人工智能與物聯(lián)網(wǎng)是當(dāng)下最熱門的兩大技術(shù)趨勢，吸引了業(yè)內(nèi)人士的廣泛關(guān)注。這兩大技術(shù)無疑將會為當(dāng)前的數(shù)字世界帶來革命性的變化，就像智能手機在21世紀(jì)頭十年所帶來的變化一樣，那么人工智能與物聯(lián)網(wǎng)的碰撞，給工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)帶來了哪些挑戰(zhàn)和機遇？本文，成都星云聯(lián)動為您介紹。

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機遇：人工智能可以在三個層面上幫助物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展

物聯(lián)網(wǎng)與人工智能的結(jié)合將會使數(shù)據(jù)更加有意義。人工智能可從一臺設(shè)備中提取信息，在將其傳輸給下一臺設(shè)備之前做出分析及總結(jié)。這可將數(shù)據(jù)減少至可控范圍內(nèi)，從而使得更多的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備連入互聯(lián)網(wǎng)中。事實上，人工智能是物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展并將其提升到新水平的關(guān)鍵催化劑之一。

預(yù)測能力：在最基本層面，它可以提供預(yù)測能力。它能夠預(yù)測將會發(fā)生什么？這將使企業(yè)能夠使用數(shù)據(jù)來了解機器或部件何時出現(xiàn)故障，以便企業(yè)采取適當(dāng)行動。

解決能力：在高級層面，智能傳感器具有驅(qū)動動作的邏輯，意味著它將能夠告訴我們應(yīng)該做些什么來避免故障或災(zāi)難。例如，鐵路軌道傳感器可以警告軌道故障，或者當(dāng)汽車偏離車道中心時，自動駕駛汽車可以進(jìn)行路線校正。

適應(yīng)能力：在最高層面，基于連續(xù)數(shù)據(jù)饋送，系統(tǒng)將能夠?qū)W習(xí)在沒有人為干預(yù)情況下采取最佳行動。例如，在醫(yī)療保健中，血糖傳感器可以根據(jù)患者需求的變化來改變胰島素劑量的輸送。我相信物聯(lián)網(wǎng)和人工智能是相互依存的，不應(yīng)該被孤立對待。如果我們希望它們發(fā)揮真正潛力，那么，它們需要攜手并進(jìn)。一方面，物聯(lián)網(wǎng)能夠產(chǎn)生大量大數(shù)據(jù)，需要人工智能來利用這些數(shù)據(jù)；另一方面，人工智能需要大量數(shù)據(jù)來成長，并能夠向無需任何人工干預(yù)就能采取行動的系統(tǒng)發(fā)展

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挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)、算法、算力的不足制約了AI在工業(yè)領(lǐng)域的普及應(yīng)用

人工智能技術(shù)本身的發(fā)展離不開數(shù)據(jù)的支撐，工業(yè)領(lǐng)域由于自身復(fù)雜、多樣且專業(yè)性強的行業(yè)特性，導(dǎo)致其缺乏優(yōu)秀的工業(yè)主題AI數(shù)據(jù)模型，也沒有很好的工業(yè)標(biāo)注數(shù)據(jù)集用于AI算法訓(xùn)練。此外包括底層硬件、計算框架、開發(fā)平臺等AI基礎(chǔ)設(shè)施在工業(yè)領(lǐng)域的建設(shè)也較為落后，這直接限制了工業(yè)智能化的發(fā)展。數(shù)據(jù)、算法和算力的短板導(dǎo)致了當(dāng)前AI技術(shù)在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用場景主要呈現(xiàn)點狀分布，普及范圍有限。

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