傳感器、大數據、機器學習、人工智能和機器人是怎樣擰在一起了呢？在人工智能時代硬件和軟件是共生演化的，彼此影響的呢？

“物聯網"、“大數據"和“機器人"等,其實這些趨勢是相互聯系在一起的，擰成一個大趨勢， 在這個鏈條里，每一環都會對下一環產生影響，如此產生積極的循環。 各種連接的設備里的傳感器會產生大量數據，海量數據使得機器學習成為可能，機器學習的結果就是AI，而AI又指導機器人去更精確地執行任務，機器人的行動又會觸發傳感器。這整個就是一個完整的循環。

1.傳感器產生數據

到2014年，連接到互聯網的設備超過了世界人口的總和。 Cisco預測，到2020年，將有500億個相互連接的設備。而這些設備中大多都會安傳感器，可能用Electric Imp內嵌傳感器，或者用Estimote外接一個傳感器。

設備中的傳感器會產生的海量數據。

2.數據支撐機器學習

在2020年，預計有35ZB的數據產生，也就是2009年數據量的44倍。到時候，不管是結構化的、或更可能是沒有結構化的數據都可以通過機器來處理，從而獲得大量洞見。

3.機器學習改善AI

機器學習依靠數據處理和模式識別，從而讓計算機不需要編程就能去學習。現在的海量數據和計算能力都在驅使機器學習的突破。

機器學習的十足威力，看看就知道了。

就是利用機器學習，把法國每一個企業的位置、每一個住房、每一條街都繪制在地圖上了。整個過程只需1個小時。

4.人工智能指導機器人行動

隨著計算機已經在象棋和路標方面做得比人類好了，我們就有理由對未來有更多期待。隨著更多的傳感器采集到的數據越來越多，這能優化更多的機器學習算法，從而我們可以合乎邏輯地推斷，與機器人結合的計算機執行任務的能力會呈指數級增長。

5.機器人采取行動

不僅數以百計的公司在制作可以完成各種工作的機器人，機器人本身也會變得越來越智能， 而且借助AI的進步，還能完成很多我們夢寐以求的任務。

6.行動觸發傳感器

機器采取行動觸發傳感器來收集數據，從而整個循環就完整了。

這就是整個人工智能生態的技術鏈。

人工智能技術優化傳感器系統

人工智能技術能夠對傳感器系統有所幫助，它們是：基于知識的系統、模糊邏輯、自動知識收集、神經網絡、遺傳算法、基于案例推理和環境智能。這些技術在傳感器系統中的應用越來越廣泛，不僅因為它們確實有效，還因為今天的計算機應用越來越普及。

這些人工智能技術具有低的計算復雜度，可以應用于小型傳感器系統、單一傳感器或者采用低容量微型控制器陣列的系統。正確應用人工智能技術將會創造更多富有競爭力的傳感器系統和應用。

人工智能領域的其他技術進步也將會給傳感器系統帶來沖擊，包括數據挖掘技術、多主體系統和分布式自組織系統。環境傳感技術能夠將很多微型電子處理器和傳感器集成到日常物品中，使其具有智能。它們可以創造智能環境，與其他智能設備通訊，并與人類實現交互。給出的建議能夠幫助用戶更加直觀地完成任務，但是這種集成技術的后果將會很難預測。使用環境智能和多種人工智能技術的組合能夠將這種技術發揮到致。

創建更智能的傳感器系統

可以采用人工智能對傳感器系統進行優化。人工智能作為計算機科學的一個分支出現于20世紀50年代，它繁衍出了很多功能強大的工具，在傳感器系統中具有巨大作用，能夠自動解決那些原本需要人類智能才能夠解決的問題。

雖然人工智能進入工業領域的進程較為緩慢，但是它必將帶來靈活性、可重新配置能力和可靠性方面的進步。全新的系統設備在越來越多的任務中表現出超過人類的性能。隨著它們與人類越來越緊密，我們將人類大腦與計算機能力結合起來，實現商討、分析、推論、通訊和發明。

人工智能結合了多種先進技術，賦予了機器學習、采納、決策的能力，給予他們全新的功能。這一成就依賴于神經網絡、專家系統、自組織系統、模糊邏輯和遺傳算法等技術，人工智能技術將其應用領域擴展到了很多其他領域，其中一些領域需要對傳感器信息進行解析和處理，例如裝配、生物傳感器、建筑建模、計算機視覺、切割工具診斷、環境工程、力值傳感、健康監控、人機交互、網絡應用、激光銑削、維護和檢查、動力輔助、機器人、傳感器網絡和遙控作業等等。

