物联网与人工智能关键技术

方小祥

摘 要 本文对物联网与人工智能关键技术进行了研究，解析了物联网的含义，指出了物联网与人工智能的契合处，概述了行业内的研发成果，具有一定的参考价值。

【关键词】物联网 人工智能 技术研究 研发成果

随着现代科学技术的不断发展，物联网正以科技革命的姿态向我们缓缓走来，世界将逐步发展成为一个智能的物联网系统。伴随着业界领先公司逐步进入物联网领域，国内外专家、学者对物联网与人工智能关键技术的重视程度也越来越高。购标志着软银的一次“范式转变”——投资物联网。诚然，ARM作为垄断了智能手机业的芯片设计公司，最近一两年来正积极向物联网拓展。然而，ARM仅仅提供物联网芯片的设计，即便真如Gartner所预测在2020年将有260亿物联网设备，但这也只是物联网的物理基础。如何利用现代化科学技术提高物联网智能化水平，如何增强智能物联网的应用性并提高其影响力必将成为未来科学研究的热点与难点。

1 何为物联网

1.1 物联网简介

所谓物联网即基于互联网和传统电信网等信息承载体，实现独立寻址的普通物理对象互联互通的网络。物联网具有普通对象设备化、普适服务智能化以及自治终端互联化的特点。

1.2 人工智能简介

不同种类的物品接入网络，其本身的信息在物联网的智能作用下被识别，并在受到相关的分析、处理等之后反馈到相关设备上，或是在智能识别的基础上设备发出指令使目标物品做出相应变动的系统即为人工智能。

2 物联网与人工智能的契合

2.1 物联网专家系统

在物联网系统中存在一种计算机智能程序或是一种智能机器设备（服务器），其具有专门的知识以及经验，可以经由网络化部署的专家系统，对物联网中的数据进行基本的处理，这就是物联网专家系统。物联网专家系統给物联网用户提供了有效的智能化专家服务功能，能够实现对多用户进行的专家服务。物联网专家功能的实现主要依赖于物联网智能终端所采集的数据。

2.2 物联网智能控制

控制是物联网应用中的主要环节，因此，物联网发展的关键之一在于实现物联网的智能控制。为了解决此问题，可以将智能控制技术有效移植于物联网领域，以此来最大限度的扩充与丰富物联网所具备的应用价值。所接入的物联网设备可以接收到物联网发出的操作指令，从而实现无人参与的自我管理与自动操作。在物联网智能控制的应用过程中，其接受的智能控制命令基本上来源于所接入物联网的一个或者是一类用户，物联网智能控制则会在此基础上完成相应用户的无人值守作业。

2.3 物联网智能化模块

智能物联网主要包括机器感知交互层、通信层、数据层、智能处理层以及人机交互层五个层次，各层次概况如下：

2.3.1 机器感知交互层

该层是物联网的基础，包括不同类型的传感器、PLC以及数据接口等，能够从设备物品中获得数据。

2.3.2 通信层

该层含有设备物品最前端一公里的接入通信以及远程传输网络，是人与设备之间、设备物品之间以及人与人之间信息交流与沟通的基础。

2.3.3 数据层

该层是智能物联网的基础核心。模型库、知识库、实时数据库、历史数据库以及神经网络等都在数据层中。模型库主要是存放处理事件所用的抽象数学模型；知识库主要是存放对不同类型问题的判读经验；实时数据库主要是存放设备物品的状态参数；历史数据库主要是存放过去的状态数据或是处理结果；人工神经网络是一种模仿神经网络的行为特征，是可以进行分布、并行信息处理的数学模型。

2.3.4 智能处理层

该层次具有强大的数据处理功能，包括：数据查询、分析、预测以及下达指令、生成报告等。该层次的智能化程度直接影响到整个智能物联网的智能化水平，其技术状态与核心技术也直接关系着物联网智能化的发展。

2.3.5 人机交互层

该层次中，人类将参与到物联网的智能化处理，人类将对处理的窗口进行监视。该层次包括Web监视界面、数据更新、表格查询以及指令控制等部分。

关于物联网智能化模块的研究，人脸识别、智能家居、语音识别、医疗和智能助理、智能汽车以及NLP（翻译）都成为了人工智能当下最热门的应用。

3 行业内的研发成果

3.1 IBM

2011年在美国《危险地带》智力抢答游戏中，IBM的沃森战胜了人类选手。到2012年，在欧美商业化项目中IBM沃森系统已经逐步得到应用。与此同时，其在金融、医疗、政府公用事业以及呼叫中心四大领域的应用方向得到了明确。在沃森成功的基础上，到2015年年底IBM转型认知计算和云平台，而宣布放弃咨询业务。为此，成立了相应的沃森IoT全球总部，以实现用人工智能进军物联网的目标。

