張虎++金超

摘 要：隨著科學(xué)技術(shù)的突破，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)不斷發(fā)展，與人工智能技術(shù)相互結(jié)合以后，其發(fā)展前景以及應(yīng)用前景將更加廣闊。基于此，文章將分析物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與人工智能的結(jié)合，闡述兩項技術(shù)結(jié)合以后的實際應(yīng)用，旨在為相關(guān)的技術(shù)人員提供參考，促進(jìn)我國物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與人工智能技術(shù)的發(fā)展，推動社會的不斷進(jìn)步。

關(guān)鍵詞：物聯(lián)網(wǎng)；人工智能；IBM；Google；百度

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

前言

隨著對物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、人工智能技術(shù)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(lián)網(wǎng)系統(tǒng)，同時也吸引了更多專家、學(xué)者的重視。面對ARM公司對手機芯片設(shè)計的壟斷，各個行業(yè)逐漸開展對物聯(lián)網(wǎng)的研究，其目的是為了拓寬物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用范圍，但其技術(shù)水平依然落后于ARM公司。對此，需要將現(xiàn)代的人工智能技術(shù)與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)相互結(jié)合，提高智能化物聯(lián)網(wǎng)水平。

1 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與人工智能的契合

1.1 專家系統(tǒng)

物聯(lián)網(wǎng)的系統(tǒng)中，存在一種智能服務(wù)器或者一個智能化的計算機程序，無論是智能化服務(wù)器還是智能化程序都具有專門的經(jīng)驗、知識，可以通過專家系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)部署，對物聯(lián)網(wǎng)內(nèi)部的數(shù)據(jù)進(jìn)行初步處理。將物聯(lián)網(wǎng)與人工智能相互結(jié)合，使專家系統(tǒng)能為用戶提供更加智能化的服務(wù)功能，并且能夠增加用戶的數(shù)量，而這一功能的實現(xiàn)主要得益于物聯(lián)網(wǎng)的智能終端對相關(guān)數(shù)據(jù)的采集。

1.2 智能控制

在應(yīng)用物聯(lián)網(wǎng)的過程中，其主要環(huán)節(jié)就是控制，因此實現(xiàn)對物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的智能控制是提高物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、擴大應(yīng)用范圍的關(guān)鍵。為了能夠解決這一問題，可以將人工智能技術(shù)應(yīng)用在物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域中，最大程度的增加物聯(lián)網(wǎng)的使用價值，滿足用戶的不同需求。所有已經(jīng)連接、安裝完畢的物聯(lián)網(wǎng)終端設(shè)備，可以接收控制中心發(fā)出的信號、指令，并依據(jù)相關(guān)信息開展自我操縱與自我管理，實現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與人工智能技術(shù)的結(jié)合。應(yīng)用物聯(lián)網(wǎng)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(chǔ)上，應(yīng)用人工智能技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)無人值守作業(yè)的目標(biāo)，提高工作效率的同時，降低工作人員的工作負(fù)荷[1]。

1.3 智能化模塊

智能模塊分為不同的信息層，在實現(xiàn)其各自功能的前提下，能夠提高物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的智能水平。具體分層如下：

（1）機器感知交互層。物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的基礎(chǔ)就是機器感知交互層，包括不同的數(shù)據(jù)接口、PLC以及傳感器，能夠快速、精準(zhǔn)的獲取用戶所需的數(shù)據(jù)。

（2）通信層。通信層中包含遠(yuǎn)程傳輸網(wǎng)絡(luò)以及一公里的接入通信設(shè)備，是用戶與用戶、用戶與設(shè)備、設(shè)備與設(shè)備之間實現(xiàn)信息、數(shù)據(jù)溝通、交流與傳遞的重要基礎(chǔ)。

（3）數(shù)據(jù)層。數(shù)據(jù)層是物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的核心，其中包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、歷史數(shù)據(jù)庫、實時數(shù)據(jù)庫、知識庫以及模型庫。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上具有人工神經(jīng)的行為特征，能夠?qū)?shù)字模型進(jìn)行分布以及相關(guān)的信息處理；歷史數(shù)據(jù)庫重要儲存系統(tǒng)中過去的數(shù)據(jù)、信息以及處理的結(jié)果；實時數(shù)據(jù)庫即存放設(shè)備的狀態(tài)參數(shù)；知識庫主要存放解決不同問題的方式與經(jīng)驗；模型庫為存放處理、解決事件的數(shù)據(jù)模型。每個模塊執(zhí)行自身的職能，進(jìn)而完成數(shù)據(jù)層在物聯(lián)網(wǎng)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(shù)據(jù)的功能，主要包括數(shù)據(jù)查詢、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)預(yù)測、下達(dá)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(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的智能層次，其技術(shù)核心與運行狀態(tài)也直接影響物聯(lián)網(wǎng)與人工智能相互結(jié)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(lián)網(wǎng)中，監(jiān)視、處理、操作物聯(lián)網(wǎng)的窗口，其層次包括指令控制、表格查詢、數(shù)據(jù)更新以及Web界面等部分。

