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aiot化 推动智慧城市走向应用智能 -凯发在线

责任编辑:cres |来源:企业网d1net  2019-09-26 17:06:41 本文摘自:八次方

随着人工智能、大数据、物联网、云计算等技术逐渐渗透到各个应用场景,技术赋能下的行业变革可谓肉眼可见,政务服务、智慧警务、智慧医疗、智慧教育、智慧交通等领域,智慧升级正从概念朝实践应用持续贯穿。而这些细分行业的不断完善,也昭示着智慧城市建设的日新月异。
 
技术的发展推动着城市运转,但这并不是一个简单的过程。各方参与者们在马不停蹄发力的时候,也需要静下心来缕清思路,以便少走弯路。近日,笔者参加了一场关于《aiot与智慧城市应用的融合》的主题论坛,论坛就如何实现aiot技术在智慧城市中的落地应用展开了相关探讨:
 
自2017年开始,“aiot”一词便开始频频刷屏,成为物联网的行业热词。“aiot”即“ai iot”,指的是人工智能技术与物联网在实际应用中的落地融合。当前,已经有越来越多的人将ai与iot结合到一起来看,aiot作为各大传统行业智能化升级的通道,已经成为物联网发展的必然趋势。ai、iot“一体化”后,“人工智能”逐渐向“应用智能”的方向演进。
 
aiot技术应用,先打好物联传感基础
 
semtech市场战略总监甘泉表示,aiot要想做好,首先要进行大量的数据采集分析,然而,目前前端传感器的数量并不够多,收集的资料、数据信息也不够多,而且客户习惯的养成和特性的培养,这个过程也没有达到非常高的量,所以这两方面将是未来ai以及物联网技术落地行业市场的重点。
 
“等数据量增加到现在的十倍甚至一百倍的时候,ai以及iot技术服务带来的价值可能增加一百倍甚至一万倍,这是一个持续增长的过程。而在促进数据连接,物物互联的过程中, lora技术将发挥越来越重要的作用。” 甘泉表示。
 
lora以及nb-iot均具有远距离传输、低功耗的应用优势,也因此成为物联网应用的两大关键无线通信技术。据甘泉介绍,相比于nb-iot技术,lora可实现更低的应用成本。
 
比如nb-iot的基站建设成本需要十几万,而lora基站成本则只需要几千到万元级别,其建设成本仅占到nb-iot基站的二十分之一。因此,如果一栋楼的网络覆盖通过运营商可能要花费十几万,而使用lora只需要几千元。这也是近几年来,为什么lora技术能够快速落地在各个细分的物联网应用场景下的重要原因。
 
据了解,目前很多智慧社区的水表、气表、电表、热表等设备都用上了lora技术,基于 lora技术的智能(水、电、气)表可自动采集实时数据并反馈给管理平台,提高工作效率,保证服务质量。另外,智慧城市中的能源管理、智慧建筑、物流、智慧生产、智慧农业很多也都使用了lora技术。
 
甘泉表示,lora进行数据的采集和自动传输只是第一步,往后可以通过数据进行反向自动控制。比如通过数据发现水电气表走数异常,进而自动推断是否有煤气泄露事件、断水断电等情况从而第一时间加以干预,保证用户的生命财产安全。同样,在城市管理、物流、农业等大的应用场景中,通过采用lora技术构建起更多的具有感知能力的物联网节点,能够助力智慧城市运行。
 
清华大学深圳研究所博士后、绿米算法工程师曲晓峰同样认为, 当前物联网端的传感器数量还不够多, 因此在物联网上运行一些人工智能功能仍存在一定障碍。但包括智慧社区、智能家居等在内的行业市场已经显露出了aiot化的应用趋势。比如在智能家居领域,业内已经推出了不少带有ai功能的智能终端产品,像智能音箱、智能门锁等爆款单品。
 
曲晓峰还提到,从智能家居的角度看,今年一整年的变化,人工智能 物联网,市场需求正逐渐被培育起来,倒逼着厂商从云端及方案端拿出更成熟的产品满足市场用户的需求。
 
技术要上天,应用要落地社区和家庭的智能化升级是能够让大众直观感受到aiot技术赋能作用的,谈及aiot的落地应用,康行科技联合创始人潘江宇直言,人工智能技术很火,但是现在国内的小区很难见到有真正用到aiot的人工智能技术的产品,为什么少见?
 
“只有让用户觉得你的东西有用才有市场,前期做再多的噱头,是悬在半空中的,最终还是要落地。技术要上天,但是产品要落地。”潘江宇强调。
 
如何落地?对于这个问题,潘江宇认为,不管是拿数据还是提供服务,端是重要的,一定要有端,一定要在场景中——这是物联的基础也是核心。怎么样在人工智能时代,将智能端设备放到场景中服务场景,这是厂商要做的努力,也是这个时代的诉求。
 
挖掘数据价值,助推智能到智慧的升级
 
前面我们提到要落实aiot技术应用,先要打好物联传感基础,而建立物联网节点的出发点则是为了收集更多的数据,有庞大的数据基础在,ai、大数据才有用武之地。
 
在这个论点之上,和而泰地产事业部总经理潘子健进一步指出,物联网从连接开始,走到现在大家都在关注数据,再到计算,也可以理解为它是ai的一种计算能力和服务,最终它是要通过这样的路径来体现它的价值。

