面向物聯網應用的人工智能相關技術研究

陳嚴

摘 要：隨著人工智能技術的發(fā)展，物聯網領域在研究等工作上也逐漸獲得了一定的成果。故此，本文以面向物聯網應用的人工智能相關技術研究作為描述對象，以期幫助相關領域工作者提供一定的理論支持。

關鍵詞：物聯網;人工智能;技術研究

DOI：10.16640/j.cnki.37-1222/t.2019.20.099

隨著2019年教育部批準35所高校設立人工智能專業(yè)，人工智能已經正是登入人類發(fā)展的大舞臺。在此背景下，各領域均開始了人工智能的研究和發(fā)展工作，而物聯網作為在技術形式上更加接近人工智能技術的領域，自然也得到了長足的發(fā)展。故此，本文就物聯網應用中人工智能的相關技術研究進行探討，以期為行業(yè)內工作者提供些許理論支持。

1 人工智能技術概念與發(fā)展現狀分析

人工智能提出實踐較早，也是計算機應用的早期構想之一。但是因為材料科學的不成熟，故此一直被限制至今。近年來人工智能技術得到了長足的發(fā)展，首要表現在智能化理念的突破，早期以遺傳算法為基礎，對人工智能實現了記憶及應答模式，使其具體了人類的基本思維反應能力。雖然其中仍舊存在著大量的漏洞，但在生活、生產領域，已然能夠對大量人力進行替代。故此，人工智能技術在當今社會中已經十分常見，如生活領域中的各類智能識別系統，生產領域中的自動生產化生產糾錯系統等。而在發(fā)展層面，人工智能近年來已然逐步出現“思維化”的方式，即以人類思維模式為主導，促使計算機具有相同的能力，繼而幫助人類解決生產問題。眾所周知，在生產資源總量不變的情況下，促使高效率的智能化生產替代人力，必然能夠更有效帶動人類總體生產力的提升，繼而減少人類在生產工作上所需要消耗的時間。由此，便能夠逐步實現人類生產的替代，徹底解放人類在生產工作上所消耗的時間。而在此背景下，人工智能的發(fā)展方向已然明確，隨著技術的革新，以及材料科學發(fā)展所帶來的支持，人工智能必然逐步實現生產領域人力的替代。同時，也能夠由此幫助人類有效提升生活的效率。

2 當前常見的面向物聯網的人工智能相關技術探究

2.1 物聯網核心技術分析

物聯網是指以互聯網（Internet）為橋梁，實現各終端連接的一種具有廣域性質的管理模式，其中涉及到傳感器技術、Internet技術、RFID技術、信息技術，以及近年來將人工智能技術逐步融入其中，逐漸形成了一套完備的技術模式。物聯網的核心技術主要借助于RFID的標簽識別，以標簽化信息進行存儲，繼而配合線下工作實現對物質的線上管理。簡而言之，便是通過一些列技術模式，對物質實現信息化處理，繼而提升管理的效率。但由于物質本身對物理空間的要求，目前物聯網的核心仍舊是在于提升信息管理效率，如采取藍牙、遠紅外等信息傳輸模式，以及加強對RFID標簽的分類等。而人工智能引入到物聯網后，也更多是在信息管理效率層面提供作用，即以更加科學的方法，通過人類的思維模式，優(yōu)化信息結構，從而實現高效率的信息管理工作。

2.2 建立在物聯網應用基礎上的人工智能相關技術

以物聯網應用需求為基礎，人工智能相關技術的應用，無疑能夠為其管理效率提供一定的助力。目前，相關領域中組要應用了自動駕駛技術、3D全系影像技術、視網膜屏幕技術等三個方面，如下將進行詳細的介紹。

（1）自動駕駛技術。我國于2019年4月正式實現了無人自動駕駛擺渡車的應用，意味著在商業(yè)領域的無人自動駕駛技術已經正式得到應用。而在工業(yè)生產領域，巡航型無人自動駕駛技術實則已經更早的體現了價值。自動駕駛技術的核心便是在于對物理空間的識別，其中需要射頻技術、識別、反應系統、激光測距等技術的支持，由此實現在非人工控制下，能夠確保車輛的正常行駛。而該技術應用在物聯網中，等同于可以實現了非人工狀態(tài)下，對于物理空間物質的移動，繼而實現真正的“一網物聯”。但值得一提的是，自動駕駛技術目前的成熟度仍舊不夠，在物理空間內的影響，也僅限于非交通環(huán)境內。即，目前的自動駕駛技術無法滿足交通上的自動駕駛，在物質運輸上的受限性仍舊較大。不過隨著技術的完善，自動駕駛技術必然能夠成為人類發(fā)展的重要助力。

（2）3D全息投影技術。3D全息投影技術早期主要應用于科學研發(fā)和娛樂領域，主要原因是受限于成本。不過，隨著技術應用成本得到控制，3D全息投影技術所能夠帶來的全息模擬，將成為物聯網發(fā)展的重要助力。即通過全息模擬行為，真正意義實現對物聯網生產的模擬，由此便能夠擺脫以數據為主導單一量化管理模式。而在此背景下，一些管理人員便能夠通過經驗而幫助物聯網獲得更優(yōu)管理成果，繼而實現生產等效率的提升。由此可見3D全息投影技術對于物聯網應用的現實意義。

（3）視網膜屏幕技術。該技術的核心在于更優(yōu)化的視覺識別，從而彌補人類肉眼在生產領域的不足。而從物聯網的工作環(huán)境來說，目前視覺識別技術的局限性仍舊較大，繼而影響到相關的生產工作。而視網膜屏幕技術目前已經可以實現每單位326像素的分辨力，由此對于物聯網的提升將在未來更加可觀。

3 結語

本文以物聯網為研究對象，主要闡述面向物聯網應用的人工智能相關技術研究，通過對自動駕駛技術、3D全息影像技術、視網膜屏幕技術的描述，闡述了當前物聯網領域發(fā)展的客觀訴求，以及人工智能領域的發(fā)展趨向，以期研究工作能夠為相關領域提供些許理論支持。

參考文獻：

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作者簡介：陳嚴（1988-），男，湖北京山人，碩士研究生，助教，研究方向：物聯網應用技術。