面向物聯網應用的人工智能相關技術研究

陳湘江

【摘? 要】物聯網技術是人工智能開啟的先決條件，人工智能其相應的算法和邏輯梳理是作為人工智能施行的軟件基礎，而物聯網則屬于人工智能開啟的硬件條件。現如今，物聯網行業快速發展為人工智能相關技術的研究提供了最基礎的硬件支持，同時也促進了物聯網的發展;人工智能相關技術面向行業領域廣泛，本文側重以面向物聯網應用方面，對人工智能相關技術進行細致的研究與探討，同時給予相關行業發展的趨勢做一個簡要的闡述。

【關鍵詞】物聯網運用;人工智能;技術研究

引言：

受益于當代基礎科學的快速發展，物聯網相關硬件開發與生產都得到了相應的保障，同時也為物聯網發展提供了先行條件。而物聯網存在的意義是要結合人工智能充分發揮其所蘊含的技術優勢，從而將其硬件設施發揮出最大化的效能。也可以說物聯網技術成就了人工智能，同時人工智能相關技術也成就了物聯網應用全面推進目標，兩者是相輔相成的。

一、物聯網

（一）定義

物聯網的定義是通過現有的硬件設施且主要以傳感器為主，對生產生活以及服務監管等多種行業領域的活動進行細致監督，同時結合高速傳遞的網絡，來實現對生產現場生活環境以及生活服務的全方位及時的統籌。可以說物聯網可以運用到各行各業中，物聯網技術的根本目的是解決當下生產能力低下的問題，實現生產自動化，生活智能化。現如今物聯網技術運用比較廣泛的領域例如，工業4.0提出的智能工廠的概念，以及當下自動駕駛技術等。隨著5g時代快速發展，物聯網技術也將取得新的突破。屆時，人們將更直觀，更全面的對物聯網所引發的行業機遇以及生活模式的改變，得到細致的體會與感悟。總體來看，物聯網技術開展的主要是建立在傳感器技術以及網絡傳輸技術的根本上。

（二）物聯網的運用

物聯網提倡萬物聯網以及萬物智能化及生活智慧化。對于軟件基礎上，其要求高超的數據分析能力與整合能力，但是對于數據鏈傳送需求是最為關鍵的。物聯網提起了概念較為廣泛，其提出時間也比較早。在上個世紀90年代美國就率先提出物聯網的概念，但是受制于當時網絡傳遞速度較為緩慢的原因，物聯網技術的發展也相對來說緩慢的多，直到4G網絡的普及以及相關基礎建設，例如網絡傳輸基站的普及以及相關智能化設備的開發，物聯網的發展逐步走上正軌。而當下是5G時代的爆發期，物聯網技術也將在此時代開啟新的一頁，同時之前也受制于相應對于物聯網所產生的數據以及信息分析不足、分析效率低下的問題，隨著人工智能的開發，這些問題也會得到進一步的解決。在人工智能與物聯網結合的時代必將引領新的各種行業概念與新的生活概念。

二、人工智能技術

（一）概念

人工智能技術是實現對數據的分析以及對數據學習所開發的算法系統，人工智能技術結合物聯網技術有利于推動全社會在生產進程中的自動化的實施。以及人工智能在方便制造業進行生產管理的同時，也有利于制造業降低生產成本和管理成本。人工智能也可以對制造行業相關問題點以及潛在風險點進行分析與羅列，并且給相應的決策者作相應的生產決策指導。現如今，人工智能更多的是實現設備智能化以及算法智能化，根本目的是將人民大眾從生產活動中解放出來，使人們更好的享受生活。

（二）面向領域

人工智能技術面向的領域，幾乎涉及到各行各業中，也為各行各業的發展提供了新的思路與方向。

人機交互：未來的人民大眾將更注重于對產品實際體驗價值，而人工智能在完善人機交互以及提高使用者的使用體驗方面有巨大的優勢。例如當代的智能語音系統就是典型的人機交互范例。

數據分析：其次，人工智能更多的是面向生產領域以及金融分析領域，在這些領域中這需要對數據進行大量的分析與應用，最終將分析的結果投入到后續的生產以及相關的決策之中，從而使得企業效益最大化。

人物畫像：同時人工智能系統在網絡上可對每個用戶進行人物畫像，根據用戶網絡使用行為以及市場消費行為，模擬出用戶最為真實的一面，最終在給用戶提供定向服務的時候，可以做到更精確化。進而拉動客戶的消費，促進經濟的循環發展。

三、面向物聯網運用的人工智能

（一）概念

物聯網的核心關鍵技術，在基于物聯網應用的范疇以及相關的技術概念，可大體上分為RFID、傳感器、無線網、數據庫、云網絡、人工智能等，其中RFID技術是在實現聯網物體之間的自動識別，而傳感器技術其主要目的是接收自然環境所存在的最基本的物理信號，從而通過人工智能對其進行相應的識別。無線網絡技術是人工智能實現遠距離作業的前提，其依托于數據網絡鏈等。人工智能技術是將此類技術融會貫通到一起，通過相互之間的協調與配合將數據信息進行最終的整。從而達到萬物智能萬物聯網目的。

（二）相關發展

人工智能技術還有很長的路需要走，現如今對于人工智能在自主學習模塊還有待于加強，當今的人工智能系統是通過計算機高速的運算能力以及強大的邏輯判斷能力進行簡單的邏輯推導，但是在現實生活中，往往需要更多的客觀判別與感性判別，因此如何加強人工智能技術自主學習是當今發展的一個重要方向。

例如，現目前人工智能技術在面向物聯網領域主要運用最多的是自動駕駛技術，此類技術對于生活日常中有著比較直觀的影響，在自動駕駛技術中通過車載高清分辨率的攝像頭將實景環境收納在數據庫中，通過人工智能的計算，而得到最終的判別指令來引導車輛進行自動駕駛作業，但是相對于較為復雜的路況，自動駕駛技術的劣勢就體現出來了，此時需要人工智能進行更多的自主學習來提高對相應知識盲區的彌補。

四、結束語

面向物聯網應用人工智能在體現出其優越性的同時，需要不斷加強自身對邏輯判別的正確性、以及數據計算的精確性。當下面對物聯網運用的人工智能更應該以自主學習為核心，而物聯網則是將更多的社會環境信息整合到人工智能中，通過對邏輯判別的不斷更新升級，進行全方位的自主學習。在豐富人工智能功能的發展道路上離不開物聯網為其提供的數據支持，還是回到那句話，物聯網技術成就了人工智能，而人工智能也推進了物聯網技術的革新與發展，兩者技術只有穩步前進才能使得社會更加智能化。

參考文獻：

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（作者身份證號碼：513001198612210013）