劉知云

(蘇州旅游與財(cái)經(jīng)高等職業(yè)技術(shù)學(xué)校，江蘇 蘇州 215000)

0 引言

隨著我國(guó)科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，計(jì)算智能與人工智能成為人們關(guān)注的重點(diǎn)。尤其在確定物聯(lián)網(wǎng)概念后，人工與計(jì)算智能為物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展提供了先決條件及堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。各行各業(yè)都離不開(kāi)網(wǎng)絡(luò)，無(wú)論是人們的工作還是生活都需要網(wǎng)絡(luò)信息的支持。因此，分析人工智能與計(jì)算智能在物聯(lián)網(wǎng)方面的應(yīng)用問(wèn)題重要且必要。

1 人工智能及計(jì)算智能概述

1.1 人工智能概述

人工智能主要是模擬人類智能的技術(shù)與方法，借助人工智能相關(guān)理論并對(duì)其進(jìn)行拓展，形成計(jì)算機(jī)技術(shù)創(chuàng)新路徑。在人工智能領(lǐng)域，目前相關(guān)人員研究的項(xiàng)目主要分為語(yǔ)言識(shí)別、機(jī)器人、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、相關(guān)專家系統(tǒng)等，具備一定的創(chuàng)新性。隨著人工智能的不斷發(fā)展，未來(lái)基于人工智能的產(chǎn)品，可以結(jié)合相關(guān)技術(shù)模擬人類思想和意識(shí)，甚至可能具備自主意識(shí)。目前，人工智能的主要研究目標(biāo)是通過(guò)機(jī)器完成人類難以實(shí)踐的復(fù)雜項(xiàng)目，這對(duì)研發(fā)人員的計(jì)算機(jī)能力要求較高，因此需重視對(duì)研發(fā)人員的篩選和能力培養(yǎng)[1]。

1.2 計(jì)算智能概述

計(jì)算智能與人工智能不同，目前沒(méi)有統(tǒng)一的定義，美國(guó)研究學(xué)者給出的定義是：對(duì)一個(gè)系統(tǒng)而言，如果其對(duì)數(shù)值及數(shù)據(jù)的處理僅僅處于底層，那么其含有的具體模式識(shí)別部件就不會(huì)利用人工智能的相關(guān)知識(shí)。同時(shí)由于計(jì)算智能具有計(jì)算適應(yīng)性，其基本的容錯(cuò)率基本接近人的計(jì)算速度和誤差率[2]。數(shù)據(jù)計(jì)算智能的范圍是計(jì)算智能的基本內(nèi)容之一。從學(xué)科角度分析，在模糊系統(tǒng)和進(jìn)化計(jì)算系統(tǒng)中，計(jì)算智能在具備堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)的情況下形成了統(tǒng)一的學(xué)科概念。另外，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建也需要包括在其中。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建是指模擬人類大腦神經(jīng)的一種智能結(jié)構(gòu)，對(duì)人工神經(jīng)元進(jìn)行互聯(lián)，能構(gòu)造出模擬生物系統(tǒng)的智能機(jī)理[3]。

2 人工智能與計(jì)算智能在物聯(lián)網(wǎng)方面應(yīng)用的意義

2.1 優(yōu)化生產(chǎn)過(guò)程，創(chuàng)新科研技術(shù)

在商業(yè)生產(chǎn)及科研實(shí)驗(yàn)中，利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，結(jié)合計(jì)算機(jī)設(shè)備與傳感設(shè)備，優(yōu)化生產(chǎn)過(guò)程，提高生產(chǎn)效率。物聯(lián)網(wǎng)還能控制機(jī)械，提升生產(chǎn)科研的智能化水平。此外，這項(xiàng)技術(shù)還有利于科研創(chuàng)新。例如，在建筑工程的施工過(guò)程中，工程師能夠利用三維圖像構(gòu)建的方式掃描施工區(qū)域，規(guī)劃施工圖紙并進(jìn)行完善，讓設(shè)計(jì)方案更符合實(shí)際情況。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)利用網(wǎng)絡(luò)控制具體物品，在信息收集技術(shù)的支持下，將信息及數(shù)據(jù)上傳到數(shù)據(jù)處理平臺(tái)，完成對(duì)大數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)和計(jì)算，提高數(shù)據(jù)處理效率。人工智能與計(jì)算智能在物聯(lián)網(wǎng)中的應(yīng)用能減少人為因素的干擾，尤其對(duì)一些精密的科研實(shí)驗(yàn)而言，人為因素的過(guò)多干預(yù)可能導(dǎo)致失敗，人工智能與計(jì)算智能加持的物聯(lián)網(wǎng)可有效地解決這一問(wèn)題[4]。