有效利用人工智能及自然语言处理技术，对现实世界中的不同信息语义充分理解，从而全方位的满足不同应用的需求是沃森的目的。为了实现目标，IBM计划把数据放在云平台，希望可以充分利用认知计算来加快物联网的发展进程，进而识别物联网中所涉及到的不同设备的各类语义表达，实现基于语义的上下文交互。在此过程中，认知计算可以在实时高效性能的流数据处理技术的基础上，充分融合地图、天气、交通以及路网等信息，并有效利用认知建模、知识学习以及人机对话等不同的管理方法，为汽车、保险以及交通运输等行业领域的转型需求提供智能的“车联网”服务解决方案。比如，可以采用车载电子监测设备或是智能手机对车辆出行、行车情况以及驾驶数据等进行采集。如若可以科学融合天气、路况等相关数据，并基于地图使用的客户画像，则可以发出及时的驾驶风险提醒，并给出有效的避险建议，从而给车主以及保险公司提供相关的参考。

3.2 Google

Google在所有的人工智能技术研发公司中，其技术研发称得上是最充分的。Google公司从建立开始便以人工智能作为其公司的核心技术。作为搜索引擎，其本质在于将自然语言中的语义理解技术视为核心，在此基础上对庞大的互联网信息进行实时处理，并提供信息的相关性分析服务。目前，人类最常用的云计算以及大数据技术便是Google对搜索引擎不断研发、改善所取得的技术成果。

在Google收购DeepMind公司以后，其更是大力发展“深度学习”相关研究，致力于把类似于人脑神经元的网络应用于人工智能计算机的模拟上，期望机器可以通过“深度学习”，逐步具有人类理性思维的能力。Google内部人工智能相关项目在2012年已接近100个，到了2015年第三季度其人工智能相关项目更是突破了2700个。目前，Google在基于人脑机能模拟基础上所进行的人机交互方面的研究已经处于业界领先地位。

Google另一个重要动向是其开发了名为Brillo的物联网操作系统。该系统可以在32MB或是64MB的内存设备上运行。未来Google将依靠其搜索引擎开发技术的不断积累，并利用长年积累的人工智能技术应用架构，努力实现在物联网世界对不同信息的充分理解与应用。而Brillo操作系统则可以有效发挥采集物联网世界信息以及操控终端设备的作用。

3.3 百度

在物联网领域中百度也希望像Google一样借助先进的数据实时处理技术与人工智能技术实现对物联网世界信息内容的理解及应用。比如，在车联网领域中已经出现了百度汽车来进行路测。在百度支持的物联网中，其重点方向是百度开放云，其目标是为相关客户提供数据的多协议高速接入、海量数据存储、实时数据流式处理、设备安全管理以及大数据分析等功能。

百度开放云的整个体系核心是百度分析引擎，百度开放云是一个整体的数据上传、分析以及应用支持架构。2013年发布了百度语音识别开放平台，该平台共支持19个分类的语义解析，其中包括视频、音乐、地图以及应用等。除此之外，百度还成立了深度学习研究院，专注于Deep Learning研究。百度坚信这种研究方式为机器执行人类看、听、思考等活动创造了更多的可能性。在2015年，百度推出了全新的机器人助理“度秘”，而“度秘”的实质则是对自然语言理解、智能交互、交付能力以及服务等功能的结合。百度采用虚拟助理模式，希望让百度真正成为一个连接人与服务的入口。

4 结语

无论从深度还是广度的角度考虑，物联网的智能性都以自身的特点迅速发展着。在智能物联网中，其每个主体都是平等的，并且，人类的智慧都可以通過非人类物质进行传递。但是，物联网世界必须严格遵守其自身的规律。尽管人类努力提高智能化水平，但是人类不可对其进行完全左右。本文深入分析了业界知名公司在人工智能技术应用研发上所做的巨大努力，在未来的工作中，应当充分融合物联网与互联网技术，以有效实现物联网世界的上下文理解。

参考文献

[1]王军平.基于物联网的服务提交关键技术与系统的研究[D].北京邮电大学，2013.

[2]俞磊.基于物联网技术的智慧医院架构及服务访问研究[D].合肥工业大学，2014.

[3]刘瑞祥.基于物联网的煤矿井下监测网络平台关键技术研究[D].中国矿业大学（北京），2015.

[4]周津.物联网环境下信息融合基础理论与关键技术研究[D].吉林大学，2014.

作者单位

中电科软件信息服务有限公司 上海市 200233