最新的物联网10大深度技术，主要包括哪些技术
经历了近10年的技术发展变革，物联网是如何不知不觉间正在改变着人们的生活，看看以下最新的物联网10大深度技术汇总，具体如下：
1.IoT军事技术
物联网军事技术是一项利用IoT感知技术在军事活动中获取人、装备、作战环境状态的信息特征，从而实现在军事活动中做出智能化决策和控制局势的军事方针;据悉，早于2012年10月军方联合了社会研究机构合力创建了“军事物联网联合实验室”，构建了装备感知系统、研制了军用自组网、专用芯片、空间加密技术、侦查、排雷、作战机器人作战体系、单兵无人机系统、机器人识别控制定位技术、智能避弹技术、智能侦查体系等诸多IoT军事技术，这项技术的持续创新和变革将给予我国国防建设带来更具国际竞争力的安全保障价值。
2.智能处理应用技术
工业自动化技术结合AI智能、M2M技术之后，推动了自动化技术从半自动化或基于固定程序的自动化阶段进入到基于AI智能处理的全自动化阶段，在这个过程中智能处理应用技术逐渐成熟和标准化，传统的PLC或单片机控制传动(气动(液压)、电动、机械传动)将会被AI智能处理器所替代，普通的机械装置将会被更加灵活的智能机器人取代。
3.无线智能应用技术
要说物联网技术当中哪项技术最亲民、最贴近人们的娱乐生活当属无线智能应用技术，今年新推出发行的移动硬盘无线扩展器、无线充电智能终端、可拓展多负载无线多功能触摸屏等诸多智能硬件，让无线智能应用技术再一次夺大众眼球。
4.IoT生物医疗技术
生物技术在细胞学、DNA遗传学的应用与发展的基础上，很多医学专家开始试图结合物联网技术为生物学提供新的研究方向，今年BAT等知名企业也纷纷投入智慧医疗产业当中，越来越多的团队投入到生物医疗技术的研发中，相信在不久的将来IoT生物技术将会得到大规模地应用与普及。
5.无人测检技术
IoT场景无限延伸拓展，如：变电站巡检机器人、农业病害检测、煤矿瓦斯无人监测、气象检测等等无一例外都利用了IoT无人测检技术，而这项技术被越来越多的领域赋能应用，基于RFID、红外监测、荧光测温、光强传感、气流监测等IoT感知层技术组件集群和应用系统软硬件的结合，推动了IoT无人检测技术的快速发展应用并赋予更广阔的市场契机和迎来新的社会价值。
6.IoT通信技术
伴随着更多IoT通信技术标准的制订和创新，多样化细分化通信场景下的交互应用越发成熟，基于BLE的蓝牙5.0mesh技术、zigbee、SmartRoom、Li-Fi、HaLow等包括网络技术在内新的标准和新的通信轨道在逐步铺开，功耗更低，传输距离更长、传输速度更快、覆盖范围更广、通信容量更大、穿墙性能更强，这些优质标签在不断地往更好的方向的应用与升级，万物互联信息交互能力将会迎来新的高度与纬度。
7.无人驾驶技术
伴随无人驾驶技术在更多领域的赋能之后逐步有更多新型应用载体淡入公众的视角，全向移动自平衡车、无人驾驶自平衡车、无人驱动自动玩具，无人船舶运输、无人挖掘机等应用载体的市场普及指日可待，不久的将来无人驾驶在民用商用市场上将会迎来新的春天。
8.移动监控技术
移动监控技术已渗透智慧城市的每一个角落，从能源节能监控到智能家居，从智能停车到红外防盗;该技术核心在于智能识别数据和环境(光、热、空气、水、物)后基于不同环境下的视频图像进行多种视频图像算法处理，最终优化出一个可视化可供分析的大数据模型，通过管控数据来实现执行监控的各种措施。
9.信息认证与动态防伪
传统工艺防伪因无法承载数据和易于造假，二维码、条形码等无法写入动态数据、易被复制，M1技术作为RFID标签的其中之一，基于这种IC卡的安全太过依赖秘钥，时有讯息传来专业人士成功破解的消息、一些研发专家开始专注于CPU物联网芯片+NFC+区块链技术的研发和创新，动态数据算法加密防伪牢不可破成为了防伪安全及认证领域新的安全风向标，在信息认证和防伪上，物联网认证防伪技术终将实现万物互联，智享安全。
10.IoT定位技术
在定位技术上、中国北斗导航定位技术和GPS一样，可实现快速精准定位，除了北斗外，目前国内物联网领域常用定位技术有射频识别室内定位、LBS定位、蓝牙定位、Wi-Fi定位、UWB技术、地磁定位、超声波定位、红外定位等，未来，IoT定位技术将广泛用于车联网、智能停车、智慧零售、智慧工业、智慧物流、事故救援、智慧医疗、智慧养老等领域。
