物联网+人工智能,让垃圾分类更好落实

物联网+人工智能,让垃圾分类更好落实,第1张

什么是智能垃圾分类?

智能垃圾分类是一个智能化物联网终端设备,利用无线网络传输数据,实现自助交投、自动称重。

智能垃圾分类回收机约5米长,分设了纸类回收、纺织物回收、金属回收、塑料回收、玻璃回收、有害垃圾回收6个类别,并以图示区分,比如衣服、箱包属于纺织物类,电池、温度计属于有害垃圾类;需要投放垃圾时,在正中央的显示屏上用APP扫码或输入电话号码即可 *** 作,“投喂”过程仅需几十秒。

居民还可以扫描回收柜上的二维码打开微信小程序,然后在微信小程序上 *** 作对应的机柜,如开门、投递、关门等相关 *** 作,从而实现方便快捷的废物回收。除此之外,用户还可以通过微信小程序查看账户信息、积分信息,进行积分兑换等。

物联网+人工智能,让垃圾分类更好落实

当前,物联网技术也逐渐被应用于环境保护、能源管理等领域。在物联网的应用下,通过垃圾袋智能发放机+智能垃圾分类箱+智能分类垃圾收集箱——融合“物联网+”技术,从领取垃圾袋到投放垃圾都是智能化 *** 作,最后根据不同废品的市场回收价格计算返还金额,居民只需在手机上下载相应的APP,便可以获得一定的收益,并进一步美化社区环境。

智能垃圾分类更智能:实名投放,让垃圾有源可溯。居民领取的垃圾袋都印有二维码,实行一户一码实名制。居民投放垃圾后,扫描垃圾袋上的二维码,通过App大数据平台即可知道这袋垃圾来自哪户居民、垃圾分类是否准确,实现垃圾投放可溯源。当可回收垃圾投放后,系统自行称重并累计相应积分。

物联网、大数据及人工智能都是近年来互联网行业比较火热的话题,三者之间具有非常紧密的联系。想探讨物联网、大数据及人工智能之间如何融合,首先需要了解其基本概念。

概念

1、物联网

根据百度百科的解释,物联网(InternetofThings,IoT)是一个基于互联网、传统电信网等的信息承载体,它让所有能够被独立寻址的普通物理对象形成互联互通的网络(万物互联)。物联网网络架构设计由感知层、网络层及应用层组成,分别实现数据采集、数据传输及数据应用的功能。目前,物联网已经广泛应用于智慧医疗、智慧环保、智慧城市、智能家居及物流等领域。

2、大数据

大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据具有体量大(Volume)、及时性(Velocity)、多样性(Variety)、低价值密度(Value)及真实性(Veracity)的“5V”特性。

3、人工智能

人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。目前,人工智能正在改变各行各业的传统模式,作为人工智能分支的机器学习/深度学习已经广泛用于自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)、机器翻译及推荐系统等领域。

深度融合

物联网、大数据、人工智能三者之间相辅相成,可以形成一个闭环通路。物联网作为智能感知层,主要负责采集现场的数据并将数据上传至分布式数据库中;大数据作为数据存储层,将经过ETL处理后的数据保存到分布式文件系统(HDFS)或数据仓库(HIVE)中;人工智能作为应用层,可利用sparkml或tensorflow实现相关的机器学习或深度学习算法,对存储在HDFS或HIVE中的数据进行数据挖掘。

应用案例

目前,物联网、大数据、人工智能已经广泛用于智慧城市、智慧环保、智慧交通等领域。以智慧环保中的空气预警为例,首先,物联网可以作为智慧感知层,安装在客户现场的空气监测设备采集的空气质量信息通过网络传输数据中心;而后,利用大数据ETL工具(spark、hive)进行数据清洗并存储至分布式数据库/文件系统/数据仓库中;最后,利用人工智能相关技术进行大数据分析(sparkml、tensorflow),预测未来若干天的空气质量,并以此辅助进行科学决策及改善环境。

本人从事 科技 行业已经10多年的时间,现负责某企业人工智能与区块链实验室。从我的经验了解到,2020年其实人工智能和万物互联已经开始向我们走来,随着人工智能(AI)、物联网(IoT)、5G等新技术的蓬勃发展,以及与产业端的深度融合,使得智能工业,智能农业,智能教育,智能交通,智能医疗等等成为了可以预期的目标。
物联网

