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AIoT将为无处不在的场景连接一切。
生活在未来的智能世界，会有怎样的体验……
清晨，一缕阳光照进卧室，你的智能“保姆”小I根据你的睡眠情况，开始播放舒缓的音乐，把你从睡梦中唤醒。根据温度检测收集，小I已经把当天适合的衣物为你准备好。当你洗漱完毕，小I早就根据你的营养摄入统计，把适宜的早餐摆放在餐桌上，根据温度传感器，餐桌始终保持在舒适的温度。
当你出门的时候，小I已经为你呼停电梯，家里的汽车也已守候在楼下。上车后，你只需打开车辆自动驾驶系统并选择合理路线，就可以解放双手，坐等到达目的地。
你的周遭世界仿佛更懂你的心意，而你只需要用“上帝视角”享受科技带来的这些改变，让你的时间更有效率。
相信你已经等不及了！其实这些场景有的已经实现，有的在不远的将来即将实现。但它们的实现都是基于我们今天要说的人工智能（AI）和物联网技术。
人类一直都希望能创造出一个有智能的物体，然而目前，大部分实现的依然是弱人工智能，即机器能具备观察和感知的能力，在经过一定的训练后，能计算一些人类不能计算的事。但是它并没有自适应能力，只能处理程序中已经写好或已经预测到的事情。
比如风靡一时的“智能音箱”，就是AI基于对人们海量需求以及生活习惯的分析总结，从而回应适宜的“操作”，来满足人们生产生活的需求，提高生活质量。但有时也会存在指令下达，音箱无法响应或判断错误的情况。
当前，人们通过机器学习训练人工智能。而“机器学习”的基础是“统计学”“信息论”和“控制论”，以及诸多非数学学科。这类“机器学习”对“经验”的依赖性很强。计算机需要不断从解决一类问题的经验中获取知识，学习策略，才能在遇到类似问题时，运用已掌握的知识经验解决问题，并积累新的经验，就像我们通过人生一份份考卷一样。这样的学习方式称为“连续型学习”。
不难看出，机器学习需要海量的数据来“喂养”训练，以使AI作出正确的判断，反馈给真实世界的用户。AI要变得更聪明、更强大，需要持续的数据流入。处理和学习的数据越多，AI预测的准确率也会越高。
而物联网肩负的重要使命，就是必不可少的数据采集、传输等工作。
有了物联网，嵌入在海量设备中的传感器便会源源不断地将新数据上传至云端。由此，这些数据才能被AI处理和分析，持续为AI积累“经验”。
通过物联网，“万物互联，芯芯相通”不再是难题。正如上文所提到的智能机器人小I，其他诸如可穿戴设备、自动驾驶汽车，都是在万物的协调合作中实现“智能”。
通过各种通信协议，人与物、物与物之间仿佛有了交流的“语言密码”，将信息传递到各个角落。
当前，物联网通信协议已呈“群雄逐鹿，百家争鸣”之势，不同的通信协议各有优劣，需结合用户需求选择更合适的物联网技术。如上图所示，就是几种主要的通信协议，根据其各自特点，用常见的快递方式加以说明的。
如今，人们已经从手机、电脑等终端相连的互联网时代，向万物互联的物联网时代跑步前进。远场环境的互联互通愈来愈走俏，以NB-IoT等为代表的低功耗广域网以“传输功耗少，传输距离远”的优势，在AIoT的融合应用中大有可为。
当AI遇上物联网，将爆发出强大的能量：从万物互联到万物智能，AIoT将影响甚至颠覆我们的世界……
如同上文的智能“保姆”小I，在一个“智慧的家”，你的所有习惯都会通过各种智能硬件（扫地机器人、智能门禁、智能空调等）传输到智能“保姆”小I的“云端大脑”，通过AI分析反馈指令，从而实现“物遂人愿”：“一器在手，掌控所有”。
你的运动量、睡眠质量等指标，会通过“健康手环”“智能床垫”等终端收集，传输给在线医生或AI智能医生，实现健康状况实时分析监测。目前，AIoT已在辅助诊疗、医学影像、药物挖掘、健康管理等领域崭露头角，解决医师资源分布不均和简单重复性诊断等矛盾。
