由萬物互聯(lián)轉(zhuǎn)向萬物智聯(lián)

王貝爾 楊玉昆 王思語

摘要：過去十年，伴隨著ICT融合技術(shù)的高速發(fā)展。越來越多的設(shè)備有著網(wǎng)絡(luò)接入和數(shù)據(jù)處理的需求，因而誕生了萬物互聯(lián)的物聯(lián)網(wǎng)。在當今，物聯(lián)網(wǎng)面臨著采傳控三大平臺的困境，在人工智能加持下物聯(lián)網(wǎng)從簡單連接轉(zhuǎn)向智能化與智慧化。并能夠主動處理數(shù)據(jù)并做出決策。有效減輕全系統(tǒng)負載，實現(xiàn)了物聯(lián)網(wǎng)全流程的計算智能，并基于自學習持續(xù)不斷演進。

關(guān)鍵字：萬物智聯(lián)，計算智能，人工智能自學習，物聯(lián)網(wǎng)

物聯(lián)網(wǎng)破局之難

近十年，物聯(lián)網(wǎng)從鮮為人知到家喻戶曉;從高高在上到輕易可得;從智能貓眼到掃地機器人。其滲透深度不亞于互聯(lián)網(wǎng)，民眾接受度也普遍較高。但遺憾的是，至今全球物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)沒有出現(xiàn)獨角獸龍頭企業(yè);沒有體系化的通信規(guī)范和行業(yè)條例;更沒有一個爆款能像互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品一樣帶來超過五年的時代紅利。因此，我們必須承認。物聯(lián)網(wǎng)仍處于野蠻生長期，缺乏指導(dǎo)和規(guī)范，沒有出現(xiàn)周期性的行業(yè)高潮，整個行業(yè)及產(chǎn)品碎片化程度嚴重，數(shù)據(jù)信息流通性低等。上述問題成為了阻礙行業(yè)進一步發(fā)展的最大攔路虎。

伴隨著工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，5G，人工智能等一系列最新的成果。物聯(lián)網(wǎng)有了新的發(fā)展目標方向，即從數(shù)量轉(zhuǎn)向質(zhì)量。采集側(cè)，傳輸側(cè)，管理側(cè)使用人工智能技術(shù)來加速和輔助處理。采集側(cè)具備計算分析能力減少上層處理壓力;傳輸側(cè)根據(jù)優(yōu)先級實時性要求區(qū)別對待數(shù)據(jù)，實現(xiàn)綜合效益最大化;管理側(cè)具備全網(wǎng)觀測，數(shù)據(jù)存儲、計算、再創(chuàng)新優(yōu)化的能力，并能對外開放統(tǒng)一的接入API。最終為物聯(lián)網(wǎng)破局為智聯(lián)網(wǎng)奠定基礎(chǔ)！

人工智能優(yōu)化數(shù)據(jù)采集分析

物聯(lián)網(wǎng)的三大結(jié)構(gòu)從下至上分別是感知層、網(wǎng)絡(luò)層和應(yīng)用層。對于感知層而言，其核心就是傳感器，目的是把待測的物理量轉(zhuǎn)換為電平或數(shù)字信號來輸出。因此，人工智能優(yōu)化的傳感器可以對轉(zhuǎn)換后信號進行智能降噪濾波處理，有效提高數(shù)據(jù)穩(wěn)定性。

在傳統(tǒng)濾波算法中，均值濾波，限幅濾波，滑動窗口濾波三類最為常用。經(jīng)測試發(fā)現(xiàn)，傳統(tǒng)濾波雖然對算力要求較低但其實時響應(yīng)效果不佳，不能滿足部分高精度高實時性場景性能需求，其更是主要考慮噪聲的單純時頻域分布，沒有全局優(yōu)化的概念。因此人工智能優(yōu)化的濾波可以提高精度和維度，實現(xiàn)自動異常告警，提升采集側(cè)智能化水平。

人工智能的濾波算法主要有卡爾曼，PCA（主成分分析）等。與傳統(tǒng)濾波相對的是。人工智能更加綜合考慮噪聲的綜合分布，會從頻域時域兩方面下手來過濾噪聲求取有效數(shù)據(jù)。因此，人工智能能夠有效優(yōu)化數(shù)據(jù)采集分析。但采集側(cè)往往處于物聯(lián)網(wǎng)邊緣，對于功耗算力的要求非常局限，因此人工智能優(yōu)化數(shù)據(jù)采集的另一大現(xiàn)實問題是如何提升單毫瓦算力，以滿足邊緣設(shè)備嚴苛的功耗算力多方面需求。

人工智能判決數(shù)據(jù)傳送優(yōu)先級

在傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)中，我們對于它的底線要求是網(wǎng)絡(luò)可達性。而在萬物互聯(lián)的物聯(lián)網(wǎng)時代，網(wǎng)絡(luò)層如果沒有做好迎接數(shù)據(jù)洪流的準備，那么迎接他的必然是長時間周期性的網(wǎng)絡(luò)癱瘓。但經(jīng)大量實測數(shù)據(jù)表明，網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)并不是每一條都很重要，也并不是每一條都有效，往往無關(guān)緊要的重復(fù)垃圾數(shù)據(jù)耗費了寶貴的帶寬資源。因此，從萬物互聯(lián)到萬物智聯(lián)的核心就是構(gòu)造智慧網(wǎng)。

在構(gòu)造智慧網(wǎng)的過程中，5G（第五代無線通信技術(shù)）給了我們一個很好的范本。其將數(shù)據(jù)流量主要劃分為三大類型，分別是高流量速率（eMBB），低時延高可靠連接（uRLLC）和泛在大規(guī)模接入（mMTC）。在這個大框架下還可以構(gòu)造邏輯平面，進一步細化網(wǎng)絡(luò)流量的優(yōu)先級和數(shù)據(jù)量需求。我們針對網(wǎng)絡(luò)層的改造思路類似，通過給數(shù)據(jù)“打標簽”，決定其傳輸優(yōu)先級。