在互联网时代，美国手握根域名服务器及相关网络标准的主导权，同时掌握着国际互联网信息舆论的话语权，而在物联网时代，美国好像正在失去一些东西，也许那不应该叫失去，那原本就该属于那些参与国际科技秩序竞选后胜出的先驱者们拥有，科技没有国度，却有一颗造福世界和社会的功德心，而那颗心谁已迷失，谁又正在觉醒。
人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视，均为前沿产业，多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱，在此为你推荐几篇优质好文：物联网技术体系、网络架构和产业链条，入门知识大全，值得典藏http://www.duozhishidai.com/article-10755-1.html物联网技术分为四个层次，具体是怎么划分的？http://www.duozhishidai.com/article-1621-1.html物联网技术和协议的整合，智能家居的发展会更快吗？http://www.duozhishidai.com/article-71-1.html
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深度丨人工智能前沿技术应用趋势与发展展望
基础数据集建设已经成为基本共识
自从李飞飞等在2009年成功创建ImageNet数据集以来，该数据集就已经成为了业界图形图像深度学习算法的基础数据集，通过举办比赛等方式极大地促进了算法的进步，使得算法分类精度已经达到了95%以上。这也使得一些大型研究机构和企业逐渐认识到了数据的价值，纷纷开始建立自己的数据集，以便进行数据挖掘和提升深度学习模型的准确率。如美国国家标准研究院的Mugshot、谷歌的SVHN、微软的MSCOCO等图像基础数据集，斯坦福大学的SQuAD、卡耐基梅隆大学的Q/ADataset、Salesforce的WikiText等自然语言数据集以及2000HUB5English、CHiME、TED-LIUM等语音数据集。
新型计算基础设施陆续成为产业界发展目标
由于深度学习对算力有较高的需求，因此相继出现了一些专门的计算框架和平台，如伯克利大学的Caffe、微软的CNTK、Facebook的Torch、亚马逊的MXNet、百度的PaddlePaddle等，尤其是谷歌的TensorFlow能够支持异构设备的分布式计算，其平台API能力已经覆盖了CNN、RNN、LSTM等当前最流行的深度神经网络模型。除了从计算框架软件平台进行研发之外，产业界同时也从硬件方面探索计算能力的提升方法。最为直接的方法就是采用计算能力更强的GPU替代原有的CPU等。此外，谷歌、IBM等一些大型企业在大量采用GPU的同时，也在探索进行符合自身计算环境的芯片研发，从而进一步降低成本、提高效率，因此产生了TPU等性能更加卓越的新型芯片。
人工智能技术发展面临的挑战虽然人工智能技术发展已经取得了前所未有的成绩，但随着深度学习技术应用的不断深化和产业化步伐的逐步加快，人工智能技术发展也面临着不少挑战。
主流技术深度学习还具有较大局限性
一是在有限样本和计算单元的情况下，对复杂函数的表示能力有限，其针对复杂分类问题的泛化能力受限。二是通过深度学习是一种基于概率统计的算法，机器系统学习到的是大概率内容，不是知识，无法像人类一样进行举一反三的应用。三是深度学习存在黑箱问题，不能解释其自身做出决策的原因。
基础数据积累还远远不能满足模型训练需要
由于大数据技术的出现和使用时间还不长，各类基础数据不论从数量上还是从质量上来看，都尚需要较长时间的积累。一方面，某些关键领域和学术数据集还严重不足。另一方面，已有规模化的基础数据集不仅数据质量良莠不齐，而且基本上由少数几家巨头或政府所掌握，鉴于监管和竞争等因素，无法实现有效流动。基础数据的缺乏，使得深度学习模型训练也造成了样本基础缺失。
计算框架和通用智能芯片尚未形成定局
