面向物联网应用的人工智能技术研究

赵 鹏

（中国铁塔股份有限公司 云南省分公司，云南 昆明 650228）

1 物联网与人工智能

1.1 物联网

物联网的概念起源于美国麻省理工学院自动识别中心的学者提出的网络无线射频识别系统。生活工作中的所有物品通过射频识别的信息传感设备，能将物品与互联网连接起来，实现物品的智能化识别。随着互联网技术与移动通信技术的不断发展进步，物联网作为新一代技术得到了人们的青睐。物联网技术作为集成应用与系统创新发展的一项重要技术，几乎与所有信息技术存在联系。因此，社会各界普遍认为物联网的发展应用将会是世界的第三次信息技术革命。物联网通过信息传感设备（射频识别、红外摄像头以及激光扫描仪），在确定的通信协议基础上将各种物品（生活工作中的设备、设施，甚至包括人和动物）与互联网连接起来，实现世界上的人与物、物与物之间的信息交换。对物体进行智能化识别、定位、跟踪以及监控，物联网上所有连接的物品都具有独特的标识编码和物理特性。从技术层次来讲，物联网并不是一项新技术，而是多种信息技术的集成应用，可以使人与物之间、物与物之间以及人与环境之间进行信息交流[1-3]。我国对物联网技术研究分为3个层次，分别为感知层、网络层以及应用层。感知层包括各种各样的传感器、传感器网关等硬件设备，主要作用是识别物体和采集信息，并且将信息传递给网络层。网络层包括互联网、通信网、广电网以及多种接入网与专用网，主要是传输、处理感知层采集的数据信息。应用层主要向用户提供物联网接口，实现物联网技术的具体应用。物联网结构如图1所示。

图1 物联网结构图

1.2 人工智能

人工智能通常指运用机器来完成目前借助人类才能完成的事物，分为强人工智能和弱人工智能2种。强人工智能在科幻电影中应用较多，指机器可以像人类一样具有独立意识，能够进行沟通交流和自我学习，也能对问题进行推理和解决。现实中由于技术限制，计算机并不具备独立意识能力，即弱人工智能，也可将其称为迁移学习。迁移学习指生活中举一反三的能力。人工智能只能在特定领域内使用特定方面的能力，不能跨越领域。例如，在围棋上战胜人类的阿尔法狗，只能在围棋方面超越人类水平。目前，人工智能已经经历机械自动化、电子自动化以及信息自动化的发展。目前处于弱人工智能时代，机器程序只能被动接收信息和要求。强人工智能成为人类未来研究方向，是机器程序对人类的思考方式和行为进行学习后形成自身独立意识。人类研究人工智能主要为了更好地替代人类工作，是推动人类生产力发展的重要动力。本质上，人工智能通过计算和科学模拟人类的思想行为实现，包括哲学、科学以及艺术等多种学科。作为人类智慧发展的重要成果，它可以有效解放人类的体力和脑力，促进人类社会持续发展。20世纪50年代，计算机专家约翰·麦卡锡提出人工智能一词。人工智能刚被提出时引起了广泛关注，出现了第1次发展高峰，被广泛应用于语言领域和数学领域，用于推理和解决几何、英语以及代数方面的问题。20世纪70年代，人工智能技术发展遇到瓶颈，即不能完成大规模复杂任务和数据训练，发展进入低谷。人工智能的第2次发展高峰是在误差反向传播（Error Back Propagation，BP）算法的首次提出后，实现了大规模人工智能神经网络训练，促进了人工智能的快速发展[4,5]。

2 面向物联网应用的人工智能技术

2.1 智能制造技术

随着科学技术的不断发展，基于物联网发展的人工智能技术不断进步，已经朝着成熟阶段发展。基于互联网发展的人工智能技术有利于提高制造企业的核心竞争力，转变原有的传统制造模式，着手打造智能工厂，为消费者提供全新的智能制造服务。智能制造作为人工智能技术与物联网技术的综合体现，可以从多个角度为消费者带来个性化的产品定制服务[6]。

2.2 智慧屏联技术

随着科学技术的不断发展，人们在生活工作中可以随时随地看到色彩缤纷的图像。这些图像来自各个地区的硬件产品，结合互联网技术，充分使用人工智能技术实现实物影像。智慧屏联技术作为在互联网基础上发展的人工智能，是向消费者提供硬件产品、软件平台以及场景应用的综合解决方案。目前，智慧屏联已经在银行系统中应用，采用的超级柜台技术已经解决了原本的人工操作效率低的问题。智慧屏联技术通过人脸识别、语音识别、身份证以及银行卡扫描技术，可有效提高银行的运行效率。此外，该技术在医疗系统、导航软件以及网购平台中广泛应用。人工智能技术在物联网基础上还发展了3D全息投影技术，能够构建出三维立体图像。全息投影技术是伴随着20世纪60年代激光器的生产而发展起来的一项重要技术。3D全新投影技术构建的三维立体图形与现实物体十分接近，主要是通过光波干涉法记录物体光波振幅，使用全息重现光波，保留光波的振幅长度与相位信息，进而将接近真实物体的三维图像呈现出来。近年来，随着人工智能技术与物联网技术的发展，全息投影技术已经在人们的生活中逐渐应用，目前在媒体报道、商业橱窗以及远程教学领域有了初步尝试，促进了影像技术的发展[7]。

