我们在了解人工智能技术的时候,对于深度学习的概念进行了一次普及,今天我们就一起来学习一下深度学习对于物联网的发展都有哪些影响作用。下面回龙观电脑培训就开始今天的主要内容吧。
技术
在物联网时代,大量的感知器每天都在收集并产生着涉及各个领域的数据。由于商业和生活质量提升方面的诉求,应用物联网(IoT)技术对大数据流进行分析是十分有价值的研究方向。这篇论文对于使用深度学习来改进IoT领域的数据分析和学习方法进行了详细的综述。从机器学习视角,作者将处理IoT数据的方法分为IoT大数据分析和IoT流数据分析。论文对目前不同的深度学习方法进行了总结,并详细讨论了使用深度学习方法对IoT数据进行分析的优势,以及未来面临的挑战。
在本系列文章中,已介绍了深度学习和长短期记忆(LSTM)网络,展示了如何生成用于异常检测的数据,还介绍了如何使用Deeplearning4j工具包。本篇文章中,将介绍开源机器学习系统ApacheSystemML如何通过动态地优化执行并利用ApacheSpark作为运行时引擎,帮助执行线性代数运算。并展示了在时序传感器数据(或任何类型的一般序列数据)上,即使非常简单的单层LSTM网络的性能也优于先进的异常检测算法。
GoogleAssistant和其他自然语言理解平台正在推动用户如何使用他们的技术。无论是执行器诸如设置计时器之类的简单任务,还是进行更复杂的任务(例如Google智能助理调整恒温器),您都可以参与其中。在这篇文章中,逐步介绍了如何构建自己的助手应用程序,通过简单地要求Google来控制AndroidThings设备来浇灌植物。
开源
tinyweb是一个用于在运行有MicroPython的ESP8266/ESP32等微型设备之上的简单轻便的>
Mynewt是一款适用于微型嵌入式设备的组件化开源 *** 作系统。ApacheMynewt使用Newt构建和包管理系统,它允许开发者仅选择所需的组件来构建 *** 作系统。其目标是使功耗和成本成为驱动因素的微控制器环境的应用开发变得容易。Mynewt提供开源蓝牙50协议栈和嵌入式中间件、闪存文件系统、网络堆栈、引导程序、FATFS、引导程序、统计和记录基础设施等的支持。
AngularIotDashboard是一个基于Angular4的物联网领域的仪表板。它是一个适用于任何浏览器的实时兼容仪表板,其目标是成为智能家居,智能办公室和工业自动化的d性前端。拥有许多可重用组件,开发者可以基于AngularIoTDashboard启发和实施自己版本的托管物联网仪表板。
硬件
FemtoUSB是一个基于Atmel的ARMCortexM0+产品ATSAMD21E18A的开源ARM开发板。其被设计成对那些对ARM设计感兴趣的人的基础起点,特别那些准备从AVR8位硬件转换到功能非常强大的ARM32位工具。其从电路板设计,原理图和零件清单完全是开源的,可以让开发者学习设计ARM芯片、编译工具链、ARM芯片的基本的电路图等等的内容。
工业领域物联网发展趋势分析 传统工业加速向智能化转变所谓“物联网”(Internet of
Things,IOT),又称传感网,指的是将各种信息传感设备,如射频识别(RFID)装置、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等种种装置与互联网连接起来并形成一个可以实现智能化识别和可管理的网络。
前瞻产业研究院数据显示,2016年我国物联网产业规模超过9000亿元人民币,同比增速连续多年超过20%。物联网作为通信行业新兴应用,在万物互联的大趋势下,市场规模将进一步扩大。随着行业标准完善、技术不断进步、国家政策扶持,中国的物联网产业将延续良好的发展势头,为经济持续稳定增长提供新的动力。移动互联向万物互联的扩展浪潮,将使我国创造出相比于互联网更大的市场空间和产业机遇。