而当AIoT在城市中发挥威力，你将感受到越来越便捷的城市服务。未来，雄安新区的马路井盖、街道垃圾桶、灯杆等都将安置传感器，城市的“毛细血管”出现任何问题，都将随时“报警”，使城市管理更及时有效，城市生活满意度也相应提升。
信息通信领域的国家级权威机构—中国信息通信研究院已于2016年发布《物联网白皮書》;2018年，又与人工智能产业发展联盟联合发布《人工智能发展白皮书》，权威阐释了AIoT融合发展的巨大前景。专家指出，AIoT被认为是传统垂直行业智能化的最好选择。未来，AI将无处不在，AIoT将为无处不在的场景连接一切。
由于AI是对海量数据的深度学习，这就需要强大的运算力，依靠物联网海量传感器进行信息收集、传输、存储，在各个层面的数据安全就至关重要。
物联网，顾名思义，可以拆解为物（终端）、联（网管）、网（云处理），即常说的“端-管-云”三部分组成。
※物（终端设备）
终端设备上，好多用户没有修改设备商提供的原有管理员账号和密码，黑客在找到这台设备后，以管理员身份进入，可以轻松获取该设备的所有数据，使用户相关隐私公诸于世。
※联（网络管道）
数据报文在网络管道传输时，可能被黑客截获，或者被篡改，使“物”“网”设备出现错误指令，从而控制整个设备;还有联机配对不安全性，或使用不安全的加密算法，都会造成同样的问题。
※网（云处理）
黑客在得到云层的控制权后，能够获取所对应网络的任何信息，还可以下达批量信息给管道和终端，导致网络瘫痪等情况。
人工智能和物联网的融合服务是必然趋势，但上述风险也需要我们及时预防处理，避免造成重大损失。
夜深人静，床上传来均匀的呼吸声，腕表的蓝光还在时不时闪动着，实时监测着主人的生命体征。小I也停止了一天的劳作，在角落里处理着各个“元器件”采集上来的数据，通过对一天的工作进行梳理学习，小I也对自己的“大脑”进行修正。到了明天，小I又将变得更聪明，更懂主人心……
（责任编辑/黄庆
生活在未来的智能世界，会有怎样的体验……
清晨，一缕阳光照进卧室，你的智能“保姆”小I根据你的睡眠情况，开始播放舒缓的音乐，把你从睡梦中唤醒。根据温度检测收集，小I已经把当天适合的衣物为你准备好。当你洗漱完毕，小I早就根据你的营养摄入统计，把适宜的早餐摆放在餐桌上，根据温度传感器，餐桌始终保持在舒适的温度。
当你出门的时候，小I已经为你呼停电梯，家里的汽车也已守候在楼下。上车后，你只需打开车辆自动驾驶系统并选择合理路线，就可以解放双手，坐等到达目的地。
你的周遭世界仿佛更懂你的心意，而你只需要用“上帝视角”享受科技带来的这些改变，让你的时间更有效率。
相信你已经等不及了！其实这些场景有的已经实现，有的在不远的将来即将实现。但它们的实现都是基于我们今天要说的人工智能（AI）和物联网技术。
训练AI，有赖于海量数据的“喂养”
人类一直都希望能创造出一个有智能的物体，然而目前，大部分实现的依然是弱人工智能，即机器能具备观察和感知的能力，在经过一定的训练后，能计算一些人类不能计算的事。但是它并没有自适应能力，只能处理程序中已经写好或已经预测到的事情。
比如风靡一时的“智能音箱”，就是AI基于对人们海量需求以及生活习惯的分析总结，从而回应适宜的“操作”，来满足人们生产生活的需求，提高生活质量。但有时也会存在指令下达，音箱无法响应或判断错误的情况。
当前，人们通过机器学习训练人工智能。而“机器学习”的基础是“统计学”“信息论”和“控制论”，以及诸多非数学学科。这类“机器学习”对“经验”的依赖性很强。计算机需要不断从解决一类问题的经验中获取知识，学习策略，才能在遇到类似问题时，运用已掌握的知识经验解决问题，并积累新的经验，就像我们通过人生一份份考卷一样。这样的学习方式称为“连续型学习”。