這些人工智能方面的發展被引入到了更加復雜的傳感器系統中。點擊鼠標、輕敲開關或者大腦的思考都會將任何傳感器數據轉化為信息并發送給你。近期此項研究已經有所斬獲， 在如下七個領域中人工智能可以幫助傳感器系統。

1、基于知識的系統

基于知識的系統也被稱為專家系統，它是一種計算機應用程序，整合了大量與某一領域相關聯的問題解決方案。

專家系統通常有兩個組成部分，知識數據庫和推斷機制。知識數據庫以“如果-那么"的形式表述了這個領域內的各種知識，加上各種事實陳述、框架、對象和案例。推斷機制對存儲的知識進行操作，產生針對問題的解決方案。知識操作方法包含繼承和約束條件(在基于框架和面向對象的專家系統)、檢索并采納案例(案例系統)和應用推斷規則(規則系統)，具體取決于某些控制程序(前向或反向鏈接)和搜索策略(深度優先或者廣度優先)。

基于規則的系統將系統的知識描述為“如果-那么-否則"的形式。特殊的知識可以用于據側。這些系統善于以人類稔熟的形式呈現知識并作出決策。

由于使用嚴格的規則限制，它們并不擅長于應對不確定的任務和不精確的場景。典型的規則系統具有四個組成部分：規則列表或者規則數據庫(知識數據庫的一種特殊形式)、推斷引擎或者解析器(根據輸入和規則數據庫推斷信息或者采取行動)、臨時工作存儲器、用戶接口或者其他與外部世界的互通方法，將輸入和輸出信號接收進來和發送出去。

基于案例推理方法是基于過往問題的經驗解決現有問題。這種解決方案被存儲于數據庫之中，作為人類專家的經驗總結。當系統發生了的問題，它會將問題與過往問題對比，找到一個與現有問題較為相近的案例。然后按照過往的解決方案解決問題，并按照成功和失敗與否更新數據庫。基于案例推理系統通常被認為是規則系統的一種擴展，他們善于以人類稔熟的形式呈現知識，具有從過往案例學習并產生新案例的能力。

2、基于案例推理

基于案例推理針對計算機應用形成了四個步驟：

1、檢索：給出目標問題，從內存檢索相關案例以解決這個問題。案例包括問題、解決方案以及關于這個解決方案是如何得到的注釋。

2、重用：將解決方案從過往案例映射到目標問題上。這一過程包括對新場景適應性變更。

3、修改：在將解決方案從過往案例映射到目標場景之后，測試新的解決方案在真實世界(或者仿真場景)中是否奏效，如果必要，進行修改。

4、保留：如果解決方案成功地解決了目標問題，那么將解決方案作為全新案例存儲于內存中。

這一方法的爭論點在于它采納了一些未經證實的證據作為主要作業準則。沒有統計相關數據作為支撐，很難確保結論的準確性。所有根據少量數據做出的推理都被認為是未經證實的證據。

基于案例推理這一概念的宗旨就是將過往問題的解決方案應用在當前問題上。這種解決方案被存儲于數據庫之中，作為人類專家的經驗總結。當系統發生了的問題，它會將問題與過往問題對比，找到一個與現有問題較為相近的案例。然后按照過往的解決方案解決問題，并按照成功和失敗與否更新數據庫。

基于案例推理系統通常被認為是規則系統的擴展。和規則系統類似，基于案例推理系統善于以人類稔熟的方式呈現知識，不但如此，基于案例推理系統還具有從過往案例學習并產生新案例的能力。圖1所示為基于案例推理系統。

圖示1是基于案例推理系統，和基于規則的系統一樣，基于案例推理系統的擅長之處在于以人類稔熟的方式呈現信息；同時，基于案例推理系統也具有從過去案例學習進而創建新增案例的能力。

很多專家系統再開發時都采用了一種被稱為“殼"的程序，它是一種配備了完整的推斷和知識存儲設備但是并不具備相關領域內知識的專家系統。一些復雜的專家系統的構建依賴于“開發環境"，后者比殼的應用更加靈活，為用戶提供了構建自定義判斷和知識呈現方法的機會。

專家系統恐怕是這些技術中較為成熟的一種，有很多商業殼系統和開發工具可供使用。一旦某一領域內的知識被導入了專家系統，構建整個系統的過程就相對簡單了。由于專家系統便于使用，所以應用廣泛。在傳感器系統中，有很多應用領域，包括選擇傳感器輸入、解析信號、狀態監控、故障診斷、機器和過程控制、機器設計、過程規劃、生產規劃和系統配置。專家系統的應用還包括裝配、自動編程、復雜智能車輛的控制、檢查規劃、預測危險、選擇工具和加工策略、工序規劃和工廠擴建的控制。