物联网利用射频识别(RFID)、GPS、摄像头、传感器、传感器网络等感知、捕获、测量的技术手段,随时随地对物体进行信息采集和获取,实现智能化的决策和控制。因此,物联网在工业领域应用过程中,物联网相关技术和产品是智能工业的核心。
工业是物联网应用的重要领域。具有环境感知能力的各类终端、基于泛在技术的计算模式、移动通信等不断融入到工业生产的各个环节,可大幅提高制造效率,改善产品质量,降低产品成本和资源消耗,传统工业加速向智能化转变。
根据前瞻产业研究院发布的《物联网行业应用领域市场需求与投资预测分析报告》测算,2014年,国内物联网在工业领域需求规模为1260亿元;2016年,国内物联网在工业领域需求规模为1804亿元。2017年,国内物联网在工业领域需求规模约为2354亿元。
物联网在工业领域应用问题分析
1、IT安全问题
和前几次由新的硬设备、技术所带来的工业革命不同,工业40是由互联网所带来的第四次工业革命。也因此,有66%的受访者认为IT安全是一大挑战,当企业的IT系统连上网络,随时可能有一些未知的威胁出现在仓储管理系统、机器设备或供应链当中。
2、制造系统管理问题
工业40除了带来生产效率之外,同时也改变传统制造业的思维。当智能生产真正落实后,将会对制造管理系统带来巨大的变革,且势必变得更为复杂,包括整体的生产物流、人机协同作业等改变,也让员工培训更显重要。
3、通讯基础设施建设问题
通讯网络是实现工业40的重要关键,但是要建立一个让所有组织都能够配合的网络,必须要有一个一致的接口、通讯标准和规范。目前许多标准都还未建立,例如工业通讯、工程、IT安全、数字化工厂、设备整合等都还未被纳入整体参考架构中。
物联网在工业领域应用前景及发展趋势预测
近年来,我国政府通过工业化与信息化融合战略正在大力推进物联网技术向传统行业中的深度渗透。工信部于2013年9月发布的《工业化与信息化深度融合专项行动计划(2013-2018年)》中重点提出的互联网与工业融合创新试点工作已经进入了全面实施阶段。
以物联网融合创新为特征的新型网络化智能生产方式正塑造未来制造业的核心竞争力,推动形成新的产业组织方式、新的企业与用户关系、新的服务模式和新业态,推动汽车、飞机、工程装备、家电等传统工业领域向网络化、智能化、柔性化、服务化转型,孕育和推动全球新产业革命的发展。
美国制造业巨头通用电气公司充分利用物联网技术,已推出了二十余种工业互联网/物联网应用产品,涵盖了石油天然气平台监测管理、铁路机车效率分析、提升风电机组电力输出、电力公司配电系统优化、医疗云影像等各个领域。AT&T基于GE的软件平台Predix开发M2M解决方案,越来越多的工业机器将通过M2M连接到网络。
例如:物联网应用在智能工厂,具有相当广泛的应用前景,经济效益和社会效益明显。导入物联网的智能工厂,至少可以实现以下五个功能,即:电子工单、生产过程透明化、生产过程可控化、产能精确统计、车间电子看板。通过这五大功能,不但可实现制造过程信息的视觉化,对于生产管理和决策也会产生许多作用。根据物联网在智能工业的产值贡献比例来看,2023年国内物联网在工业需求规模在7821亿元左右。现状:我国已形成基本齐全的物联网产业体系,部分领域已形成一定市场规模,网络通信相关技术和产业支持能力与国外差距相对较小,传感器、RFID等感知端制造产业、高端软件和集成服务与国外差距相对较大。仪器仪表、嵌入式系统、软件与集成服务等产业虽已有较大规模,但真正与物联网相关的设备和服务尚在起步。
