物联网（The Internet of Things，简称IOT）是指通过 各种信息传感器、射频识别技术、全球定位系统、红外感应器、激光扫描器等各种装置与技术，实时采集任何需要监控、 连接、互动的物体或过程，采集其声、光、热、电、力学、化 学、生物、位置等各种需要的信息，通过各类可能的网络接入，实现物与物、物与人的泛在连接，实现对物品和过程的智能化感知、识别和管理。
扩展资料：
物联网的作用：
中国物联网校企联盟将物联网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共享以及智能化的收集、传递、处理、执行。
广义上说，当下涉及到信息技术的应用，都可以纳入物联网的范畴。
参考资料来源：百度百科-物联网
参考资料来源：百度百科-物联网工程
我觉得二者相辅相成，但物联网可能更适应社会发展需求。原因如下
人工智能类似软件，需要物联网作为载体，物联网类似个硬件，是需要人工智能来驱动的。人工智能需要落地的应用作为载体，物联网就是一个最重要的载体。
物联网的英文是Internet of things简称IOT，翻译过来就是,,物物相连,万物互联，简单来说,即是物与物相连互联的互联网，但其实,物联网在我们的生活中已经无处不在，从我们在上学期间使用的校园一卡通，到高速上的ETC,再到近些年流行的智能手环可穿戴设备等等，都是物联网运用的例子，另外,随着AI技术的发展，物联网+AI带来了更多的可能性。
传统家居产品的智能化就是一个很好的例子，互联网时代,我们使用手机等设备获取输出信息，d属于人机交互模型，是以人为主体在网络上传输数据和信息，物联网主要分为3个组成部分，网络连接(connectivity)、数据处理，(device)、网络连接，传感器被安装在各种产品中，它们就是万物互联的物，这些传感器或者是芯片，让产品拥有感知能力和数据处理能力。
同时物联网感知设备每天可以收集产生大量的数据，如何利用这些数据并且分析数据，就成为难题，随着人工智能的发展，一些人工智能的分析方法就可以引入进来，人工智能为物联网面临的数据难题提供了最好的解决方案，人工智能通过强大的数据分析能力，在人类的帮助下做出最佳的决策，人工智能与物联网相融合，利用人工智能实时分析数据的物联网设备终端正在走入我们的千家万户。
最简单的设备例子：语音音箱和手机端语音助手，就是建立在自然语音处理的技术之上的物联网终端设备，物联网家庭摄像头也极大的依赖计算机视觉技术实施监控功能。这些物联网设备也只有借助人工智能技术的加持才能真正的发挥其优越性。物联网和人工智能 的关系就是一种相辅相成，携手并进，互相依赖的关系。
但人工智能的周期发展还是很长的，而目前很多大学把人工智能的核心的内容在研究生阶段培养，本科阶段用来测验学生是否有学习的潜力和能力。同时人工智能专业对教学设备和教学师资有过高的要求，而人工智能行业但凡有独特认知和能力的人才基本上在大型企业，没有在学校。人工智能对学历要求比较高。
物联网工程的市场庞大，因此就业前景也非常好。毕业生可从事信息传播时代内容方面的深度、综合、跨学科的信息传播工作,同时也能在新闻传播技术方面从事设计、制作等方面的传播技术类工作或者在政府管理部门、科学研究机构、设计院、咨询公司、建筑工程公司、物业及能源管理、建筑节能设备及产品制造生产企业等单位从事建筑节能的研究、设计、施工、运行、监测与管理工作等等。
中央空调室内暖气管必须得包保温棉。中央空调室内管路全部都是采用铜管，铜管里面的冷媒的温度非常低，如果保温棉没有包严实，或者保温棉的质量差起不到良好的保温作用的话，管路表面就会有很多冷凝水凝结，并往下滴。
中央空调系统由一个或多个冷热源系统和多个空气调节系统组成，该系统不同于传统冷剂式空调，集中处理空气以达到舒适要求。液体汽化制冷的原理为空气调节系统提供所需冷量，以抵消室内环境的热负荷；制热系统为空气调节系统提供所需热量，以抵消室内环境冷暖负荷。
首台物联网中央空调以来，持续创新，通过AI赋能，利用物联集控技术、物联云控技术等多项行业领先技术率先推出能实现与用户终身连接的物联网多联机中央空调。
