“物聯(lián)網(wǎng)”、“大數(shù)據(jù)”和“機器人”等,其實這些趨勢是相互聯(lián)系在一起的，擰成一個大趨勢， 在這個鏈條里，每一環(huán)都會對下一環(huán)產(chǎn)生影響，如此產(chǎn)生積極的循環(huán)。 各種連接的設(shè)備里的傳感器會產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，海量數(shù)據(jù)使得機器學(xué)習(xí)成為可能，機器學(xué)習(xí)的結(jié)果就是AI，而AI又指導(dǎo)機器人去更精確地執(zhí)行任務(wù)，機器人的行動又會觸發(fā)傳感器。這整個就是一個完整的循環(huán)。

1.傳感器產(chǎn)生數(shù)據(jù)

到2014年，連接到互聯(lián)網(wǎng)的設(shè)備超過了世界人口的總和。 Cisco預(yù)測，到2020年，將有500億個相互連接的設(shè)備。而這些設(shè)備中大多都會安傳感器。設(shè)備中的傳感器會產(chǎn)生前所未有的海量數(shù)據(jù)。

2.數(shù)據(jù)支撐機器學(xué)習(xí)

在2020年，預(yù)計有35ZB的數(shù)據(jù)產(chǎn)生，也就是2009年數(shù)據(jù)量的44倍。到時候，不管是結(jié)構(gòu)化的、或更可能是沒有結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)都可以通過機器來處理，從而獲得大量洞見。

3.機器學(xué)習(xí)改善AI

機器學(xué)習(xí)依靠數(shù)據(jù)處理和模式識別，從而讓計算機不需要編程就能去學(xué)習(xí)?，F(xiàn)在的海量數(shù)據(jù)和計算能力都在驅(qū)使機器學(xué)習(xí)的突破。

機器學(xué)習(xí)的十足威力，看看Google就知道了。Google就是利用機器學(xué)習(xí)，把法國每一個企業(yè)的位置、每一個住房、每一條街都繪制在地圖上了。整個過程只需1個小時。

4.人工智能指導(dǎo)機器人行動

隨著計算機已經(jīng)在象棋和路標(biāo)方面做得比人類好了，我們就有理由對未來有更多期待。隨著更多的傳感器采集到的數(shù)據(jù)越來越多，這能優(yōu)化更多的機器學(xué)習(xí)算法，從而我們可以合乎邏輯地推斷，與機器人結(jié)合的計算機執(zhí)行任務(wù)的能力會呈指數(shù)級增長。

5.機器人采取行動

不僅數(shù)以百計的公司在制作可以完成各種工作的機器人，機器人本身也會變得越來越智能， 而且借助AI的進(jìn)步，還能完成很多我們夢寐以求的任務(wù)。

6.行動觸發(fā)傳感器

機器采取行動觸發(fā)傳感器來收集數(shù)據(jù)，從而整個循環(huán)就完整了。這就是整個人工智能生態(tài)的技術(shù)鏈。

人工智能技術(shù)優(yōu)化傳感器系統(tǒng)

人工智能技術(shù)能夠?qū)鞲衅飨到y(tǒng)有所幫助，它們是：基于知識的系統(tǒng)、模糊邏輯、自動知識收集、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、基于案例推理和環(huán)境智能。這些技術(shù)在傳感器系統(tǒng)中的應(yīng)用越來越廣泛，不僅因為它們確實有效，還因為今天的計算機應(yīng)用越來越普及。

這些人工智能技術(shù)具有最低的計算復(fù)雜度，可以應(yīng)用于小型傳感器系統(tǒng)、單一傳感器或者采用低容量微型控制器陣列的系統(tǒng)。正確應(yīng)用人工智能技術(shù)將會創(chuàng)造更多富有競爭力的傳感器系統(tǒng)和應(yīng)用。

人工智能領(lǐng)域的其他技術(shù)進(jìn)步也將會給傳感器系統(tǒng)帶來沖擊，包括數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、多主體系統(tǒng)和分布式自組織系統(tǒng)。環(huán)境傳感技術(shù)能夠?qū)⒑芏辔⑿碗娮犹幚砥骱蛡鞲衅骷傻饺粘Ｎ锲分?，使其具有智能。它們可以?chuàng)造智能環(huán)境，與其他智能設(shè)備通訊，并與人類實現(xiàn)交互。給出的建議能夠幫助用戶更加直觀地完成任務(wù)，但是這種集成技術(shù)的后果將會很難預(yù)測。使用環(huán)境智能和多種人工智能技術(shù)的組合能夠?qū)⑦@種技術(shù)發(fā)揮到極致。

創(chuàng)建更智能的傳感器系統(tǒng)

可以采用人工智能對傳感器系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化。人工智能作為計算機科學(xué)的一個分支出現(xiàn)于20世紀(jì)50年代，它繁衍出了很多功能強大的工具，在傳感器系統(tǒng)中具有巨大作用，能夠自動解決那些原本需要人類智能才能夠解決的問題。

雖然人工智能進(jìn)入工業(yè)領(lǐng)域的進(jìn)程較為緩慢，但是它必將帶來靈活性、可重新配置能力和可靠性方面的進(jìn)步。全新的系統(tǒng)設(shè)備在越來越多的任務(wù)中表現(xiàn)出超過人類的性能。隨著它們與人類越來越緊密，我們將人類大腦與計算機能力結(jié)合起來，實現(xiàn)商討、分析、推論、通訊和發(fā)明。 

人工智能結(jié)合了多種先進(jìn)技術(shù)，賦予了機器學(xué)習(xí)、采納、決策的能力，給予他們?nèi)碌墓δ?。這一成就依賴于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、專家系統(tǒng)、自組織系統(tǒng)、模糊邏輯和遺傳算法等技術(shù)，人工智能技術(shù)將其應(yīng)用領(lǐng)域擴展到了很多其他領(lǐng)域，其中一些領(lǐng)域需要對傳感器信息進(jìn)行解析和處理，例如裝配、生物傳感器、建筑建模、計算機視覺、切割工具診斷、環(huán)境工程、力值傳感、健康監(jiān)控、人機交互、網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用、激光銑削、維護和檢查、動力輔助、機器人、傳感器網(wǎng)絡(luò)和遙控作業(yè)等等。