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科技

從互聯網到智能+:萬物智能的七大應用場景

第一章:從IT時代,智能+互聯網+

一個IT時代始於20世紀80年代。 以個人計算機、軟件和傳統電信網絡為代表的IT技術幫助實現了企業運營的真正全球化,如信息獲取、戰略決策、設計和生產、營銷和財務會計,跨國公司在全球范圍內實現了最佳資源配置。

20世紀90年代,互聯網 + 浪潮開始。 在短短十幾年的時間裏,信息傳播方式發生了根本性的變化,傳統的紙質媒體幾乎完全被網絡數字媒體所取代。 僅用了14年,美國的互聯網用戶普及率就達到了50% 。 在大洋彼岸的中國,這個數字被縮短為9年。 2009年3 g 牌照的發布,2010年 iphone 4的發布,以及隨之而來的各種移動應用,標志著移動互聯網時代的開始。 2016年,全球最有價值的五家公司首次全部來自科技行業——蘋果(apple)、穀歌(google)、微軟(microsoft)、亞馬遜(amazon)和 facebook ——所有這些公司都來自移動互聯網網絡、終端和應用程序。

2019年政府管理工作分析報告,正式提出了“智能+”戰略:“深化大數據、人工進行智能等研發企業應用。打造中國工業發展互聯網信息平台,拓展‘智能+’,為制造業產業轉型不斷升級賦能。”以5G、物聯網、人工通過智能等技術為代表的智能控制技術研究群落可以迅速形成成熟,從萬物互聯到萬物智能、從連接到賦能的智能+ 浪潮即將開啟。

第二章:智能技術組的“融合”推動智能+時代

5G、物聯網、人工進行智能、數字數據孿生、雲計算、邊緣學生計算等智能信息技術群的“核聚變”,推動著萬物之間互聯(Internet of Everything)邁向世界萬物發展智能(Intelligence of Everything)時代,進而帶動了中國智能+ 時代的到來。

智能經濟將呈現一種新的運行規律——隨著數據流動的自動化,解決複雜系統的不確定性,實現資源的優化配置,支持經濟高質量發展的新經濟形式。 智能經濟的五層架構包括:底層技術支撐,“數據計算能力算法”的運行范式,“描述-診斷-預測-決策”的服務機制,消費者與供給之間高效協調和精准匹配的經濟形式,“協同,自動化,全球化”的治理體系“。

技術支撐

各種技術的集成是這波智能技術浪潮的核心特征。 以雲計算、大數據、物聯網、人工智能和5 g 為代表的新一代信息技術不斷融合、疊加和迭代,為智能經濟提供了高經濟性、高高可用性性和高可靠性的智能技術基礎,推動人類社會進入一個全知、可靠傳輸、智能處理和准確決策的時代。

融合與智能疊加技術組類似的“融合”,技術創新,商業模式創新,投資的沃土。智能技術將全面更新現有的技術基礎設施,重新定義商業模式,重塑未來的經濟畫面。隨著科學與工程學院院長的德國國家科學院孔翰寧強調,“指引行業發展到今天是:可以數字化所有的東西數字化,從而開辟新的價值創造模式”。

5G

5G 將以一個全新的網絡信息架構,提供至少十倍於4G 的峰值速率、毫秒級的傳輸時延和千億級的連接管理能力,開啟萬物廣泛使用互聯、人機深度學習交互的新時代。作為5G 網絡最重要的特性,端到端的網絡切片處理能力,可以將所需的網絡教育資源更加靈活動態地在全網中面向社會不同的需求分析進行合理分配及能力得到釋放。在國際物流標准化生產組織3GPP 定義的5G 三大場景,包括eMBB(增強型移動寬帶)、mMTC(海量機器類通信)、uRLLC(超可靠、低時延通信)。從三大場景的定位看,基本內容涵蓋了當前及未來發展一段工作時間中國工業通過互聯網企業級應用的主要市場需求。eMBB 場景設計主要研究用於遠程人與人之間的移動用戶交互,比如我們日常生活辦公教學過程中對於視頻會議、工廠的遠程視頻監控,以及學生基於VR 技術的遠程維修人員維護等。mMTC 主要國家為了能夠滿足海量的機器接入服務需求,也就是即通常所說的物聯網相關業務及應用。uRLLC 主要是一種面向低延時、高可靠的應用場景。可以自己認為uRLLC 場景主要是為工業工程自動化風險控制環境系統功能以及他們需要經濟快速提高反應的場景量身定做的。