2.2 促進(jìn)城市發(fā)展，改進(jìn)居民生活

物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的主要優(yōu)勢(shì)在于通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)合理調(diào)控物品。因此，人工智能與計(jì)算智能在物聯(lián)網(wǎng)方面的應(yīng)用能夠?qū)崿F(xiàn)機(jī)器的遠(yuǎn)程控制，促進(jìn)城市發(fā)展，改善居民生活，提升問(wèn)題處理效率。近年來(lái)，很多機(jī)械系統(tǒng)及家電都具備了智能化特點(diǎn)，群眾可以通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)和手機(jī)控制家電，這不僅提高了物聯(lián)網(wǎng)的管理水平，也提升了人們的工作效率[5]。

3 人工智能與計(jì)算智能在物聯(lián)網(wǎng)方面的實(shí)際應(yīng)用

3.1 人工智能的實(shí)際應(yīng)用

3.1.1 智能駕駛技術(shù)

人工智能在物聯(lián)網(wǎng)方面的實(shí)際應(yīng)用主要體現(xiàn)在智能駕駛技術(shù)方面。智能駕駛主要是指人工智能駕駛。智能駕駛技術(shù)的優(yōu)勢(shì)是在原有線控汽車的基礎(chǔ)上加裝激光測(cè)距儀、毫米波雷達(dá)、視覺(jué)攝像頭等，同時(shí)安裝V2X 設(shè)備、Mobileye 等環(huán)境感知傳感器，以帶RTK的衛(wèi)星導(dǎo)航為基礎(chǔ)，搭配高性能的計(jì)算平臺(tái)，能夠?qū)Q策的運(yùn)動(dòng)控制指令直接下發(fā)到車輛的CAN總線上，從而在較為復(fù)雜的路況場(chǎng)景下實(shí)現(xiàn)對(duì)車輛的智能駕駛控制，減少人工干預(yù)并節(jié)省人力。智能駕駛技術(shù)應(yīng)用的具體基礎(chǔ)構(gòu)成如圖1所示。

圖1 智能駕駛技術(shù)應(yīng)用的具體基礎(chǔ)構(gòu)成

作為智能駕駛技術(shù)的運(yùn)算大腦，計(jì)算平臺(tái)主要包括 SLAM 的 ESKF，EKF，UKF 等濾波算法、多傳感器融合算法、狀態(tài)機(jī)、馬爾可夫等決策算法以及A * ，D * ，RRT 等路徑規(guī)劃算法。智能駕駛技術(shù)體現(xiàn)了人工智能在物聯(lián)網(wǎng)中的應(yīng)用實(shí)踐情況，智能駕駛中涉及的降維、分類、回歸等機(jī)器學(xué)習(xí)算法以及圖像視覺(jué)處理中圖像檢測(cè)、圖像分割都對(duì)處理器計(jì)算能力有較高要求。相對(duì)于普通處理器而言，人工智能處理器的運(yùn)算量較大，能實(shí)現(xiàn)海量的數(shù)據(jù)處理，為智能駕駛技術(shù)在現(xiàn)實(shí)中的進(jìn)一步發(fā)展打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。因此，在智能駕駛的技術(shù)應(yīng)用中，傳感器、測(cè)距器、機(jī)械設(shè)備等都能夠了解周圍的路況，與智能地圖結(jié)合實(shí)現(xiàn)智能化的導(dǎo)航以及交通。

3.1.2 視網(wǎng)膜屏幕技術(shù)

雖然大眾可能對(duì)視網(wǎng)膜屏幕技術(shù)較為陌生或認(rèn)為視網(wǎng)膜屏幕技術(shù)的存在不具備實(shí)際意義，但從發(fā)展的角度看，視網(wǎng)膜屏幕技術(shù)勢(shì)必會(huì)得到普及，這與人工智能在物聯(lián)網(wǎng)方面的實(shí)際應(yīng)用存在一定關(guān)系。該技術(shù)的應(yīng)用主要是結(jié)合超高像素密度的液晶屏壓縮分辨率，實(shí)現(xiàn)與現(xiàn)實(shí)的趨同。在具體的目標(biāo)要求下，視網(wǎng)膜屏幕技術(shù)可實(shí)現(xiàn)每英寸 326 像素，大幅度超過(guò)了人眼的識(shí)別能力。如今視網(wǎng)膜屏幕技術(shù)的發(fā)展還處于初級(jí)階段，相關(guān)人員必須重視人工智能技術(shù)在物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)中的應(yīng)用問(wèn)題并進(jìn)行合理研究。

