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機(jī)智云黃明：當(dāng)物聯(lián)網(wǎng)遇上人工智能

2017-04-21 22:35:38 熱度:
4月21日，TEF科技娛樂季（上海站）之2017亞太人工智能峰會(huì)在上交會(huì)期間隆重舉行。2017亞太人工智能峰會(huì)由AI科學(xué)創(chuàng)新與未來(lái)、AI深度學(xué)習(xí)專場(chǎng)、AI語(yǔ)音與視覺識(shí)別技術(shù)、AI無(wú)人駕駛引領(lǐng)汽車、AI與教育、AI與家庭娛樂、AI與計(jì)算機(jī)視覺、AI與VR、AI與物聯(lián)網(wǎng)等板塊組成。會(huì)上，機(jī)智云人工智能實(shí)驗(yàn)室總監(jiān)黃明做了題為《物聯(lián)網(wǎng)遇上人工智能》的精彩演講。
 
 
圖為：機(jī)智云人工智能實(shí)驗(yàn)室總監(jiān)黃明
 
一、物聯(lián)網(wǎng)與人工智能
 
演講開頭，黃明首先向我們解釋了物聯(lián)網(wǎng)的概念：網(wǎng)聯(lián)網(wǎng)就是通過某些方式把現(xiàn)有設(shè)備的數(shù)據(jù)采集并上傳到云端。今天講人工智能需要大量的數(shù)據(jù)，物聯(lián)網(wǎng)就提供了源源不斷地?cái)?shù)據(jù)來(lái)源。那么如何通過云端得到的分析結(jié)果，反向控制我們的設(shè)備？黃明說采集與控制是物聯(lián)網(wǎng)能夠提供兩大方面。
 
“物聯(lián)網(wǎng)化”成熟模型
 
第一階段還未連接，處于到處救火且產(chǎn)品反饋有限的狀態(tài)，同時(shí)還有高昂的服務(wù)成本；第二階段雖然已連接且允許遠(yuǎn)程訪問，但面臨不完整的信息、被動(dòng)地響應(yīng)問題等問題；第三階段已有服務(wù)能力，且按需遠(yuǎn)程訪問、部分主動(dòng)監(jiān)控，服務(wù)成本降低，使用數(shù)字化軟件交付。第四階段可以在云端采集數(shù)據(jù)，進(jìn)行分析，反向控制的能力。第五階段是指怎么通過人工智能的方式給物聯(lián)網(wǎng)的設(shè)備提供個(gè)性不同規(guī)模的服務(wù)。這是根據(jù)不同的機(jī)構(gòu)預(yù)測(cè)的。這幾年來(lái)物聯(lián)網(wǎng)的設(shè)備會(huì)呈現(xiàn)爆發(fā)式增長(zhǎng)，設(shè)備數(shù)量增長(zhǎng)意味著我們數(shù)據(jù)大量地增長(zhǎng)。數(shù)據(jù)的增長(zhǎng)，也就給人工智能提供了很好的原材料進(jìn)行加工。
 
物聯(lián)網(wǎng)人工智能的特點(diǎn)
 
黃明說，今天大家談?wù)摰娜斯ぶ悄?，更多的是圖象識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別這種類型的人工智能，但是在物聯(lián)網(wǎng)談人工智能卻有一點(diǎn)局限性，比如說物聯(lián)網(wǎng)要求有計(jì)算的實(shí)時(shí)性、要求計(jì)算能夠?qū)崟r(shí)反應(yīng)，尤其是在自動(dòng)駕駛或者工業(yè)領(lǐng)域，一旦獲取到異常的信息，就馬上做出判斷，進(jìn)行截止。所以說如果云端傳輸有一秒鐘的延遲，這樣的延遲就是不可接受的。另外一方面互聯(lián)網(wǎng)方面的人工智能需要較高的可靠性和穩(wěn)定性。目前來(lái)講深度學(xué)習(xí)其實(shí)是一個(gè)黑匣子，我們只知道如何把數(shù)據(jù)丟給它進(jìn)行訓(xùn)練，但是它產(chǎn)生的原理是什么并不能理解。
 