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本文摘自:八次方

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责任编辑:cres |来源:企业网d1net  2019-09-26 17:06:41 本文摘自:八次方

随着人工智能、大数据、物联网、云计算等技术逐渐渗透到各个应用场景,技术赋能下的行业变革可谓肉眼可见,政务服务、智慧警务、智慧医疗、智慧教育、智慧交通等领域,智慧升级正从概念朝实践应用持续贯穿。而这些细分行业的不断完善,也昭示着智慧城市建设的日新月异。
 
技术的发展推动着城市运转,但这并不是一个简单的过程。各方参与者们在马不停蹄发力的时候,也需要静下心来缕清思路,以便少走弯路。近日,笔者参加了一场关于《aiot与智慧城市应用的融合》的主题论坛,论坛就如何实现aiot技术在智慧城市中的落地应用展开了相关探讨:
 
自2017年开始,“aiot”一词便开始频频刷屏,成为物联网的行业热词。“aiot”即“ai iot”,指的是人工智能技术与物联网在实际应用中的落地融合。当前,已经有越来越多的人将ai与iot结合到一起来看,aiot作为各大传统行业智能化升级的通道,已经成为物联网发展的必然趋势。ai、iot“一体化”后,“人工智能”逐渐向“应用智能”的方向演进。
 
aiot技术应用,先打好物联传感基础
 
semtech市场战略总监甘泉表示,aiot要想做好,首先要进行大量的数据采集分析,然而,目前前端传感器的数量并不够多,收集的资料、数据信息也不够多,而且客户习惯的养成和特性的培养,这个过程也没有达到非常高的量,所以这两方面将是未来ai以及物联网技术落地行业市场的重点。
 
“等数据量增加到现在的十倍甚至一百倍的时候,ai以及iot技术服务带来的价值可能增加一百倍甚至一万倍,这是一个持续增长的过程。而在促进数据连接,物物互联的过程中, lora技术将发挥越来越重要的作用。” 甘泉表示。
 
lora以及nb-iot均具有远距离传输、低功耗的应用优势,也因此成为物联网应用的两大关键无线通信技术。据甘泉介绍,相比于nb-iot技术,lora可实现更低的应用成本。
 
比如nb-iot的基站建设成本需要十几万,而lora基站成本则只需要几千到万元级别,其建设成本仅占到nb-iot基站的二十分之一。因此,如果一栋楼的网络覆盖通过运营商可能要花费十几万,而使用lora只需要几千元。这也是近几年来,为什么lora技术能够快速落地在各个细分的物联网应用场景下的重要原因。
 
据了解,目前很多智慧社区的水表、气表、电表、热表等设备都用上了lora技术,基于 lora技术的智能(水、电、气)表可自动采集实时数据并反馈给管理平台,提高工作效率,保证服务质量。另外,智慧城市中的能源管理、智慧建筑、物流、智慧生产、智慧农业很多也都使用了lora技术。
 
甘泉表示,lora进行数据的采集和自动传输只是第一步,往后可以通过数据进行反向自动控制。比如通过数据发现水电气表走数异常,进而自动推断是否有煤气泄露事件、断水断电等情况从而第一时间加以干预,保证用户的生命财产安全。同样,在城市管理、物流、农业等大的应用场景中,通过采用lora技术构建起更多的具有感知能力的物联网节点,能够助力智慧城市运行。
 
清华大学深圳研究所博士后、绿米算法工程师曲晓峰同样认为, 当前物联网端的传感器数量还不够多, 因此在物联网上运行一些人工智能功能仍存在一定障碍。但包括智慧社区、智能家居等在内的行业市场已经显露出了aiot化的应用趋势。比如在智能家居领域,业内已经推出了不少带有ai功能的智能终端产品,像智能音箱、智能门锁等爆款单品。
 
曲晓峰还提到,从智能家居的角度看,今年一整年的变化,人工智能 物联网,市场需求正逐渐被培育起来,倒逼着厂商从云端及方案端拿出更成熟的产品满足市场用户的需求。
 
技术要上天,应用要落地社区和家庭的智能化升级是能够让大众直观感受到aiot技术赋能作用的,谈及aiot的落地应用,康行科技联合创始人潘江宇直言,人工智能技术很火,但是现在国内的小区很难见到有真正用到aiot的人工智能技术的产品,为什么少见?
 
“只有让用户觉得你的东西有用才有市场,前期做再多的噱头,是悬在半空中的,最终还是要落地。技术要上天,但是产品要落地。”潘江宇强调。
 
如何落地?对于这个问题,潘江宇认为,不管是拿数据还是提供服务,端是重要的,一定要有端,一定要在场景中——这是物联的基础也是核心。怎么样在人工智能时代,将智能端设备放到场景中服务场景,这是厂商要做的努力,也是这个时代的诉求。
 
挖掘数据价值,助推智能到智慧的升级
 
前面我们提到要落实aiot技术应用,先要打好物联传感基础,而建立物联网节点的出发点则是为了收集更多的数据,有庞大的数据基础在,ai、大数据才有用武之地。
 
在这个论点之上,和而泰地产事业部总经理潘子健进一步指出,物联网从连接开始,走到现在大家都在关注数据,再到计算,也可以理解为它是ai的一种计算能力和服务,最终它是要通过这样的路径来体现它的价值。

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