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讓物聯(lián)網(wǎng)更智能 AI會(huì)導(dǎo)入物聯(lián)網(wǎng)4大領(lǐng)域

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)前線 ? 2018-01-31 17:23 ? 次閱讀
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物聯(lián)網(wǎng)是未來(lái)企業(yè)運(yùn)行的核心骨干,目前制造、醫(yī)療、交通、零售等四大領(lǐng)域是物聯(lián)網(wǎng)的主要應(yīng)用領(lǐng)域,而這些產(chǎn)業(yè)現(xiàn)在也開(kāi)始嘗試導(dǎo)入AI,其經(jīng)驗(yàn)將成為其它產(chǎn)業(yè)的應(yīng)用典范,加速AI的普及度。

物聯(lián)網(wǎng)被視為第四波IT產(chǎn)業(yè)革命,根據(jù)Gartner與Machine Research的統(tǒng)計(jì)(圖1),2020年全球的連網(wǎng)設(shè)備將達(dá)260億個(gè)、相關(guān)營(yíng)收為3,000億美元,

龐大的商機(jī)主要來(lái)自物聯(lián)網(wǎng)幾乎可以應(yīng)用在人類(lèi)所有生活,近期AI成為IT產(chǎn)業(yè)的新議題,AI與物聯(lián)網(wǎng)的結(jié)合,則會(huì)讓物聯(lián)網(wǎng)更智能,也進(jìn)一步加深各領(lǐng)域的應(yīng)用。

AI導(dǎo)入物聯(lián)網(wǎng)4大領(lǐng)域 會(huì)讓物聯(lián)網(wǎng)更智能,也進(jìn)一步加深各領(lǐng)域的應(yīng)用

圖1 全球物聯(lián)網(wǎng)商機(jī)

聯(lián)網(wǎng)與AI都強(qiáng)調(diào)各產(chǎn)業(yè)的垂直應(yīng)用,由于不同領(lǐng)域的專(zhuān)業(yè)極其不同,再加上目前各產(chǎn)業(yè)所需的系統(tǒng),通常不像消費(fèi)性產(chǎn)品需要極高的運(yùn)算效能,主要的設(shè)計(jì)訴求在于最適化,因此現(xiàn)在AIoT設(shè)計(jì)會(huì)走向高度客制化模式,設(shè)計(jì)出各領(lǐng)域的專(zhuān)屬系統(tǒng)。

就整體發(fā)展來(lái)看,物聯(lián)網(wǎng)現(xiàn)在仍處于發(fā)展前期,因此導(dǎo)入的產(chǎn)業(yè)并不多,目前主要導(dǎo)入產(chǎn)業(yè)包括制造、醫(yī)療、交通、零售等四大產(chǎn)業(yè),其它如建筑、農(nóng)業(yè)、物流等,雖也有系統(tǒng)業(yè)者推動(dòng),不過(guò)數(shù)量仍少。

而這些產(chǎn)業(yè)都有其相同特點(diǎn),包括e化系統(tǒng)建置較早、IT系統(tǒng)的KPI(關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo))明確等。由于e化建置較早,因此在既有系統(tǒng)上延伸出AIoT功能難度相對(duì)較低,而且操作人員對(duì)新系統(tǒng)的抗拒也較少,KPI明確則代表可精準(zhǔn)掌握系統(tǒng)的功能設(shè)計(jì)與對(duì)企業(yè)組織的回饋。

1集成自動(dòng)化設(shè)備 AI落實(shí)智能制造愿景

智能化是這幾年制造業(yè)最重要的趨勢(shì),未來(lái)的制造業(yè)將以工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)作為運(yùn)行骨干,從圖2可以看到,智能制造要求系統(tǒng)設(shè)備從接單、生產(chǎn)、出貨均可以100%自主化生產(chǎn)。

AI導(dǎo)入物聯(lián)網(wǎng)4大領(lǐng)域 會(huì)讓物聯(lián)網(wǎng)更智能,也進(jìn)一步加深各領(lǐng)域的應(yīng)用

圖2 工業(yè)4.0運(yùn)作方式

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)建置的主要目標(biāo),是透過(guò)感測(cè)技術(shù)擷取設(shè)備數(shù)據(jù),傳輸?shù)阶钌蠈拥墓芸仄脚_(tái),用以掌握現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備狀態(tài),并制定出最佳生產(chǎn)策略,

AI與工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)結(jié)合后,最上層的應(yīng)用與第一層的設(shè)備端,都會(huì)有運(yùn)算能力,上層平臺(tái)主要讓AI計(jì)算大量制造數(shù)據(jù)后,建立出最佳化的制程模型,

終端設(shè)備則是在實(shí)時(shí)性需求較高的制程中,讓AI可以經(jīng)由深度學(xué)習(xí)做出精準(zhǔn)動(dòng)作,例如視覺(jué)檢測(cè)中,就可將AI與視覺(jué)感測(cè)元件結(jié)合,讓設(shè)備可以自行判斷產(chǎn)品質(zhì)量是否合格,再結(jié)合機(jī)器手臂,就可讓腦、眼、手合一,達(dá)到設(shè)備智能化的愿景。

2過(guò)濾大量資料 AI成為醫(yī)師最佳助手

相對(duì)于其它產(chǎn)業(yè),醫(yī)療是e化建置較早、應(yīng)用也較深的領(lǐng)域,醫(yī)療的智能化可分為三部分,包括行動(dòng)醫(yī)療、遠(yuǎn)距醫(yī)療、智能醫(yī)院,從圖3可以看出,這三大部分應(yīng)用技術(shù)雖各有不同,但信息會(huì)彼此交互流通、使用,形成醫(yī)療體系專(zhuān)用的物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)。

