万物互联技术生态链解析

传感器、大数据、机器学习、人工智能与机器人，这些技术究竟如何协同运作？在人工智能时代，硬件与软件相互依存、共同演进，彼此影响，形成了一套完整的逻辑闭环。

“物联网”、“大数据”、“机器人”等热门趋势并非孤立存在，它们紧密交织，构建起强大的正向循环。在这个链条中，每个环节都对下一环产生直接影响：各类联网设备中的传感器持续采集数据，海量数据为机器学习提供基础，机器学习的结果推动人工智能发展，而人工智能则指导机器人精准执行任务，机器人行动又会触发新传感器的数据采集。由此可见，这正是一个完整的闭环体系。

1. 传感器产生数据

截至2014年，接入互联网的设备数量已超过全球人口总数。思科预测，到2020年这一数字将攀升至500亿。这些设备中绝大多数内置了传感器，例如Electric Imp的内嵌式传感器或Estimote的外接式传感器。

设备中的传感器能够生成前所未有的海量数据，这正是整个技术链条的起点。

2. 数据支撑机器学习

预计到2020年，全球数据量将达到35ZB，是2009年的44倍。届时，无论结构化还是非结构化数据，均可通过机器处理，从中挖掘出大量有价值的洞察。

3. 机器学习改善AI

机器学习依赖数据处理与模式识别，使计算机无需明确编程即可自主学习。当前的海量数据与强大算力正持续推动机器学习实现突破。

机器学习的影响力从谷歌案例中可见一斑：谷歌利用机器学习，仅用1小时便绘制出法国所有企业位置、住房及街道的完整地图。

4. 人工智能指导机器人行动

既然计算机在象棋和路标识别方面已超越人类，我们有理由对未来抱有更高期待。随着传感器采集数据日益增多、机器学习算法不断优化，一个合乎逻辑的推论是：与人工智能结合的机器人，其任务执行能力将呈指数级增长。

5. 机器人采取行动

如今，不仅数百家公司制造各类机器人，机器人本身也日益智能化。借助人工智能的进步，它们甚至能完成许多人类梦寐以求的任务。

6. 行动触发传感器

机器人的行动会触发新的传感器收集数据，从而完成整个循环。

这就是整个人工智能生态的技术链。其中，机器传感与数据采集是整个链条的起点，也是数字世界与物理世界交互的接口，其重要性不言而喻。

人工智能技术如何优化传感器系统

与此同时，人工智能技术也能反向优化传感器系统。常用技术包括：基于知识的系统、模糊逻辑、自动知识收集、神经网络、遗传算法、基于案例推理以及环境智能。这些技术在传感器系统中的应用日益广泛，不仅因为效果显著，也因计算机应用日益普及。

这些人工智能技术具备较低的计算复杂度，可应用于小型传感器系统、单个传感器，或采用低容量微控制器阵列的系统。正确应用这些技术，将有助于打造更具竞争力的传感器系统与应用。

人工智能领域其他技术进步，如数据挖掘、多主体系统与分布式自组织系统，也对传感器系统产生了深远影响。环境传感技术能将大量微型电子处理器和传感器集成到日常物品中，赋予其智能。这些系统可创造智能环境，与其他智能设备通信，并与人类交互，给出的建议能帮助用户更直观地完成任务，但这种集成技术的后果有时难以预测。而将环境智能与多种人工智能技术组合使用，能充分发挥其潜力。

创建更智能的传感器系统

那么，具体如何运用人工智能优化传感器系统？人工智能作为计算机科学的一个分支，诞生于20世纪50年代，衍生出众多强大工具。它在传感器系统中作用巨大，能够自动解决原本需要人类智能才能应对的问题。

尽管人工智能进入工业领域的进程相对缓慢，但它必将带来灵活性、可重新配置能力与可靠性方面的重大突破。全新的系统设备在越来越多任务中表现出超越人类的性能。随着它们与人类日益紧密，我们实际上是将人类大脑与计算机能力相结合，实现商讨、分析、推理、通信与创新。

人工智能融合了多种先进技术，赋予机器学习和决策能力，赋予其全新功能。这背后依赖神经网络、专家系统、自组织系统、模糊逻辑与遗传算法等技术。人工智能的应用领域因此扩展到众多领域，其中一些需要解析和处理传感器信息，例如：装配、生物传感器、建筑建模、计算机视觉、切割工具诊断、环境工程、力值传感、健康监控、人机交互、网络应用、激光铣削、维护与检查、动力辅助、机器人、传感器网络及远程操作等。

这些人工智能发展成果被引入日益复杂的传感器系统中。点击鼠标、轻敲开关，甚至大脑思考，都能将任何传感器数据转化为信息并发送给用户。近期研究已取得成果，在以下七个方面，人工智能可助力传感器系统。

