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。
TencentOS tiny 提供业界最精简的RTOS内核,最少资源占用为RAM 06 KB,ROM 18 KB。对于复杂的任务管理、实时调度、时间管理、中断管理、内存管理、异常处理等功能,TencentOS tiny都可支持。腾讯 科技 讯 9月18日消息,腾讯宣布将开源自主研发的轻量级物联网实时 *** 作系统TencentOS tiny。相比市场上其它系统,腾讯TencentOS tiny在资源占用、设备成本、功耗管理以及安全稳定等层面极具竞争力。该系统的开源可大幅降低物联网应用开发成本,提升开发效率,同时支持一键上云,对接云端海量资源。
据权威资料显示,全球物联网市场规模发展迅猛,2018年,仅国内物联网市场容量已经超过1万亿,预计2020年国内物联网市场容量可望超过15万亿。作为物联网整个产业链重要一环,终端侧物联网 *** 作系统由于直接对接底层物联网设备,已经成为构建整个物联网生态的关键。
腾讯物联网团队表示:“将腾讯自主研发的物联网 *** 作系统TencentOS Tiny开源,不仅可以将腾讯在物联网领域的技术和经验和全球开发者分享,还能够汲取全球物联网领域的优秀成果和创新理念,最终推动整体物联网生态的繁荣以及万物智联时代的到来。”
腾讯云构筑起全链条IoT云开发能力
在全面上云的背景下,物联网设备也不例外。借助TencentOS tiny提供的更简单的软件接口,亿级物联网设备上云的门槛降降进一步降低,从而帮助物联网开发者能够更便捷的使用云端海量的计算、存储资源,以及先进的AI和大数据算法模型,有效支撑众多前沿物联网技术在智慧城市、智能家居、智能穿戴、车联网等行业的加速落地。
同时,随着TencentOS tiny的开源,结合腾讯云物联网开发平台IoT Explorer,加上之前已经建设完成的国内最大规模LoRa网络,腾讯云物联网已经彻底打通从芯片通讯开发、网络支撑服务,物理设备定义管理,数据分析和多场景应用开发等一站式、全链条IoT云开发服务能力,物联网开发将变得更为简单、高效。
近年来,腾讯在开源上的步伐不断加快,截至9月,腾讯自主开源项目已达84个,Star数超过24万。在物联网领域,腾讯不仅通过开源和开放持续构建良性的物联网生态体系,在产品易用性和开发效率上,腾讯物联网团队也都做了许多针对性优化。
体积
最小仅18KB
、功耗
最低2微安
TencentOS tiny 提供业界最精简的RTOS内核,最少资源占用为RAM 06 KB,ROM 18 KB。在类似烟感和红外等实际场景下,TencentOS tiny 的资源占用仅为:RAM 269 KB、ROM 1238 KB,极大地降低硬件资源占用。同时,看似“麻雀虽小”,却“五脏俱全”。对于复杂的任务管理、实时调度、时间管理、中断管理、内存管理、异常处理等功能,TencentOS tiny都可支持。
在功耗上,TencentOS tiny还应用了高效功耗管理框架,可以针对不同场景降低功耗。比如TencentOS tiny内部的定时机制在发现业务没有运行的时候,会自动启动休眠状态,有效降低功耗。根据实测的数据显示,TencentOS tiny最低的休眠功耗仅有2微安。开发者也可以根据业务场景选择可参考的低功耗方案,降低设备耗电,延长设备寿命。
独具创意的调试功能,助力开发者快速排障
由于很多物联网的终端设备在实际场景下,位于荒郊野外或者很远的地方,出现问题的时候非常难定位。为了能够减少这个问题,当终端出现问题的时候,TencentOS tiny会把一些故障信息记录下来,当它再重启的时候首先把错误数据上报云端,这个功能极大的方便了开发者查找故障原因。从而远在千里之外,就可以快速排除故障。
另外,TencentOS tiny的内核以及其上层的物联网组件框架,都做了高度解耦,保证和其它模块之间连接的适配。同时,TencentOS tiny 还提供多种编译器快速移植指南和移植工具,帮助开发者向新硬件开发板的一键移植,省时省力,有效提升开发效率。
目前,TencentOS tiny已支持意法半导体、恩智浦、华大半导体、瑞兴恒方、国民技术等主流厂商多种芯片和模组。
随着人工智能技术的快速发展,AI与各行各业产生了越来越密切的联系。美业行业亦不例外。其中,AI测肤和虚拟试妆成为了AI美肤产品升级的标配。
诸如欧莱雅这样的国际美妆巨头,早已积极投身其中,通过对AI和AR技术厂商ModiFace的收购,为客户提供在线的皮肤检测和诊断方案,利用AR和AI等技术重塑美容体验。
在国内,亦有不少企业已经开启“AI+美业”的 探索 。比如,在iOS 健康 健美榜上名列前茅的美妆 App美丽修行,于2020年与旷视 科技 携手,上线了“拍照测肤”功能。
AI更了解你的肌肤?
