深入分析各國(guó)的物聯(lián)網(wǎng)戰(zhàn)略、計(jì)劃。其核心是智慧、智能化的數(shù)據(jù)處理也就是說(shuō)物聯(lián)網(wǎng)的核心是智能化的信息處理及應(yīng)用。模擬法人工智能應(yīng)用于物聯(lián)網(wǎng)的一個(gè)方向是專(zhuān)家系統(tǒng)，是一種模擬人類(lèi)專(zhuān)家解決領(lǐng)域問(wèn)題的計(jì)算機(jī)程序系統(tǒng)，現(xiàn)在人工智能遇到的瓶頸，在于使計(jì)算機(jī)能像生物一樣，通過(guò)積累已知的數(shù)據(jù)及其中潛藏的信息，做出全面的智慧性的判斷。

1999年Aut小ID研究中心有一個(gè)白皮書(shū)首次提出了物聯(lián)網(wǎng)概念。2005年國(guó)際電信聯(lián)盟(ITU)正式提出“物聯(lián)網(wǎng)(IoT，Intemet of things)”又稱(chēng)“傳感網(wǎng)”，并發(fā)布了《rrU互聯(lián)網(wǎng)報(bào)告2005:物聯(lián)網(wǎng))}。物聯(lián)網(wǎng)引起全球廣泛關(guān)注是在2009年初。美國(guó)政府對(duì)IBM提出的“智慧地球”(建議政府投資新一代的智慧型基礎(chǔ)設(shè)施)概念給予積極回應(yīng).并上升至美國(guó)國(guó)家戰(zhàn)略。由此引發(fā)了世界各國(guó)對(duì)物聯(lián)網(wǎng)的追捧。目前各國(guó)紛紛提出針對(duì)物聯(lián)網(wǎng)的國(guó)家戰(zhàn)略，如美國(guó)的一智慧地球戰(zhàn)略、日本的“u一J叩 an”戰(zhàn)略‘韓國(guó)的“u一Korea“戰(zhàn)略新加坡“智慧國(guó)20巧“計(jì)劃，等等。

深入分析各國(guó)的物聯(lián)網(wǎng)戰(zhàn)略、計(jì)劃。其核心是智慧、智能化的數(shù)據(jù)處理也就是說(shuō)物聯(lián)網(wǎng)的核心是智能化的信息處理及應(yīng)用。怎樣實(shí)現(xiàn)一個(gè)智慧的地球.怎樣實(shí)現(xiàn)智能的信息處理是問(wèn)題的關(guān)鍵。物聯(lián)網(wǎng)興起以來(lái).我國(guó)對(duì)物聯(lián)網(wǎng)認(rèn)識(shí)大多是從本機(jī)構(gòu)的實(shí)際出發(fā)對(duì)物聯(lián)網(wǎng)的體系結(jié)構(gòu)作出解釋和定義?，F(xiàn)階段物聯(lián)網(wǎng)基本上被分為三個(gè)層次.即物聯(lián)網(wǎng)感知層、物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)層、物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用層。

物聯(lián)網(wǎng)的工作原理：感知層采集的信息經(jīng)過(guò)傳輸層傳輸，再由應(yīng)用層把感知和傳輸來(lái)的信息進(jìn)行分析和處理，做出正確的控制和決策，實(shí)現(xiàn)智能化的管理、應(yīng)用。人類(lèi)對(duì)這一應(yīng)用的憧憬早在工業(yè)自動(dòng)化時(shí)代來(lái)臨之際，就已“蠢蠢欲動(dòng)”。難道愛(ài)迪生在發(fā)明電燈時(shí)，不希望電燈“日落而亮、日出而熄”或是隨著一聲“開(kāi)燈”而點(diǎn)亮，但通訊技術(shù)瓶頸造成將傳感器和執(zhí)行機(jī)構(gòu)的隔離，即便能夠?qū)崿F(xiàn)連通，在聯(lián)網(wǎng)技術(shù)未能將這種連通成本降低到能激勵(lì)人們廣泛使用的水平也是行不通的。隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的突飛猛進(jìn)，使數(shù)據(jù)能在傳感器、計(jì)算機(jī)和執(zhí)行機(jī)構(gòu)之間自由流動(dòng)。具有革命性意義的是，物品既可以感知環(huán)境，又可以相互通訊時(shí)，并迅速對(duì)其做出響應(yīng)，有的甚至可在基本無(wú)人干預(yù)的情況下工作。這種智能“基因”有賴(lài)于人工智能在計(jì)算機(jī)上的實(shí)現(xiàn)，也決定著物聯(lián)網(wǎng)的“成長(zhǎng)特性”。

人工智能有2種不同的方式：一種是采用傳統(tǒng)的編程技術(shù)，使系統(tǒng)呈現(xiàn)智能的效果，而不考慮所用方法是否與人或動(dòng)物機(jī)體所用的方法相同，這種方法叫工程學(xué)方法(Engineeringapproach)。另一種是模擬法(Modelingapproach)，它不僅要看效果，還要求實(shí)現(xiàn)方法也和人類(lèi)或生物機(jī)體所用的方法相同或相類(lèi)似。有甚者模擬人類(lèi)或生物的遺傳-進(jìn)化機(jī)制，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則是模擬人類(lèi)或動(dòng)物大腦中神經(jīng)細(xì)胞的活動(dòng)方式。

