戶與用戶、用戶與設備、設備與設備之間實現信息、數據溝通、交流與傳遞的重要基礎。

（3）數據層。數據層是物聯網系統(tǒng)的核心，其中包括神經網絡、歷史數據庫、實時數據庫、知識庫以及模型庫。神經網絡上具有人工神經的行為特征，能夠對數字模型進行分布以及相關的信息處理；歷史數據庫重要儲存系統(tǒng)中過去的數據、信息以及處理的結果；實時數據庫即存放設備的狀態(tài)參數；知識庫主要存放解決不同問題的方式與經驗；模型庫為存放處理、解決事件的數據模型。每個模塊執(zhí)行自身的職能，進而完成數據層在物聯網中的作用，更加強了智能化水平。

（4）智能處理層。智能處理層具有非常強大的處理數據的功能，主要包括數據查詢、數據分析、數據預測、下達指令以及生成報告。智能處理層的智能化水平直接影響整個物聯網系統(tǒng)的智能層次，其技術核心與運行狀態(tài)也直接影響物聯網與人工智能相互結合的發(fā)展。

（5）人機交互層。在人機交互層中，工作人員能夠參與到智能化的物聯網中，監(jiān)視、處理、操作物聯網的窗口，其層次包括指令控制、表格查詢、數據更新以及Web界面等部分。

隨著技術科學技術的進步以及技術人員的努力，目前物聯網中智能化的模塊的范圍逐漸擴大，包括NLP、智能汽車、醫(yī)療和智能助理、語音識別、智能家居以及人臉識別等，并逐漸成為智能化物聯網的研究熱門[2]。

2 物聯網技術與人工智能的應用

2.1 IBM的應用

早在2011年，IBM的沃森在美國《危險地帶》的智力搶答游戲中，就以自身的優(yōu)勢戰(zhàn)勝了人們選手。2012年期間，IBM沃森逐漸應用在歐美的商業(yè)化項目中，并明確了IBM在政府公共事業(yè)、醫(yī)療事業(yè)、呼叫中心、金融行業(yè)等領域發(fā)展方向。基于IBM沃森的成功，在2015年IBM技術轉向云平臺以及認知計算，并且放棄咨詢業(yè)務。對此，建立了沃森IOT總部，進而實現人工智能技術與物聯網相互結合的目標。

科學、有效的使用自然語言、人工智能的處理技術，充分理解、掌握現實世界中的不同語言信息，保障IBM沃森能夠全面的滿足用戶的需求。為了能夠實現IBM沃森的這一目標，IBM在云平臺中加入數據，充分發(fā)揮認知計算的作用，促進物聯網技術的發(fā)展，從而識別不同語義所表達的內容，實現上下文語義的交互。在這一過程中，認知計算的基礎是實時、高效的處理數據與技術，與路網、交通、天氣以及地圖等信息相互融合，利用人機對話、知識學習、認知建模等不同的方式，為交通運輸、保險以及汽車等行業(yè)的實際需求提供“車聯網”服務。例如：使用智能手機或者車載監(jiān)測設備，采集汽車的駕駛數據、行車狀況以及車輛出行等數據。如果能夠將路況、天氣等數據科學的融合在一起，以地圖中的圖像為基礎，及時向用戶發(fā)送駕駛風險預警，并提出具體有效的解決檢疫，進而為保險公司、車主提供有價值的參考。

2.2 Google的應用

自建立Google公司開始，其工作、研究核心就是人工智能，到現在為止，Google在研究人工智能方面，其研究結果是最充分的。作為一家搜索引擎公司，其本質就是將理解自然界的語言、語義作為技術研究與發(fā)展的核心，以此為基礎對龐大的數據、信息進行實時分析與處理，并為用戶提供智能化、相關性的服務。目前，人類對大數據、云計算的使用便得以于Goole的研究與改善。Google公司收購DeepMind以后，更加提倡“深度學習”，加大對物聯網與人工智能的研究力度，使物聯網逐漸具備人類的“思維能力”。2012年，Google公司內部研究了近100個人工智能項目，直至2015年的第三季度，其研究成果已經超過2700個，這樣的方式極大的促進了物聯網技術的發(fā)展，在人機交互方面的研究更是領先于世界水平[3]。endprint

對于Google公司來說，另一個重要的智能物聯網研究就是開發(fā)了Brillo的操作系統(tǒng)，該系統(tǒng)能夠在64MB或者在32MB內存的物聯網設備中運行。在未來一段時內，Google技術將以自身的搜索引擎為基礎，不斷積累研發(fā)技術以及人工智能技術，提高物聯網的智能水平以及識別不同語義的能力，進而滿足用戶的不同需求。

2.3 百度的應用

在物聯網智能化的領域中，百度自然希望像Google一樣能夠依靠人工智能技術、數據處理技術充分理解物聯網中的語義、內容。例如：在“車聯網”領域中，百度汽車已經能夠監(jiān)測汽車行駛的路況。在物聯網領域中，百度的開放重點就是百度云，融入大數據分析、設備安全管理、實施數據處理、海量數據儲存以及多協議高速接入等功能，進而更好的為用戶服務。在百度云的整個運行體系中，百度分析引擎就是整個系統(tǒng)的核心，進行形成了上傳信息、分析數據、應用支持的架構。2013年百度研制了語音識別平臺，支持19種語義的解析，其中包括地圖、音樂以及視頻等，同時該重視對Deep Learning的研究。直至2015年，百度推出了機器人助理——度秘，而度秘的實質就是將服務功能、交付功能、智能交互、自然語言理解等功能項結合，以此實現物聯網與人工智能的相互結合。采用虛擬助理模式，百度為用戶與機器人之間的建立了緊密的聯系。

3 結束語

綜上所述，物聯網與人工智能的相互結合是時代進步的趨勢，更是人類發(fā)展的需求，因此物聯網行業(yè)中需要重視對人工智能技術的研究。以此為基礎，物聯網技術能夠更多的將人類“思維”融入系統(tǒng)中，并將其廣泛的應用在各個領域，更好的滿足了用戶的不同需求。所以，可以加大對物聯網與人工智能結合的研究，最大限度提高物聯網的智能水平。

參考文獻：

[1]賈潤亮.面向物聯網應用的人工智能相關技術研究[J].電腦知識與技術，2016（30）：194-195.

[2]劉春杰.AbleCloud將建物聯網人工智能平臺[J].計算機與網絡，

2016（11）：14.

[3]楊清清.聯想押注人工智能及物聯網擬4年投資12億美元[N].21

世紀經濟報道，2017-04-19（017）.

[4]劉海妹.物聯網信息感知與交互技術探究[J].科技創(chuàng)新與應用，2015（27）：79.endprint