沒有大數(shù)據(jù)的物聯(lián)網(wǎng)什么都不是。

將工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)想象成公司的神經(jīng)系統(tǒng)：它是一個傳感器網(wǎng)絡(luò)，從制造商的各個角落收集有價值的信息，并存儲在存儲庫中進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和利用。有必要對測量和獲取數(shù)據(jù)做出明智的決定。但接下來會發(fā)生什么呢？我們應(yīng)該如何處理所有這些數(shù)據(jù)？我們總是談?wù)摶诳煽啃畔⒌恼_策略，但實(shí)現(xiàn)這個目標(biāo)并不總是那么容易，盡管聽起來很明顯。在本文中，我們將超越物聯(lián)網(wǎng)，關(guān)注數(shù)據(jù)以及如何通過人工智能和數(shù)據(jù)分析來使用它。

討論分析階段，先將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為信息，再轉(zhuǎn)化為知識(有時又稱業(yè)務(wù)邏輯)。然而，我們最終不會偏離物聯(lián)網(wǎng)的核心主題，因?yàn)闆]有大數(shù)據(jù)的物聯(lián)網(wǎng)對我們來說毫無意義。

大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)分析。

近幾十年來，特別是20世紀(jì)10年代，我們目睹了大量數(shù)據(jù)（結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)）的涌入，這些數(shù)據(jù)是由無處不在的數(shù)字技術(shù)產(chǎn)生的。在工業(yè)世界的特殊情況下，充分利用和充分利用大量信息對成功至關(guān)重要。

這種對業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)處理的需求催生了可交換術(shù)語大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)科學(xué)和數(shù)據(jù)分析。它們可以統(tǒng)稱為檢查設(shè)備網(wǎng)絡(luò)捕獲的數(shù)據(jù)的過程，以揭示混淆的趨勢、模式或相關(guān)性。這樣做的根本目標(biāo)是利用新知識改進(jìn)業(yè)務(wù)。

因?yàn)樗亲罱鼊?chuàng)建的術(shù)語，所以對大數(shù)據(jù)有不同的定義。Gartner提供的三個關(guān)鍵方面之一是：數(shù)據(jù)量、數(shù)據(jù)類型和捕獲速度。這些通常被稱為3V，盡管其他定義擴(kuò)展了，包括5V，增加了數(shù)據(jù)的真實(shí)性及其對業(yè)務(wù)的價值。

然而，我們認(rèn)為討論什么是大數(shù)據(jù)，什么是不合格的理論沒有多大意義，因?yàn)榇髷?shù)據(jù)分析和處理已經(jīng)適用于大規(guī)模的工業(yè)世界，因?yàn)閿?shù)據(jù)收集設(shè)備無處不在。

物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)。

物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)如何相互關(guān)聯(lián)？連接的主要點(diǎn)通常是數(shù)據(jù)庫。一般來說，我們可以說物聯(lián)網(wǎng)的工作在數(shù)據(jù)庫中結(jié)束；換句話說，物聯(lián)網(wǎng)的目標(biāo)是在公共存儲庫中有序地存儲所有獲得的數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)領(lǐng)域首先訪問存儲庫以操作獲取的數(shù)據(jù)并獲取所需信息。

無論如何，將物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)分析可視化為工具箱是非常有用的。根據(jù)我們想要從數(shù)據(jù)中獲取的信息和知識類型，我們將從數(shù)據(jù)中提取一個或另一個工具。許多工具以傳統(tǒng)算法的形式出現(xiàn)，以及這些算法的改進(jìn)或改編，統(tǒng)計和代數(shù)原理非常相似。這些算法不是本世紀(jì)發(fā)明的，這讓很多想知道為什么現(xiàn)在比以前更相關(guān)的人感到驚訝。

快速的答案是，現(xiàn)在可用的數(shù)據(jù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于最初構(gòu)思的算法，但更重要的是，今天的機(jī)器計算能力允許這些技術(shù)大規(guī)模使用，為舊方法提供新的用途。

但我們不想給人印象，一切都被發(fā)明了，目前的數(shù)據(jù)分析趨勢沒有帶來任何新的東西；事實(shí)上，恰恰相反。近年來，數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)非常廣泛，見證了重大創(chuàng)新。

人工智能是增長最快的領(lǐng)域之一。可以說這不是最近的發(fā)明，因?yàn)檫@種現(xiàn)象早在1956年就被討論過。然而，人工智能是一個如此廣泛的概念，以至于它通常被認(rèn)為是一門獨(dú)立的學(xué)科。但現(xiàn)實(shí)是，在某些方面，它在大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)分析中起著不可或缺的作用。它是我們隱喻工具箱中已經(jīng)包含的另一種工具，但它發(fā)現(xiàn)了AIOT的自然演變。