隨著技術(shù)科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步以及技術(shù)人員的努力，目前物聯(lián)網(wǎng)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(lián)網(wǎng)的研究熱門[2]。

2 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與人工智能的應(yīng)用

2.1 IBM的應(yīng)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(yīng)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(lǐng)域發(fā)展方向?；贗BM沃森的成功，在2015年IBM技術(shù)轉(zhuǎn)向云平臺以及認(rèn)知計算，并且放棄咨詢業(yè)務(wù)。對此，建立了沃森IOT總部，進(jìn)而實現(xiàn)人工智能技術(shù)與物聯(lián)網(wǎng)相互結(jié)合的目標(biāo)。

科學(xué)、有效的使用自然語言、人工智能的處理技術(shù)，充分理解、掌握現(xiàn)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?qū)崿F(xiàn)IBM沃森的這一目標(biāo)，IBM在云平臺中加入數(shù)據(jù)，充分發(fā)揮認(rèn)知計算的作用，促進(jìn)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，從而識別不同語義所表達(dá)的內(nèi)容，實現(xiàn)上下文語義的交互。在這一過程中，認(rèn)知計算的基礎(chǔ)是實時、高效的處理數(shù)據(jù)與技術(shù)，與路網(wǎng)、交通、天氣以及地圖等信息相互融合，利用人機對話、知識學(xué)習(xí)、認(rèn)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(lián)網(wǎng)”服務(wù)。例如：使用智能手機或者車載監(jiān)測設(shè)備，采集汽車的駕駛數(shù)據(jù)、行車狀況以及車輛出行等數(shù)據(jù)。如果能夠?qū)⒙窙r、天氣等數(shù)據(jù)科學(xué)的融合在一起，以地圖中的圖像為基礎(chǔ)，及時向用戶發(fā)送駕駛風(fēng)險預(yù)警，并提出具體有效的解決檢疫，進(jìn)而為保險公司、車主提供有價值的參考。

2.2 Google的應(yīng)用

自建立Google公司開始，其工作、研究核心就是人工智能，到現(xiàn)在為止，Google在研究人工智能方面，其研究結(jié)果是最充分的。作為一家搜索引擎公司，其本質(zhì)就是將理解自然界的語言、語義作為技術(shù)研究與發(fā)展的核心，以此為基礎(chǔ)對龐大的數(shù)據(jù)、信息進(jìn)行實時分析與處理，并為用戶提供智能化、相關(guān)性的服務(wù)。目前，人類對大數(shù)據(jù)、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(xué)習(xí)”，加大對物聯(lián)網(wǎng)與人工智能的研究力度，使物聯(lián)網(wǎng)逐漸具備人類的“思維能力”。2012年，Google公司內(nèi)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(jīng)超過2700個，這樣的方式極大的促進(jìn)了物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，在人機交互方面的研究更是領(lǐng)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(lián)網(wǎng)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(nèi)存的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備中運行。在未來一段時內(nèi)，Google技術(shù)將以自身的搜索引擎為基礎(chǔ)，不斷積累研發(fā)技術(shù)以及人工智能技術(shù)，提高物聯(lián)網(wǎng)的智能水平以及識別不同語義的能力，進(jìn)而滿足用戶的不同需求。

2.3 百度的應(yīng)用

在物聯(lián)網(wǎng)智能化的領(lǐng)域中，百度自然希望像Google一樣能夠依靠人工智能技術(shù)、數(shù)據(jù)處理技術(shù)充分理解物聯(lián)網(wǎng)中的語義、內(nèi)容。例如：在“車聯(lián)網(wǎng)”領(lǐng)域中，百度汽車已經(jīng)能夠監(jiān)測汽車行駛的路況。在物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域中，百度的開放重點就是百度云，融入大數(shù)據(jù)分析、設(shè)備安全管理、實施數(shù)據(jù)處理、海量數(shù)據(jù)儲存以及多協(xié)議高速接入等功能，進(jìn)而更好的為用戶服務(wù)。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(jìn)行形成了上傳信息、分析數(shù)據(jù)、應(yīng)用支持的架構(gòu)。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(zhì)就是將服務(wù)功能、交付功能、智能交互、自然語言理解等功能項結(jié)合，以此實現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)與人工智能的相互結(jié)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(lián)系。

3 結(jié)束語

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

參考文獻(xiàn)：

[1]賈潤亮.面向物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的人工智能相關(guān)技術(shù)研究[J].電腦知識與技術(shù)，2016（30）：194-195.

[2]劉春杰.AbleCloud將建物聯(lián)網(wǎng)人工智能平臺[J].計算機與網(wǎng)絡(luò)，

2016（11）：14.

[3]楊清清.聯(lián)想押注人工智能及物聯(lián)網(wǎng)擬4年投資12億美元[N].21

世紀(jì)經(jīng)濟報道，2017-04-19（017）.

[4]劉海妹.物聯(lián)網(wǎng)信息感知與交互技術(shù)探究[J].科技創(chuàng)新與應(yīng)用，2015（27）：79.endprint