【AI+IOT】人工智能+物联网:这7家公司如何让机器更“听话”

发布于:2021-06-23 01:19:10



来源:李鑫??资本实验室?

当今世界,人工智能快速爆发,物联网技术稳步前进。我们可以看到,不论是人工智能,还是物联网,在工业领域的融合应用正在为工业发展带来新的增长点。


通过物联网设备和专用传感器采集生产各环节的数据,工业物联网技术的潜在应用收益将十分可观。仅在2016年,那些致力于工业物联网与产业数字化的初创企业就获得了超过22亿美元的投资;2012-2016年间,全球总投资则超过67亿美元。



图片来源:workingmouse


一方面,企业大数据集与人工智能相结合,特别是与机器学*相结合,已经促成了整个预测分析行业的诞生。


另一方面,物联网的进步??从咖啡机到汽车,都能与传感器、信标相连接,你可以开始实时探测每种连接的模式并做出预测。


总的来说,人工智能与物联网在工业领域的应用,就是要让机器的运行状况更可预测、更可控、更“听话”,从而提升运营效率,并降低成本。


与消费领域的“虚火”相比,工业物联网的人工智能应用显得更为静寂,但这种静寂来自于更脚踏实地的努力,也将带来更为实际的应用成果。


毕竟,在工业物联网的世界,如果企业能在事故发生前预测到机器故障或损耗,就有可能节省数百万美元的资金,而在整个行业,可能就是数十亿美元。


以下这些公司就是用人工智能控制机器的典型代表:


1.Uptake Technologies



美国公司Uptake Technologies为工业企业建立了一个监测*台,帮助客户分析从石油钻井、风力涡轮机到机车、拖拉机的数百万个数据点,并提供可操作信息,以提升效率、安全和资产绩效。


这个*可以通过分析来自机器的数据,以确定可能的性能或维修问题。有趣的是,该系统会随着时间的推移,而变得越来越完善,因其会在对比自身的分析结果与技术人员的实地调查结果的过程中不断学*。


作为一家成立时间才三年的公司,Uptake可以说是工业物联网创业公司中的大赢家。公司刚于上月底完成1.17亿美元D轮融资,累计融资达到2.63亿美元,当前估值23亿美元。


据报道,Uptake曾在伯克希尔?哈撒韦能源公司一家子公司的风电场部署其“监测*台”。在部署*台的第一周,就发现变速箱主轴承可能会出现故障,并可能会导致其中一个涡轮塔的运转不灵。几小时的停机将造成风电场5000美元的损失,而如果这个涡轮机完全崩溃,损失将高达25万美元。


据Uptake估计,其“监测*台”每年可为一个大型风电场节省大约330万美元的成本。


同样,该*台的运算还帮助一家铁路公司每年为每辆机车节省8万美元的维修费用。Uptake其它的知名客户还包括卡特彼勒及其300万件超大号的“机械玩具”。


值得一提的是,Uptake相信人工智能为人类谋福利的能力,甚至建立了一个慈善部门,为非营利机构提供免费预测分析服务。


目前,Uptake已推出Student Union工具,帮助出生在美国的大学申请者申请他们最有可能被录取的大学。其开发的另一个名为ReRout e的*台则帮助处理人口贩卖问题,用人工智能打击犯罪。


2.Maana



来自硅谷的Maana成立于2012年,是一家专注于石油和天然气行业的工业物联网公司。截至目前,公司融资金额约为4320万美元,投资者包括一批重要的工业巨头,例如通用电气,壳牌和雪佛龙。


公司为用户打造了名为Knowledge Platform的*台,其形成的数据不只局限于预测一个泵何时可能出现故障,还会在一个更大的层面帮助客户优化运营。


例如,Maana开发的一个应用程序,可以帮助客户预测液化天然气(LNG)市场的供求情况。该*台不断地吸收数据,包括消费者的天然气消耗情况、市场数据、消费者信心、天气预测、工业生产和历史出货数据,并为每个市场进行实时定价。


3.Sight Machines



位于旧金山的工业物联网公司Sight Machines目前已累计获得融资3050万美元。


据报道,其工业物联网预测分析*台帮助一个生产压力传感器的厂商减少了大量的废料,在短短三周内就能节省50万美元。原因在于其*台能够自动收集数据,并吸收额外的数据源,以帮助顾客追踪到效率低下的原因。


4.Augury



Augury于2011年建立于纽约,目前累计融资2600万美元。


该公司建立了一个软件与硬件集成的工业物联网解决方案,以及可以连接到冷气或供暖设施等商业设备上的小装置。


该装置可以记录机器的振动和超声波,并上传到Augury的云服务里。在这里,通过进行运算,以预测机器的运行状况。与之相配的应用程序,能够为客户提供持续的状态报告,并在故障发生之前发出警报。


