什么是人工智能物联网(AIoT)一文教你快速了解人工智能物联网(AIoT)

AIoT是人工智能与物联网的融合,旨在实现万物智联。从单机智能到互联智能再到主动智能,AIoT正在改变我们的生活。在智能家居、智慧城市和智能安防等领域,AIoT的应用提供了更高效、个性化的解决方案,通过数据分析和AI技术,实现设备的自主学习和决策,打造更智能的未来。

自2017年开始,“AIoT”一词便频频出现,成为了物联网行业的热门词汇。“AIoT”即“AI+IoT”,指的是人工智能技术与物联网在实际应用中的落地融合。随着物联网和人工智能技术的成熟,越来越多的企业将AIoT列为其主要发展方向。

什么是人工智能物联网(AIoT)

自2017年开始,“AIoT”一词便频频出现,成为了物联网行业的热门词汇。“AIoT”即“AI+IoT”,指的是人工智能技术与物联网在实际应用中的落地融合。随着物联网和人工智能技术的成熟,越来越多的企业将AIoT列为其主要发展方向。

 

为什么IoT需要AI


物联网的终极目标是实现万物智联,目前的物联网仅仅实现了物物联网,而我们最终需要的是服务,仅靠联网意义甚小,解决具体场景的实际应用,赋予物联网一个“大脑”,才能够实现真正的万物智联,发挥物联网和人工智能更大的价值。AI技术可以满足这一需求,AI通过对历史和实时数据的深度学习,能够更准确的判断用户习惯,使设备做出符合用户预期的行为,变得更加智能,从而提升产品用户体验。

物联网产生的庞杂数据需要分析处理,而AI技术恰恰是信息有效处理的最佳选择,它可以使得智能产品更理解用户意图。AI的数据只有IoT能够源源不断的提供,IoT提供的海量数据可以让AI快速的获取知识。与AI技术的融合,能够为物联网带来更广阔的市场前景,从而改变现有产业生态和经济格局,甚至让我们提前进入科幻电影般的生活场景。如果大家对AIoT感兴趣可以B站关注UP主:Python大本营,有蛮多相关教程免费提供给大家学习的。

AIoT的发展历程


物联网的发展也是从机器联网到物物联网,直到人、流程、数据万物联网,目前AIoT的发展也可以分为单机智能、互联智能到主动智能的三个阶段。

(一)单机智能

在单机智能阶段设备与设备之间不发生相互联系,智能设备需要等待用户发起交互需求。这种情境下,单机系统需要精确感知、识别、理解用户的各类指令,如语音、手势等,并正确决策、执行和反馈。

AIoT行业目前正处于这一阶段。以家电行业为例,过去的家电就是一个功能机时代,需要你通过按键帮你把温度降下来或者实现食物的冷藏;现在的家电实现了单机智能,通过语音命令就可以实现调温度、打开风扇等。

无法互联互通的智能单品,只能是一个个数据和服务的孤岛,远远满足不了人们的使用需求。要取得智能化场景体验的不断升级、优化,首先需要打破单品智能的孤岛效应。

(二)互联智能

互联智能场景本质上指的是一个相互互联互通的产品矩阵,采用“一个大脑(云或者中控),多个终端(感知器)”的模式。

以实际生活为例,当用户在卧室里对空调说关闭客厅的窗帘,而空调和客厅的智能音箱中控是连接的,他们之间可以互相商量和决策,进而做出由音箱关闭客厅窗帘的动作;又或者当用户晚上在卧室对着空调说出“睡眠模式”时,不仅仅空调自动调节到适宜睡眠的温度,同时,客厅的电视、音箱,以及窗帘、灯设备都自动进入关闭状态。在互联智能阶段智能设备之间相互连接,任何智能设备都可以帮助用户实现相应指令。

(三)主动智能

主动智能阶段智能系统可以根据用户行为偏好、用户画像、环境等各类信息,随时待命,具有自学习、自适应、自提高能力,能够主动提供适用于用户的服务,而无需等待用户提出需求,正如一个私人秘书。

相比互联智能,主动智能真正实现了AIoT的智能化和自动化,能够极大改变我们的生活。试想一下,伴随着清晨光线的变化,窗帘自动缓缓开启,音箱传来舒缓的起床音乐,新风系统和空调开始工作。你开始洗漱,洗漱台前的私人助手自动为你播报今日天气、穿衣建议等。洗漱完毕,早餐和咖啡已经做好。当你走出家门,家里的电器自动断电,等待你回家时再度开启。

这些电影中的场景将不再遥远,AIoT主动智能就可以帮我们实现。AIoT将最大化发挥AI与IoT各自的优势,真正改变我们的生活。
 

AIoT的应用场景


智能家居

智能家居的目的是将家中的各种设备通过物联网技术连接到一起,并提供多种控制功能和监测手段。与普通家居相比,智能家居不仅具有传统的居住功能,并且兼备有网络通信、信息家电、设备自动化等功能,提供全方位的信息交互,甚至可以为各种能源费用节约资金。

