人工智能在物联网发展中的应用

人工智能在物联网发展中的应用

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1999年Auto-ID研究中心有一个白皮书首次提出了物联网概念。2005年国际电信联盟(ITU)正式提出“物联网”(IOT,InternetofThings)又称“传感网”，并发布了《ITU互联网报告2005:物联网)}。物联网引起全球广泛关注是在2009年初。美国政府对IBM提出的“智慧地球”(建议政府投资新一代的智慧型基础设施)概念给予积极回应并上升至美国国家战略。由此引发了世界各国对物联网的追捧。目前各国纷纷提出针对物联网的国家战略，如美国的“智慧地球“(smartEarth)战略、日本的“U-Japan”战略、韩国的“U-Korea“战略、新加“智慧国2015”计划等等。深入分析各国的物联网战计划.其核心是智慧、智能化的数据处理也就是说物联网的核心是智能化的信息处理及应用。怎样实现一个智慧的地球.怎样实现智能的信息处理是问题的关键。

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物联网在19世纪末开始有了初步的形式,它是通过一系列的信息采集传感设备,将物品的信息连接到互联网上,这些传感器比如有,GPS系统、红外感应器、激光扫描器。物品的信息上传到网上以后,就可以将其信息进行交换和分享,还能对联网的物品进行智能识别和地理定位。随着科学技术的发展,人工智能科学的出现和发展,在物联网领域也逐渐融入并崭露头角。人工智能技术的特性在物联网的发展上有着特有的优势和发展前景。

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物联网发展到现在，其层次结构可以分为三层:物联网感知层、物联网网络层、物联网应用层物联网的感知层是由各种信息采集设备组成，比如，传感设备、摄像设备等等;物联网的网络层则是互联网和诸多移动运营商的wifi;物联网的应用层的主体是针对某些行业的具体应用服务，例如，交通的智能化、农业的智能化、电网的智能化当前发展水平下的物联网，功能还是有所局限的，它目前还只能做到利用U工界面进行查看和浏览，另外还有占比相当少的控制功能，但是要实现这些功能是要人工操作的，这和物联网最终的目标还有很长一段距离当下物联网的架构大致如下:联网的红外线摄像设备、故障报警设备、声音传感器等，这些与上位机的连接方式也是通过网络连接的，上位机要实现的是软件运行下的监控功能操作人员通过人机交互的界面与信息采集的设备进行交流和互动。

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要想推进物联网智能进程，

就需要让人工智能成为物

联网中的数据处理服务器，成为物联网服务的终端、成为物联网网络传输的方式

我们可以把这样的人工智

能物联网看作是对几个智

能化的机器人作了特殊的

部署，将其传感器和执行部分放在终端，将其智能的大脑放在物联网的网络上作为数据的服务器，这样就可以让多个机器人智能地相互协调，高校控制终端的信息采集和指令执行在人工智能下的物联网，不管是从网络使用人员角度看，还是从人网的物品角度看，都是可以再网络进行数据的传送，还可以很好地共享网上的资源。

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智能物联网的定义是，有各种各样的物品连上网络，这些物品本身的信息在物联网的智能性之下就可以被识别出来，并进行相关的处理操作，还可以将识别出物品的信息反馈到接人物联网的设备上，也可以按照智能性产生的结果来对相应的物品进行所需要的命令传递，这样目标物品就可以做出相应的变动，在这整个的物与网之间的信息交互中，没有任何人为的因素在里面。

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基于对人工智能技术的认识和研究.依据人工智能模型.推演出了智能物联网智能化模型。智能物联网被分为五个层次机器感知交互层、通信层、数据层、智能处理层、人机交互层共五层。

机器感知交互层包括各类传感器、PLC、数据接口该层主要是从设备物品获取数据.是物物联网的基础。通信层包括设备物品最前端一公里的接入通信和远程传输网络(互联网、各类移动通信网、专有网络)。该层是设备物品之间、人与设备物品之间、人与人之间进行信息沟通的基础。

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数据层包括实时数据库、知识库、模型库、神经网络、历史数据库。实时数据库存放了来自设备物品的状态数据知识库存放了对某一类问题的判读经验模型库存放了对一些事件处理抽象化的数学模型;历史数据库存放了以往

的一些状态或处理结果;人工神经网络(ArtificialNeuralNetworks,ANN)，一种模仿神经网络行为特征.进行分布式并行信息处理的算法数学模型。数据层是智能物联网的基础核心，是物联网智能处理层的基础。

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人机交互层包括Web监视界面、表格查询、数据更新、控制指令等部分是人参与物联网智能化处理同时监视处理的窗口。完全智能化的处理无须全部在人机交互界面展示.但是必须是可被查询和可跟踪的。人通过人机交互层与物联网的参与者(机器或人)进行交互。