虽然已经出现了TensorFlow、Caffe、CNTK、Torch、MXNet、PaddlePaddle等深度学习计算框架，但由于深度学习应用场景众多，相关应用呈现碎片化特点，无论从功能还是性能角度来讲，用于实现最后应用落地的开源计算框架与实际需求之间都还存在着相当的距离，满足产业发展需求且具有绝对统治地位的开源计算框架也还没有出现。同时，深度学习芯片还只是刚刚起步，而且还基本上属于专有领域的芯片，通用智能芯片的产业化还需要较长时间的探索。
人机和谐共处的有效途径开始艰难探索
由于黑箱问题及其基于概率统计的特点，基于深度学习的智能系统存在产生不可控结果的隐患。我们已经看到，使用了人工智能技术的智能驾驶汽车出现了多次的事故，甚至造成了人员的伤亡。另外，使用了智能算法的自动驾驶飞机也出现了多次坠机事故。这些事故不仅造成了人们的生命和财产损失，也严重打击了人们对人工智能的信心。实际上，这些事故的发生除了有技术方面的原因之外，还涉及到AI伦理的问题，也就是如何保证人类与智能系统之间的和谐共处、协同合作等问题。目前来看，AI的伦理问题还需要较长的探索过程。
人工智能技术发展趋势短期来看，人工智能技术的发展将围绕对上述问题的解决进行。下面从算法理论、数据集基础、基础设施、人机协同等以下几个方面进行探讨。
算法理论
在算法理论层面，将继续按照深度学习完善和新算法的两条主线发展。首先，深度学习在提升可靠性、可解释性等方面的研究以及零数据学习、无监督学习、迁移学习等模型的研究将成为热点方向，这不仅仅是深度学习算法本身发展的需要，也是产业发展的需要。其次，学术界将继续开展新型算法的探索，包括对传统机器学习算法的改进、传统机器学习算法与深度学习的结合以及与深度学习迥异的新型算法等。
数据集基础
在数据集基础方面，学术界与产业界将共同合作构建语音、图像、视频等通用数据集以及各行业的专业数据集，使得各类数据集能够快速满足相关需求。一方面，随着对人工智能认识的不断加深，将会有越来越多的企业和政府机构开展数据自建和数据标注等工作。另一方面，随着深度学习的发展，将会出现智能化的数据标注系统来帮助和替代人类进行数据标注等工作。再有，在政府引导和支持下，一些开放的标准化数据集将会陆续出现，为整个行业提供标准化训练数据集。
计算平台与芯片
在计算平台与芯片方面，大型企业自研计算框架、自建计算平台，甚至是自研芯片等，仍将是普遍现象。这主要是由于以下两个方面的原因。一是企业出于自身数据和业务安全的考虑，对使用其他机构提供的训练平台仍然持有不信任的态度；二是每个企业的数据中心和相关平台都有其自身的特点，自研计算框架、自建计算平台和自研芯片能够更好地满足自身的业务发展需要。
人机协同机制
在人机协同机制方面，“人在回路”将成为智能系统设计的必备能力。目前，机器智能并没有实现人们所希望的“以人为中心”，仍然还是以机器为中心，这也是人类屡受智能系统伤害的主要原因之一。因此，将人类认知模型引入到机器智能中，使之能够在推理、决策、记忆等方面达到类人智能水平，将成为学术界和产业界共同追求的目标，并可能在一定的时间内取得较好的阶段性成果。
人工智能技术发展展望长期来看，人工智能技术将分别沿着算法和算力两条主线向前发展，并逐步带领人类进入到人机协同的新时代。
高度关注类脑智能算法
深度学习是基于冯·诺依曼体系结构发展起来的。由于受到内存墙等相关方面的制约，难以达到较高的计算效率。为此，近些年来IBM等已经开始进行颠覆冯·诺依曼体系结构的类脑智能算法与技术的探索。类脑智能借鉴大脑中“内存与计算单元合一”等信息处理的基本规律，在硬件实现与软件算法等多个层面，对于现有的计算体系与系统做出本质的变革，并实现在计算能耗、计算能力与计算效率等诸多方面的大幅改进。目前，随机兴奋神经元、扩散型忆阻器等已经在IBM、马萨诸塞州阿姆赫斯特大学、清华大学等机构研制成功，IBM已经研制成功TrueNorth芯片，清华大学团队也成功研制出了基于忆阻器的PUF芯片。
智能部署从中心向边缘和终端扩散