首台物联网中央空调以来，持续创新，通过AI赋能，利用物联集控技术、物联云控技术等多项行业领先技术率先推出能实现与用户终身联接的物联网多联机中央空调。
智能制造各地政策及发展目标解读重庆：力争2022年智能制造关联产业产值突破400亿元近期，重庆印发了发展智能制造实施方案，该方案明确了重庆在智能制造方面的目标及任务。
力争到2020年，全市智能制造取得明显进展，累计推动2500家企业实施智能化改造，建设5个具备国内较强竞争力的工业互联网平台、20个智能工厂和200个数字化车间，创建10个行业级智能制造标杆企业，建设5个智能制造示范园区，68%以上规模工业企业迈入数字化制造阶段，52%以上规模工业企业迈入数字化网络化制造阶段，“两化”融合发展水平指数达到58，智能制造关联产业产值突破300亿元，汽车、电子、装备等有条件、有基础的重点产业智能转型取得明显效果。
到2022年，全市智能制造进一步发展，累计推动5000家企业实施智能化改造，建设10个具备国内较强竞争力的工业互联网平台。84%以上规模工业企业迈入数字化制造阶段，64%以上规模工业企业迈入数字化网络化制造阶段，“两化”融合发展水平指数达到62，智能制造关联产业产值突破400亿元。
山东：加速企业智能化转型根据《规划》到2022年，山东传统制造业重点领域将基本实现数字化制造，条件、基础好的重点产业和重点企业基本实现智能化转型。
到2022年，山东省传统产业企业数字化研发设计工具普及率要达到72%以上，规模以上工业企业关键工序数控化率达到57%以上，万人机器人数量将达到200台以上，山东省制造业数字化、智能化水平在国内位居前列；智能制造试点示范项目实施前后企业运营成本降低20%，产品研制周期缩短20%，生产效率提高20%，能源利用率提高13%，产品不良品率要大幅度降低。
安徽：新一代人工智能产业发展规划到2020年，人工智能发展环境和基础设施不断完善，重点前沿理论和应用技术进步明显，在产品智能、工业智能和服务智能等重点领域涌现一批优秀企业，集聚一批高水平的领军人才和创新团队，在人工智能平台、智能工业机器人、智能家电、智能装备制造等领域形成特色应用。人工智能产业规模超过150亿元，带动相关产业规模达到1000亿元。
中期目标。到2025年，重点前沿理论和应用技术在部分领域取得突破，相关技术在智能农业、智能制造、智能医疗、智慧城市等领域得到广泛应用，在智能无人设备、服务机器人等领域确立竞争优势，培育若干具有国际先进水平的人工智能企业和人才团队。人工智能产业规模达到500亿元，带动相关产业规模达到4500亿元。
广东：2025制造业全面进入智能化制造阶段到2025年，广东省制造业综合实力、可持续发展能力显著增强，在全球产业链、价值链中的地位明显提升，全省建成全国智能制造发展示范引领区和具有国际竞争力的智能制造产业集聚区。
到2025年：全省制造业全面进入智能化制造阶段，基本建成制造强省。制造业水平显著提升，规模以上工业全员劳动生产率提升至25万元/人。自主创新能力明显提升，规模以上工业企业研发投入占主营业务收入的比重达到17%以上，安全可控的智能技术产品配套能力和信息化服务能力明显增强。信息化与工业化深度融合，规模以上工业企业信息技术集成应用达到国内领先水平，制造业质量竞争力指数达到865。骨干企业国际地位凸显，培育一批年主营业务收入超100亿元、1000亿元的工业企业，涌现一批掌握核心关键技术、拥有自主品牌、开展高层次分工的国际化企业。具有自主知识产权的技术、产品和服务的国际市场份额大幅提高，建成全国智能制造发展示范引领区和具有国际竞争力的智能制造产业集聚区。
上海：制造业转型升级发展规划深入贯彻制造强国、全球科技创新中心建设战略和供给侧结构性改革部署，将智能制造作为“上海制造”向“上海智造”转变的主攻方向，实施智能制造应用“十百千”工程，坚持应用牵引、软硬协同、分类施策、政府引导，大力推广智能制造应用新模式，建立智能制造应用新机制，到2020年，力争把上海打造成为全国智能制造应用的高地、核心技术的策源地以及系统解决方案的输出地。