1、基于知识的系统

基于知识的系统，也称为专家系统，是一种计算机应用程序，它整合了大量与某一领域相关的问题解决方案。

专家系统通常包含两个组成部分：知识数据库与推断机制。知识数据库以“如果-那么”形式表述领域内的各种知识，同时包含事实陈述、框架、对象和案例。推断机制对存储的知识进行操作，生成问题解决方案。知识操作方法包括继承与约束条件（基于框架和面向对象的专家系统）、检索并采纳案例（案例系统）以及应用推断规则（规则系统），具体取决于控制程序（前向或反向链接）与搜索策略（深度优先或广度优先）。

基于规则的系统将知识描述为“如果-那么-否则”形式，适合用于决策。这些系统能以人类熟悉的形式呈现知识并做出决策。但由于使用严格规则限制，它们不擅长应对不确定任务和不精确场景。典型规则系统包含四个组成部分：规则列表或规则数据库、推断引擎或解析器、临时工作存储器、以及与外部世界交互的用户接口。

基于案例推理的方法则基于过往问题的经验来解决当前问题。解决方案存储于数据库中，作为人类专家的经验总结。当系统遇到新问题时，它会将问题与过往案例对比，找到最相近的案例，然后按过往方案解决，随后根据成功或失败更新数据库。基于案例推理系统通常被视为规则系统的扩展，善于以人类熟悉的形式呈现知识，并具备从过往案例中学习的能力。

2、基于案例推理

基于案例推理在计算机应用中通常包含四个步骤：

1、检索：给定目标问题，从内存中检索相关案例以解决问题。案例包括问题、解决方案及相关注释。

2、重用：将解决方案从过往案例映射到目标问题上。这个过程包括对新场景的适应性调整。

3、修改：将解决方案映射到目标场景后，测试新方案在真实或仿真环境中是否有效，必要时进行修改。

4、保留：如果方案成功解决问题，则将其作为新案例存储到内存中。

这种方法的一个争议点是可能采纳未经证实的证据作为主要依据。若无统计数据支撑，难以确保结论准确性。所有基于少量数据的推理都可能被认为缺乏说服力。

核心理念很简单：将过往问题的解决方案应用到当前问题上。这种构建的数据库实质上是人类专家的经验库。当遇到新问题时，系统会对比过往案例，找到最匹配的，然后按图索骥，再根据结果更新数据库。

基于案例推理系统通常被视为规则系统的扩展。与规则系统类似，它擅长以人类熟悉的方式呈现知识，且能从过往案例中学习并创建新案例。图1展示的是基于案例推理系统的结构。

许多专家系统在开发时会采用一种称为“壳”的程序，它配备完整的推断和知识存储设备，但缺少特定领域知识。一些复杂的专家系统则依赖“开发环境”，它比“壳”更灵活，为用户提供构建自定义判断和知识呈现方法的机会。

专家系统恐怕是这些技术中最成熟的一种，有大量商业壳系统和开发工具可供使用。一旦导入某个领域的知识，构建整个系统的过程相对简单。由于易用，专家系统应用广泛。在传感器系统中，它可用于选择传感器输入、解析信号、状态监控、故障诊断、机器和过程控制、机器设计、过程规划、生产规划和系统配置。此外，还用于装配、自动编程、复杂智能车辆控制、检查规划、危险预测、工具选择、加工策略、工序规划和工厂扩建控制等。

3、模糊逻辑

普通规则专家系统有一个明显短板：它无法应对超出知识数据库范围的情况。当这种情况出现时，系统可能“当机”，无法给出结果，这与人类专家在面对全新问题时仅性能下降完全不同。

模糊逻辑的引入正是为了解决这个问题。它引入了人类判断中常见的定型判断和不精确性，显著提升了专家系统的适应性。模糊逻辑将变量值转化为语言描述，这些描述的含义即为模糊集合，判断正是依据这些描述做出的。

模糊专家系统通过模糊逻辑应对不完全数据或被损坏数据带来的不确定性。它使用模糊集合的数学理论模拟人类判断过程。人类能轻松处理决策中的“灰色地带”，而机器则很难做到。图2展示的是模糊逻辑控制器的架构。

模糊逻辑在传感器系统中有很多应用，因为该领域的知识往往不精确。它特别适用于结构和对象无法精确匹配的领域、解析度受限的场合、数字重构图和图像处理。在结构对象识别和场景解析领域，均有模糊集合的应用。模糊专家系统适合处理不确定性和不精确性场合，但它不具备学习能力，因为关键参数预设且无法改变。

在实际应用中，模糊逻辑在协同作业机器人、汽车机器人、感知预测、供应链管理和焊接等领域均取得了良好成果。

4、自动知识获取

收集某一领域知识以构建知识数据库，这个过程非常复杂且耗时，往往是搭建专家系统的瓶颈。自动知识收集技术正是为了解决这个问题而开发。这种学习程序通常需要多个案例作为输入，每个案例具有多种属性参数，并按类型归类。

一种方法是“分治策略”，根据某种策略对属性进行筛选，将原有案例集合划分为子集，然后归纳学习程序建立决策树，将给定案例正确分类。决策树能够表述从特定案例中产生什么知识。该方法还可用于处理未被案例覆盖的情况。

另一种方法是“覆盖法”，目标是找到一组被某一类型案例共同持有的属性，作为“如果”部分，将类型作为“然后”部分。程序将集合中符合规则的案例移除，直到没有共同属性为止。

