AIoT是什么?AIIoT?求解_aiot到底什么意思

AIoT是什么?AIIoT?求解_aiot到底什么意思,第1张

AloT的英文全称是“Artificial&InternetofThings”,广义上是指人工智能技术与物联网在实际应用中的落地融合,但伴随着5G浪潮的到来,“AloT”的内涵也愈加丰富。AIoT不是简单的AIIoT,而是应用人工智能、物联网等技术,以大数据、云计算为基础支撑,以半导体为算法载体,以网络安全技术作为实施保障,以5G为催化剂,对数据、知识和智能进行集成。

5G、AI等新兴技术在2019年全面爆发,让自动驾驶、城市大脑、AI养老、医疗影像等越来越多应用场景走下“神坛”进入我们的生活。5G具有高速率、大容量、低时延的特性,为万物互联的物联网(IoT)带来更高效的信息传输通道,在智能家居、车联网、无人驾驶、智慧城市、智慧医疗、智慧农村等领域都拥有广阔的前景。而AI技术的加持,则为IoT提供更智慧的信息收集入口,以及更丰富的应用场景。通过AI能够将一个比较孤立的设备拉入场景化,可大大提升IoT的响应空间。

传感器技术:价格低廉、性能良好的传感器是物联网应用的基石,物联网的发展要求更准确、更智能、更高效以及兼容性更强的传感器技术。智能数据采集技术是传感器技术发展的一个新方向。信息的泛在化对传感器和传感装置提出了更高的要求。具体如,微型化:元器件的微小型化,要求节约资源与能源;智能化:具备自校准、自诊断、自学习、自决策、自适应和自组织等人工智能技术;低功耗与能量获取技术:供电方式为电池、阳光、风、温度、振动等多种方式。\x0d\●设备兼容技术:大部分情况下,企业会基于现有的工业系统建造工业物联网,如何实现工业物联网中所用的传感器能够与原有设备已应用的传感器相兼容是工业物联网推广所面临的问题之一。传感器的兼容主要指数据格式的兼容与通信协议的兼容,兼容关键是标准的统一。目前,工业现场总线网络中普遍采用的如Profibus、Modus协议,已经较好地解决了兼容性问题,大多数工业设备生产厂商基于这些协议开发了各类传感器、控制器等。近年来,随着工业无线传感器网络应用日渐普遍,当前工业无线的WirelessHART、ISA100.11a以及wIA—PA3大标准均兼容了IEEE802.15.4无线网络协议,并提供了隧道传输机制兼容现有的通信协议,丰富了工业物联网系统的组成与功能。\x0d\●网络技术:网络是构成工业物联网的核心之一,数据在系统不同的层次之间通过网络进行传输。网络分为有线网络与无线网络,有线网络一般应用于数据处理中心的集群服务器、工厂内部的局域网以及部分现场总线控制网络中,能提供高速率高带宽的数据传输通道。工业无线传感器网络则是一种新兴的利用无线技术进行传感器组网以及数据传输的技术,无线网络技术的应用可以使得工业传感器的布线成本大大降低,有利于传感器功能的扩展,因此吸引了国内外众多企业和科研机构的关注。\x0d\传统的有线网络技术较为成熟,在众多场合已得到了应用验证。然而,当无线网络技术应用于工业环境时,会面临如下问题:工业现场强电磁干扰、开放的无线环境让工业机器更容易受到攻击威胁、部分控制数据需要实时传输。相对于有线网络,工业无线传感器网络技术则正处在发展阶段,它解决了传统的无线网络技术应用于工业现场环境时的不足,提供了高可靠性、高实时性以及高安全性,主要技术包括:自适应跳频、确实性通信资源调度、无线路由、低开销高精度时间同步、网络分层数据加密、网络异常监视与报警以及设备入网鉴权等。\x0d\●信息处理技术:工业信息出现爆炸式增长,工业生产过程中产生的大量数据对于工业物联网来说是一个挑战,如何有效处理、分析、记录这些数据,提炼出对工业生产有指导性建议的结果,是工业物联网的核心所在,也是难点所在。\x0d\当前业界大数据处理技术有很多,如SAP的BW系统在一定程度上解决了大数据给企业生产运营带来的问题。数据融合和数据挖掘技术的发展也使海量信息处理变得更为智能、高效。工业物联网泛在感知的特点使得人也成为了被感知的对象,通过对环境数据的分析以及用户行为的建模,可以实现生产设计、制造、管理过程中的人一人、人一机和机一机之间的行为、环境和状态感知,更加真实地反映出工业生产过程中的细节变化,以便得出更准确的分析结果。\x0d\●安全技术:工业物联网安全主要涉及数据采集安全、网络传输安全等过程,信息安全对于企业运营起到关键作用,例如在冶金、煤炭、石油等行业采集数据需要长时问的连续运行,如何保证在数据采集以及传输过程中信息的准确无误是工业物联网应用于实际生产的前提。

一、物流行业
1、仓库储存:通常采用物联网仓库管理信息系统,完成收货入库、盘点调拨、拣货出库以及整个系统的数据查询、备份、统计、报表生产及报表管理等任务。
2、运输监测:实时监测货物运输中的车辆行驶情况以及货物运输情况,包括货物位置、状态环境以及车辆的油耗、油量、车速及刹车次数等驾驶行为。
3、智能快递柜:将云计算和物联网等技术结合,实现快件存取和后台中心数据处理,通过实时采集、监测货物收发等数据。
二、交通运输环境
1、智能公交车:结合公交车辆的运行特点, 建设公交智能调度系统, 对线路、车辆进行规划调度, 实现智能排班。
2、共享单车:运用带有GPS模块的智能锁, 通过APP相连,实现精准定位、实时掌控车辆状态等。
3、汽车联网:利用先进的传感器及控制技术等实现自动驾驶或智能驾驶,实时监控车辆运行状态,降低交通事故发生率。
4、智慧停车:通过安装地磁感应,连接进入停车场的智能手机,实现停车自动导航、在线查询车位等功能。
5、智能红绿灯:依据车流量,行人及天气等情况,动态调控灯信号,来控制车流,提高道路承载力。
6、汽车电子标识:采用RFID技术,实现对车辆身份的精准识别、车辆信息的动态采集等功能。
7、充电桩:通过物联网设备,实现充电桩定位、充放电控制、状态监测及统一管理等功能。
8、高速无感收费:通过摄像头识别车牌信息,根据路径信息进行收费,提高通行效率、缩短车辆等候时间等。

大数据在医疗领域的应用:

建立电子病历:

在医疗方面,到目前为止,大数据最强大的应用就是电子医疗记录的收集。每一个病人都有自己的电子记录,包括个人病史、家族病史、过敏症以及所有医疗检测结果等。

收集病人数据:

另一个创新是 可穿戴设备 的应用,这些设备能够实时汇报病人的健康状况。和医院内部分析医疗数据的软件类似,这些新的分析设备具备同样的功能,但能在医疗机构之外的场所使用,降低了医疗成本,病人在家就能获知自己的健康状况,同时还获得智能设备所提供的治疗建议。

节约医院成本:

医疗资源的按需调配能够极大地降低医疗成本,看似像是不可能完成的任务,但大数据帮助一些“试点”单位实现了这一构想。在法国巴黎,有四家医院通过多个来源的数据预测每家医院每天和每小时的患者数量。


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