人工智能：物聯(lián)網(wǎng)人工智能。

指數(shù)級數(shù)據(jù)量增長需要新的分析方法。在這種情況下，人工智能變得尤為重要。據(jù)福布斯報道，物聯(lián)網(wǎng)和人工智能是主導(dǎo)技術(shù)產(chǎn)業(yè)的兩大趨勢。

物聯(lián)網(wǎng)和人工智能是兩種相互獨(dú)立的技術(shù)，相互影響很大。雖然物聯(lián)網(wǎng)可以被認(rèn)為是一個數(shù)字神經(jīng)系統(tǒng)，但人工智能也是一個先進(jìn)的大腦，可以決定控制整個系統(tǒng)。IBM表示，物聯(lián)網(wǎng)的真正潛力只能通過引入AIOT來實(shí)現(xiàn)。

但是人工智能和傳統(tǒng)算法有什么區(qū)別呢？

當(dāng)機(jī)器模仿人類的認(rèn)知功能時，我們通常會談?wù)撊斯ぶ悄堋Ｒ簿褪钦f，它以與人類相同的方式解決問題，或者假設(shè)機(jī)器能找到理解數(shù)據(jù)的新方法。AI的優(yōu)點(diǎn)是可以生成新的算法來解決復(fù)雜的問題——這是獨(dú)立于程序員輸入的關(guān)鍵。因此，我們可以將普通人工智能，特別是機(jī)器學(xué)習(xí)（這是預(yù)計人工智能增長潛力最大的部分）視為發(fā)明算法的算法。

邊緣人工智能和云人工智能。

物聯(lián)網(wǎng)與人工智能的結(jié)合給我們帶來了人工智能（物聯(lián)網(wǎng)人工智能）的概念，即隨著時間的推移，智能互聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)可以做出自己的決策，評估這些決策的結(jié)果，并不斷改進(jìn)。

這種組合可以通過多種方式完成，我們想強(qiáng)調(diào)兩者:

一方面，我們可以繼續(xù)將人工智能的概念轉(zhuǎn)化為一個集中的系統(tǒng)，處理所有的沖動，做出決定。在這種情況下，我們指的是云中的中接收所有遙測數(shù)據(jù)并采取相應(yīng)行動的系統(tǒng)。這將被稱為CloudAI(云人工智能)。

另一方面，我們還必須討論隱喻性神經(jīng)系統(tǒng)的一個非常重要的部分：反射。反射是神經(jīng)系統(tǒng)的獨(dú)立決定，不需要向中央處理器(大腦)發(fā)送所有信息。這些決定是在數(shù)據(jù)源附近做出的。這叫邊緣AI(邊緣人工智能)。

邊緣AI和云AI的用例。

CloudAI為整個系統(tǒng)提供了一個全面的分析過程，EdgeAI為我們提供了快速的響應(yīng)和自主權(quán)。但和人體一樣，這兩種反應(yīng)并不是相互排斥的，實(shí)際上可以互補(bǔ)。

例如，水控制系統(tǒng)可以在檢測到泄漏時立即關(guān)閉現(xiàn)場閥門，以防止重大水損失，并向中央系統(tǒng)發(fā)出通知。中央系統(tǒng)可以在那里做出更高層次的決策，比如打開通過另一個電路引導(dǎo)水的替代閥。

可能性是無限的，可以超越反應(yīng)維護(hù)的簡化示例，復(fù)雜的系統(tǒng)可以預(yù)測可能的事件，從而實(shí)現(xiàn)預(yù)測維護(hù)的可能性。

智能電網(wǎng)中可以找到AIOT數(shù)據(jù)分析的另一個例子。我們有智能設(shè)備在邊緣分析每個節(jié)點(diǎn)的電流，并在當(dāng)?shù)刈龀鲐?fù)載平衡決策。同時，我們將所有這些數(shù)據(jù)發(fā)送到云中進(jìn)行分析，以生成更全面的國家能源戰(zhàn)略。宏觀分析將允許在區(qū)域?qū)用孀龀鲐?fù)載平衡決策，甚至通過關(guān)閉水電廠或從鄰國開始電力購買來減少或增加電力生產(chǎn)。

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標(biāo)簽：邊緣人工智能和云人工智能,智能電網(wǎng),人工智能