在某些簡單的術(shù)語中,物聯(lián)網(wǎng)包括連接到互聯(lián)網(wǎng)的所有設(shè)備。各種估計預(yù)計到2020年將有500億臺物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備連接到互聯(lián)網(wǎng)。
設(shè)備的復(fù)雜性與其屬于物聯(lián)網(wǎng)的分類無關(guān)。該設(shè)備可以像溫度計或浮動開關(guān)一樣簡單,也可以像特斯拉電動汽車或氣相色譜儀那樣復(fù)雜。關(guān)鍵因素是它直接或間接地連接到互聯(lián)網(wǎng)。直接連接是相當(dāng)明顯的,它可以通過標(biāo)準(zhǔn)電纜、wifi或任何其他標(biāo)準(zhǔn)互聯(lián)網(wǎng)接口連接。間接連接的設(shè)備可能稍微更神秘,因為可能使用諸如藍牙或物聯(lián)網(wǎng)卡等等來連接到網(wǎng)關(guān),然后網(wǎng)關(guān)連接到互聯(lián)網(wǎng)。
這個概念可以進一步擴展,因為特定設(shè)備不需要直接連接到網(wǎng)關(guān)。相反,它可以遍歷由任意數(shù)量的設(shè)備組成的本地網(wǎng)絡(luò),以便鏈接到網(wǎng)關(guān)。后一種情況最常見于設(shè)備的網(wǎng)狀網(wǎng)絡(luò)中。這允許連接遵循通過該網(wǎng)格的任意路徑,這是一個或多個設(shè)備以某種方式被損壞的非常有用的特性。通常,對構(gòu)成網(wǎng)格的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)量的實際限制由特定應(yīng)用程序可以容忍的傳輸延遲量確定,因為即使我們忽略,消息也必須通過每個設(shè)備的額外傳輸延遲。設(shè)備或網(wǎng)關(guān)之間網(wǎng)絡(luò)沖突可能造成的延遲。
通過將AI與物聯(lián)網(wǎng)相結(jié)合,我們觀察到乘數(shù)效應(yīng),允許這些技術(shù)顯示既不能獨立展示的功能。有兩種主要方法可以實現(xiàn)這一點。目前,最常見的是在物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備中安裝適當(dāng)?shù)膫鞲衅鳎⑹褂盟鼈兺ㄟ^互聯(lián)網(wǎng)提供數(shù)據(jù)流,以便在遠程AI系統(tǒng)上進行處理。根據(jù)要監(jiān)控的內(nèi)容,可能擁有來自一種傳感器類型或各種傳感器類型的單個或多個數(shù)據(jù)流。我們已經(jīng)看到這種數(shù)據(jù)處理遷移到物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備本身,因為設(shè)備內(nèi)的處理器和內(nèi)存變得更加強大。
與所有受監(jiān)控的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的數(shù)據(jù)流相比,我們目前認為的“大數(shù)據(jù)”似乎微不足道。將處理遷移到物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的另一個理由是,在許多情況下,數(shù)據(jù)的值非常短暫。換句話說,必須立即處理數(shù)據(jù)。一個很好的例子是當(dāng)提取的數(shù)據(jù)用于過程控制循環(huán)時。如果您有連續(xù)流動反應(yīng)器,為了優(yōu)化所生產(chǎn)產(chǎn)品的質(zhì)量,必須不斷應(yīng)用反饋。任何重大延遲,在某些系統(tǒng)中可能只有幾秒或更短,
通過安裝物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備來監(jiān)控可能影響過程的所有反應(yīng)器條件,例如溫度,壓力,流速等,AI系統(tǒng)可用于優(yōu)化產(chǎn)品產(chǎn)量。在許多工業(yè)流程工作的規(guī)模上,即使產(chǎn)品產(chǎn)量提高一小部分,也可能帶來顯著的財務(wù)回報。
AI也可以在實驗室中應(yīng)用于分析方面。許多利用AI功能的儀器已經(jīng)上市。您可以在其控制軟件中找到包含AI的氣相色譜儀,紅外光譜儀等。這使得機器在分析收集的數(shù)據(jù)時更加“智能”。在極少數(shù)情況下,這消除了專家運行機器和分析數(shù)據(jù)的需要。
國內(nèi)物聯(lián)網(wǎng)卡采購平臺物聯(lián)卡商城表示,結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)和人工智能,展示了如何在不需要現(xiàn)場專家的情況下加速復(fù)雜數(shù)據(jù)的分析,同時處理大量實驗數(shù)據(jù),從所有這些數(shù)據(jù)位中提取意義,以便提供多種成像方式。其補充是它還可以提供最佳實驗室設(shè)計的數(shù)據(jù),并提供對實驗室環(huán)境的更有效控制。
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