随着现代科学技术的不断发展，物联网
正以科技革命的姿态向我们缓缓走来，世界将
逐步发展成为一个智能的物联网系统。伴随着
业界领先公司逐步进入物联网领域，国内外专
家、学者对物联网与人工智能关键技术的重视
程度也越来越高。购标志着软银的一次“范式
转变”——投资物联网。诚然，ARM 作为垄
断了智能手机业的芯片设计公司，最近一两年
来正积极向物联网拓展。然而，ARM 仅仅提
供物联网芯片的设计，即便真如 Gartner 所预
测在 2020 年将有 260 亿物联网设备，但这也
只是物联网的物理基础。如何利用现代化科学
技术提高物联网智能化水平，如何增强智能物
联网的应用性并提高其影响力必将成为未来科
学研究的热点与难点。
1 何为物联网
1.1 物联网简介
所谓物联网即基于互联网和传统电信网
等信息承载体，实现独立寻址的普通物理对象
互联互通的网络。物联网具有普通对象设备化、
普适服务智能化以及自治终端互联化的特点。
1.2 人工智能简介
不同种类的物品接入网络，其本身的信
息在物联网的智能作用下被识别，并在受到相
关的分析、处理等之后反馈到相关设备上，或
是在智能识别的基础上设备发出指令使目标物
品做出相应变动的系统即为人工智能。
2 物联网与人工智能的契合
2.1 物联网专家系统
在物联网系统中存在一种计算机智能程
序或是一种智能机器设备（服务器），其具有
专门的知识以及经验，可以经由网络化部署的
专家系统，对物联网中的数据进行基本的处理，
物联网与人工智能关键技术研究
文/方小祥
本文对物联网与人工智能关
键技术进行了研究，解析了物联
网的含义，指出了物联网与人工
智能的契合处，概述了行业内的
研发成果，具有一定的参考价值。
摘
要
这就是物联网专家系统。物联网专家系统给物
联网用户提供了有效的智能化专家服务功能，
能够实现对多用户进行的专家服务。物联网专
家功能的实现主要依赖于物联网智能终端所采
集的数据。
2.2 物联网智能控制
控制是物联网应用中的主要环节，因此，
物联网发展的关键之一在于实现物联网的智能
控制。为了解决此问题，可以将智能控制技术
有效移植于物联网领域，以此来最大限度的扩
充与丰富物联网所具备的应用价值。所接入的
物联网设备可以接收到物联网发出的操作指
令，从而实现无人参与的自我管理与自动操作。
在物联网智能控制的应用过程中，其接受的智
能控制命令基本上来源于所接入物联网的一个
或者是一类用户，物联网智能控制则会在此基
础上完成相应用户的无人值守作业。
2.3 物联网智能化模块
智能物联网主要包括机器感知交互层、
通信层、数据层、智能处理层以及人机交互层
五个层次，各层次概况如下：
2.3.1 机器感知交互层
该层是物联网的基础，包括不同类型的
传感器、PLC 以及数据接口等，能够从设备物
品中获得数据。
2.3.2 通信层
该层含有设备物品最前端一公里的接入
通信以及远程传输网络，是人与设备之间、设
备物品之间以及人与人之间信息交流与沟通的
基础。
2.3.3 数据层
该层是智能物联网的基础核心。模型库、
知识库、实时数据库、历史数据库以及神经网
络等都在数据层中。模型库主要是存放处理事
件所用的抽象数学模型；知识库主要是存放对
不同类型问题的判读经验；实时数据库主要是
存放设备物品的状态参数；历史数据库主要是
存放过去的状态数据或是处理结果；人工神经
网络是一种模仿神经网络的行为特征，是可以
进行分布、并行信息处理的数学模型。
2.3.4 智能处理层
该层次具有强大的数据处理功能，包括：
数据查询、分析、预测以及下达指令、生成报
告等。该层次的智能化程度直接影响到整个智
能物联网的智能化水平，其技术状态与核心技
术也直接关系着物联网智能化的发展。
2.3.5 人机交互层
该层次中，人类将参与到物联网的智能
化处理，人类将对处理的窗口进行监视。该层
次包括 Web 监视界面、数据更新、表格查询
以及指令控制等部分。
关于物联网智能化模块的研究，人脸识