我国已形成了较完整的敏感元件与传感器产业,产业规模稳步增长。我国形成了RFID低频和高频的完整产业链以及以京、沪、粤为主的空间布局,2009年市场规模达到85亿元并成为全球第3大市场。我国仪器仪表产业连续多年实现20%以上的增长,2009年产值超过5000亿元,企业数量为5000多个,小型企业数量占比达到90%。
在物联网网络通信服务业领域,我国物联网M2M网络服务保持高速增长势头,目前M2M 终端数已超过1000万,年均增长率超过80%,应用领域覆盖公共安全、城市管理、能源环保、交通运输、公共事业、农业服务、医疗卫生、教育文化、旅游等多个领域,未来几年仍将保持快速发展,预计“十二五”期间将突破亿级。三大电信企业在资源配置方面积极筹备,加紧建设M2M管理平台并推出终端通信协议标准,以推进M2M业务发展。国内通信模块厂商发展较为成熟,正依托现有优势向物联网领域扩展。国内M2M终端传感器及芯片厂商规模相对较小,处于起步阶段。尽管我国在物联网相关通信服务领域取得了不错的进展,但应在M2M通信网络技术、认知无线电和环境感知技术、传感器与通信集成终端、RFID与通信集成终端、物联网网关等方面提升服务能力和服务水平。
在物联网应用基础设施服务业领域,虽然不是所有云计算产业都可纳入物联网产业范畴,但云计算是物联网应用基础设施服务业中的重要组成部分,物联网的大规模应用也将大大推动云计算服务发展。国内云计算商业服务尚在起步,SaaS已形成一定规模,而真正具有云计算意义的IaaS和PaaS商业服务还未开展。目前,我国在云计算服务的基础设施(IDC 中心)建设、云计算软硬件产业支持和超大规模云计算服务的核心技术方面与发达国家存在差距。云安全方面,我国企业具有一定的特点和优势。随着物联网应用的规模推进、互联网快速发展和国家信息化进程的不断深入,我国云计算服务将形成巨大的市场需求空间,“十二五”期间将呈现快速发展态势。
在物联网相关信息处理与数据服务业领域,信息处理与数据分析的关键技术主要是数据库与商业智能。我国数据库产业非常薄弱,知名企业只有三四家,只占国内市场10%左右的份额。商业智能(BI)领域我国虽然技术相对落后,但已形成了一定规模,国内现有BI厂商有近500家,但高端市场仍由国际厂商垄断。整体而言,我国拥有自主知识产权的数据库产品、BI产品和掌握关键技术的软件企业少,产业链不完整,缺乏产品线完整、软硬结合、竞争力强的国际企业。
在物联网应用服务业领域,整体上我国物联网应用服务业尚未成形,已有物联网应用大多是各行业或企业的内部化服务,未形成社会化、商业化的服务业,外部化的物联网应用服务业还需一个较长时期的市场培育,并需突破成本、安全、行业壁垒等一系列制约。
综上所述,我国尚未形成真正意义的物联网产业形态和爆发点,物联网有形成巨大市场的潜力,但潜在空间转化为现实市场还需要较长时间培育,关键点是通过技术和应用创新形成新兴业态和新增市场。我们预计,“十二五”期末我国物联网相关产业规模将达到5000多亿元规模,而真正可能形成万亿元级规模的时间节点预计在“十三五”后期。
大势所趋: 一方面认为物联网技术目前并不能降低物流企业的经营成本,另一方面多位接受采访的人士认为物联网的发展是阻挡不住的。
物联网的出现不管你欢不欢迎,赞不赞成,这个趋势是阻挡不住的,就像当年的计算机互联网的出现,再比如近几年云计算的发展。”逄诗铭对记者说。
逄诗铭认为,目前中国物联网产业规模据他个人估计已达两三千亿,很快会上升为万亿规模,再过几年就会到五六万亿。
中国RFID产业联盟秘书长欧阳宇在接受记者采访时也认为,物联网是一个宽泛的概念,目前日常生活中已经广泛地应用到了物联网技术,比如说门禁、高速公路上的ETC系统、公交智能卡马上要推出的智能电表等,都是物联网技术的运用。而在物流行业中,仓储配送、集装箱监控、运输调配等多个环节都已经运用到了物联网技术。
