淺析物聯網遇上人工智能

王治江

摘要：物聯網和人工智能作為我國十三五計劃中兩個重要的戰略目標，已經影響到我們日常生活中的許多方面。為了幫助讀者進一步去認識這兩種技術及其產生的影響，本文將從多方位進行解讀。

關鍵詞：物聯網；人工智能；十三五計劃

中圖分類號：TN929.5 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9416（2018）01-0208-02

物聯網和人工智能都是現在非常熱門的課題。早在“十二五”期間我國就大力發展物聯網技術，在步入“十三五”以后又相繼推出一系列政策普及物聯網技術，由此可見物聯網已上升為國家戰略產業。而人工智能是國務院在2015年發布的《關于積極推進“互聯網+”行動的指導意見》里的11項重點行動之一。隨后國務院在2017年正式印發《新一代人工智能發展規劃》，規劃里確立了新一代人工智能發展的三步走戰略目標，人工智能技術至此上升到國家戰略層面。那么當物聯網遇上人工智能會帶來什么？帶著這個問題我們來尋找一下答案。

1 什么是物聯網

“物聯網”即物與物相連的互聯網，它的英文名稱是：“Internet of things（IoT）”。早在2000年美國的Ashton教授提出了這個概念，當時的想法是借助信息傳感設備采用定制的協議，把全球物品通過特定域名連接起來實現實物信息共享的互聯網。隨著物聯網技術不斷的發展和演化，關鍵技術架構可以分為三個層級：感知層、網絡層和應用層。

感知層位于物聯網三層結構中的最底層，核心技術包括無線射頻技術、傳感技術、無線組網技術、現場總線控制技術等，涉及的核心產品包括電子標簽、傳感器、無線路由器、總線網關等。它的主要作用是獲取和感知物品的各種信息。

網絡層位于物聯網三層結構的中間層，該層由各類私有協議網絡、互聯網、通信網、和云計算平臺等組成，涉及的通訊技術種類繁多，例如NB-IOT、LORA、SIGFOX、WIFI、ZIGBEE、BLUETOOTH、GPRS、3/4G、PLC等。現階段物聯網網絡層最重要最新的技術要求應該是：廣域、低功耗、大接入量，也就是NB-IOT技術。其主要作用是負責傳輸感知層獲取的信息。

應用層位于物聯網三層結構中的最高層，該層包含的協議有很多，大部分常見的協議都是基于發布-訂閱（Publish-Subscribe）機制，這種機制非常適合物聯網系統應用。MQTT協議、STOMP協議、AMQP協議以及DDS協議都屬于這種發布-訂閱的機制。應用層既是物聯網信息處理的中心，又是聯系物聯網和用戶需求的接口。該層主要作用是對感知層采集的數據進行計算、處理和知識挖掘，從而達到對物理世界的實時控制、精確管理和科學決策。

2 什么是人工智能

人工智能是指由人工制造的系統所表現出來的智能。它的英文名稱是：“Artificial Intelligence（AI）”。該定義最早是由美國麻省理工學院的約翰·麥卡錫在1956年提出的。通常人工智能是指通過普通計算機實現的智能，它是計算機科學的一個分支。工作原理是通過自動采集或人工輸入的方式，使計算機獲得關于某個情景的信息，并將該信息與預先存儲的信息進行比較以確定含義。同時計算機會根據收集來的信息計算各種可能的動作，并預測哪種動作的效果最好。這種行為只能解決程序允許解決的問題，不具備一般意義上的分析能力。

人工智能發展到今天，對其的定義大多可劃分為四類，即機器“像人一樣思考”、“像人一樣行動”、“理性地思考”和“理性地行動”。也因此就出現了弱人工智能和強人工智能兩種觀點。弱人工智能的觀點認為，真正能推理和解決問題的智能機器是不可能被制造出來的。這類機器只是看起來好像是智能的，但并不會真正的擁有智能，更不會有自主意識。而強人工智能觀點則認為，能真正地推理和解決問題的智能機器是有可能被制造出來的，這類機器被認為是有知覺和自我意識的。但由于受計算機水平的限制，目前主流科研都集中在了弱人工智能上，強人工智能的研究一直處于停滯不前的狀態。

3 物聯網與人工智能的關系

物聯網與人工智能之間的關系本就是非常密切，問題只是在于你如何看待。如果你將日常的計算機看作一種低級形態的人工智能，那么兩者之間已經建立了密切的聯系，但是現有的這種能力與需求非常不匹配，因而區別于我們所指的“人工智能”的方向和含義。在未來，物聯網的廣泛應用達到一定的階段，人工智能就是物聯網頂層數據處理的中心、就像很多科幻電影的故事一樣。即一臺超級人工智能的電腦，借助普遍存在的物聯網絡控制和影響人類。

在物聯網時代一個顯著的特征就是大數據時代的到來。很顯然，要想處理好這些信息，進行篩選、分析、數據挖掘等任務，單靠人力是不行的。而現有的數據庫系統其固有的弊端又對這些信息的處理能力有限，包括現有的計算方式和軟件能力也限制了信息的過濾能力。人工智能的目標就在于為人們提供能夠有所超越的信息處理能力，提高信息采集和應用的效率。

