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物联网领域最专业的智能终端与解决方案供应商及信息服务商 从工业4.0 看物联网与人工智能发展 摘要：对于物联网领域来说，首先要做的事情就是让设备可以连接，但是在设备连接上之后，人工智能就变得很重要，因 此单纯使用网络将人和装置链接是不够的，关键是要拥有足够的人工智能，解析链接后带来的巨量数据，才能不需要太多 人力介入，就能产生具高附加价值的应用。 前言 近年来随着网络的快速发展，无所不在的终端设备与传感器进入我们的生活，加上云端运算虚拟化技 术与服务型商业模式的兴起，让计算机运算资源改以服务形式，经由互联网直接取得，重新塑造信息产业 供应链，在这个潮流下，物联网(Internet of Things,IoT)无疑是眼下最热门的话题之一，随着传感器的 迅速普及，通过传感器收集的巨量资料(Big Data)经过云端服务存储及巨量数据的分析，以数据驱动服务 价值，将是未来采用的技术创新，更是将引领下一个产业革命的典范转移，成为未来企业新的商业模式。 物联网与人工智能 物联网是一个基于互联网、传统电信网等信息承载体，让所有能够被独立寻址的普通物理对象实现互 联互通的网络。物联网一般为无线网，而由于每个人周围的设备可以达到一千至五千个，所以物联网可能 要包含500 兆至一千兆个物体。在物联网上，每个人都可以应用电子卷标将真实的物体上网联结，所以 [广州捷宝电子科技股份有限公司] | 股票代码：839165 | 物联网领域最专业的智能终端与解决方案供应商及信息服务商 从物联网的定义来看，智能电话、可穿戴设备、汽车、住房、消费类电子产品、医疗设备、工厂设备等城 市基础设施，都可成为一个端点 (Thing)，因此物联网会产生巨量的数据。 另一方面自从IBM 的超级计算机Watson 在 2011 年于在美国著名的知识答题节目“危险边缘”，力 挫两位顶尖人类选手，成为当时冠军，人工智能再度受到各方的关注。Watson 具备自然语言理解能力， 还具有语义分析的能力，能分清反讽，双关等特定语言现象。而这是构筑人工智能的重要技术“机器学习” 的进化应用。“机器学习”是从巨量的数据库数据中探勘构造一个模型，定义不同的参数，而学习这件事就 是让这个模型以程序的方式执行，利用测试数据(Training Data)来调整优化这些参数，等到训练样本到 一定的程度后，参数的定义也成熟了，这支程序就可以做预测。而随着取得的数据愈来愈庞大，传统的机 器学习算法行不通，必需要能够自行学习知识而无须人工干预，这就是后来大家所熟知的深度学习领域。 对于物联网领域来说，首先要做的事情就是让设备可以连接，但是在设备连接上之后，人工智能就变 得很重要，因此单纯使用网络将人和装置链接是不够的，关键是要拥有足够的人工智能，解析链接后带来 的巨量数据，才能不需要太多人力介入，就能产生具高附加价值的应用。 《图一》IOT x Machine Learn (图片来源Microsoft) 物联网与人工智能应用 先举两个生活化的例子来看目前物联网和人工智能的应用。 首先来看Google 的无人车，它控制驾驶原理是通过车子四周安装的诸多传感器，持续不断地收集车 辆本身以及四周的各种精确数据，由车内的处理器进行分析和运算，再根据计算结果来控制车子行驶，并 [广州捷宝电子科技股份有限公司] | 股票代码：839165 | 物联网领域最专业的智能终端与解决方案供应商及信息服务商 将所收集到的数据传送到中央数据库，提供给所有的无人车，因此每台无人车能不断的从云端更新数据库， 学习各种突发状况，进而做出最佳的反应动作。 《图二》Google 无人车(图片来源Google) 另一个例子是日本SoftBank 的智能机器人Pepper，它除了机器本身的传感器、语音识别之外，还 搭载了Emotion Engine 的情绪辨别系统，和SoftBank 为了此 Engine 所建立的云端运算服务Cocoro SB，因此可以感知使用者的情绪并作出适合的举动，并借助此云端运算自行学习情绪能力，未来计划能够 作为医疗照护人员、儿童保姆、老人照护或是商家店员等方面的运用。 《图三》SoftBank Pepper (图片来