只需1张素颜照片,花费几秒钟时间,就能快速了解自己的肤质状况。美丽修行的这项 “拍照测肤”一经推出后广受欢迎。截止目前,已经为APP用户提供近2000万次个人皮肤状况检测服务。
美丽修行创始人 & CEO 易鸥表示,正确的认知自身肤质是科学护肤的关键。大多数人对肤质判断、护肤方式存在“知识盲区”,从而为之付出了高昂的试错成本。如何判定自己的肤质,并挑选出适合自己的产品成为基础护肤的“关键一步”。
早在2016年APP上线时,美丽修行就推出了肤质分析板块,但易用性和普及性上存在不足。
“当时我们采用的是褒曼医生的16种肤质分析问卷,用户需要花几十分钟答完60多道题的问卷,这更适用于喜欢刨根问底的“成分党”或者深度用户。随着用户量的不断增加,我们希望能够提升测肤质的趣味性和可接受程度,找到最优质的技术供应商进行深度合作,在手机拍照测肤领域做到行业内最好。” 易鸥说。
与旷视 科技 的合作由此开启。易鸥介绍,当时国内排名靠前的AI企业都曾列入了考虑对象,而旷视在技术实力以及价值观、战略层面都是最为匹配的。
“在AI+美业’方面的尝试,我们是纯投入的,而旷视对此的投入也很大。两家都是站在更长远的角度,思考如何利用AI技术来提升美业行业的客户体验,最终用数字化和智能化来赋能整个行业和消费者。可以说,这是从长远层面和战略角度开启的合作。”
目前已上线的美丽修行拍照测肤功能,是双方基于旷视FaceStyle美业解决方案联合研发而来。依靠旷视“人脸稠密关键点识别和色彩融合”AI算法,能够在移动端进行科学、精准的肤质分析,包含肌肤干油性分析、敏感度分析、色素沉着分析、衰老分析、痤疮检测和分析等23种功能。
此外,通过科学建档、精准匹配,美丽修行能为用户提供量肤定制的内容推荐、产品指导,个性化的美修盒选品等,从而减少用户试错成本,提升终端用户和行业客户的价值服务。
据悉,除了智能测肤外,旷视还在美业领域推出了虚拟试装方案。利用AI和AR技术,消费者只需要上传自己的照片或用相机拍照,就能实现试妆模拟,查看试妆前后对比,作为购买产品的参考。
从线上到线下 促进美容产业AI化
易鸥强调,双方合作可谓强强联合,依托旷视的底层技术能力,以及美丽修行的C端用户运营能力,开启了AI赋能美业的创新 探索 。通过AI测肤和大数据,消费者可以快速了解16型肤质,并结合数据库10万+品牌、280万+商品、28万+成分做肤质匹配推荐,引导消费者找到适合自己的产品。
2021年10月,美丽修行上海消费者体验中心开业,这是美丽修行首次从线上走到线下的战略拓展。下一步,旷视 科技 与美丽修行的合作,也将 探索 从线上App延伸到线下端产品,包括美修盒、智能终端、肤质数据等。
“除了不断优化迭代的手机拍照测肤,我们已经在智能终端已经进行了一年多的 探索 。这个产品类似于可穿戴设备,致力于做到标准光源,避免不同手机摄像头、不同光线所导致的图像质量的差别。目前的设想是提供给消费端、品牌方、医美机构等。” 易鸥介绍。
对于AI的未来应用前景,易鸥亦表示了看好。
“经过这五年的观察,AI相关的技术,已经应用在化妆品的营销端,以提升消费者的体验,这是欧莱雅、资生堂等各大跨国集团都非常重视的领域。另外,AI大数据也用于科研,以及工业制造40和柔性化生产等方面,帮助美妆企业提升生产制造能力。AI技术正在一些大型集团中慢慢普及。”
旷视 科技 相关负责人表示,全球疫情遭遇数字消费崛起,新消费、新国货剧变如何增强消费者的参与感、体验感,打通消费者的购买链路是美业发展的全新命题。而AI技术为美业的快速普及和渗透提供重要支撑。“美业+AI”有望成为解除行业与消费者之间“联接障碍”的破局之策。
该负责人进一步指出,旷视自2012年进入消费物联网,以SaaS产品形态提供数十种顶尖的AI能力,帮助企业和开发者降低使用AI能力的门槛。未来,旷视 科技 将面向美业行业孵化更多创新型产品,通过“AI+美业” 探索 更多行业场景创新。
云计算和大数据、物联网、AI分别有何关系物联网
1、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。
2、物联网的关键技术