3.2 計(jì)算智能的實(shí)際應(yīng)用

3.2.1 數(shù)據(jù)挖掘

計(jì)算智能在物聯(lián)網(wǎng)中的應(yīng)用體現(xiàn)在數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)方面。該技術(shù)主要是通過(guò)計(jì)算智能的數(shù)據(jù)挖掘功能實(shí)現(xiàn)智能計(jì)算模塊與數(shù)據(jù)庫(kù)的通信。在物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能結(jié)合遺傳模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算能力和相關(guān)規(guī)則存儲(chǔ)相關(guān)數(shù)據(jù)。隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，各行各業(yè)都需要存儲(chǔ)信息數(shù)據(jù)，如果不能進(jìn)行合理的應(yīng)用就會(huì)導(dǎo)致一系列問(wèn)題。因此，對(duì)計(jì)算智能的應(yīng)用能通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘完成具體工作，具有一定的創(chuàng)新性[6]。

3.2.2 提取服務(wù)

提取服務(wù)主要包括兩方面功能：首先是命令生成功能；其次是節(jié)點(diǎn)管理功能。從提取服務(wù)的第一個(gè)子功能來(lái)看，命令生成主要負(fù)責(zé)控制傳感器的動(dòng)作并生成命令。在物聯(lián)網(wǎng)中，設(shè)備動(dòng)作可以受到具體控制。而節(jié)點(diǎn)管理主要是在傳感節(jié)點(diǎn)與信息的基礎(chǔ)上控制所有子節(jié)點(diǎn)，從而發(fā)揮對(duì)節(jié)點(diǎn)的管理作用。例如在一些與民生相關(guān)的設(shè)備工作中，如果設(shè)備出現(xiàn)了故障，相關(guān)人員可以利用提取服務(wù)的功能檢測(cè)傳感器，以最快的速度向用戶反饋相關(guān)問(wèn)題。

3.2.3 命令分類

命令分類的技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用中，主要由用戶通過(guò)終端設(shè)備提出命令，之后利用ICM 的標(biāo)準(zhǔn)化處理，匹配數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)信息。通過(guò)匹配數(shù)據(jù)信息能夠結(jié)合模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)實(shí)施具體計(jì)算行為，并進(jìn)行結(jié)果匹配。在遺傳算法的應(yīng)用期間，可以結(jié)合長(zhǎng)度不一的編碼串簡(jiǎn)化描述問(wèn)題，體現(xiàn)計(jì)算智能的優(yōu)勢(shì)。

4 人工智能與計(jì)算智能的應(yīng)用難點(diǎn)及創(chuàng)新措施

4.1 人工智能與計(jì)算智能的應(yīng)用難點(diǎn)

雖然物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)為現(xiàn)代化發(fā)展做出了重大貢獻(xiàn)，改善了群眾的生活，提升了生產(chǎn)技術(shù)和設(shè)計(jì)水平，然而在物聯(lián)網(wǎng)中實(shí)現(xiàn)對(duì)人工智能技術(shù)的應(yīng)用仍有較大困難。人工智能主要通過(guò)單片機(jī)進(jìn)行控制，通過(guò)傳感器操控機(jī)械。但目前的科研技術(shù)無(wú)法挖掘人工智能的所有潛能，同時(shí)需要成本較高。智能技術(shù)與現(xiàn)實(shí)的基本條件不符，制約了人工智能在物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)中的應(yīng)用。各個(gè)科研領(lǐng)域需要協(xié)調(diào)發(fā)展，提高信息收集能力，同時(shí)發(fā)揮單片機(jī)的控制作用，讓人工智能真正在物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)中得到應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)物品的智能化。

4.2 計(jì)算智能應(yīng)用于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)中的難點(diǎn)

目前，智能化技術(shù)的范圍還不能應(yīng)對(duì)所有情況，導(dǎo)致數(shù)據(jù)處理無(wú)法短時(shí)間內(nèi)完成。計(jì)算智能設(shè)備也只能完成一些固定的工作任務(wù)，不能滿足很多新型技術(shù)對(duì)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的需求。只有針對(duì)各種環(huán)境做出相應(yīng)的處理方案，才能更好地解決問(wèn)題。所以，相關(guān)人員必須不斷更新系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)，結(jié)合實(shí)際情況，與時(shí)俱進(jìn)，實(shí)現(xiàn)計(jì)算智能與物聯(lián)網(wǎng)的共同發(fā)展。