5.Falkonry



Falkonry也是一家来自于硅谷的初创公司,成立于2013年。该公司已募集630万美元资金。投资者包括Basis Set Ventures,一家专注于人工智能的新兴风险投资基金。


Falkonry建立了一个名为Falconry LRS的机器学*系统,能够实时监测机器运行状况,以避免停机带来的高昂成本。


Falconry的*台可以从电机电流、温度、阀门调整和其它测量中收集数据,以提供一个早期警报系统,用于鉴别可能关闭整个生产线的不良原料情况。


Falkonry曾通过其独特的算法帮助一家矿物生产企业避免了因原料成份复杂而造成的生产线停工。在这家工厂,一小时的停产相当于3万美元的损失。


6.Alluvium



工业物联网预测分析公司Alluvium建立于2015年,已融资250万美元,投资者包括Lux Capital。Alluvium将其*台命名为Primer,该*台分析历史操作数据,以在任何给定时间显示一个工厂操作的稳定程度。这个“稳定评分”会引起工厂对运行不稳定时刻的注意,技术团队会据此快速排除潜在问题,提高操作效率。


7.Presenso



以色列创业公司Presenso自2015年建立以来,已募集200万美元资金。


该公司的*台目前服务于四个行业:汽车、石油和天然气、能源和水资源,这也意味着该*台学*和适用于不同的传感器和不同的机器。












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为什么物联网需要人工智能?




AI脑力波









出处/ https://www.bbvaopenmind.com/en/why-iot-needs-ai/









人工智能(AI)和物联网(IoT)都是未来主义、科幻的和意象的概念;两者都被认为是2017年颠覆商业的驱动力。但事实上,两者比过去任何时候都更真实。为了充分发挥物联网的潜力,公司需要将物联网与快速发展的人工智能技术结合起来,让“智能机器”模拟智能行为,并在几乎没有人为干预的情况下做出明智的决定。


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基本含义









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物联网被定义为是一种涉及物体、传感器技术、制动器、虚拟对象、人员、服务、*台和网络等元素的互联系统。这些元素具有不同的属性以及独立传输数据的能力。物联网的应用包括:精细农业、远程患者监护和无人驾驶车等。简言之,
物联网是从环境中收集和交换信息的“事物”网络










有时,物联网引发了多个领域的技术变革,业内人士将其称为是第四次工业革命的驱动者。据美国高德纳公司(Gartner)预测,到2020年,全球将有208亿的物联网产品会被使用,但最*预测显示,到2020年将其数量超过500亿。




据多个其他报告预测,到2020年,所有产业将都会有巨大的发展。比如,预计到2020年,医疗保健物联网的价值将达1,170亿美元,将有2.5亿辆物联汽车上路。物联网的发展给我们带来了激动人心的机会,使我们的私人生活更加便捷,同时也提高了许多企业的效率、生产力和安全性。


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另一方面,
人工智能则是引擎或“大脑”,它能够从物联网收集的数据中进行分析和决策。换句话说,
物联网收集数据,而人工智能则分析处理这些数据。你可以看到这些系统在个人层面上协同工作,比如健身追踪器和谷歌的智能家居、亚马逊的Alexa和苹果的Siri。










有了更多的互联设备,就会有更多的数据有可能为企业提供深度的见解,但这却为如何分析数据提出了新的挑战。只有当人们有方法理解这些数据时,收集数据才会有意义,而这正是人工智能的切入点。对于人工智能而言,分析海量数据是一种最完美的应用方式。


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通过将人工智能应用到物联网中,公司可以辨别和理解模式并做出更明智的决定。这将为消费者和企业带来各种各样的好处,例如积极干预、智能自动化和高度个性化的体验。它还令我们能找到连接设备更好地工作的方法,使这些系统更容易使用。


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这反过来又会导致更高的采用率。正因此,我们需要提高数据分析与人工智能的速度和准确性,以便看到物联网实现它的承诺。收集数据是一回事,排序、分析和理解数据则是另外一回事。因此,需要开发更快更准确的AIs,从而跟上收集到的大量数据??这些数据几乎贯穿了我们生活的方方面面。







物联网数据,比如包括:






协助城市预测事故和犯罪的数据;


让医生能够实时了解起搏器或生物芯片相关信息的数据;


对设备和机器进行预见性维护,进而优化所有行业生产力的数据;


用联网设备创造真正智能家居的数据;


