人工智能赋能工业5.0物联网：技术革新与应用前景

### 人工智能赋能工业 5.0 物联网：技术革新与应用前景 #### 1. 数据分析的演进历程 数据分析领域经历了多个重要的发展阶段，每个阶段都有其独特的特点和变革。 - **Analytics 1.0**：这是一个以手工表达能力为主导的时代，也是审查和书写工具开始兴起的阶段。在这个时期，商业分析领域被其统治多年，价格主要由内部决策提供的目标决定，而非先进的分析能力。 - **Analytics 2.0**：大数据分析如 Hadoop 崭露头角，基于信息的创新企业如 Google 和 Facebook 引领了数据专家的出现。其主要目标是从“内部设计的决策支持”转向为数据设计“数据产品”，并供客户进行分析使用。 - **Analytics 3.0**：大型企业开始利用数据创建基于分析的产品，并开展涉及众多机器学习模型的分析活动。 - **Analytics 4.0**：人工智能和基于认知的模型在各个组织的分析复杂性中得到广泛应用。它采用不同的模型精度水平，并结合人工智能模型，在自动化机器学习方法的执行中更好地运用自我规则。人工智能在分析 4.0 中发挥着重要作用，因为它有潜力改变商业模式，其影响可能比以往的自动化演变更大、更具颠覆性。 #### 2. 物联网数据分析中的深度学习 随着各种网络和微型技术的发展，基于物联网的设备能够从其部署的周围环境中收集大量的感知数据，并产生快速实时的数据流。在这些大量数据流上部署分析模型，以发现原始信息、预测未来结构并控制结果，对于物联网应用至关重要，使其成为商业的良好标准和提升生活质量的技能。 物联网数据具有以下特点，与标准大数据有所不同： 1. **大规模流式数据**：物联网通过大量分布式设备收集来自物联网应用的海量数据，导致持续的高流量流式数据。 2. **异构性**：物联网是一个异构连接网络，众多物联网数据采集设备收集到的数据具有异构性。 3. **时空关系**：目前，大多数物联网设备基于现实世界，传感器设备与特定位置相关，每个数据都有位置和时间戳。 4. **高噪声数据**：由于动态环境变化、微小错误位和噪声数据的产生，在将其应用于任何决策系统之前，需要消除这些噪声，否则会影响结果。 为了处理物联网数据的这些特点，深度学习在许多物联网设备中得到了积极应用。结合各种机器学习策略，深度学习 - 物联网的组合被认为是未来应用中的顶级战略技术。其主要原因是深度学习能够快速满足实时物联网设备中新兴的分析服务需求。 #### 3. 物联网中的边缘计算 物联网中的连接对象会产生大量数据，需要在合适的对象上收集和处理这些数据，以将其转化为有用信息。目前，整个物联网设置都在进行大量的数据操作，大数据支持物联网应用。然而，物联网的快速发展也带来了数据存储、处理和系统分析技能方面的挑战。 云计算是一种成熟的技术，提供计算和数据存储设施，但在物联网应用中使用云计算会带来新的问题。雾计算或边缘计算则能够扩展云计算，帮助克服这些问题。边缘计算为系统边缘的设备提供计算和存储设施，具有雾计算能力的节点可以高效地进行数据存储、计算和异构网络连接。 边缘计算在物联网中的应用流程如下： 1. 不同类型的数据从物联网对象收集。 2. 根据应用需求，将数据传输到合适的对象或位置进行进一步分析。 3. 优先级较高的信息在靠近物联网活动的雾/边缘计算节点进行管理。 4. 低优先级的数据记录则转发到一些集合节点进行进一步处理和审查。 不过，边缘计算在与物联网集成时也存在一些限制和挑战，如资源分配、资源管理、能源消耗、节点成本、服务可用性以及安全和保密问题等。 #### 4. 联邦学习 联邦学习是一种机器学习方法，算法在多个分散的边缘设备或服务器上进行训练，这些设备或服务器保留本地数据样本而不进行交换。 联邦学习的过程如下： 1. 训练模型发送到设备。 2. 设备使用本地数据进行学习。 3. 设备向服务器提供参数的加密更新。 4. 服务器对设备进行分组，并聚合每个组的更新，对当前模型进行单次更新。 5. 新的更新模型发送到设备进行设备上测试，然后开始新一轮训练。 联邦学习具有以下优点： - 允许智能手机在保持训练数据在设备上的同时，协同学习共享预测模型，而无需上传和存储到中央服务器。 - 将模型训练带到边缘设备，如智能手机、平板电脑、物联网设备，甚至像医院这样需要严格遵守隐私法规的“组织”，保护个人数据安全。 - 支持实时预测，消除了将原始数据发送到中央服务器并返回结果所导致的时间延迟。 - 即使没有互联网连接，预