江苏：2020年将建成1000家智能车间日前，为加快推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合，推进工业经济高质量发展，江苏省印发《关于进一步加快智能制造发展的意见》。目标到2020年，全省建成1000家智能车间，创建50家左右省级智能制造示范工厂，试点创建10家左右省级智能制造示范区。
根据《意见》要求，要加强领军服务机构建设，进一步提升智能制造专业服务水平——培育壮大系统解决方案供应商。到2020年，江苏省培育形成100家左右国内有影响力的本土化、品牌化智能制造领军服务机构。
2019智能制造业十大发展趋势01
安全生产将成为重中之重
当智能制造融合了机器人、人工智能众多前沿科技后，人为能够及时控制的事故似乎变得更加简单，但是在设备增多的情况下，如何有效管理人机交互时的安全性是重点之一。
另外，在工业物联网进入制造业后，工业物联网遭到数据攻击的事件常有发生，所以企业的设备、产品等数据的安全也显得尤为重要。
02
智能制造行业将会近一步扩大
智能制造在汽车行业、3C电子领域的应用已经逐步加深，当各企业开始认识到智能制造是实现中国制造2025的重要方向后，数字化、网络化、智能化能够对企业的产值和效率持续优化，智能制造会进一步渗透石化、纺织、机械等行业。
03
通用性技术或将成为AI+的突破口
在定制化柔性制造、多场景生产的大力发展下，通用性技术并不能满足生产需求。对于AI赋能传统工业，就能够容易解决这些需求。
在大数据的积累下，企业能够利用AI实现专业场景的快速转变，真正做到制造向“智”造转型。
04
数字双胞胎技术或将崛起
数字孪生技术将作为企业数字化升级和智能工厂建设的第一选择，车企可以通过这些技术在研发过程中解决生产过程复杂、资源浪费等产生高成本的问题，以更低的成本做出数字化模型。
通过降低成本，汽车行业在明年的销量可期。同时，在3C领域引入数字双胞胎技术也可带动行业的发展。
预计到2020年，至少50%年收入超过10亿元的制造商将为其产品或资产启动至少一项数字孪生项目。
05
打造精准大数据闭环
近些年，工业大数据开始被企业所重视，利用大数据能够挖掘那些隐藏在背后的客户价值，帮助企业完成时限客户需求、生产系统、商业模式、决策模式的转变。大数据能够帮助企业从0做到1，然后再从1做到N，从N做到1(个性化)。
要实现这样的模式，就需要企业构建从构建从采集、分析、转化、反馈等环节的精准数据流闭环。
06
更多互联网企业进军智能制造
互联网企业进军工业领域，即“互联网+智能制造”已取得初步成效。阿里云与西门子合作，宣布正式进军工业物联网，同时百度智慧工厂以及京东智慧供应链等都在打造自己的智能制造产业。
互联网企业具有长时间的数据积累和技术优势，在进军工业领域后，能够给传统制造企业带来更多的技术应用场景，加速企业智能制造的转型。
07
用户需求将引导企业转型
工业发展进程正在从企业产品牵引用户需求转变为用户需求引领企业生产，智能制造将会改变传统制造从生产环节降低成本增效，进而转向提供高附加值的衍生服务，从提供智能产品到智能服务实现附加值提升。
08
行业级工业互联网平台成熟发展
通用性行业平台由于纵深程度有限，市场供给与需求并不匹配，使得企业上云意愿不强，尚未探索出成熟的市场化模式。
行业级工业互联网平台由于兼具聚焦和普适双重特性，面对智能制造各行业不同需求，有望率先探索出可行的市场化商业模式。
09
聚焦智能制造解决方案等细分行业
由于国内智能制造起步较晚，对于人才的挖掘和培养以及资金压力是企业所面临的最大问题，如果从几个发展方向上切入智能制造，或许只有大企业才能负担起。
如果中小企业从智能制造系统等细分领域深入研究将有望成为独角兽。
10
超高附加值制造领域带来机遇
增材制造技术应用在桌面级应用以及简单的工艺大规模的场景不具备成本优势，而作为发动机、风电叶片、潜艇螺旋桨等为代表的超高附加值、超大型定制化单品制造领域可能会在2019年给增材制造在工业领域带来机会。