物联网是指无处不在的终端设备和设施,包括具备智能传感器、移动终端、工业系统、楼宇系统、智能家居,通过RFID技术的资产识别,携带无线终端的人、车、动物。其目的是实现物与物、物与人、物品与网络的链接,方便管理及控制。
人工智能
随着万物互联,必将产生海量的数据。人工智能可以通过对数据的收集和处理,完成对数据的分析,从而利用数据提取出模型和规则,用于代替人工进行趋势预测,策略执行等工作。
5G

5G网络具有高速率、大容量、低时延等特点,它可支持长时间、大规模的连接需求的物联网应用。同时,5G技术将在交通、教育、医疗等领域发挥着极大的作用,更将有助于我们充分利用资源,创造出更大的价值。可以说,5G不仅是新一代的移动通讯技术,更是未来实现万物互联的基础。
IoT硬件销售市场规模
中国智能家居市场爆发时间预测
Top12 用户入口调查
通过披露出的数据来看,2020年将会赢来行业的爆发与增长。随着物联网的爆发,必将会带动相关行业的共同繁荣。虽然当下物联网仍处于市场初期阶段,随着相关技术的整合与完善,业务场景的不断优化,必将引发一轮新的技术繁荣,从而把人来待遇另一个新的阶段。
人工智能的时代其实已经到来,随着5G、物联网等的持续发展,万物互联的时代也已经慢慢在“入侵”我们的生活了。

以人工智能为例,现在人工智能产品已经广泛的应用于我们日常生活、企业经营等中,在本次疫情中也有很多人工智能的应用。

人工智能医疗设备、人工智能外呼机器人等等,都是人工智能在改变着我们的生产生活方式。

以呼叫中心为例,我们看看人工智能如何使呼叫中心智能化?

呼叫中心是依靠技术与人力资源支持的行业,随着人口红利的消失,降低人力成本成为企业的迫切需求。利用AI技术,企业呼叫中心将在人机协同、智能分析、优化用户体验方面迎来创新与突破。

在呼叫中心领域,AI技术发展有两大方向:以AI辅助人工劳动,实现高效协同;以AI替代人工劳动,节省人力成本。我们相信以AI辅助人的工作,人机协同提升呼叫中心的效率是现阶段的主要方向。基于呼叫中心的通话能力,我们将开展一系列的人工智能 探索 与实践。

呼叫中心的AI变革,首先发生在呼叫中心座席人员方面,通过ASR语音识别引擎实现对大量通话的有效分析,进行高效的全量智能质检,这是人工智能实现的第一步。第二步,AI技术将针对客户方面进行创新,发展对话机器人。辅助人工座席员开展工作,人工监控对话机器人的表现与服务质量,可以实现高效协同,在必要时参与客户的沟通服务。从客户分析的维度,客服场景中基于用户画像、平台用户行为,预判来电客户的需求;营销场景中,AI技术可以分析潜在用户的匹配度,判断是否为客户,以及选择最合适的沟通时间,实现接通率的优化;在风控场景下,判断用户的信用表现。

此外,在呼叫中心管理运营和决策方面,AI技术将助力企业知识库的建立,成为呼叫中心大脑,实现面向用户体验的呼叫中心服务,帮助进行客户沟通的管理与决策,优化客户沟通体验。在呼叫中心的整体运营监控中,发现问题的预警。在人员技能提升与培训方面,提词器能够帮助新人加速学习,了解业务与解答问题的重点。通过质检打分,支持新人检索优秀员工的话术,实现知识学习、经验积累和技能提升。
我们现在就前进在人工智能时代的道路上。

未来5至10年是人工智能时代的关键发展期。

这是 历史 规律,是人工智能无法阻挡的 历史 趋势。

上面四部曲,大约需要20至30年实现,中间需要解决的问题主要有以下几个人。

自然消化和通过一次性变现解决,不会引起 社会 阵痛,就像上世纪五十年代的工商业改造。

社会 进步必定伴随人的精神状态进步。 社会 风气和习惯具有极大的人性进化力量。简单一点,看看朝鲜和中国的过去,虽然贫穷,到不缺精神。

如果既有富裕,又有精神,这个 社会 是不是人人喜欢!

人的本性使然!