自动驾驶车辆之间实现关键通信的数据。





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对于人类来说,用传统方法来回顾和理解所有这些数据是不可能的,即使人类减少样本量,也需要太多时间。最大的问题将是,如何找到分析所有这些设备创建的性能数据和信息。你只要问问数据专家就会知道,在万亿兆字节的机器数据中找到真知灼见谈何容易。


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但为了让我们享受到物联网数据的全部优势,我们仍需要改进:





大数据分析的速度和大数据分析的准确性(图)






人工智能和物联网数据分析




以下是可以应用人工智能的6种物联网数据分析类型:












1














数据准备






定义数据库并清洗数据,理解诸如暗数据、数据湖等概念。
















2














数据发现






在已定义数据库中查找有用数据。
















3














流数据可视化






通过定义、发现数据以及采用智能方式将流数据可视化,从而实现即时决策过程。
















4














数据的时间序列准确性






保持对数据高准确性和高完整性的置信度。
















5














预测和*治





这是非常重要的一步,根据收集、发现和分析的数据做出决策。

















6














实时地理空间位置(物流数据)





使数据流*稳和正常。















人工智能在物联网中的应用:










1


可视大数据,比如,可令计算机更深入地理解屏幕上的图形,而应用新的人工智能则可以使计算机理解图形上下文。





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2


认知系统将创造迎合用户*惯的新方式,并为每个个体创建优化菜单。





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3


最新的传感器会让电脑“听到”,收集有关用户环境的声音信息。













4


联网远程操作:通过智能和联网的仓储运作,工人们不需要再到仓库拣货来完成订单。相反,在小型机器任*台的引导下,货架自动将正确的库存运送到正确的地方,并自动避免在路上发生碰撞。履行订单可以实现更快、更安全及更高效。













5


预防/预测性维护:通过预测和预防损坏或泄露等事件的发生地点和时间,在任何损坏或泄漏发生之前进行维护,免除公司财产遭受巨额损失。









以上是人工智能在物联网中的几个有前景的应用。高度个性化服务的潜力是无限的,也将彻底改变人们的生活方式。













将人工智能应用于物联网所面临的挑战:


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兼容性:物联网是由许多部件和互联网集成,它们在时间和空间上具有本质区别。




复杂性:物联网是一个复杂的系统,诸多移动部件和不间断的数据流,使它成为一个非常复杂的生态系统。




隐私/安全保护/安全控制(PSS):每次出现新技术或新概念时,PSS总会作为一项重要问题被提出,在不损害PSS的前提下,人工智能能提供多大的帮助?其中一个新的解决方案是使用区块链技术。许多专家表示,区块链技术是解决物联网中可扩展性、隐私和可靠性的缺失环节。




伦理和法律问题:对于许多没有先例的公司来说,这是一个新世界,在这一未经检验的领域,新法律和新案例迅速涌现。




人工愚蠢:回到简单的GIGO概念(GIGO,即无用输入无用输出),人工智能仍然需要“训练”来理解人类认为某一决定是否有意义的反应或情绪。
















结论















尽管物联网令人印象深刻,但如果缺少良好的人工智能系统,它的意义并不大。两种技术需要达到同等发展水*,才能像我们认为的那样完美地运行。科学家们正试图寻找方法,开发更多智能数据分析软件和设备,令安全有效的物联网成为现实。由于人工智能的发展滞后于物联网,实现这一设想可能还需要一段时间,但这种可能性仍然存在。







当今,这种将人工智能整合到物联网的方式,正在成为以物联网基础的数字生态系统取得成功的先决条件。因此,企业必须迅速采取行动,确定如何从人工智能和物联网组合中驱动价值,并在未来几年内迎头赶上。?




跟上物联网生成数据,并获取数据所隐藏的真知灼见的唯一方法,即使用人工智能作为物联网的催化剂。



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人工智能赛博物理操作系统


AI-CPS OS


“人工智能赛博物理操作系统”(新一代技术+商业操作系统“AI-CPS OS”:云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能)分支用来的今天,企业领导者必须了解如何将“技术”全面渗入整个公司、产品等“商业”场景中,利用AI-CPS OS形成数字化+智能化力量,实现行业的重新布局、企业的重新构建和自我的焕然新生。




AI-CPS?OS的真正价值并不来自构成技术或功能,而是要以一种传递独特竞争优势的方式将自动化+信息化、智造+产品+服务和数据+分析一体化,这种整合方式能够释放新的业务和运营模式。如果不能实现跨功能的更大规模融合,没有颠覆现状的意愿,这些将不可能实现。




领导者无法依靠某种单一战略方法来应对多维度的数字化变革。面对新一代技术+商业操作系统AI-CPS OS颠覆性的数字化+智能化力量,领导者必须在行业、企业与个人这三个层面都保持领先地位:


    重新行业布局:你的世界观要怎样改变才算足够?你必须对行业典范进行怎样的反思?