传感器技术:这也是计算机应用中的关键技术。大家都知道,到目前为止绝大部分计算机处理的都是数字信号。自从有计算机以来就需要传感器把模拟信号转换成数字信号计算机才能处理。
RFID标签:也是一种传感器技术,RFID技术是融合了无线射频技术和嵌入式技术为一体的综合技术,RFID在自动识别、物品物流管理有着广阔的应用前景。
嵌入式系统技术:是综合了计算机软硬件、传感器技术、集成电路技术、电子应用技术为一体的复杂技术。经过几十年的演变,以嵌入式系统为特征的智能终端产品随处可见;小到人们身边的MP3,大到航天航空的卫星系统。嵌入式系统正在改变着人们的生活,推动着工业生产以及国防工业的发展。如果把物联网用人体做一个简单比喻,传感器相当于人的眼睛、鼻子、皮肤等感官,网络就是神经系统用来传递信息,嵌入式系统则是人的大脑,在接收到信息后要进行分类处理。这个例子很形象的描述了传感器、嵌入式系统在物联网中的位置与作用。
云计算
1、什么是云计算
云计算是一种按使用量付费的模式,这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问,进入可配置的计算资源共享池(资源包括网络、服务器、存储、应用软件、服务),这些资源能够快速提供,只需投入很少的管理工作,或与服务商进行很少的交互。
2、物联网和云计算的关系
云计算相当于人的大脑,是物联网的神经中枢。云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式,通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。
目前物联网的服务器部署在云端,通过云计算提供应用层的各项服务。云计算可以提供以下几个层析的服务:
IaaS:基础设施即服务,消费者通过internet可以从完善的计算机设施获得服务。例如:硬件服务器租用。
PaaS:平台即服务。PaaS实际上是指软件研发的平台作为一种服务,以SaaS的模式提交给用户。因此,PaaS也是SaaS模式的一种应用。但是PaaS的出现可以加快SaaS应用的开发速度,如:软件的个性化定制开发。
SaaS:软件即服务,它是一种通过internet提供软件的模式,用户无需购买软件,而是向提供商租用基于Web的软件,来管理企业经营活动。
大数据
1、什么是大数据
大数据是一种规模大到在获取、管理、分析方面大大超出传统数据库软件工具能力范围的数据集合,具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。如果将大数据比作一个产业,那么这种产业实现盈利的关键在于提高对数据的“加工能力”,通过“加工”实现数据的“增值”。
2、大数据和云计算的关系
从技术上来看,大数据和云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘,但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。
云时代的来临,大数据的关注度也越来越高,分析师团队认为大数据通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据。大数据分析常和云计算联系到一起,因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
大数据需要特殊的技术以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术,包括大规模的并行处理数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据可、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。
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。
通过上述观点我们可以简单的得出一个结论: 物联网的正常运行是通过大数据传输信息给云计算平台处理,然后人工智能提取云计算平台存储的数据进行活动。