4.3 進(jìn)一步創(chuàng)新應(yīng)用的措施

4.3.1 充分結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)與智能化的優(yōu)勢(shì)

為了進(jìn)一步創(chuàng)新應(yīng)用，相關(guān)人員必須充分結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)與智能化的優(yōu)勢(shì)。物聯(lián)網(wǎng)的優(yōu)勢(shì)在于通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)信息化管理物品，而智能化則利用數(shù)據(jù)處理模型來(lái)解決問(wèn)題。從這個(gè)角度看，無(wú)論是人工智能還是計(jì)算智能，在物聯(lián)網(wǎng)方面的應(yīng)用都必須以物聯(lián)網(wǎng)為基礎(chǔ)，將智能化技術(shù)作為具體的處理手段，促進(jìn)實(shí)現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)的不斷升級(jí)。智能化數(shù)據(jù)處理能力的提升可以更好地計(jì)算數(shù)據(jù)信息，同時(shí)不斷加快互聯(lián)網(wǎng)對(duì)物品的控制速度，互聯(lián)網(wǎng)通過(guò)互感器控制工作中的物品，完成用戶下達(dá)的相應(yīng)指令。將二者的優(yōu)勢(shì)結(jié)合能較大程度地提升用戶工作的效率，滿足物聯(lián)網(wǎng)對(duì)工作效率的要求。在人工智能不斷成熟的情況下，需要利用人工智能實(shí)現(xiàn)功能多樣化，通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)工具與控制設(shè)備實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程控制連接，在下達(dá)命令的同時(shí)提取計(jì)算模型，借助網(wǎng)絡(luò)工具提升物聯(lián)網(wǎng)的具體控制能力。

4.3.2 持續(xù)提升信息與數(shù)據(jù)處理的能力

從物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展水平來(lái)看，科學(xué)技術(shù)不斷朝智能化方向發(fā)展。因此，必須持續(xù)提升信息與數(shù)據(jù)處理能力，保留物聯(lián)網(wǎng)原有的核心技術(shù)，以人工智能為具體載體，以計(jì)算智能為信息處理工具，實(shí)現(xiàn)物品的互通連接。為了提高服務(wù)效率，物聯(lián)網(wǎng)需要建立用戶端口，不斷提高信息收集和處理效率。針對(duì)這種情況，相關(guān)人員需要拓展用戶端口，針對(duì)性地開(kāi)展相關(guān)工作，借助人工智能的傳感能力，及時(shí)、有效地促進(jìn)目標(biāo)任務(wù)的實(shí)現(xiàn)。從技術(shù)角度來(lái)看，用戶端輸入語(yǔ)音或文字后，相關(guān)系統(tǒng)通過(guò)工作命令及云端數(shù)據(jù)平臺(tái)智能匹配具體的計(jì)算模型，利用控制傳感器快速解決問(wèn)題。

4.3.3 優(yōu)化程序編寫及提出命令的方式

優(yōu)化程序編寫及提出命令的方式十分重要，因?yàn)槿斯ぶ悄茉谖锫?lián)網(wǎng)中的應(yīng)用主要通過(guò)程序編寫的方式實(shí)現(xiàn)。人工智能和計(jì)算智能對(duì)物聯(lián)網(wǎng)的影響主要體現(xiàn)在通過(guò)實(shí)現(xiàn)物品自主化完成相應(yīng)任務(wù)的方面，提高物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的管理效率。在現(xiàn)實(shí)中，為了實(shí)現(xiàn)智能化的生活管理，相關(guān)人員只有優(yōu)化程序編寫及提出命令的方式，才能更好地利用專業(yè)的控制終端，為群眾提供便利。

5 結(jié)語(yǔ)

人工智能與計(jì)算智能在物聯(lián)網(wǎng)方面的應(yīng)用不僅可以優(yōu)化生產(chǎn)過(guò)程和創(chuàng)新科研技術(shù)，還是提升工程應(yīng)用科學(xué)化水平的重要工具，也是現(xiàn)如今我國(guó)科學(xué)技術(shù)水平提高的一個(gè)見(jiàn)證。為使現(xiàn)有技術(shù)滿足不斷發(fā)展的實(shí)際需求，相關(guān)人員必須充分結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)與智能化的優(yōu)勢(shì)，持續(xù)提升信息與數(shù)據(jù)處理的能力以及優(yōu)化智能程序的編寫，為新時(shí)代的進(jìn)步貢獻(xiàn)一份力量。