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[導(dǎo)讀]人工智能(Artificial Intelligence),英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。 人工智能是計算機科學(xué)的一個分支,它企圖了解智能的實質(zhì),并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機器,該領(lǐng)域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。人工智能從誕生以來,理論和技術(shù)日益成熟,應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴大,可以設(shè)想,未來人工智能帶來的科技產(chǎn)品,將會是人類智慧的“容器”。人工智能是對人的意識、思維的信息過程

人工智能(Artificial Intelligence),英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。 人工智能是計算機科學(xué)的一個分支,它企圖了解智能的實質(zhì),并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機器,該領(lǐng)域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。人工智能從誕生以來,理論和技術(shù)日益成熟,應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴大,可以設(shè)想,未來人工智能帶來的科技產(chǎn)品,將會是人類智慧的“容器”。人工智能是對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智能不是人的智能,但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。人工智能是一門極富挑戰(zhàn)性的科學(xué),從事這項工作的人必須懂得計算機知識,心理學(xué)和哲學(xué)。人工智能是包括十分廣泛的科學(xué),它由不同的領(lǐng)域組成,如機器學(xué)習(xí),計算機視覺等等,總的說來,人工智能研究的一個主要目標(biāo)是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復(fù)雜工作。但不同的時代、不同的人對這種“復(fù)雜工作”的理解是不同的。 

談到人工智能,無外乎包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。而人工智能真正能發(fā)揮應(yīng)用,還需要依靠傳感設(shè)備作為基礎(chǔ),也就是今天要講的物聯(lián)網(wǎng)的三層架構(gòu)(感知層、網(wǎng)絡(luò)層、應(yīng)用層)中感知層中也是最關(guān)鍵的一部分——傳感器。 傳感器助力人工智能自動感知搜集數(shù)據(jù),才能使智能發(fā)展到相應(yīng)的高度。

傳感器是一種檢測裝置,一般由敏感元件、轉(zhuǎn)換元件、變換電路和輔助電源四部分組成。能夠感受到被測量的信息,并能將感受到的信息,按一定規(guī)律變換成電信號或者其他所需的信息形式輸出,以滿足信息的傳輸、處理、存儲、顯示、記錄和控制等需求。

而今次所要講的物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)中,其感知層包括傳感器、執(zhí)行器。傳感器主要是感知環(huán)境的狀態(tài)。按照傳感器的原理,有半導(dǎo)體傳感器、激光傳感器、機械傳感器、視覺傳感器、液位傳感器、磁傳感器等等不同類型的傳感器。執(zhí)行器主要是在自動化技術(shù)工具中接受控制信息并對受控對象施加控制作用。執(zhí)行器按所用驅(qū)動能源分為氣動、電動和液壓執(zhí)行器3類。

煒盛ZH03激光粉塵傳感器模組

但是隨著物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的發(fā)展,越來越多的設(shè)備需要使用各類型傳感器。而由于使用量的增加及使用方式的改變,對傳感器的尺寸、功耗有更高的要求,繼而發(fā)展出了現(xiàn)在大家所熱捧的微機電系統(tǒng)(MEMS)。

MEMS是在微電子技術(shù)/半導(dǎo)體制造技術(shù)的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的,集微傳感器、微執(zhí)行器、微機械結(jié)構(gòu)、信號處理和控制電路、高性能電子集成器件等于一體的微型器件或系統(tǒng)。

MEMS是一個獨立的智能系統(tǒng),可大批量生產(chǎn),其系統(tǒng)尺寸在幾毫米乃至更小,其內(nèi)部結(jié)構(gòu)一般在微米甚至納米量級。常見的產(chǎn)品包括MEMS氣體傳感器、MEMS壓力傳感器、MEMS濕度傳感器、MEMS光學(xué)傳感器、MEMS加速度計、MEMS麥克風(fēng)及MEMS陀螺儀等等以及它們的集成產(chǎn)品。

煒盛MEMS可燃?xì)怏w傳感器

另外很多非接觸式的傳感方式也逐漸流行,比如通過圖像分析,視頻分析的方法,也可以實現(xiàn)傳感。例如以前監(jiān)測汽車是否闖紅燈,是否壓線,只需要通過磁釘作為傳感器即可。而現(xiàn)在則方便很多,可以直接通過圖像,利用圖像處理方法作為傳感器來進行監(jiān)測。

當(dāng)然,傳感器的方式還有很多,相信在將來的發(fā)展中,伴隨著人工智能的普遍使用,傳感器的發(fā)展也會日漸更新,但是無論怎么發(fā)展,不可替代的依然是各個基層的傳感器。

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