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从工业4.0看物联网与人工智能发展

导读: 物联网是一个基于互联网、传统电信网等信息承载体,让所有能够被独立寻址的普通物理对象实现互联互通的网络。物联网一般为无线网,而由于每个人周围的设备可以达到一千至五千个,所以物联网可能要包含500兆至一千兆个物体。

前言

近年来随着网络的快速发展,无所不在的终端设备与传感器进入我们的生活,加上云端运算虚拟化技术与服务型商业模式的兴起,让计算机运算资源改以服务形式,经由互联网直接取得,重新塑造信息产业供应链,在这个潮流下,物联网(Internet of Things,IoT)无疑是眼下最热门的话题之一,随着传感器的迅速普及,通过传感器收集的巨量资料(Big Data)经过云端服务存储及巨量数据的分析,以数据驱动服务价值,将是未来采用的技术创新,更是将引领下一个产业革命的典范转移,成为未来企业新的商业模式。

从工业4.0看物联网与人工智能发展

物联网与人工智能

物联网是一个基于互联网、传统电信网等信息承载体,让所有能够被独立寻址的普通物理对象实现互联互通的网络。物联网一般为无线网,而由于每个人周围的设备可以达到一千至五千个,所以物联网可能要包含500兆至一千兆个物体。在物联网上,每个人都可以应用电子卷标将真实的物体上网联结,所以从物联网的定义来看,智能电话、可穿戴设备、汽车、住房、消费类电子产品、医疗设备、工厂设备等城市基础设施,都可成为一个端点 (Thing),因此物联网会产生巨量的数据。

另一方面自从IBM 的超级计算机 Watson 在 2011 年于在美国著名的知识答题节目“危险边缘”,力挫两位顶尖人类选手,成为当时冠军,人工智能再度受到各方的关注。Watson 具备自然语言理解能力,还具有语义分析的能力,能分清反讽,双关等特定语言现象。而这是构筑人工智能的重要技术“机器学习”的进化应用。“机器学习”是从巨量的数据库数据中探勘构造一个模型,定义不同的参数,而学习这件事就是让这个模型以程序的方式执行,利用测试数据(Training Data)来调整优化这些参数,等到训练样本到一定的程度后,参数的定义也成熟了,这支程序就可以做预测。而随着取得的数据愈来愈庞大,传统的机器学习算法行不通,必需要能够自行学习知识而无须人工干预,这就是后来大家所熟知的深度学习领域。

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