别、智能家居、语音识别、医疗和智能助理、
智能汽车以及 NLP（翻译）都成为了人工智
能当下最热门的应用。
3 行业内的研发成果
3.1 IBM
2011 年在美国《危险地带》智力抢答游
戏中，IBM的沃森战胜了人类选手。到2012年，
在欧美商业化项目中 IBM 沃森系统已经逐步
得到应用。与此同时，其在金融、医疗、政府
公用事业以及呼叫中心四大领域的应用方向得
到了明确。在沃森成功的基础上，到 2015 年
年底 IBM 转型认知计算和云平台，而宣布放
弃咨询业务。为此，成立了相应的沃森 IoT 全
球总部，以实现用人工智能进军物联网的目标。
有效利用人工智能及自然语言处理技术，
对现实世界中的不同信息语义充分理解，从而
全方位的满足不同应用的需求是沃森的目的。
为了实现目标，IBM 计划把数据放在云平台，
希望可以充分利用认知计算来加快物联网的发
展进程，进而识别物联网中所涉及到的不同设
备的各类语义表达，实现基于语义的上下文交
互。在此过程中，认知计算可以在实时高效性
能的流数据处理技术的基础上，充分融合地图、
天气、交通以及路网等信息，并有效利用认知
建模、知识学习以及人机对话等不同的管理方
法，为汽车、保险以及交通运输等行业领域的
转型需求提供智能的“车联网”服务解决方案。
比如，可以采用车载电子监测设备或是智能手
机对车辆出行、行车情况以及驾驶数据等进行
采集。如若可以科学融合天气、路况等相关数
据，并基于地图使用的客户画像，则可以发出
及时的驾驶风险提醒，并给出有效的避险建议，
从而给车主以及保险公司提供相关的参考。
3.2 Google
Google 在所有的人工智能技术研发公司
中，其技术研发称得上是最充分的。Google
公司从建立开始便以人工智能作为其公司的核
心技术。作为搜索引擎，其本质在于将自然语
言中的语义理解技术视为核心，在此基础上对
庞大的互联网信息进行实时处理，并提供信息
的相关性分析服务。目前，人类最常用的云计
正以科技革命的姿态向我们缓缓走来，世界将
逐步发展成为一个智能的物联网系统。伴随着
业界领先公司逐步进入物联网领域，国内外专
家、学者对物联网与人工智能关键技术的重视
程度也越来越高。购标志着软银的一次“范式
转变”——投资物联网。诚然，ARM 作为垄
断了智能手机业的芯片设计公司，最近一两年
来正积极向物联网拓展。然而，ARM 仅仅提
供物联网芯片的设计，即便真如 Gartner 所预
测在 2020 年将有 260 亿物联网设备，但这也
只是物联网的物理基础。如何利用现代化科学
技术提高物联网智能化水平，如何增强智能物
联网的应用性并提高其影响力必将成为未来科
学研究的热点与难点。
1 何为物联网
1.1 物联网简介
所谓物联网即基于互联网和传统电信网
等信息承载体，实现独立寻址的普通物理对象
互联互通的网络。物联网具有普通对象设备化、
普适服务智能化以及自治终端互联化的特点。
1.2 人工智能简介
不同种类的物品接入网络，其本身的信
息在物联网的智能作用下被识别，并在受到相
关的分析、处理等之后反馈到相关设备上，或
是在智能识别的基础上设备发出指令使目标物
品做出相应变动的系统即为人工智能。
2 物联网与人工智能的契合
2.1 物联网专家系统
在物联网系统中存在一种计算机智能程
序或是一种智能机器设备（服务器），其具有
专门的知识以及经验，可以经由网络化部署的
专家系统，对物联网中的数据进行基本的处理，
物联网与人工智能关键技术研究
文/方小祥
本文对物联网与人工智能关
键技术进行了研究，解析了物联
网的含义，指出了物联网与人工
智能的契合处，概述了行业内的
研发成果，具有一定的参考价值。
摘
要
这就是物联网专家系统。物联网专家系统给物
联网用户提供了有效的智能化专家服务功能，
能够实现对多用户进行的专家服务。物联网专
家功能的实现主要依赖于物联网智能终端所采
集的数据。
2.2 物联网智能控制
控制是物联网应用中的主要环节，因此，
物联网发展的关键之一在于实现物联网的智能
