人工智能在物聯網發展中的應用

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1999年Auto-ID研究中心有一個白皮書首次提出了物聯網概念。2005年國際電信聯盟(ITU)正式提出“物聯網”(IOT,InternetofThings)又稱“傳感網”，并發布了《ITU互聯網報告2005:物聯網)}。物聯網引起全球廣泛關注是在2009年初。美國政府對IBM提出的“智慧地球”(建議政府投資新一代的智慧型基礎設施)概念給予積極回應并上升至美國國家戰略。由此引發了世界各國對物聯網的追捧。目前各國紛紛提出針對物聯網的國家戰略，如美國的“智慧地球“(smartEarth)戰略、日本的“U-Japan”戰略、韓國的“U-Korea“戰略、新加“智慧國2015”計劃等等。深入分析各國的物聯網戰計劃.其核心是智慧、智能化的數據處理也就是說物聯網的核心是智能化的信息處理及應用。怎樣實現一個智慧的地球.怎樣實現智能的信息處理是問題的關鍵。

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物聯網在19世紀末開始有了初步的形式,它是通過一系列的信息采集傳感設備,將物品的信息連接到互聯網上,這些傳感器比如有,GPS系統、紅外感應器、激光掃描器。物品的信息上傳到網上以后,就可以將其信息進行交換和分享,還能對聯網的物品進行智能識別和地理定位。隨著科學技術的發展,人工智能科學的出現和發展,在物聯網領域也逐漸融入并嶄露頭角。人工智能技術的特性在物聯網的發展上有著特有的優勢和發展前景。

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物聯網發展到現在，其層次結構可以分為三層:物聯網感知層、物聯網網絡層、物聯網應用層物聯網的感知層是由各種信息采集設備組成，比如，傳感設備、攝像設備等等;物聯網的網絡層則是互聯網和諸多移動運營商的wifi;物聯網的應用層的主體是針對某些行業的具體應用服務，例如，交通的智能化、農業的智能化、電網的智能化當前發展水平下的物聯網，功能還是有所局限的，它目前還只能做到利用U工界面進行查看和瀏覽，另外還有占比相當少的控制功能，但是要實現這些功能是要人工操作的，這和物聯網最終的目標還有很長一段距離當下物聯網的架構大致如下:聯網的紅外線攝像設備、故障報警設備、聲音傳感器等，這些與上位機的連接方式也是通過網絡連接的，上位機要實現的是軟件運行下的監控功能操作人員通過人機交互的界面與信息采集的設備進行交流和互動。

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要想推進物聯網智能進程，

就需要讓人工智能成為物

聯網中的數據處理服務器，成為物聯網服務的終端、成為物聯網網絡傳輸的方式

我們可以把這樣的人工智

能物聯網看作是對幾個智

能化的機器人作了特殊的

部署，將其傳感器和執行部分放在終端，將其智能的大腦放在物聯網的網絡上作為數據的服務器，這樣就可以讓多個機器人智能地相互協調，高校控制終端的信息采集和指令執行在人工智能下的物聯網，不管是從網絡使用人員角度看，還是從人網的物品角度看，都是可以再網絡進行數據的傳送，還可以很好地共享網上的資源。

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智能物聯網的定義是，有各種各樣的物品連上網絡，這些物品本身的信息在物聯網的智能性之下就可以被識別出來，并進行相關的處理操作，還可以將識別出物品的信息反饋到接人物聯網的設備上，也可以按照智能性產生的結果來對相應的物品進行所需要的命令傳遞，這樣目標物品就可以做出相應的變動，在這整個的物與網之間的信息交互中，沒有任何人為的因素在里面。

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基于對人工智能技術的認識和研究.依據人工智能模型.推演出了智能物聯網智能化模型。智能物聯網被分為五個層次機器感知交互層、通信層、數據層、智能處理層、人機交互層共五層。

機器感知交互層包括各類傳感器、PLC、數據接口該層主要是從設備物品獲取數據.是物物聯網的基礎。通信層包括設備物品最前端一公里的接入通信和遠程傳輸網絡(互聯網、各類移動通信網、專有網絡)。該層是設備物品之間、人與設備物品之間、人與人之間進行信息溝通的基礎。

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數據層包括實時數據庫、知識庫、模型庫、神經網絡、歷史數據庫。實時數據庫存放了來自設備物品的狀態數據知識庫存放了對某一類問題的判讀經驗模型庫存放了對一些事件處理抽象化的數學模型;歷史數據庫存放了以往

的一些狀態或處理結果;人工神經網絡(ArtificialNeuralNetworks,ANN)，一種模仿神經網絡行為特征.進行分布式并行信息處理的算法數學模型。數據層是智能物聯網的基礎核心，是物聯網智能處理層的基礎。

