物联网安全如何防控？

物联网的安全威胁远未见顶，物联网应用的最终追求是万物互联，实现信息共享，并通过搭建高度自动化和智能化的系统，为人们的日常生活提供便利。随着物联网在社会生活中的普及，应用场景不断丰富，安全风险也将随之增加。

专家建议，不同的物联网参与方可根据自身特点，有针对性地部署防护措施：物联网设备提供商要保障终端安全，引入安全开发流程提升终端安全性，并在产品上市前进行安全评估；物联网平台提供商应重点关注平台安全和设备、移动端与自身的连接是否安全。因为在平台安全中，物联网终端数据大多包含隐私信息，数据安全变得尤为重要。

“无论是家庭还是企业用户，都应把安全作为一个重要的关注点。选购产品时优先考虑采用有安全网关的产品。”专家说。用户在购买智能产品后，应该尽可能修改初始口令以及弱口令，加固用户名和密码的安全性。同时，修改默认端口为不常用端口，增大端口开放协议被探测的难度，并及时升级设备固件。

人工智能大致有10个方向的应用：1、个性化推荐；2、人脸识别；3、无人驾驶汽车；4、智能客服聊天机器人；5、机器翻译；6、医学图像处理；7、图像搜索；8、声纹识别；9、智能外呼机器人；10、智能音箱。

1、个性化推荐：基于聚类与协同过滤技术的人工智能应用，它建立在海量数据挖掘的基础上，通过分析用户的历史行为建立推荐模型，主动给用户提供匹配他们的需求与兴趣的信息，既可以为用户快速定位需求产品，弱化用户被动消费意识，提升用户兴致和留存黏性，又可以帮助商家快速引流，找准用户群体与定位，做好产品营销。

2、人脸识别：基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。人脸识别涉及的技术主要包括计算机视觉、图像处理等。

3、无人驾驶汽车：智能汽车的一种，主要依靠车内以计算机系统为主的智能驾驶控制器来实现无人驾驶。

4、教育

iFlytek和普通教育等公司已经开始探索人工智能在教育领域的应用。 通过图像识别，可以通过机器对试卷进行校正和答题，通过语音识别提高发音，人机交互可以在线答题。 人工智能与教育的结合可以在一定程度上改善教育部门教师分布的不平衡和高成本，从工具层面为教师和学生提供更有效的学习方法。 然而，它不能对教育内容产生更实质性的影响。

2018年，这些关键词被不断提起：物联网、人工智能、大数据、云计算、区块链、5G商用、新零售……面对技术驱动的全新时代，愈来愈多的零售商开始借助人工智能帮助他们实现业务转型。未来，商业争夺的主要人群是出生于80、90、00年代的消费群，这群人生下来就不缺物质、不缺产品，他们需要的是一种“体验”与“关怀”，这种关怀更需要面对面的交流与触觉才能体现。
互联环境中的购物者都渴望真实的个性化体验，从中体现出零售商对信息把控和即时交互的承诺。零售商也认识到，他们必须提供定制化的客户体验来留住现有客户群。但是，零售商在实现消费者定制化服务的时候到底遇到了什么样的问题？怎么样去真正实现定制化体验？新零售时代，数据的获取与分析遇到了什么问题。
即便在数字化时代取得了所有这些进步，多达90%的零售销售仍然是在实体店中发生的。在时装零售行业，客户仍然希望亲自走进服装店来目睹、触摸和试穿不同服装。零售商意识到需要采集整个企业的数据，但在跨渠道数据共享方面举步维艰。比如在整个销售过程中从顾客的在线搜索、顾客进店观看、试穿等到销售人员仓库找产品、上货和销售过程中与客户交流等所有接触点中收集客户数据很难。特别是这些数据之前的联系以及数据来源等面临重重困难，因此无法完全满足客户宾至如归的购物“体验”。

如果想要满足客户宾至如归的“体验”与“关怀”，销售人员必须能够指导客户顺利完成购物，并提供有针对性的个性化体验来与其进行有效互动。要提供这种级别的服务，必须具备可优化数据和分析用来为客户提供服务的卓越体验。如果客户数据不可靠或集成不当，零售商便无法正确分析和跟踪他们的端到端供应链，也无法为他们的员工提供适当的工具来让他们推进个性化的客户体验。
客户希望在各个渠道中获得无缝体验，零售商正依靠数字技术来改进他们的店内体验。在零售商的店内投资优先级列表中，个性化技术占居首位，但零售商不能忘记个性化能力的有效性与为个性化提供支持的数据的有效性息息相关。