對于物聯網和人工智能的關系，我覺得需要從物聯網和人工智能的的未來發展可能性去理解。這樣一來，兩者之間的關系就非常密切了。但是這種聯系，需要放在很遠的未來去看。在現階段，兩者都像是隔著一層紙的不同領域的研究。

4 “物聯網+人工智能”

物聯網可以負責從普通設備到智能設備的連接，人工智能則可以使用來自各種設備的數據，持續的學習并獲得預測能力。如果我們將人工智能引進物聯網，物聯網下數百億個傳感器設備將能改變它們應用的范圍。拿智能手機舉例來說，我們可以根據自身的喜好用手機下載或者卸載app，而如果智能手機能夠通過統計我們的app喜好進行學習，就可以讓這種個性化過程變得智能化。其實不只是人機之間的學習，每個相近的智能手機之間都可以相互學習。如果它們能夠分享其智能程序的邏輯塊以增加基因庫的多樣性，來幫助系統加速學習或是進化，使這些設備知道如何更好地適應新的環境，這就更突顯了人工智能的學習作用。

剛才說的例子只是一種物聯網與人工智能結合的設想，下面說的事情就是已經發生在我們身邊的案例了。物聯網設備運行人工智能，為視音頻分析技術提供了廣泛的機會，可用于聯網攝像頭和智慧城市。

首先，在感應層如果用上人工智能的技術，就可以將傳感器的功能增強，從而在數據的來源上提高了其可用性。舉個簡單的例子：如果在每個紅綠燈路口加裝監控系統，在沒有用到人工智能的技術的情況下，也許能夠統計到經輛過車數量這樣的信息。但是一旦用上人工智能技術中的圖像識別技術，就不僅能知道這個路口的車輛經過數量，還可以識別出經過車輛的車牌號、車身顏色、車輛種類等信息。這樣感應層采集到的有價值的信息越多，就對其進一步的分析處理越有幫助。

其次，分析層將搜集到的大量信息，在一個統一的計算機中心進行人工智能的另一種應用即數據挖掘。回看剛才那個路口監控系統的例子，在這一層我們可以做的事情就是根據車輛的統計數據，分析出這些路口在怎樣的時段容易造成交通擁堵等信息，以便在應用層進行改善。甚至可以根據識別出來的車牌號信息，對每個車輛的交通使用習慣進行分析，這樣也能從宏觀上預測出將來可能發生的交通阻塞。

最后，人工智能在應用層可以提供科學決策。例如整條路上如果幾乎沒有車輛的時候，利用感應層獲得的實時數據和分析層積累的歷史數據，我們可以實時調節一些路口的紅綠燈，即可以將這條路上的人行指示燈全部設置為綠色。

5 物聯網與人工智能的差異

首先，人工智能的發展空間比物聯網要大很多。人工智能是一種包含了圖像識別、語音交互、深度學習、自然語言處理等領域的技術或能力，是一個比物聯網更適用于消費端和企業端的概念。即人工智能未來將引發一場涉及到個人至企業，甚至生活、商業、社會等各個層面的革命。而當前的物聯網則更多泛指附屬于商業、工業、農業等產業互聯網的B端生意。我們可以預測當物聯網成熟了以后，人工智能會有更大的用武之地。所以物聯網可以看作是人工智能的子集，人工智能的機會也就大得多。

其次，人工智能比物聯網更快更容易落地。當前許多科技公司仍在繼續開發和發布各種家用物聯網設備和應用，有些設備和應用甚至可以被捆綁在一起。它們能夠控制用戶家中的照明燈、窗簾、門鎖及各種形形色色的家電設備。但是由于技術標準的多樣性，使得該領域的秩序和一致性一直不高。這對于普通消費者來說，會對整個物聯網市場有一種支離破碎的感覺。而如今基于云計算和大數據的人工智能，不僅比物聯網的落地速度更快，而且還在全世界遍地開花，已然成為了互聯網未來最重要的戰爭領域。

最后，人工智能比物聯網更“智慧”。人工智能可以實現“所見即所得、所說即所得、所想即所得”，是一類更“智慧”的物種。而物聯網只是一個物與物連接和信息采集及處理的過程，并沒有實現智能化。所以物聯網可以滲透到各個領域去完成資料收集的任務，而人工智能則去處理和分析這些數據，以生成所需要的信息并繼續積累知識。

6 結語

物聯網和人工智能作為我國十三五計劃中兩個重要的戰略目標，已經影響到我們日常生活的方方面面。隨著我國物聯網的發展，物體全智能化時期將來到。物聯網的智能化除了人工智能還包括智慧工業，智慧農業，智慧城市，智慧醫療等，這些都是和大數據、云計算結合在一起的。當數字世界與物理世界完全結合在一起后，將推動人類不斷的邁向人工智能時代。要想推進物聯網智能化的進程，就需要在網絡思維、網絡感知、網絡學習三方面進行不斷探索和學習。

參考文獻

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