那么物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)也有類似的規(guī)律，數(shù)據(jù)指標按照上報頻次被我劃分成為四個等級。最低等級單位是周，即每周上報一次數(shù)據(jù)，這樣的頻次適用于計費業(yè)務(wù)，如自動抄表，單車周數(shù)據(jù)匯總等等。這類業(yè)務(wù)普遍對實時性要求不高，只需要周期性激活發(fā)送數(shù)據(jù)即可，因此能安排在夜間通信以提升信道利用率。第二等級是小時到天，如交規(guī)攝像頭拍攝違章數(shù)據(jù)，衛(wèi)星云圖，水文站水位等等，這類數(shù)據(jù)可以量很大，但是要最少一小時才產(chǎn)生一次，所以會給網(wǎng)絡(luò)帶來短時洪流，但其對時間較不敏感，可以做到輪流發(fā)送減小開銷。第三等級是秒，如城市天網(wǎng)監(jiān)控攝像頭數(shù)據(jù)，單車開鎖數(shù)據(jù)，身份驗證數(shù)據(jù)等等。這類數(shù)據(jù)數(shù)量占比最大，但往往包很小，因此可以做到較高的實時性，時延也處于可接受范圍。最高等級是小于50毫秒，未來的智聯(lián)網(wǎng)要承擔無人駕駛、遠程醫(yī)療等對時延極其敏感的業(yè)務(wù)，因此最高的優(yōu)先級要保障時延處于可接受范圍，同時極低的時延也要求上層處理設(shè)備離執(zhí)行設(shè)備距離不可太遠，因此進一步催生了邊緣云和霧計算。

人工智能對網(wǎng)絡(luò)層的影響是方方面面的，可以通過軟件定義網(wǎng)絡(luò)（SDN）快速定位問題點及改變策略路由?？稍跀?shù)據(jù)發(fā)送側(cè)引入智能防火墻來抵御分布式拒絕服務(wù)（DDoS）攻擊同時過濾垃圾信息。人工智能加持的網(wǎng)絡(luò)真正實現(xiàn)了傳輸?shù)闹悄堋?/p>

人工智能計算發(fā)布數(shù)據(jù)并自優(yōu)化

可喜的是，行業(yè)對物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用層數(shù)據(jù)處理已經(jīng)取得較大的共識。即建立云平臺，云平臺再細分接入鑒權(quán)，數(shù)據(jù)收發(fā)，上層統(tǒng)計存儲，計算發(fā)布等多個實體平面，通過平面接口有效實現(xiàn)上下層互動。但傳統(tǒng)云平臺只具備管理功能，即收集存儲，人工智能加持的云平臺則具備硬件調(diào)度和自動數(shù)據(jù)處理功能，進一步向下優(yōu)化感知層和網(wǎng)絡(luò)層，成為整個體系的統(tǒng)領(lǐng)。

那么人工智能在應(yīng)用層最為重要的作用就是數(shù)據(jù)分析與調(diào)度，分析是多方面的。一是對采集上來的數(shù)據(jù)內(nèi)容做分析，進而得出有益的結(jié)論和繪制數(shù)據(jù)指標圖，使得開發(fā)運維人員能夠針對薄弱點著重分析優(yōu)化。二是對全網(wǎng)設(shè)備和網(wǎng)絡(luò)的狀況監(jiān)測，能夠快速自動定位問題點并自行嘗試解決。根據(jù)問題嚴重程度劃分警告優(yōu)先級，以減少人工干預(yù)提高智能化。三是對采集數(shù)據(jù)的分析結(jié)果做自動調(diào)度和決策，例如某片區(qū)下水管路監(jiān)測水量超標再結(jié)合當?shù)赜炅靠奢o助交管部門發(fā)布水深封路預(yù)警，城市燃氣管路可燃氣體濃度超標應(yīng)立即關(guān)閉供氣閥門等等。通過這些自動化智能化的預(yù)警預(yù)案，使得城市應(yīng)急水平大幅提高，讓我們能提前發(fā)布通告做好準備最終減少人員財產(chǎn)的傷亡損失！

總結(jié)與展望

從萬物互聯(lián)演進成為萬物智聯(lián)的時間周期必定是漫長且復(fù)雜的，還有不少技術(shù)、法律、倫理道德層面的制度性問題需要攻克。但我們在經(jīng)歷了疫情，地震，水災(zāi)過后，就愈發(fā)會重視科技在保護人類生命財產(chǎn)中發(fā)揮的優(yōu)勢，這條路雖然難走，但我們必定會堅定不移的堅持下去。

人工智能是多學科的融合產(chǎn)物，其廣泛吸納了各學科最先進的成果又最終造福于我們。我們必須從研發(fā)和應(yīng)用兩手來推進人工智能的發(fā)展，進而更好的服務(wù)于我國各項事業(yè)。

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作者簡介：

王貝爾 （2000.12-），男，四川攀枝花人，成都市高新西區(qū)四川大學錦城學院 物聯(lián)網(wǎng)工程專業(yè) 本科在讀。

王思語（2000.03-），女，陜西省安康市人，成都市高新西區(qū)四川大學錦城學院 物聯(lián)網(wǎng)工程專業(yè) 本科在讀。

楊玉昆（2001.09—），女，河北省唐山人，成都市高新西區(qū)四川大學錦城學院 物聯(lián)網(wǎng)工程專業(yè) 本科在讀。