2.3 语音识别技术

语音识别处理技术在智能应用技术中具有重要地位。在物联网中应用的语音识别处理技术主要包括机器翻译、语音合成、语音识别以及语义理解等。近年来，人们越来越关注语音识别技术与语音理解技术的创新发展，目前已经在各种智能设备上广泛应用，其中语音收集与识别功能应用较为广泛。语音理解技术作为人工智能技术发展阶段应用较为频繁的技术类型，目前主要应用于内容推荐与搜索引擎，并结合识别技术为人工智能技术在物联网中的应用带来全新的发展机遇。

2.4 智能驾驶技术

最早提出的自动驾驶概念指人们通过无线电波发送指令，对车辆的方向盘、离合器以及制动器等机械设备实现自动控制，实现汽车自动行驶的目的。随着物联网技术与人工智能技术的不断发展，将高精度传感器和实时通信系统结合，使得车辆控制程序越来越成熟。车辆自动驾驶系统包括环境感知、车辆智能控制以及辅助驾驶等多种功能，使机动车辆在没有人类的主动操作下也可以安全上路自动驾驶。目前，谷歌、百度等公司已经投入自动驾驶车辆试验车型运行。智能驾驶技术包括感知层、决策层以及执行层。感知层通过车辆上的多种感测器获取车辆的工作状态与运行情况。例如，通过摄像头、激光雷达以及超声波传感器等设备获取外界环境信息，通过传感器直接获取车速、轮速以及档位等车辆运行信息，通过视觉传感器识别道路车道线、停止线、其他车辆、行人以及信号灯等信息。感知层收集信息后通过通信系统将相关信息传输给车辆智能控制程序。决策层是指智能驾驶技术的控制程序，主要是分析处理感知层收集的数据信息。

首先，对收集的原始信息进行预处理。例如，将激光雷达传感器收集的数据转化为车与物体、人的距离数据，将摄像头拍摄的视频、图片信息转化为判断路上、信号以及行人的信息，然后根据深度学习模型的运算处理，在实时路况、交通环境以及车辆运行状态信息的基础上智能制定自动驾驶决策，前提是遵守交通规则，收集车辆运行方向、行驶速度、灯光开关以及动力变化等信息，将信息传输给决策层。智能驾驶系统的执行层在接收到决策层传输的指令信号后，在电子控制单元（Electronic Control Unit，ECU）输出信号控制下，使车辆完成加速、减速、转向、倒车以及亮灯等操作。目前，智能驾驶技术发展迅速，但是只能在环境简单的情况下实现智能自动驾驶，一旦遭遇复杂路况，需要人工接管车辆控制。其中，智能驾驶技术的高精度传感器、决策系统以及控制系统仍然是研究重点。如果在技术上实现突破，可以极大程度提高智能驾驶水平。如果智能驾驶技术广泛应用，可以极大程度改善城市交通路况[8-10]。

2.5 智能医疗技术

医疗物联网是智能医疗技术的重要体现，它通过互联网将医疗感应设备与医疗人员、医疗资产以及医疗物品相连接，实现信息传输交互。通过感应设备对人或物的状态、身份进行识别，包括条形、二维码以及射频标签。应用服务器包括医院医疗信息系统、电子病历系统等。在没有应用人工智能技术的情况下，医院可以通过感应器收集统计患者血压、体温以及使用的医疗设备与药品信息，直接记录在医疗信息系统中，应用场景较为简单。在应用大数据技术、深度学习系统以及智能机器人等新技术后，医疗物联网不再只是简单的医疗数据信息采集传输，而是可以帮助医院实现医疗管理的智能化，可有效拓展医疗资源，推动新型医药的研究。目前，智能医疗技术已经在远程智能遥控、智能诊疗以及药品智能研发方面获得应用。远程智能看护是通过在患者身上佩戴相应的采集设备，实时采集并统计患者的心率、体温、脉搏以及血压等数据信息传输给医疗物联网平台。服务器分析处理患者数据，判断各项指标是否正常，一旦数值异常，将会向医护人员发出预警信号。使用深度学习训练模型分析判断患者长期健康监测数据信息，检测是否存在其他潜在病症，并将患者的各项数据信息传输到医院医疗信息系统与电子病历中，为医生诊断提供可靠参考。智能医疗是人工智能对专家医生医疗知识的深入学习，通过模拟医生思维对疾病进行诊断推理，患者可以直接通过网络提出诊断咨询。人工智能系统在模拟训练后可以根据病情有效解决医疗资源缺乏问题。药品智能研发将人工智能深度学习技术应用于药品研究，结合大数据分析技术筛选挖掘合适的生物成分与化合物，采取计算机模拟技术预测药物活性、安全性以及副作用，从而提高药品研发成功概率，有效降低药品研发成本。目前，在心血管药物、抗肿瘤药物以及传染病药物研发中应用人工智能技术已经取得巨大突破[11]。

3 结 论

基于互联网的人工智能技术的推广应用，不但可以有效提高物联网运行效率和质量，而且对人工智能技术优化具有重要意义。基于互联网发展人工智能技术，可以促进互联网与互联网的整合，使物联网在实际应用中更加方便快捷，从而为人们提供更加精准的智能化服务。为了能不断提高物联网应用水平，相关研究人员需加强创新，促使人工智能技术不断发展。