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    业内信息

    人工智能是大脑,物联网是身体

    稿件来源: 发布时间:2018-01-02

      人工智能预示着一个美丽新世界:计算机可以计划、制定策略、评估选择、计算概率,并做出明智的选择。但实际上人工智能做任何事情的前提是物联网(loT)。可以说,如果人工智能是大脑,物联网就是让 AI 具备行动能力的身体。物联网还提供 AI 所需的数据,以做出明智的决定。就像人类的眼睛,耳朵,鼻子和皮肤感知我们周围的世界,并将这些信息发送给大脑进行处理,物联网中数十亿的传感器和摄像头收集大量的环境和操作数据进行分类,分析,由人工智能转化为可操作的见解。反过来,这些见解和决定中的一部分又可以通过物联网和终端设备(例如机器人,无人驾驶飞机和工业机器)来实施。 

      正是这种明显的协同关系,在未来的五到十年间,将在全球范围产生数千亿甚至数万亿美元的价值。 在本文中,我将深入探讨为什么物联网是人工智能创造商业价值的强大合作伙伴。 我们先看看目前最常用的四类物联网用例。 对于许多公司来说,这是物联网投资回报的快速途径: 

      连接操作:通过智能和互联的仓库操作,亚马逊的员工不再需要在仓库里工作来完成货物订单。 取而代之的是,货架上的货物通过小型机器人平台的运输,将正确的货物运送到正确的地方,沿途没有碰撞。订单履行更快,更安全,更高效。 

      远程操作:国际航运公司马士基集团管理各种配有传感器的航运集装箱,以监控其位置以及是否满载或空运,从而使公司能够有效地将其运输到其他需要的地方。 该系统还能跟踪冷藏集装箱内的温度,二氧化碳和氧气含量,以保持货物不受损坏,并加快交货和检验过程。 这个物联网 + 人工智能供应链战略迄今为公司节省了 1 亿美元。 

      预测分析:全球工程巨头西门子与分析公司 Teradata 合作开展了一个项目,展示了高铁能够真正与航空公司竞争,首先关注马德里与巴塞罗那之间的高铁线路。 这列高铁能够以每小时 200 英里的速度行驶,这对乘客来说是一个有吸引力的选择。 该公司利用来自火车,轨道和外部天气资源的物联网数据来预测和优化以确保按时到达。凭借按时抵达的保证,高铁已经获取了 60% 相同路线的原来属于航空公司的客户。 

      预防性维护:法国电力供应商 Enedis 使用大数据和分析来防止 400000 多台发电机组的停电故障。 电力运营商从网络上的智能电表和传感器收集大量物联网数据,并将其与天气信息和10 年的历史断电记录相结合。通过利用所有这些结构化和非结构化的数据,公司已经开发了学习系统来预测什么时候在哪些地方可能出现重大问题,并推荐执行具体维护措施,防患于未然。 

      这四个应用场景都是经过验证的,可以帮助企业的物联网 + AI 项目。 通过早期的成功,可以帮助企业创造势能,以处理更多变革性的解决方案。许多领域都有丰富机会,其中包括: 

      新的商业机会和收入来源:智能联网安全帽制造商 Guardhat 是一个例子,使用传感器,摄像头,分析和其他技术帮助工人在黑暗或危险的环境中找到方向,避免与移动的装备发生碰撞,原理危险的区域。 这种支持 AI 的产品与基于云的系统相结合,可用于多种环境,包括石油和天然气,采矿,建筑,制造和其他行业。 

      新商业模式:日本工业设备制造商 FANUC 使用“几乎不需要人工操作”的功能从机器收集数据,由制造商转变为数据挖掘 AI + 物联网业务。 远程监控,分析和预测性维护服务可降低客户成本并提高生产正常运行时间。通用汽车公司的报告显示,尽管到目前为止,他们 33000 个 FANUC 机器人中只有一部分连接到人工智能系统,但在过去的两年里已经防止了大约 100 次装配线事故。每次停工都将花费公司1、2 百万美元,节省了大量的资金。 

      新的商业结构: 在许多传统行业中,客户往往只向单一供应商寻求完整的端到端解决方案,通常使用封闭的专有技术。今天,物联网凭借其灵活性,成本和推向市场时间优势,推动了开放式技术模式的转变,即解决方案和技术提供商与客户一起形成了合作伙伴的生态系统。 在这个协作的“共同经济”中,物联网和人工智能功能由多个玩家提供最佳的功能,集成到面向客户的解决方案中。 

      为消费者提供新的价值主张:物联网帮助企业提供新的客户体验,以及比以往更快,更准确的服务。 例如,在医疗保健方面,远程监测功能可以提供家庭诊断,并提示患者服药。 24×7 的实时数据流减少了老年人或残疾病人到医院的需求,同时在需要干预时提醒护理人员。 

      作为人工智能大脑的身体,物联网为集中式 AI 系统的智能计算和分析功能提供输入(数据)和输出(动作)。 在未来,我希望 AI 系统也可以去中心华。 事实上,美国军方已经在尝试使用无人机互动的“群集”,并协作设计完成其集体任务的最佳途径。 

      (来源:EETOP    2017年12月5日) 

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