人工智能与物联网的区别到底是什么？

区别

一、什么是物联网

1，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。

二、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。

作者 | 维克多

编辑 | 琰琰

7月9日，在2021年世界人工智能大会的可信AI论坛上，艾耕 科技 CEO韦啸进行了题为 《可信AI助力内容创作实现智能化》 的报告。他在报告中指出了AI内容生产在“可信”方面遇到的挑战，并给出了三条提高AI内容生产可信性的技术建议：

1知识图谱沉淀行业专家经验提升可控性；

2专家系统与局部模型提升可解释性和可调性；

3强调人+机器协同的工作模式。

此外，在报告结束，AI 科技 评论和韦啸进行了一场关于“AI发展路径”的交流，他认为当前人工智能想要取得突破性进展，必须等待其他领域，例如生物学领域，有突破性的发现。

今天的演讲题目是《可信AI助力内容创作实现智能化》，分享一下AI在内容生产方面遇到的可信挑战。回顾互联网的前世今生，从门户网站到搜索引擎、到社交网络、再到超级APP，互联网发挥的核心作用是：分发内容。而内容生产属于互联网的上游，每年制作物联网流通的内容成本超过千亿。

人工智能（AI）作为技术发展的桥头堡，未来十年的技术热点，其一定会在行业里发挥巨大的作用。

目前，AI已经能够生产各种各样的内容，例如强大的GPT-3模型，其内容生成能力一度让人类惊呼。但实际上，GPT-3生成的大量内容都是胡说八道的，没有办法直接使用。这对应的是AI稳定性问题，即生成算法不可控。

可解释性，可调性，是AI生产内容过程中碰到的另一个问题。举个例子，当我们用AI进行视频生产时，无论是半自动还是全自动的方式，采用同一模板生成的视频，在社交平台上获得的点赞数和流量却不一样。至于为什么？用户希望能够有一个解释，即是算法出了问题还是其他方面的问题？这就是内容生产遇到的AI可解释性挑战。

其实，内容生产和内容生成不同，今天AI技术大多仅支持内容生成，内容生产意味着要为产业赋能。内容生成里的专家主要有主编、编辑和运营。而内容生产需要将AI技术有机整合成一个专家系统，包含上述一系列的角色，对于不同角色进行不同程度的赋能，从而提高内容生产的能力。这也是我们一直打造的品牌“AIZAO, AI造”。

它的逻辑是先依靠电商或者品牌的营销专家，然后基于他们对行业的理解，用知识图谱支撑智能素材库，生产出合适的图、文内容，最后加上运营数据的回流，就可以构成生产力的大幅度提升。

为了让这一AI系统生成的内容更为可信，我们做了如下的尝试：1知识图谱承载专家经验提升可控性；2专家系统与局部模型提升可解释性和可调性；3强调人+机器协同的工作模式。AI一定会犯错，人机协同是提高AI可信性的举措之一。

总结一下，如果想搭建一个更为可信的内容生产平台，需要遵守三条原则，第一，坚守向善价值观，不做恶；第二，建立评估体系，保证系统生产的内容可信；第三，明确算法系统的责任。我们可以感受到，互联网充满了不可信的内容，已经对 社会 产生极大负面的价值，我们希望算法设计出之后，其所承担的责任能有清晰的界定和边界。

AI 科技 评论：请问您如何看待可信AI？

韦啸：可信AI 包括几个方面：稳定性、可解释性、可调性、公平性等等。这意味着可信AI不是一个概念，更多的衡量如何把一个技术更好的赋能各个场景。

关于构建可信AI需要四方面的发力：

1技术和学术上的突破。机器学习模型中的黑盒性是AI可信问题的源头之一，很多AI技术如自动驾驶，AI医疗影像的应用，背后其实有可解释性，可控制性的缺陷，邢波老师的Petuum，就考虑了如何提升黑盒模型的debuggability。杨强老师主推的联邦学习，又在一定程度上能解决数据隐私问题，所以技术的发展，肯定能够带来更多可信的解决方案。

2政策、法律衡量责任。一个算法存在开发者和使用者，但算法出错，如何衡量双方的责任，是需要政策制定者考虑的事情。

3遵守商业道德准则。算法即技术，技术中立，向善的人使用，会产生好的结果，心怀不轨的人使用，会产生恶果。

4明确可信的目标。所有的算法都针对一个目标进行优化，我们在设立这个目标的时候，能否将可信作为一个目标衡量？

AI 科技 评论：相比深度学习，传统AI模型的可解释性比较好，您如何看待两者的关系？

韦啸：我举个例子，美国人工特别昂贵，很多车主自己动手修车。衡量一个修车匠是否能“打”的一个标准是：修车工具箱里工具种类是否丰富。这个工具箱可能有一些17世纪就有的改锥，也可能有新开发的智能电钻。其实，老改锥还是新电钻都存在于工具箱里，使用哪种锯子修车取决于具体的场景。