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人工智能可以以两种模式来实现:一种模式是利用编写程序的方式，让系统变得智能化，这种方法实现的智能化是不以生物体的机理为依据的，这是一种工程意义上的智能方法另一种模式是模拟，这种方式不但达到很好的效果，而且还要做到和生物体的机理接近甚至相同现在有的研究者更是大胆地模拟生物的遗传进化的原理，比如人工的神经网络，这种人工智能就是在模拟生物的脑神经的运行机理传统编程的人工智能，需要人工编写出详尽科学的程序在当下的诸多实际应用中，商务智能就是一个很有代表性的例子在经济全球化和信息大爆炸的时代背景下，信息量的剧增对信息和数据的处理技术就提出了新的要求，

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商务智能就是这种需求下的人工智能成功应用从各个方面的信息源(包括物联网的感知信息)进行数据和信息来搜集需要的信息，并对采集到的信息进行梳理，提高信息的适用性，再通过转换和重新构建，存人数据信息库里，尔后再利用一些列的数据分析工具对数据生成需要的信息，

比如，查询工具、报告生成工具等等，最终才能将处理过的数据呈现给物联网用户人工智能的生物模拟也有相应的实际运用例子，比如专家系统，该系统是模拟某领域的专家解决分析该领域问题的程序，这系统的程序中不仅有推理方法的实现，还采用模拟了生物神经网络的技术专家系统的类型有很多，主要依据系统针对的问题分门别类，有诊断类型的、教育类型的、维修类型的等等种类当然与物联网技术想结合的例子就更多了

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据统计，全球互联网的用户普及率超过40%，用户超30亿，移动互联网依然成为当前的时代趋势，已经势不可挡。回顾过去的一年，随着移动互联技术和智能终端的发展，移动支付已经融入了人们的生活。面对移动支付的兴起与密码安全问题之间日益尖锐的矛盾，生物识别支付成为继密码之后的独特形式，也是所能触及到人的标签。

生物识别技术是利用人体固有的生理特性(如指纹、脸相、虹膜等)和行为特征(如笔迹、声音、步态等)来进行个人身份的鉴定，其认证的核心是“生物特征”鉴定，这个特征的唯一性被很多应用场景所认可。这个“特征”再扩大来讲，仍然是物的特点，再扩大一下可提升到“空间”的特征。

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可能这个时候有人疑问，生物特征如何和“物特征”或更甚的“空间特征”来等同呢？其实，这个时候我们说的是数字身份或身份认证不再局限于一个因数，多维或3D的“物”等任何有效的互联和空间环境特点都将成为身份和身份场景，最先能感知的或体验到类似的如“请确认是否是您本人付款”类似的提醒，其实就是互联后环境地点场景购买行为等多重应用。在未来一年中，生物识别技术的身份认证模式将快速发展，并从关注技术向提供更好用户体验的改变。2015年，生物识别技术变得更加现代化，并持续融入到日常应用中，即让身份识别变得更容易，消除PIN码和密码所带来的不便和安全风险。

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物联网创业公司Wi-Next将与IBM合作，将IBM的分析运用到产品质量控制以及前兆性维护上。IBM将与物联网公司Wi-Next合作为工厂带来人工智能的能力，这将帮助一些食品产业与消费品生产商的产品线保持流畅的运转。这项合作将为帮助物联网实现其最重要的环节：保证网络通畅、防止意外的崩溃。

物联网的出现使数据收集与分析的手段不断增长。Wi-Next所开发的设备与软件专门用于工业中尤其是食品服务产业与消费品产业的传动装置数据收集。例如监测瓶装水产品线中有多少瓶子已经被装满水。感应器将通过Wi-Next的无线网节点将数据传输到Wi-Next的数据处理软件。Wi-Next可以在机器与现代化网络分析手段之间构筑起桥梁。

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人工智能还将保障生产线上的每一个产品都一模一样。

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企业可以将信息传入传统的数据库或ERP系统，又或者通过APIs将数据传至云端服务。随后他们就可以分析这些数据，更好地了解他们的设施发生了什么。Wi-Next与IBM合作可以让他们的用户充分利用IBM的BlueMix云平台强大的分析能力，其中包括使用前兆性维护以及质量保障软件。Wi-Next的CEOArmandoPereira说IBM在先进的数据分析能力上的投资比任何一家创业公司都多，这也是他们选择与IBM合作的原因之一。

IBM的人工智能可以学习机器的运转方式，并预测在何时应做出何种调整。有认知能力的计算机可以通过