物聯(lián)網(wǎng)、AI和云可以一起完成不可思議的事情，并非唯一解決方案

熱門(mén)大片與物聯(lián)網(wǎng)有什么關(guān)系？比你想象的還要多。

超級(jí)英雄電影現(xiàn)在最賣(mài)座的電影，尤其是超級(jí)英雄聯(lián)盟電影更是獨(dú)領(lǐng)風(fēng)騷。即使你從未見(jiàn)過(guò)一個(gè)超級(jí)英雄，你可能也知道這個(gè)公式：一群擁有不同力量和弱點(diǎn)的超級(jí)英雄聯(lián)合起來(lái)打敗最大、最邪惡的惡棍。這不是一個(gè)新的公式，但它是有效的，而且它也可以用來(lái)講述物聯(lián)網(wǎng)的未來(lái)故事。

把物聯(lián)網(wǎng)想象成一個(gè)超級(jí)英雄聯(lián)盟：釋放其最大潛力的訣竅是將各種技術(shù)結(jié)合在一起——每種技術(shù)的優(yōu)勢(shì)都完美地彌補(bǔ)了其他技術(shù)的弱點(diǎn)——然后將它們部署到最大、最棘手的業(yè)務(wù)問(wèn)題中。物聯(lián)網(wǎng)、人工智能和云就是超級(jí)英雄聯(lián)盟的經(jīng)典故事。

技術(shù)超級(jí)能力

每個(gè)人都知道超級(jí)英雄有某些弱點(diǎn)，比如氪星石，還有依賴性，比如魔戒。技術(shù)超級(jí)英雄也不例外。沒(méi)有一種技術(shù)可以做任何事情，每種技術(shù)都有其依賴性：燈泡需要電，汽車(chē)需要汽油等等。

因此，雖然我們知道物聯(lián)網(wǎng)可以在日常生活的幾乎每個(gè)方面找到強(qiáng)有力的新見(jiàn)解，但也隱含著一種依賴性：人類分析師在海量數(shù)據(jù)中找到這些見(jiàn)解的能力。據(jù)估計(jì)，2025年，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備每天產(chǎn)生的數(shù)據(jù)幾乎是整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)的1000倍。盡管在所有這些數(shù)據(jù)中會(huì)有更多、更有用的見(jiàn)解，但人們很難發(fā)現(xiàn)它們。這就是我們下一個(gè)技術(shù)超級(jí)伙伴：人工智能的用武之處。

物聯(lián)網(wǎng)的超能力是感知和生成大量數(shù)據(jù)，而人工智能則是通過(guò)對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分類、使其具有可操作性并在此過(guò)程中變得更加智能以提供支持。有了人工智能，我們現(xiàn)在可以實(shí)時(shí)處理人類語(yǔ)言，確定時(shí)間敏感的貨物需要被送到哪里，以及許多其他應(yīng)用程序，這些應(yīng)用程序看起來(lái)就像十年前漫畫(huà)書(shū)中的東西。但是人工智能的超級(jí)能力也有其依賴性——它通常需要比大多數(shù)邊緣設(shè)備所能提供的更多的處理能力。而這就是云的用武之地。

云的超能力是無(wú)處不在、可擴(kuò)展和隨需應(yīng)變——這意味著它不僅存儲(chǔ)來(lái)自物聯(lián)網(wǎng)傳感器的所有數(shù)據(jù)，還可以托管人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)工具。隨著這一新團(tuán)隊(duì)成員的加入，物聯(lián)網(wǎng)用戶可以依賴云提供商的處理能力和復(fù)雜性，甚至可以從各種人工智能工具中進(jìn)行選擇，以滿足他們當(dāng)前的特殊需求。事實(shí)上，隨著邊緣設(shè)備變得更加復(fù)雜，用戶可以越來(lái)越多地在邊緣本地運(yùn)行簡(jiǎn)單的人工智能工具，而無(wú)需從邊緣設(shè)備到中央服務(wù)器進(jìn)行代價(jià)高昂的回程通信。

物聯(lián)網(wǎng)，人工智能和云計(jì)算任務(wù)

物聯(lián)網(wǎng)、人工智能和云的優(yōu)勢(shì)和依賴性可以相互結(jié)合，當(dāng)它們共同應(yīng)對(duì)現(xiàn)實(shí)世界的挑戰(zhàn)時(shí)，它們的真正力量就會(huì)發(fā)揮出來(lái)。

