物聯網與人工智能關鍵技術研究

隨著現代科學技術的不斷發展，物聯網
正以科技革命的姿態向我們緩緩走來，世界將
逐步發展成為一個智能的物聯網系統。伴隨著
業界領先公司逐步進入物聯網領域，國內外專
家、學者對物聯網與人工智能關鍵技術的重視
程度也越來越高。購標志著軟銀的一次“范式
轉變”——投資物聯網。誠然，ARM 作為壟
斷了智能手機業的芯片設計公司，最近一兩年
來正積極向物聯網拓展。然而，ARM 僅僅提
供物聯網芯片的設計，即便真如 Gartner 所預
測在 2020 年將有 260 億物聯網設備，但這也
只是物聯網的物理基礎。如何利用現代化科學
技術提高物聯網智能化水平，如何增強智能物
聯網的應用性并提高其影響力必將成為未來科
學研究的熱點與難點。
1 何為物聯網
1.1 物聯網簡介
所謂物聯網即基于互聯網和傳統電信網
等信息承載體，實現獨立尋址的普通物理對象
互聯互通的網絡。物聯網具有普通對象設備化、
普適服務智能化以及自治終端互聯化的特點。
1.2 人工智能簡介
不同種類的物品接入網絡，其本身的信
息在物聯網的智能作用下被識別，并在受到相
關的分析、處理等之后反饋到相關設備上，或
是在智能識別的基礎上設備發出指令使目標物
品做出相應變動的系統即為人工智能。
2 物聯網與人工智能的契合
2.1 物聯網專家系統
在物聯網系統中存在一種計算機智能程
序或是一種智能機器設備（服務器），其具有
專門的知識以及經驗，可以經由網絡化部署的
專家系統，對物聯網中的數據進行基本的處理，
物聯網與人工智能關鍵技術研究
文/方小祥
本文對物聯網與人工智能關
鍵技術進行了研究，解析了物聯
網的含義，指出了物聯網與人工
智能的契合處，概述了行業內的
研發成果，具有一定的參考價值。
摘
要
這就是物聯網專家系統。物聯網專家系統給物
聯網用戶提供了有效的智能化專家服務功能，
能夠實現對多用戶進行的專家服務。物聯網專
家功能的實現主要依賴于物聯網智能終端所采
集的數據。
2.2 物聯網智能控制
控制是物聯網應用中的主要環節，因此，
物聯網發展的關鍵之一在于實現物聯網的智能
控制。為了解決此問題，可以將智能控制技術
有效移植于物聯網領域，以此來最大限度的擴
充與豐富物聯網所具備的應用價值。所接入的
物聯網設備可以接收到物聯網發出的操作指
令，從而實現無人參與的自我管理與自動操作。
在物聯網智能控制的應用過程中，其接受的智
能控制命令基本上來源于所接入物聯網的一個
或者是一類用戶，物聯網智能控制則會在此基
礎上完成相應用戶的無人值守作業。
2.3 物聯網智能化模塊
智能物聯網主要包括機器感知交互層、
通信層、數據層、智能處理層以及人機交互層
五個層次，各層次概況如下：
2.3.1 機器感知交互層
該層是物聯網的基礎，包括不同類型的
傳感器、PLC 以及數據接口等，能夠從設備物
品中獲得數據。
2.3.2 通信層
該層含有設備物品最前端一公里的接入
通信以及遠程傳輸網絡，是人與設備之間、設
備物品之間以及人與人之間信息交流與溝通的
基礎。
2.3.3 數據層
該層是智能物聯網的基礎核心。模型庫、
知識庫、實時數據庫、歷史數據庫以及神經網
絡等都在數據層中。模型庫主要是存放處理事
件所用的抽象數學模型；知識庫主要是存放對
不同類型問題的判讀經驗；實時數據庫主要是
存放設備物品的狀態參數；歷史數據庫主要是
存放過去的狀態數據或是處理結果；人工神經
網絡是一種模仿神經網絡的行為特征，是可以
進行分布、并行信息處理的數學模型。
2.3.4 智能處理層
該層次具有強大的數據處理功能，包括：
數據查詢、分析、預測以及下達指令、生成報
告等。該層次的智能化程度直接影響到整個智
能物聯網的智能化水平，其技術狀態與核心技
術也直接關系著物聯網智能化的發展。
2.3.5 人機交互層
該層次中，人類將參與到物聯網的智能
化處理，人類將對處理的窗口進行監視。該層
次包括 Web 監視界面、數據更新、表格查詢
以及指令控制等部分。
關于物聯網智能化模塊的研究，人臉識
別、智能家居、語音識別、醫療和智能助理、
智能汽車以及 NLP（翻譯）都成為了人工智
能當下最熱門的應用。
3 行業內的研發成果
3.1 IBM
2011 年在美國《危險地帶》智力搶答游
戲中，IBM的沃森戰勝了人類選手。到2012年，
在歐美商業化項目中 IBM 沃森系統已經逐步
得到應用。與此同時，其在金融、醫療、政府
公用事業以及呼叫中心四大領域的應用方向得
到了明確。在沃森成功的基礎上，到 2015 年
年底 IBM 轉型認知計算和云平臺，而宣布放
棄咨詢業務。為此，成立了相應的沃森 IoT 全
球總部，以實現用人工智能進軍物聯網的目標。
有效利用人工智能及自然語言處理技術，
對現實世界中的不同信息語義充分理解，從而
全方位的滿足不同應用的需求是沃森的目的。
為了實現目標，IBM 計劃把數據放在云平臺，
希望可以充分利用認知計算來加快物聯網的發
展進程，進而識別物聯網中所涉及到的不同設
備的各類語義表達，實現基于語義的上下文交
互。在此過程中，認知計算可以在實時高效性
能的流數據處理技術的基礎上，充分融合地圖、
天氣、交通以及路網等信息，并有效利用認知
建模、知識學習以及人機對話等不同的管理方
法，為汽車、保險以及交通運輸等行業領域的
轉型需求提供智能的“車聯網”服務解決方案。
比如，可以采用車載電子監測設備或是智能手
機對車輛出行、行車情況以及駕駛數據等進行
采集。如若可以科學融合天氣、路況等相關數
據，并基于地圖使用的客戶畫像，則可以發出
及時的駕駛風險提醒，并給出有效的避險建議，
從而給車主以及保險公司提供相關的參考。
3.2 Google
Google 在所有的人工智能技術研發公司
中，其技術研發稱得上是最充分的。Google
公司從建立開始便以人工智能作為其公司的核
心技術。作為搜索引擎，其本質在于將自然語
言中的語義理解技術視為核心，在此基礎上對
龐大的互聯網信息進行實時處理，并提供信息
的相關性分析服務。目前，人類最常用的云計

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