靠科学技术自身的推动力量

靠每一个人的向往和力量

靠 社会 各方的共同努力!
本人作为 科技 领域的创作者,每天都会浏览大量的有关 科技 的信息,并由此深深的觉得我们赶上了一个快速变化的时代, 科技 推动这整个时代的进步,不断诞生的新生事物,充满了未知和变化,也带来了新的机遇。

而物联网就是继互联网之后的又一次信息技术革命浪潮, 谷歌执行董事长Eric Schmidt曾宣称,互联网即将成为 历史 ,物联网将取而代之,成为生活的重要部分。中兴通讯首席技术官兼执行副总裁徐慧俊也曾表示,随着以5G技术为标杆的移动互联网时代到来,万物互联、万物感知正逐渐成为现实。

那物联网离我到底还有多远呢?我们用数据来看一看~

近年来,全球物联网产业市场规模呈现快速上升趋势,已从2013年的19万亿美元上升至2016年的32万亿美元。物联网产业的发展与可用连接数密切相关。 预计到2020年,全球连接数将达到260亿(智能手机90亿,可穿戴设备100亿,M2M连接70亿),潜在市场规模将超过7万亿美元。

当前,中国物联网产业的空间格局已经形成了以北京、上海、深圳、重庆为核心的环渤海、长三角、珠三角、中西部地区四大产业集聚区。由于中国拥有庞大的全球电子消费市场和工业规模,因此物联网在中国拥有广阔的前景。 2014年,中国物联网产业市场规模达到6000亿元。 2019年9月,在无锡年举行的世界物联网博览会上,发布了《2018-2019中国物联网发展年度报告》。在这份中报告中,2018年我国物联网产业规模已超12万亿元,物联网业务收入较上年增长729%。可见物联网发展之快。 但也不得不承认当前的物联网市场还处于初级阶段,是窗口期。同时,新的洗牌期在到来,行业群雄并起,未来发展潜力巨大。

智能化不是工业化

工业化的三要素:生产者、生产资料和资本是全职时间输送的。

智能化的三要素:消费者、智能手机和消费是休闲时间输送的。

智能化成果按照工业化分配制度分配,是全球所有矛盾的根源。

更直接说:消费者是创造智能化价值的主体,但消费者却不能分享智能化成果是所有矛盾的根源。

因为智能化是未来,是希望!当未来和希望被独享和独占,焦虑会自然覆盖到 社会 的每个角落。

2、智能化10是免费共享,智能化20应该是什么?

站在10领导者的视角,自然是工业化40。依然按照传统分配方式,将未来独享进行到底。

但如果站在消费者的视角,显然是智能化20,承认每个消费者对智能化的贡献。

承认方式:股权共享。

简言之,免费共享,共享的是现在!

股权共享,共享的是现在和未来。

人不仅需要现在,更需要未来。

3、原理与图纸比机器本身更重要!

英国完成第一次工业革命,对其他国家形成碾压式的打击。

满清选择购置q炮,建立北洋舰队,但很快就沉了。

普鲁士选择成为第1个普及义务教育的国家,使德意志民族不仅从一盘散沙的状态走出,引领第二次工业革命浪潮,而且自然孕育出爱因斯坦等一批跨世纪的人才。爱因斯坦时空取代了牛顿时空。因此,重要的是国民应该知道所以然,而不是具体的某个机器、软件和AI。

无人驾驶,无人超市,无人工厂就是人工智能的到来,5G普及就能实现万物互联。未来已来,你准备好了吗?《智能 社会 》已提前十年为我们布局。

我们已经处于这个时代了,一方面一些公司绑架了这些概念,用大量的钱去建设一些似是而非的工程,让我们误解了人工智能和物联网,另一方面,这些技术是革命性的,但还处于初期,就像工业革命刚开始,原始蒸汽机无法带来相比人力的巨大生产力提升。建议去看看谷歌等公司的一些研究,就能体会到这两个技术会带来的变化。

其实现在已经来了,只是还没有形成大面积的普及,比如我们公司的人脸识别门禁等设备。

本人机器人从业者,人工智能目前还是不成熟,最终问题都需要转换为数学算法,其实这个概念几十年前就已经提出来,到现在仍然不成熟。还是从基础学科抓起吧。先把道研究清楚,术自然不是问题

未来已来,你准备好了吗?