随着智能装备和智能机器人等智能终端的逐渐增多，智能终端的快速反应以及相互之间的协同行动需求将会越来越迫切，对智能服务的实时性将会越来越强烈。这就要求智能服务从云端向网络边缘甚至终端扩散，智能模型与算法需要部署在网络边缘或终端之上，就近提供网络、计算、存储、应用等核心能力，从而满足通信、业务、安全等各方面的关键需求。
目前，英伟达、高通等都已经陆续开展了用于边缘网络或终端的AI专用芯片。而随着5G网络的普遍部署，边缘智能将会获得快速的发展。
深度学习通用平台和通用AI芯片将会出现
随着人工智能应用在生产生活中的不断深入融合，智能终端的互联互通将会成为必然。由于跨框架体系开发及部署需要投入大量资源，因此尽管每个终端的智能模型可能不同，但深度学习计算框架的模型底层表示将会逐渐趋同，形成深度学习通用计算框架和平台。随着计算框架的整合，GPU和TPU等芯片将可能会被通用AI芯片所替代。
量子计算推动形成新一轮计算革命
不论现在还是将来，人工智能无疑都将是最为消耗计算资源的业务和应用之一，计算效率也将是智能体永恒的追求目标。量子计算具有强大的计算能力和效率，已经成为全球公认的下一代计算技术。IBM已经在近期推出了世界上第一个商用的通用近似量子计算系统里程碑产品IBMQSystemOne，客户可以通过互联网使用这台量子计算机进行大规模的数据计算，为人工智能计算展示了良好的前景。
人工智能已经逐渐向工业、农业、交通、医疗、金融等各个领域渗透，并开始形成新的业态，成为了新一轮技术革命的制高点。因此，必须积极主动把握人工智能技术和产业发展机遇，认清技术发展趋势，在类脑智能、边缘智能、通用平台与芯片、量子计算等前沿技术领域加快布局，勇闯人工智能科技前沿的“无人区”，才能抓住人工智能时代发展的主动权。返回搜狐，查看更多
人工智能的应用领域有哪些九个领域带你了解人工智能
原标题：人工智能的应用领域有哪些？九个领域带你了解人工智能关于人工智能相信大家都不陌生，但是对人工智能主要应用在哪些领域？可能知之甚少，下面我们主要介绍人工智能应用领域。
随着数字化时代的到来，人工智能被广泛应用。特别是在家居、制造、金融、医疗、安防、交通、零售、教育和物流等多领域。
1、智能制造
随着工业制造4.0时代的推进，传统的制造业在人工智能的推动下迅速爆发。人工智能在制造的应用领域主要分为三个方面：
（1）智能装备：主要包括自动识别设备、人机交互系统、工业机器人和数控机床等。
（2）智能工厂：包括智能设计、智能生产、智能管理及集成优化等。
（3）智能服务：个性化定制、远程运维及预测性维护等。
2、智能家居
智能家居主要是引用物联网技术，通过智能硬件、软件、云计算平台等构成一套完整的家居生态系统。这些家居产品都有一个智能AI你可以设置口令指挥产品自主运行，同时AI还可以搜索你的使用数据，最后达到不需要指挥的效果。
3、智慧金融
人工智能在金融方面可以进行自动获客、身份识别、大数据风控、智能投顾、智能客服和金融云等。
展开全文4、智能医疗
智能医疗主要是通过大数据、5G、云计算、大数据、AR/VRh和人工智能等技术与医疗行业进行深度融合等。智能医疗主要是起到辅助诊断、医疗影像及疾病检测、药物开发等作用。
5、智慧教育
主要是指人工智能在教育领域实现信息化，利用数字化、网络化、智能化和多媒体化等基本特征进行开放、交互、共享、协作、泛在等信息技术促进教育现代化交流。
6、智能安防
智能安防主要是利用人工智能系统实施的安全防范控制，在当前安全防范意识不断加强的环境下，智能安防市场应用广泛。其中主要应用在人体、行为、车辆、图像方面进行分析。
7、智慧物流
物流行业在人工智能、5G技术的推动下迅速发展。物流利用智能搜索、推理规划及计算机视觉等技术仓储、运输、配送和装卸等自动化改革，实现了无人操作一体化。
8、智慧交通
智能交通是通信、信息和控制技术在交通系统中集成应用的产物。主要通过智能设计路线出行的方法改善堵车、拥挤及交通事故等。
9、智慧零售
人工智能在零售领域应用广泛，包括无人便利店、智慧供应链、客流统计、无人车和无人仓等。
综上所述，人工智能应用领域广泛，相信未来在人工智能的推动下，人工智能系统将应用到更多的领域当中。返回搜狐，查看更多
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