文/杨剑勇人工智能作为当前最火热的领域，也是未来 科技 发展方向，所带来的智能化浪潮席卷全球，巨头们也把未来发展战略衷心延伸至人工智能，因为华为持续高额研发投入，在5G、IoT、AI和网络智能等前创新创新技术上走在行业，利用5G、IoT、AI驱动万物智能。微软凭借云+AI助推登顶全球市值之冠，小米百亿推动AIoT战略，百度进一步升级云+AI战略，让AI无处不在，以此推动各大产业智能变革。
同时，围绕人工智能方向创新的企业也备受资本青睐，诸如AI芯片方向炙手可热的寒武纪，还有人行机器人独角兽优必选，同时还有商汤、旷视、云从 科技 与依图 科技 号称AI四小龙，他们成为炙手可热的AI明星企业。
这些顶着独角兽光环的创新企业，融资额一轮高过一轮，估值也是一家比一家高，从10亿美元迅速能飙升至50亿甚至百亿美元，在聚光灯下吸晴无数。同时也引发诸多争议，因创新技术落地艰难，依靠资本烧钱的模式能否延续引起担忧。
其中，旷视 科技 递交港交所文件风险提示中指出，业绩期内经营活动产生负现金流，倘若无法以适当条件获得足够资金持续为经营提供资金，那么业务、财务及前景可能受到重大且不利影响。此外，自创立起已产生亏损，2016年-2018年分别亏损为34亿、76亿、335亿。2019年上半年亏损52亿元，经营性亏损115亿。对于这个巨额亏损，旷视 科技 指出是主要是优先股的公允价值变动及持续的研发投资。
通过旷视 科技 在香港递交上市申请资料所披露的数据来看，人工智能是星辰大海，但通往诗与远方的人工智能道路上布满荆棘，凸显AI变现困境，或许我们对人工智能预期过高。
对于产生巨额亏损的旷视 科技 ，此次递交上市申请，有评论指出“流血上市”，估值也将面临严峻考验，也将影响整个AI独角兽。对于很难在短期变现的独角兽来说，能否支撑数十亿美元估值有待市场检验，但对于旷视 科技 是人工智能公司还是物联网公司，引起笔者注意。
旷视 科技 收入主要来源于物联网，主要是个人物联网、城市物联网及供应链物联网三大解决方案，其中城市物联网营收占总收入732%。那么，对于被视为AI四小龙之一的旷视 科技 来说，到底是AI公司，还是物联网公司？仅从营收来看，定位物联网公司更为精准，而定位AI公司，则能获得更高的估值。
城市物联网覆盖国内112个城市，带动整体营收迅猛增长，2016年至2018年的复合年增长率为3588%，2019年上半年营收949亿元，同比增长210%，而城市物联网营收占总收入比例由2016年的275%提升到732%，可以看出，旷视 科技 的核心业务在城市物联网方向。
不过，旷视 科技 自身定位人工智能公司，表示深度学习是他们的核心竞争力，而个人物联网、城市物联网、供应链物联网作为旷视 科技 人工智能赋能的解决方案，例如城市物联网包括算法、软件及人工智能赋能的传感器，已广泛应用于公共交通、楼宇、社区、学校以及商业网点等多种城市场景。
灼识咨询报告显示，旷视 科技 是中国最大的聚焦于人工智能的城市物联网解决方案提供商，同时，在个人物联网方向，按2018年收入计算，旷视是中国最大的云端人脸识别身份验证解决方案供应商，占据逾60%的市场份额。
总体来说，旷视 科技 AI技术落地场景选择物联网方向，并坚定地认为物联网是人工智能技术应用的主要场景，而旷视 科技 的愿景是构建连接及赋能百亿物联网设备，包括消费电子产品、传感器及机器人等，并将进一步完善物联网生态系统。值得一提的是，上市申请文件中，更多聚焦在物联网方向，或许把旷视 科技 定位于物联网公司或许更为准确，但AI可获得更高的溢价也是不言而喻的。
作者系物联网高级顾问杨剑勇，福布斯撰稿人、网易签约作者，并连续两年（2017和2018）获得网易年度最佳签约作者，致力于深度解读物联网经济和人工智能等前沿 科技 。
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。
由于微信公众号试行乱序推送，您可能不再能准时收到AI 科技 评论的推送。为了第一时间收到AI 科技 评论的报道， 请将“AI 科技 评论”设为星标账号在看”。
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