不难看出，机器学习需要海量的数据来“喂养”训练，以使AI作出正确的判断，反馈给真实世界的用户。AI要变得更聪明、更强大，需要持续的数据流入。处理和学习的数据越多，AI预测的准确率也会越高。
而物联网肩负的重要使命，就是必不可少的数据采集、传输等工作。
物联网让万物“芯芯相通”
有了物联网，嵌入在海量设备中的传感器便会源源不断地将新数据上传至云端。由此，这些数据才能被AI处理和分析，持续为AI积累“经验”。
通过物联网，“万物互联，芯芯相通”不再是难题。正如上文所提到的智能机器人小I，其他诸如可穿戴设备、自动驾驶汽车，都是在万物的协调合作中实现“智能”。
通过各种通信协议，人与物、物与物之间仿佛有了交流的“语言密码”，将信息传递到各个角落。
当前，物联网通信协议已呈“群雄逐鹿，百家争鸣”之势，不同的通信协议各有优劣，需结合用户需求选择更合适的物联网技术。如上图所示，就是几种主要的通信协议，根据其各自特点，用常见的快递方式加以说明的。
如今，人们已经从手机、电脑等终端相连的互联网时代，向万物互联的物联网时代跑步前进。远场环境的互联互通愈来愈走俏，以NB-IoT等为代表的低功耗广域网以“传输功耗少，传输距离远”的优势，在AIoT的融合应用中大有可为。
AIoT融合：让你“芯”想事成
当AI遇上物联网，将爆发出强大的能量：从万物互联到万物智能，AIoT将影响甚至颠覆我们的世界……
如同上文的智能“保姆”小I，在一个“智慧的家”，你的所有习惯都会通过各种智能硬件（扫地机器人、智能门禁、智能空调等）传输到智能“保姆”小I的“云端大脑”，通过AI分析反馈指令，从而实现“物遂人愿”：“一器在手，掌控所有”。
你的运动量、睡眠质量等指标，会通过“健康手环”“智能床垫”等终端收集，传输给在线医生或AI智能医生，实现健康状况实时分析监测。目前，AIoT已在辅助诊疗、医学影像、药物挖掘、健康管理等领域崭露头角，解决医师资源分布不均和简单重复性诊断等矛盾。
而当AIoT在城市中发挥威力，你将感受到越来越便捷的城市服务。未来，雄安新区的马路井盖、街道垃圾桶、灯杆等都将安置传感器，城市的“毛细血管”出现任何问题，都将随时“报警”，使城市管理更及时有效，城市生活满意度也相应提升。
信息通信领域的国家级权威机构—中国信息通信研究院已于2016年发布《物联网白皮書》;2018年，又与人工智能产业发展联盟联合发布《人工智能发展白皮书》，权威阐释了AIoT融合发展的巨大前景。专家指出，AIoT被认为是传统垂直行业智能化的最好选择。未来，AI将无处不在，AIoT将为无处不在的场景连接一切。
防火防盗防黑客
由于AI是对海量数据的深度学习，这就需要强大的运算力，依靠物联网海量传感器进行信息收集、传输、存储，在各个层面的数据安全就至关重要。
物联网，顾名思义，可以拆解为物（终端）、联（网管）、网（云处理），即常说的“端-管-云”三部分组成。
※物（终端设备）
终端设备上，好多用户没有修改设备商提供的原有管理员账号和密码，黑客在找到这台设备后，以管理员身份进入，可以轻松获取该设备的所有数据，使用户相关隐私公诸于世。
※联（网络管道）
数据报文在网络管道传输时，可能被黑客截获，或者被篡改，使“物”“网”设备出现错误指令，从而控制整个设备;还有联机配对不安全性，或使用不安全的加密算法，都会造成同样的问题。
※网（云处理）
黑客在得到云层的控制权后，能够获取所对应网络的任何信息，还可以下达批量信息给管道和终端，导致网络瘫痪等情况。
人工智能和物联网的融合服务是必然趋势，但上述风险也需要我们及时预防处理，避免造成重大损失。
夜深人静，床上传来均匀的呼吸声，腕表的蓝光还在时不时闪动着，实时监测着主人的生命体征。小I也停止了一天的劳作，在角落里处理着各个“元器件”采集上来的数据，通过对一天的工作进行梳理学习，小I也对自己的“大脑”进行修正。到了明天，小I又将变得更聪明，更懂主人心……
（责任编辑/黄庆