“一个新技术的应用是逐步推进的,不应该纠缠于物联网技术到底是什么,更不能因为现在应用程度不高就否定这个新技术。”欧阳宇说。
逄诗铭认为,物联网技术现阶段虽然并不能降低实际运费,但是提高了整个供应链和物流管理的效率,从长远来看,必然会大面积应用到物流行业中。
“换一个角度来看物流成本。举个很简单的例子,传统物流中丢失了两个集装箱,给货主赔的钱这算不算成本?但是我们给集装箱装上电子封条,采用视频识别与监控技术进行全程的监控,这个货品就不可能丢失,即使丢失了也容易追索回来。”中国物流与采购联合会副会长戴定一说。
近日,铁道部部长盛光祖与交通运输部部长李盛霖在北京签署了《关于共同推进铁水联运发展合作协议》。
多名专家认为,铁道部和交通部共同推进铁水联运发展,将有效改进目前我国线性物流运输模式,促进铁路、公路、水路、航空的联网运输能力,提高运输效率和服务水平,从而降低物流成本。
而在多渠道联运这个信息平台的建设中,物联网技术的应用将是必不可少的手段。数字乡村政务建设包括发展乡村电子政务、物联网、智慧卫生、绿色农业等方面。为此应该从以下几个方面着手:
1 全面深化改革,推动农村政务建设更加科学发展。要支持有关部门加强改革,优化科学发展各项组织设置,改进乡镇政务流程,建立优秀的就业机制、资源分配体系,推进乡村政务创新。
2 加强基础建设,建立可视化数据信息系统,通过实施实现大数据积累、挖掘和运用,强化公共服务能力和新基建项目开发能力,实现服务型政府的目标。
3 大力改善农村经济社会基础设施,加强通信基础设施建设,实施部署宽带接入、移动互联网普及、智慧农业及绿色农业的实施等工作,加强通信信息服务能力。
4 加强相关法律法规的制定、完善,加强电子政务质量保障体系,加强政府信息安全管理,确保数字乡村政务建设科学有序发展。
物联网应用技术未来发展前景有:更安全的保护措施、更普遍使用智能消费品设备、更加重视人工智能、数据转换更加迅速。
1、更安全的保护措施。
在新技术出现之初,它的技术力量几乎都集中在创新上,导致监管水平低下,这就使业界的兴奋、激进和政策、监管的滞后常常形成鲜明的对比。
由于物联网设备和基础设施的价格下降,企业在物联网设备上的应用也越来越普遍,这种创新和应用一旦普及,各种新技术的风险也突显出来。
2、更普遍使用智能消费品设备。
IoT所覆盖的行业人群广泛,从智慧交通、智能物流、医疗、农业、能源等行业应用,到私人智能家居、个人、智能汽车等应用,无论是降低成本,还是提高中国居民的生活质量,都将是中国居民生活质量的巨大提升。
例如,在日常的家庭生活中,智能家居会让烹饪变得轻松,睡眠更舒适,家庭生活更舒适,智能监控将使家庭安全系统更加强大,智能办公桌椅、智能家居更能让我们的生活更轻松,更舒适的家居生活将得到越来越多的自由。
3、更加重视人工智能。
边缘计算将会成为物联网的一股重要力量,因为边缘计算可以实现更高效的 *** 作和更快速的响应,同时,与人工智能等融合的物联网技术也会越来越普遍。
将来,我们将看到人工智能在物联网技术上的巨大进步。由于物联网设备和技术的应用越来越多,企业采集的数据量呈指数级增长,传统的计算方法已经不能满足数据处理的需要。
此外,人工智能可以填补数据收集与分析之间的空白,实现更好的图像处理,视频分析,创造更多的应用场景和商业机会。
4、数据转换更加迅速。
伴随着5G的到来,将会有越来越多的移动设备接入物联网网络,更多的物联网数据将掌握在人们手中。物联网数据的转化对技术人员非常重要,而且未来还会为非技术人员提供更多来自物联网的衍生数据。
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