还有一种方法，使用逻辑程序代替命题逻辑，对案例描述后表述全新概念。该方法使用更强大的预测逻辑描述训练案例和背景知识，然后表述新概念。预测逻辑允许使用不同形式的训练案例和背景知识，归纳结果可用带有变量的一阶子句描述，而不限于由属性-值对组成的零阶命题子句。这类系统主要有两种类型：自上而下的归纳/总结方法，以及反向解析原理。

已有很多学习程序出现，例如ID3（分治策略）、AQ程序（覆盖法）、FOIL（归纳/总结方法的ILP系统）、GOLEM（反向解析方法的ILP系统）。虽然大多数程序产生明确的决策规则，但也有一些能产生模糊规则。要求以严格格式提供案例（明确的属性和分类），这在传感器系统和传感器网络中很容易满足，因此自动学习技术应用广泛。不过，这种学习更适合属性以离散或符号形式表示的场景，不太适用于连续属性值的传感器系统案例。一些实际应用例子包括激光切割、矿石检测和机器人操作。

5、神经网络

神经网络也能从案例中提取领域知识，但它提取的知识不以规则或决策树等显性方式描述，且可同时处理连续数据和离散数据。它还具有与模糊专家系统类似的归纳能力。神经网络是大脑的计算机模型，通常假设计算过程可使用多个简单的、被称为神经元的单元描述，这些神经元可相互连接并行工作。

最常见的神经网络是多层感知器，它是一种前馈网络：所有信号单向传输，从输入到输出。前馈网络能在输入和输出空间之间进行静态映射：某一时刻的输出仅与当前输入有关。而循环网络中，某些神经元的输出会反馈到同一神经元或之前的层级，可认为它具有动态内存：当前输出受当前输入和之前输入、输出的共同影响。

那些不显性表达的“知识”，是通过对神经网络进行训练而内置于其中的。有些神经网络能用预先定义好的特定输入模式进行训练，产生预期的输出模式。实际输出和预期输出之间的差异，用于修正神经元之间连接的权重。这种方法称为监督训练。在多层感知器中，反向传播算法通常用于传播输出神经元的误差，然后计算隐含层神经元的修正权值。

人工神经网络通常有输入和输出，在输入和输出之间的隐藏层完成处理。输入是独立变量，输出是相互关联的。人工神经网络是具有可配置内部参数的灵活数学方程。为了精确展现复杂关系，通过训练算法调整这些参数。在简单训练模式下，输入案例和相应的预期输出同时展现给网络，通过尽可能多的案例重复进行自调整。一旦训练完成，人工神经网络就能接受全新输入，预测正确的输出。

要产生输出，网络只需按方程计算即可。唯一的假设是，在输入数据和输出数据之间存在某种连续的函数关系。神经网络适用于映射设备、模式归类或模式补全（如自动联想内容寻址内存和模式关联器）。

近期的应用包括特征识别、热交换器、焊点检查、点焊参数优化、电力、触觉显示和车辆传感系统等。

6、遗传算法

遗传算法是一种随机最优化过程，灵感来源于自然演化。它能在复杂的多向搜索中产生全局最优解决方案，而无需针对问题本身的具体知识。遗传算法在传感器系统中已找到用武之地，包括复杂组合或多参数优化，例如装配、装配流水线平衡、故障诊断、健康监控和动力方向盘等。

7、环境智能

环境智能在近几十年获得了长足发展。它让我们看到，在数字控制环境中，电子设备可以预测人类行为并做出响应。环境智能的概念用于实现人类与传感器系统之间的无缝匹配，满足实际且预期的需求。虽然目前在工业领域内的应用还有限，但更智能、交互性更强的新型系统已在研究阶段。

扩展系统

总体而言，人工智能能够增加通信有效性、减少故障、最小化误差并延长传感器寿命。过去40年里，人工智能技术带来了一系列功能强大的工具，如前文所述。这些工具在传感器系统中的应用越来越广泛。合理采用新的技术方法，将有助于构建更具竞争力的传感器系统。当然，由于工程师对这些技术可能还比较陌生，使用起来存在技术壁垒，也许还需要另一个10年才能被广泛接纳。不过，该领域的研究不会停歇，许多新型传感器应用正在涌现，将这些技术搭配使用，将会发挥更大作用。

从智能工厂的应用，到电网、空气、公路等监测网络的实施，传感器的发展领域一直在扩大。随着相关规划的落地，如今又提出“人工智能飞进千家万户”，家用产品将变得越来越智能，万物互联时代正在飞速发展。未来，人们的生活可能方方面面都离不开最基础的传感器。这对于传感器行业来说，是莫大的机遇。

机遇往往伴随着挑战。传感器行业也面临诸多问题：如何研发出符合市场潮流和规划要求的传感器？如何让传感器在同类产品中脱颖而出？只有跟随时代发展的潮流，才能找准方向。掌握了核心技术，才能立于不败之地。对于传感器行业而言，只有抓住机遇，注重研发和市场需求，才能更上一层楼。