采用前一種方法，需要人工詳細(xì)規(guī)定程序邏輯，在已有的實(shí)踐眾多被采用，商務(wù)智能就是典型一例。在這一新型的經(jīng)濟(jì)和社會(huì)形態(tài)中，信息的爆炸式激增又產(chǎn)生了對(duì)能夠處理和控制信息的新技術(shù)的強(qiáng)烈需求;商務(wù)智能就是新的信息技術(shù)在商務(wù)分析中的有效利用。從不同的數(shù)據(jù)源(就包含物聯(lián)網(wǎng)的感知信息)收集的數(shù)據(jù)中提取有用的數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清理以保證數(shù)據(jù)的質(zhì)量，將數(shù)據(jù)經(jīng)轉(zhuǎn)換、重構(gòu)后存入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)或數(shù)據(jù)集市(這時(shí)數(shù)據(jù)變?yōu)樾畔?，然后尋找合適的查詢(xún)、報(bào)告和分析工具和數(shù)據(jù)挖掘工具對(duì)信息進(jìn)行處理(這時(shí)信息變?yōu)檩o助決策的知識(shí))，最后將知識(shí)呈現(xiàn)于用戶(hù)面前，轉(zhuǎn)變?yōu)闆Q策。

模擬法人工智能應(yīng)用于物聯(lián)網(wǎng)的一個(gè)方向是專(zhuān)家系統(tǒng)，是一種模擬人類(lèi)專(zhuān)家解決領(lǐng)域問(wèn)題的計(jì)算機(jī)程序系統(tǒng)，不但采用基于規(guī)則的推理方法，而且采用了諸如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法與技術(shù)。根據(jù)專(zhuān)家系統(tǒng)處理的問(wèn)題的類(lèi)型，把專(zhuān)家系統(tǒng)分為解釋型、診斷型、調(diào)試型、維修型、教育型、預(yù)測(cè)型、規(guī)劃型、設(shè)計(jì)型和控制型等10種類(lèi)型。與物聯(lián)網(wǎng)相結(jié)合的應(yīng)用就很多了，例如血液凝結(jié)疾病診斷系統(tǒng)、電話(huà)電纜維護(hù)專(zhuān)家系統(tǒng)、花布圖案設(shè)計(jì)和花布印染專(zhuān)家系統(tǒng)等等。

另一個(gè)方向?yàn)槟Ｊ阶R(shí)別就是通過(guò)計(jì)算機(jī)用數(shù)學(xué)技術(shù)方法來(lái)研究模式的自動(dòng)處理和判讀。用計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)模式(文字、聲音、人物、物體等)的自動(dòng)識(shí)別，是開(kāi)發(fā)智能機(jī)器的一個(gè)最關(guān)鍵的突破口，也為人類(lèi)認(rèn)識(shí)自身智能提供線(xiàn)索。計(jì)算機(jī)識(shí)別的顯著特點(diǎn)是速度快、準(zhǔn)確性和效率高，識(shí)別過(guò)程與人類(lèi)的學(xué)習(xí)過(guò)程相似，可使物聯(lián)網(wǎng)在“識(shí)別端”——信息處理過(guò)程的起點(diǎn)就具有智能性，保證物聯(lián)網(wǎng)上的每個(gè)非人類(lèi)結(jié)點(diǎn)也有了“自覺(jué)行為”。

現(xiàn)在人工智能遇到的瓶頸，在于使計(jì)算機(jī)能像生物一樣，通過(guò)積累已知的數(shù)據(jù)及其中潛藏的信息，做出全面的智慧性的判斷，即讓機(jī)器擁有常識(shí)，并會(huì)思考。機(jī)器搜集信息的能力是不能跟人類(lèi)相比的，我們的五官無(wú)時(shí)無(wú)刻都在接受信息，我們大腦無(wú)時(shí)無(wú)刻都在處理信息，而傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)卻只能被動(dòng)地接受人們輸入下載的數(shù)據(jù)，進(jìn)行基本的邏輯和數(shù)學(xué)運(yùn)算，缺乏自主性與靈活性。

物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的興起大大促進(jìn)了傳感器的發(fā)展，傳感器的職能便是搜集數(shù)據(jù)，各種聲光壓力溫度傳感器就好比人類(lèi)的五官和觸覺(jué)，保證了物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)擁有源源不斷的數(shù)據(jù)信息，而云計(jì)算的異軍突起更是為這些海量數(shù)據(jù)提供了一個(gè)可靠的處理方式，如果人工智能的研究借助物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)搜集方式和數(shù)據(jù)處理方式，再配合適當(dāng)?shù)臋C(jī)器學(xué)習(xí)算法，也許會(huì)有新的思路。