    重新构建企业:你的企业需要做出什么样的变化?你准备如何重新定义你的公司?

    重新打造自己:你需要成为怎样的人?要重塑自己并在数字化+智能化时代保有领先地位,你必须如何去做?



AI-CPS OS是数字化智能化创新*台,设计思路是将大数据、物联网、区块链和人工智能等无缝整合在云端,可以帮助企业将创新成果融入自身业务体系,实现各个前沿技术在云端的优势协同。AI-CPS OS形成的数字化+智能化力量与行业、企业及个人三个层面的交叉,形成了领导力模式,使数字化融入到领导者所在企业与领导方式的核心位置:


    精细:这种力量能够使人在更加真实、细致的层面观察与感知现实世界和数字化世界正在发生的一切,进而理解和更加精细地进行产品个性化控制、微观业务场景事件和结果控制。

    智能:模型随着时间(数据)的变化而变化,整个系统就具备了智能(自学*)的能力。

    高效:企业需要建立实时或者准实时的数据采集传输、模型预测和响应决策能力,这样智能就从批量性、阶段性的行为变成一个可以实时触达的行为。

    不确定性:数字化变更颠覆和改变了领导者曾经仰仗的思维方式、结构和实践经验,其结果就是形成了复合不确定性这种颠覆性力量。主要的不确定性蕴含于三个领域:技术、文化、制度。

    边界模糊:数字世界与现实世界的不断融合成CPS不仅让人们所知行业的核心产品、经济学定理和可能性都产生了变化,还模糊了不同行业间的界限。这种效应正在向生态系统、企业、客户、产品快速蔓延。


AI-CPS OS形成的数字化+智能化力量通过三个方式激发经济增长:


    创造虚拟劳动力,承担需要适应性和敏捷性的复杂任务,即“智能自动化”,以区别于传统的自动化解决方案;

    对现有劳动力和实物资产进行有利的补充和提升,提高资本效率;

    人工智能的普及,将推动多行业的相关创新,开辟崭新的经济增长空间。




给决策制定者和商业领袖的建议:


    超越自动化,开启新创新模式:利用具有自主学*和自我控制能力的动态机器智能,为企业创造新商机;

    迎接新一代信息技术,迎接人工智能:无缝整合人类智慧与机器智能,重新

    评估未来的知识和技能类型;

    制定道德规范:切实为人工智能生态系统制定道德准则,并在智能机器的开

    发过程中确定更加明晰的标准和最佳实践;

    重视再分配效应:对人工智能可能带来的冲击做好准备,制定战略帮助面临

    较高失业风险的人群;

    开发数字化+智能化企业所需新能力:员工团队需要积极掌握判断、沟通及想象力和创造力等人类所特有的重要能力。对于中国企业来说,创造兼具包容性和多样性的文化也非常重要。





子曰:“君子和而不同,小人同而不和。” ?《论语?子路》云计算、大数据、物联网、区块链和 人工智能,像君子一般融合,一起体现科技就是生产力。




如果说上一次哥伦布地理大发现,拓展的是人类的物理空间。那么这一次地理大发现,拓展的就是人们的数字空间。在数学空间,建立新的商业文明,从而发现新的创富模式,为人类社会带来新的财富空间。云计算,大数据、物联网和区块链,是进入这个数字空间的船,而人工智能就是那船上的帆,哥伦布之帆!




新一代技术+商业的人工智能赛博物理操作系统AI-CPS OS作为新一轮产业变革的核心驱动力,将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量,并创造新的强大引擎。重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节,形成从宏观到微观各领域的智能化新需求,催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式。引发经济结构重大变革,深刻改变人类生产生活方式和思维模式,实现社会生产力的整体跃升。













产业智能官??AI-CPS






用“人工智能赛博物理操作系统”(新一代技术+商业操作系统“AI-CPS OS”:云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能),在场景中构建状态感知-实时分析-自主决策-精准执行-学*提升的认知计算和机器智能;实现产业转型升级、DT驱动业务、价值创新创造的产业互联生态链



















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新技术:“云计算”、“大数据”、“物联网”、“区块链”、“人工智能”;新产业:“智能制造”、“智能农业”、“智能金融”、“智能零售”、“智能城市”、“智能驾驶”;新模式:“财富空间”、“数据科学家”、“赛博物理”、“供应链金融”





官方网站:AI-CPS.NET













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