控制。为了解决此问题，可以将智能控制技术
有效移植于物联网领域，以此来最大限度的扩
充与丰富物联网所具备的应用价值。所接入的
物联网设备可以接收到物联网发出的操作指
令，从而实现无人参与的自我管理与自动操作。
在物联网智能控制的应用过程中，其接受的智
能控制命令基本上来源于所接入物联网的一个
或者是一类用户，物联网智能控制则会在此基
础上完成相应用户的无人值守作业。
2.3 物联网智能化模块
智能物联网主要包括机器感知交互层、
通信层、数据层、智能处理层以及人机交互层
五个层次，各层次概况如下：
2.3.1 机器感知交互层
该层是物联网的基础，包括不同类型的
传感器、PLC 以及数据接口等，能够从设备物
品中获得数据。
2.3.2 通信层
该层含有设备物品最前端一公里的接入
通信以及远程传输网络，是人与设备之间、设
备物品之间以及人与人之间信息交流与沟通的
基础。
2.3.3 数据层
该层是智能物联网的基础核心。模型库、
知识库、实时数据库、历史数据库以及神经网
络等都在数据层中。模型库主要是存放处理事
件所用的抽象数学模型；知识库主要是存放对
不同类型问题的判读经验；实时数据库主要是
存放设备物品的状态参数；历史数据库主要是
存放过去的状态数据或是处理结果；人工神经
网络是一种模仿神经网络的行为特征，是可以
进行分布、并行信息处理的数学模型。
2.3.4 智能处理层
该层次具有强大的数据处理功能，包括：
数据查询、分析、预测以及下达指令、生成报
告等。该层次的智能化程度直接影响到整个智
能物联网的智能化水平，其技术状态与核心技
术也直接关系着物联网智能化的发展。
2.3.5 人机交互层
该层次中，人类将参与到物联网的智能
化处理，人类将对处理的窗口进行监视。该层
次包括 Web 监视界面、数据更新、表格查询
以及指令控制等部分。
关于物联网智能化模块的研究，人脸识
别、智能家居、语音识别、医疗和智能助理、
智能汽车以及 NLP（翻译）都成为了人工智
能当下最热门的应用。
3 行业内的研发成果
3.1 IBM
2011 年在美国《危险地带》智力抢答游
戏中，IBM的沃森战胜了人类选手。到2012年，
在欧美商业化项目中 IBM 沃森系统已经逐步
得到应用。与此同时，其在金融、医疗、政府
公用事业以及呼叫中心四大领域的应用方向得
到了明确。在沃森成功的基础上，到 2015 年
年底 IBM 转型认知计算和云平台，而宣布放
弃咨询业务。为此，成立了相应的沃森 IoT 全
球总部，以实现用人工智能进军物联网的目标。
有效利用人工智能及自然语言处理技术，
对现实世界中的不同信息语义充分理解，从而
全方位的满足不同应用的需求是沃森的目的。
为了实现目标，IBM 计划把数据放在云平台，
希望可以充分利用认知计算来加快物联网的发
展进程，进而识别物联网中所涉及到的不同设
备的各类语义表达，实现基于语义的上下文交
互。在此过程中，认知计算可以在实时高效性
能的流数据处理技术的基础上，充分融合地图、
天气、交通以及路网等信息，并有效利用认知
建模、知识学习以及人机对话等不同的管理方
法，为汽车、保险以及交通运输等行业领域的
转型需求提供智能的“车联网”服务解决方案。
比如，可以采用车载电子监测设备或是智能手
机对车辆出行、行车情况以及驾驶数据等进行
采集。如若可以科学融合天气、路况等相关数
据，并基于地图使用的客户画像，则可以发出
及时的驾驶风险提醒，并给出有效的避险建议，
从而给车主以及保险公司提供相关的参考。
3.2 Google
Google 在所有的人工智能技术研发公司
中，其技术研发称得上是最充分的。Google
公司从建立开始便以人工智能作为其公司的核
心技术。作为搜索引擎，其本质在于将自然语
言中的语义理解技术视为核心，在此基础上对
庞大的互联网信息进行实时处理，并提供信息
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