物联网就是物物相连的互联网。
这有两层意思:
其一,物联网的核心和基础仍然是互联网,是在互联网基础上的延伸和扩展的网络;
其二,其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间,进行信息交换和通信,也就是物物相息。
物联网通过智能感知、识别技术与普适计算等通信感知技术,广泛应用于网络的融合中,也因此被称为继计算机、互联网之后世界信息产业发展的第三次浪潮。
物联网的应用:
1、智能交通。物联网技术在道路交通方面的应用比较成熟。随着社会车辆越来越普及,交通拥堵甚至瘫痪已成为城市的一大问题。对道路交通状况实时监控并将信息及时传递给驾驶人,让驾驶人及时作出出行调整,有效缓解了交通压力。
2、智能家居。智能家居就是物联网在家庭中的基础应用,随着宽带业务的普及,智能家居产品涉及到方方面面。 家中无人,可利用手机等产品客户端远程 *** 作智能空调,调节室温。
3、公共安全。近年来全球气候异常情况频发,灾害的突发性和危害性进一步加大,网可以实时监测环境的不安全性,情况提前预防、实时预警、及时采取应对措施,降低灾害对人类生命财产的威胁。
高通近期将不少资源投注在AI、嵌入式应用与物联网上,而稍早它们也公布针对物联网终端装置的视觉智慧平台产品,首批的两款产品采用10nm制程,分别为QCS605以及QCS603,整合高通在运算与AI的技术,搭载高通的ISP、高通人工智慧引擎、GPU与ARM多核CPU技术、向量处理器,提供高性能的机器视觉技术与应用,能用于工业与消费级的安防相机、运动相机、穿戴式影像产品、VR与360相机、机器人以及智慧显示器等。
基于QCS605以及QCS603已经开始进行送样,同时也与华晶科技合作,推出基于QCS605的VR360度相机,并预计在2018下半年推出QCS603的工业级安控相机参考设计。目前包括KEDACOM与RicohTheta皆宣布将采用此平台开发新影像产品,另外如商汤科技、Pilotai与MMSolution等也将提供如支援脸部、图像与物体辨识技术,以及运动与物体侦测、分类与追踪,还有先进图像品质校准服务等资源。
QCS605与QCS603皆采用高通半客制化Kryo300系列CPU搭配Adreno615GPU,而效能较高的QCS605采用2Kryo300Gold(25GHz)6Kryo300Silver(17GHz)CPU,至于QCS603为2Kryo300Gold(16GHz)2Kryo300Silver(17GHz)组合,两者皆具备Hexagon685DSP,可支援整合高通Snapdragon神经处理引擎软体框架、ONNX交换格是、Android神经网路API与高通HexagonNeuralNeork的高通人工智慧引擎,能够达到每秒21TOPS的深度神经推理网路性能。
同时两项视觉智慧平台搭载双14bit的Spectra270ISP,可支援4K@60fps或是57K@30fps的影片,或是以更低解析度进行多路并行串流,同时支援双16M相机,并且可提供避免在HDR产生叠影的交错式HDR、电子防手振、变形校正、降噪、色差校正与硬体式移动补偿式时间滤波。
同时两项视觉智慧平台皆可支援最高WQHD解析度的触控萤幕,也可相容馆饭的作业系统,开发者能够借由其支援的硬体加速合成、3D覆盖、OpenGL、OpenCL与Vulkan等主流API,能作为开发者进行产品差异化,并可用于VR360相机的终端内容自动拼接,机器人导航与避障,或是运动相机的影片摘要机能。
此外还搭载MU-MIMO与双频同步的2x280211acWiFi、蓝牙51,以及支援高通3D音讯、高通Aqstic音讯与aptX音讯等,搭配人工智慧技术,可支援自然语言处理;音讯语音辨识;语音插播与在嘈杂环境下的关键音讯收音;当然为了符合工业安全需求,也提供如硬体可信根的安全启动、可信执行环境、硬体加密引擎、储存安全、金钥分发与无线协议安全等。
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