类比到AI内容生产领域，GPT-3这一模型确定能够提高基底模型表现，在从语料库提取特征方面，非常高效。但是，有些场景要求生成的内容丝毫不能出错，例如宝马X5的排量是24，如果AI生成的是25，显然就不符合要求。因此，这时候如果采用经典的PCFG，效果反而会更好。

因此，深度学习也好，传统模型也好，它们都在工具箱里，如何使用，关键要看具体的场景。所以，我们创业者也要摒弃一个观点：新工具不一定比传统工具产生更大的商业价值，毕竟一些比较老的模型研发成本比较低，新模型（深度学习）研发成本比较高。

AI 科技 评论：AI内容生成领域，遇到哪些可信方面的挑战？

韦啸：正如我演讲中提到的，第一是稳定性，我们在用工具创造标题的时候，有些生成的内容质量高，有些却不通顺；第二是可解释性，同一组算法生成的视频，却获得了不同的流量反馈，人工干预也无法总结优化的路径；第三是AI系统一定会犯错，不管什么模型，只要场景足够复杂系统就一定会犯错。这时候需要人机配合，往往可以大幅提高工具使用的可信度。

AI 科技 评论：在实际 *** 作过程中，AI还无法取代人类？

韦啸：在某些特定领域，AI可以取代人工，但也不能取代人。工具取代人工一直在发生，例如超市售货，很多时候顾客选品扫码支付不需要和售货员互动，即便如此，无人超市也没有普及，这就侧面说明了售货员还有他存在的价值。但也不得不承认，超市管理中，现在所用到的人力成本比原来要少很多。

AI内容生产也是如此，某些情况下，AI剪辑视频的质量和 *** 作精度已经超过人类了，但是仍然需要人类进行审核、把关。

AI 科技 评论：目前人工智能的发展，呈现出“大”的特点，例如大数据集、大模型，您如何看待？

韦啸：技术发展的路径非常复杂，存在很多不同的道路，大模型只是一条 探索 路径，但肯定不是唯一的路径。之前在和学者进行交流的时候，他们表达的一个观点是：其实人工智能领域也在期待其他学科，例如脑科学的突破，例如直到今天，我们清楚的知道人脑对于一些观察和决策的工作机理，例如颜色是如何被探测和判断的，但是高级的认知例如红色这个概念，大脑如何存储和计算，却没有很好解释。而这些解释上的突破，很有可能为算法的设计提供全新的思路，在大模型之外，为AI的应用打开新的场景。

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三维物联网概念

三维物联网是运用虚拟现实技术构建的全三维数字化物联网管理平台，结合互联网技术、射频识别传感器、视频监控系统、视频分析系统，以及数据仓库技术和数据挖掘技术，突破以人工管理为主的常规园区管理模式，解决常规管理模式中各系统各自独立，支离破碎的问题，同时解决传统模式中信息量少、流通不畅、缺乏综合分析、难以共享、应对突发事件反应迟缓、安全隐患较大等问题，实现物联网时代全面感知各种信息，让常规园区管理更加智能便捷。

三维物联网关键技术

RFID射频识别技术——物联网的“嘴巴”

RFID射频识别技术作为一种通信技术，通过无线电讯号识别特定目标并读写相关数据，而无需识别系统与特定目标之间建立机械或光学接触。

传感器技术——物联网的“耳朵”

作为接收器，它能感受规定的被测量，例如温湿度、电压、电流，并按照一定的规律转换成可用输出信号。

AI及云计算技术——物联网的“大脑”

云计算是把一些相关网络技术和计算机发展融合在一起的产物。它提供动态的可伸缩的虚拟化的资源的计算模式，具有十分强大的计算能力，高达每秒10万亿次的运算能力，可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。同时它也具有超强的存储能力，具有计算和存储能力。

而相比云计算，AI技术就是真正意义上模仿人类大脑学习与思考，研究领域有智能机器人、虚拟现实技术与应用、工业过程建模与机器学习等。

无线网络技术——物联网传输中的“高速公路”