雲計算

雲計算基礎設施是智能經濟,它既是人工智能,VR / AR,新一代信息技術,提供計算,存儲,網絡支持,以及新一代的分布式IT – 獲取平台,憑借其資源共享,付費的重點技術特點,新技術的用戶可以訪問,加強對經濟持續高速的能力。此外,雲計算還能夠長周期的維護,支持業務決策,高性能計算研究的優勢。與雲計算和邊緣計算是相輔相成,協同關系,前者更適合全球性的,實時的,大規模的資源消耗情況下,後者的局部性,實時性,短周期小尺寸的場景,更好的支持本地商業智能,實時的決策和執行。

IoT 與邊緣計算

互聯網+ 實現了人人互聯,而IoT 終將實現萬物互聯。信息管理技術經濟發展的終極目標是基於物聯網系統平台可以實現教學設備無所不在的連接,開發利用各類應用,提供多種研究數據作為支撐和服務,但僅僅是連接遠遠不夠,物聯網中的設備應當更加具有中國一定的計算思維能力和智能學習能力,這令其不僅能夠成為可監測、可控制、可優化、自主性的產品,更成為社會邊緣計算時間節點和智能電子產品。

物聯網“物”的發展方向Michael Porter表示,智能互聯產品包含四大核心功能:監控,控制,優化和自動,其中監控是指通過傳感器對產品的狀態,運行和外部環境進行全面監控。 控制是指人們可以通過內置或在產品雲中的命令和算法遠程控制產品。 優化是指基於實時數據或曆史數據對產品進行性能優化。 自動化是指產品在監控、控制、優化等能力的基礎上實現前所未有的自主性和協同性。

人工智能

部分人工智能技術已經進入產業化發展階段。 基於機器學習技術的飛速發展,互聯網正以其快速升級的人工智能為用戶提供個性化、精確化和智能化的服務,大大提升了商業體驗、生產和生活的各個領域的融合,有效提升了各個領域的智能水平,給傳統領域帶來了變革的機遇。

智能傳感器和人工智能算法模型將成為行業近期的增長引擎。語音識別和計算機視覺技術已經開始廣泛的商業應用。作為新一代人機交互的,具有識別精度的提升,越來越多的智能終端將采用互動這種新的方式。在工業領域,工業機器人將繼續保持高增長。在公共服務,由於其大數據的特點,人工智能將提供的服務在多個維度,大大提高公共服務的效率和質量。

未來發展芯片技術領域的突破將為人工進行智能可以創造更多的應用場景。據專家估計,5 年以內,具有可重構能力的智能控制芯片作為我們新一代人工智能汽車產業的基礎教育硬件設備設施,從架構升級到應用場景的落地,都有巨大的市場經濟空間;由於交互式智能物流服務漸成風口,自然語言分析處理向知識創新驅動持續邁進1。

數字孿生

數字雙胞胎的真正功能是建立在物理世界和數字世界之間的全面接近實時的聯系的能力。與數字世界的互聯,互通,互操作實現物理世界。從視實現點的路徑中,首先,數字雙物理對象忠實各種數據整合,物理對象的映射。其次,有實物的整個生命周期數字雙胞胎,他們的共同進化,並不斷積累知識。最後,數字雙不僅是一個物理對象的描述,也給物理對象的基於模型的優化,以及對物理世界的最終轉型。

Gartner 預測,到2020 年,互聯網絡傳感器與端點將多達超過200 億,數字孿生將服務於數十億個物件。各企業管理機構發展一開始我們只是進行簡單地實施以及數字孿生,但將隨著社會時間的推移對其加以利用演化,提高其收集與可視化可以正確處理數據的能力,應用提供正確的分析與規則,並有效需求響應國家企業的業務工作目標。

數字結對將沿著兩個維度發展:一是機械化的數字結對,它規劃人,流程,公司,自主電器和代理商。 二是數字結對的物理角度,即直接在數字操作中,如用電,供電,車輛配置等。 從辦公室內部到外部,通過數字技術進行整合。



Av 提斯科

科學決不是一種自私自利的享樂。有幸能夠致力於科學研究的人,首先應該拿自己的學識為人類服務。