目前的智能家居是通过局域网络将家庭内部的智能设备连接起来,实现一些自动化控制的功能,相较以前,这似乎已经将生活变得非常“智能”。但AIoT将赋予智能家居真正的智能,AIoT研究的一部分就是变家庭自动化为家庭智能化。

想象未来我们玩游戏时,还可以和游戏里面的人物互动,将VR技术场景化,用于我们的日常生活。看电视,玩游戏,每一项,都身临其境。而操控这些的,仅仅只需要我们手臂的挥动或语音,以物联网的形式来操控,让一切变得更加的科幻。

智慧城市

AIoT可以创造城市精细化新模式,真正实现智能化、自动化的城市管理模式。AIoT依托智能传感器、通讯模组、数据处理平台等,以云平台、智能硬件和移动应用等为核心产品,将庞杂的城市管理系统降维成多个垂直模块,为人与城市基础设施、城市服务管理等建立起紧密联系。借助AIoT的强大能力,城市真正被赋予智能。智慧城市将对现有的政务服务、智慧警务、智慧医疗、智慧教育、智慧交通等采取统一的智慧化管理,让这些细分领域融入智慧城市的系统中。

智能安防

AIoT助力之下的智能安防在居家保全、消防、独居老人安全或宠物的照料等方面具有更高价值。除了加强音控功能,AIoT还可进行影音同步整合,此外还可以将“影”和“音”进行对话,为安防设备带来升级与加值。其次,在国土防灾领域,AIoT也有非常大的用武之地,近年来政府力推智慧防灾,广泛普及智慧影响分析、中控平台及无线传输与储存等,智能安防结合AIoT技术可监看或预警泥石流、河川、水坝以及桥梁等,让安防智能化真正惠及人民安全。

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综上可看出,IoT是未来的大势所趋,但带来的如此庞大规模的数据分析几乎是无法实现的,而数据如果无法转化为有意义的信息也将毫无价值。而人工智能在此扮演了重要角色,解决了燃眉之急。物联网可通过连接网络节点收集大量数据,而人工智能可通过数据获取洞察力,并利用分析方法做出决策。总的来说,物联网与人工智能的结合能够增强并改善当前的技术生态环境。

 

07-23
### AIoT: Definition, Architecture, and Applications AIoT stands for Artificial Intelligence of Things, which refers to the integration of artificial intelligence (AI) technologies with the Internet of Things (IoT) infrastructure. This combination allows IoT devices to make intelligent decisions and perform complex tasks without relying heavily on human intervention. AIoT enables devices to process data locally, learn from patterns, and adapt to new situations, significantly enhancing the value of IoT deployments [^1]. ### Architecture of AIoT The architecture of AIoT can be broadly categorized into four layers: 1. **Sensing Layer**: This layer consists of sensors and actuators that collect data from the environment. These devices can range from simple temperature sensors to complex imaging devices. 2. **Network Layer**: The network layer is responsible for transmitting the collected data to the processing units. It includes various communication protocols such as Wi-Fi, Bluetooth, Zigbee, and cellular networks. 3. **Processing Layer**: In this layer, the data is processed using AI algorithms. This can happen either on the device itself (edge computing) or in the cloud. Edge computing is preferred for real-time processing and reduced latency. 4. **Application Layer**: The application layer uses the processed data to provide meaningful insights and actions. This could involve predictive maintenance, automated control systems, or personalized user experiences. ### Applications of AIoT AIoT finds applications across various sectors, including but not limited to: - **Smart Cities**: Traffic management, energy optimization, and public safety are some areas where AIoT plays a crucial role. - **Healthcare**: Wearable devices that monitor health metrics and alert users or healthcare providers about potential issues. - **Manufacturing**: Predictive maintenance of machinery, quality control, and supply chain optimization. - **Retail**: Personalized shopping experiences, inventory management, and customer behavior analysis. - **Agriculture**: Precision farming techniques that optimize crop yields and reduce resource consumption. ### Example Code Snippet for AIoT Application Below is a simplified example of how an AI model might be used in an AIoT scenario to predict equipment failure based on sensor data: ```python import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score # Load dataset data = pd.read_csv('sensor_data.csv') # Prepare features and labels X = data.drop('failure', axis=1) y = data['failure'] # Split the data into training and testing sets X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # Train a Random Forest classifier model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42) model.fit(X_train, y_train) # Predict and evaluate predictions = model.predict(X_test) accuracy = accuracy_score(y_test, predictions) print(f'Model Accuracy: {accuracy * 100:.2f}%') ``` This code demonstrates a basic machine learning workflow that could be part of an AIoT system designed to predict equipment failures based on sensor data.
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