当物体与物体“交流”的时候，就需要高速、可进行大批量数据传输的无线网络，无线网络的速度决定了设备连接的速度和稳定性。若无线网络的速率太低，就会出现设备反应滞后或者连接失败等问题。

目前，我们使用的大部分网络属于4G，4G给通信市场带来的变革是十分巨大的，但是在我们即将面世的5G面前都不算什么，据悉，5G的峰值理论传输速度可达每秒数10Gb，举例而言就是一部超高清画质可在1秒之内下载完成，作为第五代移动通信技术，加上国内5G近两年的政策推动，也将把移动市场推到一个全新的高度，而物联网相关领域的发展也因其得到很大的突破。

三维物联网应用领域有哪些？

智慧城市

智慧城市以最大化优化城市功能为目标，促进经济增长，同时利用智能科技与数据分析来提高城市居民的生活质量。智慧城市基于物联网、云计算等新一代信息技术以及维基、社交网络、综合集成法等工具和方法的应用，营造了有利于创新涌现的生态。更为重要的是，智慧城市利用信息和通信技术让城市生活更加智能，通过高效利用资源，节约成本、能源，提升生活质量，减少对环境的负面影响，推动了低碳经济的发展。

智慧园区

园区应用物联网的理件技术可以实现各照明设备电气参数的集中采集，能耗计量和统计、故障声光报警、设备防盗，快速地图定位故障点等。园区中的各种需要获得的有用信息包持温度、湿度，照度等，都可用传感得技术获得，传感器技术获得这些信息后把它们转换成与之对应的输出信号，这样就可以使人们能更好地控制自己的生活和工作环境，最终可以使园区实现智能化。

工业物联网

物联网不仅是智能制造的关键技术之一，也是制造业企业实现数字化转型的重要途径；借助物联网技术，企业可以对多种类型的数据进行高效采集和整合分析，为客户提供远程故障诊断、预测性运维等增值服务，并通过数据价值深度发掘实现数据变现新的收入增长，变产品制造商为综合服务提供商。制造领域应用于物联网技术，主要体现在数字化以及智能化的工厂改造上，包括工厂机械设备监控和工厂的环境监控。未来应提高工业设备的数字化水平，挖掘原有设备数据的价值，提高设备间的协同能力。

建筑施工管理

随着建筑业的高速发展，施工事故也频繁发生，不仅夺去了无数建设者的生命，也为国家和企业造成了重大的经济损失。安全问题始终贯穿于工程建设始终，但是影响施工安全的因素错综复杂，管理的不规范和技术的不成熟都有可能导致施工的安全问题。物联网在施工管理中的应用，可以一定程度上避免安全事故的发生，保证施工安全。

物联网工程需要学的课程：

物联网工程导论、嵌入式系统与单片机、无线传感器网络与RFID技术、物联网技术及应用、云计算与物联网、物联网安全、物联网体系结构及综合实训、信号与系统概论、现代传感器技术、数据结构、计算机组成原理、计算机网络、现代通信技术、 *** 作系统等课程以及多种选修课。

物联网专业是一门交叉学科，涉及计算机、通信技术、电子技术、测控技术等专业基础知识，以及管理学、软件开发等多方面知识。作为一个处于摸索阶段的新兴专业，各校都专门制定了物联网专业人才培养方案。

扩展资料：

典型应用：

智能家居

目前智能家居才刚刚兴起，物联网10时代的核心将会是“技术”，国内绝大部分传统厂商比较缺乏的是软硬结合的开发实力。

因此在这一阶段，氦氪想做的是先用一整套高效快速的解决方案帮助厂商们打好地基。而在智能家居市场的地基初步打好后，物联网20时代的核心会转移到“服务”上，比如：

电商、音乐、社交方面的互联网服务；

数据运营中心，提供数据存储、挖掘、智能算法等服务，协助市场运营、了解用户偏好等；

智慧控制系统，包括AI、语音识别、手势交互等；

安全系统，提供通讯、数据存储安全安全保障；

视频云，提供大数据量的图像、以及图像识别服务；

这时，这类“服务”将会成为氦氪关注的重点。苏立挺告诉我，目前他们已经基本完成了物联网10阶段想做的事情，正在向市场推这套智能硬件解决方案，同时他们也开始进行了物联网20阶段的一些服务开发。

在采访过程中，苏立挺多次表达了这样一个观点：物联网发展的最终核心是云端技术的比拼 。也正因为此，氦氪在自己的云端服务上加重了对可拓展性、兼容性、以及自由度的打磨。

参考资料来源：百度百科-物联网工程专业

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