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萬物互聯下一次躍進:AI生萬物、萬物皆智能

2023-08-01

萬物皆智能,又將是一番怎樣的光景?

  全球新發展格局下,技術革命、產業升級、信創三浪疊加,企業應用軟件生態正在重構。在物聯網、5G、大數據、人工智能等數字技術加持下,尤其是隨著云邊端技術架構加速演進,海量的OT數據動能被釋放,萬物互聯是科技圈里最為熱火的技術表征。

  而隨著時代進一步演進和進程加速,加之IoT和AI的融合發展讓萬物具備智聯能力,從萬物互聯到萬物智能將成為現實。

  01.

  從萬物互聯躍遷到萬物智聯

  更進一步說,數字技術將數據轉換為先進生產力的同時,也驅動產業生產方式和企業形態的根本性變革。

  整個科技圈都在探討下一個時代,以數據為核心,連接萬物、對話萬物、智驅萬物的智能物聯網時代加速來臨,云邊端三體協同成為企業數字化轉型中物聯網落地的最佳解決方案,這將是萬物智能的終局之戰。

  以IoT代表的“萬物互聯”,不僅僅被認為是下一個“工業革命”,更是所有企業的一次大升級。到2025年,麥肯錫數據顯示:IoT引領的市場規模將比2017年擴大10倍,達到11.2萬億美元,全球GDP占比也將從2017年的1.4%擴大至2025年的10%。AI+IoT之所以成為焦點,正因為它們被認為是萬物智能時代中重塑商業模式及移動智能生活習慣的關鍵技術。

  萬物智能時代,正加速而來。未來,智能將涉及每一個行業,觸及每一個人,誰都無法置身事外。如果要描繪未來萬物智能的世界,還未有樣本。但可以肯定的是,在新技術使能下,突破空間與時間局限與阻隔,見所未見,賦予新的智能力。探索智能世界過程極為復雜,呈現出的結果卻極為簡單,智能讓一切簡單化且效能倍增。

  舉一例子,憧憬一下未來廚房智能愿景是這樣的:用戶通過手機掃描食物的構成,結合自身健康手環計算出這頓飯需要吸收的卡路里,然后通過智能秤測量出準確的分量……最后,聯網的電池爐以最適宜的時間烹煮。當中,通過攝像頭掃描食物的構成是一個現實中的物體轉化成數字指標過程,可以通過用戶手機拍下膳食,系統估算出它的熱量,進而監控用戶進食狀況。這種攝像頭,是真的在“讀懂”|現實世界。攝像頭掃描出來的,不止簡單通過食物的形狀和顏色進行辨別,比如看出哪些是西瓜、香蕉和蘋果。還能看穿不同西瓜的含糖量、質量等內在差別。

  萬物智能跨越千行百業與萬千場景,很難一概而論,僅從這一場景來看,實現萬物互聯邁向萬物智能,分為三個階段實現:硬件聯網:硬件接入互聯網,獲取云端信息,遠程操控,互通互聯;硬件智能交互:人可以與硬件直接通過語言交流,通過語言獲取各種服務;硬件智能化:硬件具備學習、感知、決策的能力,會了解用戶的性格、情緒和習慣,具備云端大腦,具有決策能力,能夠更好服務。

  我們已看到一個近在咫尺的未來:這是一個所有設備連接在一起的時代,感應器和設備已比我們更加熟悉身邊的環境。坐在早餐桌前,我們可以看穿食物的內部是夠已經變壞,藥瓶中的藥是否有藥性沖突,停在樓下的車胎壓是否正常。那時候,我們不會再稱電話為智能電話,手環為智能手環,也不存在什么智能廚房…… 皆因,萬物皆智能。

  02.

  AI生萬物、萬物皆智能

  從2022年以來,以Chat GPT為代表的AI大模型技術正從交互、內容分發、文本理解等多方面影響各行各業的發展。AI生萬物,技術賦能千行百業不再遙不可及。

  放置于智能安防,是AIOT下的底層邏輯、感知硬件以及軟件平臺。安防在智能化后,ChatGPT在安防行業中的應用,將進一步促進行業的數字化轉型。ChatGPT能夠處理大量的語音、文本和圖像數據,能夠幫助安防系統實現數字化管理和控制,提高安防系統的效率和可靠性。同時,還能夠應用于安防系統的自主決策和控制,實現安防系統的智能化和自動化。

  而今年年初,隨著ChatGPT引發的AIGC興起。安防行業的智能化又開始加速,比如宇視“梧桐”大模型是以通用大模型+行業場景+訓練調優為架構,集CV(計算機視覺)行業、NLP(自然語言處理)行業等于一身,能夠充分滿足多樣化的任務和場景需求。

  作為AI頭部企業,商湯科技大模型體系“商湯日日新SenseNova”。它是基于商湯AI大裝置SenseCore,打造出的AGI時代的基礎設施。而SenseCore曾在安防中大展拳腳,尤其是智慧警務應用尤為明顯。商湯日日新SenseNova,在功能上其主要包括自然語言生成、文生圖、感知模型標注、以及模型研發功能等。

  目前已為政企客戶提供了多種靈活的API接口和服務,客戶可根據實際應用需求,調用大模型的各項AI技術能力,低門檻、低成本、高效率地實現各類AI應用。另外,該大模型體系還具有視聽和語言多模態能力,已為自身的業務帶來了諸多突破。如在智能駕駛領域,基于視覺大模型,商湯實現了可識別3000類物體的bev環視通用感知算法的實車量產,并構建了感知決策一體化的自動駕駛多模態模型,帶來更強的環境、行為、動機解碼能力。

  在智慧交通中,涉足大模型的企業不少,但小荷才露尖尖角。在城市交通管理中,AIGC技術可以通過分析交通數據,實時調整交通信號燈和道路導向系統,從而優化交通流量,提高交通效率。

  在城市環保管理中,AIGC技術可以通過對大氣、水質等數據的監測和分析,實現城市環境的自動化監管和預警,減少環境污染和健康風險。在城市安防管理中,AIGC技術可以通過監控攝像頭和傳感器等設備,對城市內的犯罪和火災等事件進行實時監測和預警,從而保障城市居民的安全。在城市水務管理中,AIGC技術可以通過對水流量和水質等數據的監測和分析,實現城市水資源的高效利用和保護。

  在智能安防熟知板塊中,智能家居場景中,生成式AI賦能智能家居,交互體驗能實現指數級優化。憑借其具備的較強的反饋性學習、聯想和記憶能力,智能家居未來在更高階的大模型助力下,有望跳出只會按照設定程序進行交互、避免出現用戶提出與設定不同便無法回答的情況,使安防、照明、家電、家庭娛樂等產品與人的交互內容更加豐富、范圍更加拓展且更加流暢,從而實現智能家居從簡單的被動式智能,過渡到以中樞和為核心的人工智慧,通過觀察和學習用戶生活習慣,自動控制全屋,形成全屋智能化,甚至逐步走向主動式智能家居。只要是“物”,皆可建立連接,進而智能化,讓能用升級為好用??梢灶A判,AIGC出現,萬物智能,加速而來。

  簡而言之,AI生萬物、萬物皆智能,全人類都在面臨一場關于智能的大遷徙,AI的發展不再是按年月來算,而是按天來算,每天都會有大量的AI算法涌現,萬物智能無所不在的“一網打盡”,AI也仿佛從慢騰騰再一次進入快節奏。

(轉自CPS中安網)

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