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人機交互層包括Web監視界面、表格查詢、數據更新、控制指令等部分是人參與物聯網智能化處理同時監視處理的窗口。完全智能化的處理無須全部在人機交互界面展示.但是必須是可被查詢和可跟蹤的。人通過人機交互層與物聯網的參與者(機器或人)進行交互。

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人工智能可以以兩種模式來實現:一種模式是利用編寫程序的方式，讓系統變得智能化，這種方法實現的智能化是不以生物體的機理為依據的，這是一種工程意義上的智能方法另一種模式是模擬，這種方式不但達到很好的效果，而且還要做到和生物體的機理接近甚至相同現在有的研究者更是大膽地模擬生物的遺傳進化的原理，比如人工的神經網絡，這種人工智能就是在模擬生物的腦神經的運行機理傳統編程的人工智能，需要人工編寫出詳盡科學的程序在當下的諸多實際應用中，商務智能就是一個很有代表性的例子在經濟全球化和信息大爆炸的時代背景下，信息量的劇增對信息和數據的處理技術就提出了新的要求，

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商務智能就是這種需求下的人工智能成功應用從各個方面的信息源(包括物聯網的感知信息)進行數據和信息來搜集需要的信息，并對采集到的信息進行梳理，提高信息的適用性，再通過轉換和重新構建，存人數據信息庫里，爾后再利用一些列的數據分析工具對數據生成需要的信息，

比如，查詢工具、報告生成工具等等，最終才能將處理過的數據呈現給物聯網用戶人工智能的生物模擬也有相應的實際運用例子，比如專家系統，該系統是模擬某領域的專家解決分析該領域問題的程序，這系統的程序中不僅有推理方法的實現，還采用模擬了生物神經網絡的技術專家系統的類型有很多，主要依據系統針對的問題分門別類，有診斷類型的、教育類型的、維修類型的等等種類當然與物聯網技術想結合的例子就更多了

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據統計，全球互聯網的用戶普及率超過40%，用戶超30億，移動互聯網依然成為當前的時代趨勢，已經勢不可擋。回顧過去的一年，隨著移動互聯技術和智能終端的發展，移動支付已經融入了人們的生活。面對移動支付的興起與密碼安全問題之間日益尖銳的矛盾，生物識別支付成為繼密碼之后的獨特形式，也是所能觸及到人的標簽。

生物識別技術是利用人體固有的生理特性(如指紋、臉相、虹膜等)和行為特征(如筆跡、聲音、步態等)來進行個人身份的鑒定，其認證的核心是“生物特征”鑒定，這個特征的唯一性被很多應用場景所認可。這個“特征”再擴大來講，仍然是物的特點，再擴大一下可提升到“空間”的特征。

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可能這個時候有人疑問，生物特征如何和“物特征”或更甚的“空間特征”來等同呢？其實，這個時候我們說的是數字身份或身份認證不再局限于一個因數，多維或3D的“物”等任何有效的互聯和空間環境特點都將成為身份和身份場景，最先能感知的或體驗到類似的如“請確認是否是您本人付款”類似的提醒，其實就是互聯后環境地點場景購買行為等多重應用。在未來一年中，生物識別技術的身份認證模式將快速發展，并從關注技術向提供更好用戶體驗的改變。2015年，生物識別技術變得更加現代化，并持續融入到日常應用中，即讓身份識別變得更容易，消除PIN碼和密碼所帶來的不便和安全風險。

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物聯網創業公司Wi-Next將與IBM合作，將IBM的分析運用到產品質量控制以及前兆性維護上。IBM將與物聯網公司Wi-Next合作為工廠帶來人工智能的能力，這將幫助一些食品產業與消費品生產商的產品線保持流暢的運轉。這項合作將為幫助物聯網實現其最重要的環節：保證網絡通暢、防止意外的崩潰。

物聯網的出現使數據收集與分析的手段不斷增長。Wi-Next所開發的設備與軟件專門用于工業中尤其是食品服務產業與消費品產業的傳動裝置數據收集。例如監測瓶裝水產品線中有多少瓶子已經被裝滿水。感應器將通過Wi-Next的無線網節點將數據傳輸到Wi-Next的數據處理軟件。Wi-Next可以在機器與現代化網絡分析手段之間構筑起橋梁。

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人工智能還將保障生產線上的每一個產品都一模一樣。

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企業可以將信息傳入傳統的數據庫或ERP系統，又或者通過APIs將數據傳至云端服務。隨后他們就可以分析這些數據，更好地了解他們的設施發生了什么。Wi-Next與IBM合作可以讓他們的用戶充分利用IBM的BlueMix云平臺強大的分析能力，其中包括使用前兆性維護以及質量保障軟件。Wi-Next的CEOArmandoPereira說IBM在先進的數據分析能力上的投資比任何一家創業公司都多，這也是他們選擇與IBM合作的原因之一。

IBM的人工智能可以學習機器的運轉方式，并預測在何時應做出何種調整。有認知能力的計算機可以通過