圖3 智慧醫(yī)療進(jìn)展與導(dǎo)入階段

與過(guò)去的e化導(dǎo)入速度相同,AI在醫(yī)療體系的發(fā)展也比其它領(lǐng)域快,前微軟AI亞太研究總監(jiān)杜奕瑾回臺(tái)創(chuàng)辦的「***AI實(shí)驗(yàn)室」,醫(yī)療就是其研發(fā)方向,在醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)部分,現(xiàn)已有廠商利用醫(yī)療設(shè)備連網(wǎng),取得大量數(shù)據(jù),用以改善醫(yī)療行為,提升診療速度與質(zhì)量。

另外在遠(yuǎn)距與行動(dòng)醫(yī)療部分,也都有相同作法,未來(lái)AI在醫(yī)療系統(tǒng)的應(yīng)用,將以過(guò)濾大量數(shù)據(jù)從而判斷出病征,并將結(jié)果提供給醫(yī)師,再由醫(yī)師做出具有邏輯性思考的醫(yī)療行為。

3深度學(xué)習(xí)判斷車(chē)流 AI架構(gòu)智能交通面貌

交通的智能化系統(tǒng)包括基礎(chǔ)建設(shè)與車(chē)輛兩類(lèi):基礎(chǔ)建設(shè)除了道路上可見(jiàn)的號(hào)志、告示之外,軌道交通也屬于此類(lèi);車(chē)輛則分為自用車(chē)與商用車(chē),現(xiàn)在交通物聯(lián)網(wǎng)多用于基礎(chǔ)建設(shè)與商用車(chē)輛的車(chē)隊(duì)管理,從圖4可以看到,ITS協(xié)會(huì)所定義的智能交通子系統(tǒng)多達(dá)七種,這七大子系統(tǒng)涵蓋了目前的所有交通類(lèi)別,架構(gòu)出智能交通的整體面貌。

圖4 智慧交通系統(tǒng)

物聯(lián)網(wǎng)是各類(lèi)垂直應(yīng)用市場(chǎng)的運(yùn)行主要骨干,在交通領(lǐng)域,歐、美、日等較為先進(jìn)的國(guó)家,已開(kāi)始導(dǎo)入使用,尤其是日本,現(xiàn)在已開(kāi)始嘗試將AI的深度學(xué)習(xí)模式導(dǎo)入交通系統(tǒng),

透過(guò)路上監(jiān)視攝像機(jī)的影像訊號(hào),推算出該路段未來(lái)1~2小時(shí)的車(chē)流量,再將交通訊息提供給駕駛,藉此舒緩交通狀況;在商用車(chē)的車(chē)隊(duì)管理部分,則是以行車(chē)計(jì)算機(jī)做成駕駛記錄,由AI判斷司機(jī)的駕駛行為,確保行車(chē)安全。

4集成CRM系統(tǒng) AI提供零售業(yè)差異化服務(wù)

零售業(yè)e化導(dǎo)入時(shí)期相當(dāng)早,過(guò)去此一領(lǐng)域的核心為POS系統(tǒng),以此掌握店面的進(jìn)貨、銷(xiāo)貨、存貨等流程,大型連鎖零售的POS早已有數(shù)據(jù)簡(jiǎn)單的銷(xiāo)貨記錄與訂貨建議等功能,后期各類(lèi)型IT系統(tǒng)如Kiosk、數(shù)碼看板、安全監(jiān)控系統(tǒng)等進(jìn)駐,這些系統(tǒng)相互連結(jié),形成店鋪的物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)。

近年來(lái)零售4.0概念興起,管理咨詢(xún)機(jī)構(gòu)麥肯錫建議,新型態(tài)的零售業(yè)必須跳脫傳統(tǒng)思維,突破虛實(shí)界線(圖5),而AI將會(huì)是未來(lái)零售業(yè)者的重要元素。

AI在零售業(yè)的應(yīng)用目前主要與CRM系統(tǒng)集成,利用安全監(jiān)控?cái)z影機(jī)辨識(shí)消費(fèi)者,讓店員提供快速精準(zhǔn)的差異化服務(wù);

另外現(xiàn)在也開(kāi)始有企業(yè)將AI應(yīng)用于在線客服,透過(guò)AI的深度學(xué)習(xí),提升回答的準(zhǔn)確性,微軟在之前的活動(dòng)中就曾指出,在線AI機(jī)器人可解決客戶(hù)來(lái)電的70%問(wèn)題,

此作法不但可在第一時(shí)間解決問(wèn)題,提升客戶(hù)滿(mǎn)意度,也會(huì)降低客服人員的工作負(fù)擔(dān)。

圖5 智能零售業(yè)新藍(lán)圖

除零售業(yè)外,也開(kāi)始有金融業(yè)與房仲業(yè)者引進(jìn),近期的未來(lái)科技展中,防災(zāi)中心也展出相關(guān)系統(tǒng),相對(duì)于其它AI技術(shù),語(yǔ)音機(jī)器人的應(yīng)用普及速度更快,近期將可看到其它產(chǎn)業(yè)導(dǎo)入,提供更智能的智能服務(wù)。

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原文標(biāo)題:專(zhuān)家解讀:四大垂直市場(chǎng)先行 AIoT應(yīng)用后勢(shì)看漲

文章出處:【微信號(hào):IndustryIOT,微信公眾號(hào):工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)前線】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處。

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