物聯(lián)網(wǎng)的人工智能算法
 
關(guān)于端部的計(jì)算能力問題，黃明提到，在很多很多場(chǎng)景里面，機(jī)智云并沒有像ARM這樣的計(jì)算CPU存在，更多的是MCU或者簡(jiǎn)單的傳感器。它們并不具備非常強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力，所以也不能在上面運(yùn)行。即使它能運(yùn)行深度學(xué)習(xí)的運(yùn)算，如何保證它在長(zhǎng)待機(jī)的情況下保持良好的性能也是一個(gè)巨大的問題。“在物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，除了深度學(xué)習(xí)以外，”黃明說，“我們更加強(qiáng)調(diào)積極學(xué)習(xí)，以及泛人工智能類型的人工智能。”
 
一個(gè)比較常見的人工智能的數(shù)據(jù)流方式是通過傳感器采集數(shù)據(jù)，然后上傳到云端，進(jìn)行特征分析、模型訓(xùn)練，最后把這些模型迅速下放到端部，進(jìn)行輸出結(jié)果。這里所提到的人工智能常用的算法，在物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域其實(shí)更加強(qiáng)調(diào)流式計(jì)算。需要所有的數(shù)據(jù)不停地運(yùn)行，不斷被消耗，不斷地產(chǎn)生結(jié)果。物聯(lián)網(wǎng)可以用到各方各面，像健康、公用設(shè)備等。
 
二、行業(yè)案例分析：機(jī)智云的人工智能探索
 
智能家居經(jīng)過這幾年的喧囂，不再單純是簡(jiǎn)單的APP交互，如何增強(qiáng)人民與電器之間的交互方式顯然已經(jīng)成為首要問題。交互方式很多，比方說語(yǔ)言交互。從物聯(lián)網(wǎng)這個(gè)角度來(lái)講，除了語(yǔ)音，還有圖象交互，讓設(shè)備認(rèn)清人是在干什么可以通過紅外、超聲波集中方式。比如超聲波傳感器可以知道人是否在睡覺等等。
 
在物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，需要跟各種各樣的傳感器融合，提供更加智能化的交互方式。有了更好的智能交互方式以后，下一個(gè)要解決的問題就是如何做出更智能的決策，也就是說怎么更懂得你的用戶。演講中，黃明以熱水器為例，他說“我們希望熱水器更加智能，翻譯成人工智能所能理解的答案，一個(gè)是熱水等待時(shí)間是如何的？我們每次用水的體驗(yàn)度分?jǐn)?shù)是多少？”。只有嘗試把設(shè)備使用的狀況翻譯成用戶的模型，搞清楚每次用水的時(shí)長(zhǎng)，溫度的設(shè)置偏好，時(shí)間點(diǎn)以及能耗等等，才能真正算是物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的人工智能應(yīng)用。
 
除了在智能家居領(lǐng)域的探索，物聯(lián)網(wǎng)還在零售業(yè)有所建樹。
 
何利用傳感器幫助我們解決零售業(yè)的問題呢？黃明總監(jiān)解釋到比方說現(xiàn)在零售業(yè)不知道每天的送貨情況是如何的，那么就可以通過POS機(jī)獲取資料。但是很多情況下我們并不能獲取這方面的資料，這時(shí)就可以通過后裝式的傳感器。以智能冰柜為例，當(dāng)我們想知道一個(gè)智能冰柜的里每天的飲料銷售情況是如何的，如果想獲得這些數(shù)據(jù)，一個(gè)企業(yè)要等到半個(gè)月或者一個(gè)星期之后通過補(bǔ)貨才能獲取之前的銷售情況。但是現(xiàn)在通過加速度傳感器、人流傳感器就可以捕捉冰柜每天使用的情況。通過加速度傳感器，可以捕捉到每次開關(guān)門的情況，然后可以再分析判斷出每小時(shí)、每分鐘里這些人有沒有進(jìn)行購(gòu)物行為、有沒有進(jìn)行某個(gè)商品的采購(gòu)，通過這種方式，用戶也可以捕捉到市場(chǎng)活動(dòng)的效果是如何的。如果廠商希望得到更加精準(zhǔn)的信息則可以提供攝像頭解決方案。通過攝像頭可以直接獲取到當(dāng)前冰柜里最新的情況。
 
除了上述應(yīng)用，機(jī)智云還開發(fā)了智能樓宇設(shè)備、商用中央空調(diào)智能系統(tǒng)等，物聯(lián)網(wǎng)還在很多領(lǐng)域可以實(shí)現(xiàn)應(yīng)用，比如說工業(yè)中工序的優(yōu)化等等，“未來(lái)也盼望人工智能能在物聯(lián)網(wǎng)解決更多問題”，演講結(jié)束時(shí)黃明這樣說到。

責(zé)任編輯：李娜