比如管理電網(wǎng)。傳統(tǒng)上，電網(wǎng)由控制電力生產(chǎn)和傳輸?shù)墓檬聵I(yè)集中管理，唯一的變量是客戶需求。但是今天的現(xiàn)代電網(wǎng)有很多變數(shù)：可再生能源的發(fā)電量因條件不同而不同，而小型太陽(yáng)能和其他發(fā)電技術(shù)則增加了復(fù)雜性，因?yàn)楣檬聵I(yè)客戶既消耗自己的電力，又把剩余的電力賣(mài)給電網(wǎng)。隨著各種電動(dòng)汽車(chē)的激增，這種復(fù)雜性——及其帶來(lái)的挑戰(zhàn)——只會(huì)越來(lái)越多。

但是物聯(lián)網(wǎng)、人工智能和云結(jié)合起來(lái)，不僅可以幫助公用事業(yè)管理人員解決所有這些新的變量，還可以利用它們創(chuàng)建一個(gè)更高效、更綠色的網(wǎng)格。

在英國(guó)，獨(dú)立能源供應(yīng)商O(píng)VO提供了一個(gè)例子，說(shuō)明物聯(lián)網(wǎng)、人工智能和云如何結(jié)合在一起，以創(chuàng)建一個(gè)基于數(shù)據(jù)的全新商業(yè)模式。

OVO為住宅消費(fèi)者提供的太陽(yáng)能電池板服務(wù)，該服務(wù)將多種傳感器和數(shù)據(jù)源與室內(nèi)（或車(chē)內(nèi)）電池相結(jié)合。物聯(lián)網(wǎng)傳感器跟蹤家庭能源使用和電池電量水平，并將數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆贫?，在云端，人工智能將這些數(shù)據(jù)與公共電網(wǎng)負(fù)荷和當(dāng)前電價(jià)等數(shù)據(jù)相結(jié)合。有了這些增強(qiáng)的數(shù)據(jù)，人工智能就可以在電網(wǎng)需求較低時(shí)指導(dǎo)用戶的電池存儲(chǔ)多余的電量，并在需求較高時(shí)釋放給電網(wǎng)。

這種商業(yè)模式為房主提供了穩(wěn)定、固定的能源收入，同時(shí)電網(wǎng)（以及它服務(wù)的公眾）可以在分布式存儲(chǔ)中獲得更多的能源。這種對(duì)需求的智能管理是向綠色能源過(guò)渡的一種方式。

并非唯一解決方案

但是正如大片可能不太適合藝術(shù)節(jié)一樣，物聯(lián)網(wǎng)、人工智能和云的結(jié)合可能并不適合每一個(gè)問(wèn)題。對(duì)于簡(jiǎn)單的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用程序（如管道），將收集到的數(shù)據(jù)傳回中心云可能不劃算。同樣，通信和分析所需的時(shí)間可能會(huì)使這種組合難以用于諸如監(jiān)控管道閥門(mén)之類的應(yīng)用中，這些應(yīng)用始終處于開(kāi)啟狀態(tài)，并且需要最小的延遲。這種簡(jiǎn)單的分析任務(wù)并不能從人工智能中獲得太多好處，而且閥門(mén)通常位于地理上偏遠(yuǎn)的位置，這使得通信成本高昂。

因此，雖然物聯(lián)網(wǎng)、人工智能和云可以一起完成不可思議的事情，但任何業(yè)務(wù)的第一步都應(yīng)該考慮以下三個(gè)標(biāo)準(zhǔn)：

1、從潛在物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中收集的大量數(shù)據(jù)是否需要不僅僅是簡(jiǎn)單的人工分析，而且還要從更深入的分析中獲益？

2、是否可以在邊緣到中央服務(wù)器建立回程通信？如果這種交流不能持續(xù)進(jìn)行，那么它是否可以定期建立，或者在邊緣搭配簡(jiǎn)單的人工智能？

3、能否為人工智能找到可靠的培訓(xùn)數(shù)據(jù)？

如果這些問(wèn)題的答案是肯定的，那么你可能想要呼叫物聯(lián)網(wǎng)、人工智能和云的超級(jí)聯(lián)盟了。