从工业4.0看物联网与人工智能发展

对于物联网领域来说，首先要做的事情就是让设备可以连接，但是在设备连接上之后，人工智能就变得很重要，因此单纯使用网络将人和装置链接是不够的，关键是要拥有足够的人工智能，解析链接后带来的巨量数据，才能不需要太多人力介入，就能产生具高附加价值的应用。

《图一》IOT x Machine Learn (图片来源 Microsoft)

物联网与人工智能应用

先举两个生活化的例子来看目前物联网和人工智能的应用。

首先来看Google的无人车，它控制驾驶原理是通过车子四周安装的诸多传感器，持续不断地收集车辆本身以及四周的各种精确数据，由车内的处理器进行分析和运算，再根据计算结果来控制车子行驶，并将所收集到的数据传送到中央数据库，提供给所有的无人车，因此每台无人车能不断的从云端更新数据库，学习各种突发状况，进而做出最佳的反应动作。

《图二》Google 无人车(图片来源 Google)

另一个例子是日本SoftBank 的智能机器人Pepper，它除了机器本身的传感器、语音识别之外，还搭载了Emotion Engine的情绪辨别系统，和SoftBank 为了此 Engine 所建立的云端运算服务Cocoro SB，因此可以感知使用者的情绪并作出适合的举动，并借助此云端运算自行学习情绪能力，未来计划能够作为医疗照护人员、儿童保姆、老人照护或是商家店员等方面的运用。

《图三》SoftBank Pepper (图片来源 SoftBank)

除了实验性质的测试外，在目前产业方面的运用，有在工厂设备的预测性维护和快速远程诊断、商店、营运场所资料收集运用、农业结合气候和地理等数据的运用等。

例如ThyssenKrupp Elevator 负责维护全球110万部以上的电梯，他们使用物联网服务，将 ThyssenKrupp 的电梯内数以千计的传感器和系统 (这些传感器和系统会监控从马达温度到枢轴对准、车厢速度和电梯门运作的一切事项) 连接到云端。透过Microsoft Azure 机器学习服务，电梯所提供的数据会送到动态预测性模型中，并将这些信息绘制到计算机和行动装置上的可用仪表板上，以便实时检视关键效能指标，透过预测性维护和快速远程诊断功能提高可靠性，现在，电梯本身可以教导技术人员如何进行修理作业，因此可以大幅提高现场的效率，电梯的运行时间也会大幅增加。