答：是的

AIoT（人工智能物联网：Artificial Intelligence & Internet of Things）=AI（人工智能：Artificial Intelligence）+IoT（物联网： Internet of Things）。 AIoT融合AI技术和IoT技术，通过物联网产生、收集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追求的是一个智能化生态体系，除了技术上需要不断革新，技术的落地与应用更是现阶段物联网与人工智能领域亟待突破的核心问题。

人工智能不仅是题主所提到的基于自然语言的人机交互，比如人脸识别、人体姿态捕捉也是不错的人机交互方式，虽然没有语言看起来那样智能，但也能达到不少高效的交互结果。

——1、健康医疗方面

现今医院都会给每一位患者建立一份完整的电子医疗档案，让患者在就医过程中可以向医生提供一份完善清晰的检查报告，避免医生的重复性工作。

人们还可以通过人工智能进行身体健康管理，通过对健康状态进行全方位的监测，对身体健康实现全方位的管理。

通过人工智能技术对医疗影像的分析，帮助医生进行综合性的判断，增加确诊率。医疗机器人可以帮助医生提高手术精度，提高手术成功率。

——2、交通领域

人工智能分析及深度学习比较成熟的应用技术以车牌识别算法最为理想，虽然目前很多厂商都宣称自己的车牌识别率已经达到了99%。

目前车辆统计与识别是交通行业最为热门的应用，虽然现在的识别度不是很高，但是随着人工智能、深度学习的应用，这一情况将会得到很大的改善。

基于智能视频识别技术与大数据计算能力，可以实现除车流量统计、车辆识别，还可以根据提取出的车辆信息结合GIS或卫星定位技术，用来进行车辆的跟踪。

——3、信息安全方面

人工智能应用场景被广泛应用于网络安全运行管理、网络系统安全风险自评估、物联网安全问题等方面。

最主要的内容包括反垃圾邮件、防火墙和入侵检测3个部分，同时网络控制和网络监视则是网络管理系统过程中最重要的两个环节。结合人工智能在计算机网络中的这些优势，可以更好地管理计算机网络安全。

人工智能技术可以利用其强大的理解和推理能力快速分析并判断信息中是否存在异常。从而最大限度地避免对其他网络业务造成损失。

 

安全物联网  (Internet of Things in Safety)是在自然资源、交通、住建、水利、能源、文旅古建及其他存在安全隐患的领域，利用传感器、大数据、BIM、GIS及AI等技术，建立泛在安全物联网监测预警系统。

通过在目标监测区域部署多源高精度传感器，并利用无线通信方式形成自组织的网络系统，协同完成对监测目标结构安全状态的实时感知、采集和传输。

同时，借助嵌入式人工智能边缘计算和云计算技术，对监测目标进行智能分析，实现监测预警和超前预测预警，最终达到安全感知、智慧管养和平安中国的目的。

安全物联网的经济和社会价值主要体现在四个方面：

强国：灾情是中国国情日益重要的组成部分，防灾减灾能力是多灾之国综合国力的有效构成要素。

安全物联网技术和行业的发展是提升国家应对自然灾害和基础设施灾害的综合防灾减灾能力的重要支撑。

惠政：公共安全是新型智慧城市的明确诉求，安全物联网运用云计算、大数据、物联网、人工智能等信息技术，构建城市智能基础设施，实现城市管理的数字化、精确化、智能化，最终提升政府的行政效能和城市管理水平。

为民：随着城镇化和现代化进程的持续发展，人民群众日常高度依赖基础设施，同时基础设施领域灾害的发生也会造成严重的人员伤亡和经济损失。

安全物联网可以为各类基础设施提供实时安全监测预警系统，从而避免和减少重大灾害的发生，实现从救灾向减灾的战略转变。

兴业：安全物联网的应用场景还覆盖工业生产安全、基建施工安全、消防安全、环境安全等领域。 安全物联网的应用场景还覆盖工业生产安全、基建施工安全、消防安全、环境安全等领域。

百度百科-安全物联网

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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