人工智能、大数据、云计算、物联网、互联网的关系

简单解释一下上图(从下往上看,本人也是吃瓜群众,不保证专业性,仅作为通俗理解用):

IoT和IoI

IoT,Internet of Things,物联网;IoI,Internet of Information,互联网;

这两张网是用来将所有事物和信息联系起来,为何要联系起来呢?因为将事物和信息联系起来后,数据才有了关联,数据有了关联才能产生更大的价值。例如一辆车的位置数据没有太大价值,但几千辆车的位置数据关联起来,就可以用来判断路面拥堵情况,也可以用于交通调度。

云计算

物联网和互联网产生大量的数据,这些数据肯定要找一个地方集中存储和处理,这就必须要有云计算了。如果没有云计算,一台冰箱产生的数据都要部署独立一台后台服务器来接收,成本和便利性无法接受。云计算的作用就在于将海量数据集中存储和处理。

大数据

海量数据上传到云计算平台后,自然而然的就需要对数据进行深入分析和挖掘了,这就是大数据的目的。将几千辆车的位置信息综合起来分析出某条路的拥堵状况;将某个城市几百万人的健康状况综合分析,也许就可以得出某个工厂周围某种疾病的发病率比较高的结论。。。。。。这些都是大数据做的事情。

人工智能

大数据是基于海量数据进行分析从而发现一些隐藏的规律、现象、原理等,而人工智能在大数据的基础上更进一步,人工智能会分析数据,然后根据分析结果做出行动,例如无人驾驶,自动医学诊断。

什么是物联网?

物联网在之前被定义为通过射频识别(RFID)、红外线感应器、全球定位系统、激光扫描器、气体感应器等信息传感设备按约定的协议把任何物品与互联网连接起来进行信息交换,以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络,简言之物联网就是“物物相连的互联网”。

后来被重新定义为当下几乎所有技术与计算机、互联网技术的结合,实现物体与物体之间:环境以及状态信息实时的实时共享以及智能化的收集、传递、处理、执行。广义上说,当下涉及的信息技术的应用,都可以纳入物联网的范畴。

什么是人工智能?

人工智能英文缩写为AI,它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分枝,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。它是对人的意识、思维的信息过程的模拟,人工智能不是人的智能,但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

AIoT(人工智能物联网)=AI(人工智能)+IoT(物联网)。 

AIoT融合AI技术和IoT技术,通过物联网产生、收集来自不同维度的、海量的数据存储于云端、边缘端,再通过大数据分析,以及更高形式的人工智能,实现万物数据化、万物智联化。

物联网技术与人工智能相融合,最终追求的是形成一个智能化生态体系,在该体系内,实现了不同智能终端设备之间、不同系统平台之间、不同应用场景之间的互融互通,万物互融。

除了在技术上需要不断革新外,与AIoT相关的技术标准、测试标准的研发、相关技术的落地与典型案例的推广和规模应用也是现阶段物联网与人工智能领域亟待突破的重要问题。

应用范围

无论是AI,还是物联网,都离不开一个关键词:数据。

数据是万物互联、人机交互的基础。AI的介入让IoT有了连接的“大脑”。同样,归功于当前存储技术发展,让数据有了基本的“后勤保障”。云服务的快速扩张,则让数据有了发挥价值的物质基础。

AI、IoT“一体化”后,“人工智能”逐渐向“应用智能”发展。深度学习需要物联网的传感器收集,物联网的系统,也需要靠人工智能做到正确的辨识、发现异常、预测未来,由此可见,人工智能结合物联网(AIoT)是接下来的重大发展,而这样的发展,影响到各行各业,甚至会进行产业颠覆,也就是说,接下来AIoT服务,将在我们身边大量出现。

首批国家新一代人工智能开放创新平台名单包括,依托百度建设的“自动驾驶”国家新一代人工智能开放创新平台、依托阿里云建设的“城市大脑”国家新一代人工智能开放创新平台、依托腾讯建设的“医疗影像”国家新一代人工智能开放创新平台,以及依托科大讯飞建设的“智能语音”国家新一代人工智能开放创新平台。

AIoT(人工智能物联网)未来发展前景十分广阔。它将使用AI技术实现对设备、数据和应用的连接,从而为企业带来新的发展机遇。AIoT可以帮助企业实现效率的大幅度提升,同时也可以帮助企业减少成本开销。此外,AIoT还能够帮助企业针对不断变化的需要快速作出决定和行动。


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