谷歌、人工智能和超級傳感器的興起

Mike+Elgan

還記得物聯(lián)網(wǎng)曾宣稱會涉及數(shù)萬億的傳感器嗎？實際上，我們可能只需要一個。

谷歌最近向開發(fā)人員展示了令人炫目的新功能——谷歌鏡頭（Google Lens）。

谷歌鏡頭最先出現(xiàn)在谷歌助手（Google Assistant）和谷歌相冊（Google Photos）中，使用人工智能（A.I.）來專門識別智能手機攝像頭拍攝的內(nèi)容。

在谷歌的演示中，谷歌鏡頭不僅識別出了花朵，而且還知道是哪種花朵。當谷歌鏡頭指向路由器條形碼時，該演示還顯示了能夠自動登錄到無線路由器。最后，展示了谷歌鏡頭能夠通過外觀識別出某家公司，彈出該公司的谷歌地圖卡片。

Google鏡頭真的是讓人眼前一亮，非常有趣。但是從媒體評論中可以清楚地看出，人們還沒有體會到這究竟意味著什么。

常見的反應是：“哦，快看！我們的手機又多了一個玩具！人工智能是不是很好玩！”實際上，谷歌讓我們瞥見了通用傳感的未來。由于機器學習，現(xiàn)在可以僅使用一個物理傳感器——攝像頭，在軟件中創(chuàng)建一百萬個不同的傳感器。

很顯然，在谷歌的演示中攝像頭起到了“超級傳感器”的作用。谷歌鏡頭代替了花朵識別傳感器、條形碼讀卡器和零售商標識符，它就是一個通用的超級傳感器，在本地或者在云端，由軟件開發(fā)出來的人工智能“虛擬傳感器”。

還記得“萬億傳感器世界”嗎？

四年前談到物聯(lián)網(wǎng)（IoT）時，“萬億傳感器世界”一詞在IT業(yè)界流行起來。那些所謂的未來專家們模模糊糊地想象出以后會有萬億個微小設(shè)備，帶有萬億個天線和萬億個電池（每年要換一萬億次電池）。

未來，我們會被可穿戴傳感器包裹著。所有商品和機械設(shè)備都采用RFID芯片進行標記，并向讀卡器報告它們的位置。我們的家庭、辦公室和工作場所將遍布各種專用傳感器。

無處不在的人工智能和機器學習為我們勾畫出了新未來，凸顯我們當時的無知。

過去四年中，另一場革命顛覆了預期的“萬億傳感器世界”革命，即云人工智能的興起，它將改變一切。我們的通用超級傳感器將替代安裝在車輛、人員、墻壁、機器和道路上各種不同的單一用途傳感器，其數(shù)據(jù)將用于基于軟件的虛擬傳感器。

為什么“合成傳感器”比物理傳感器更好

卡內(nèi)基梅隆大學（CMU）的研究人員上周發(fā)布了他們的“超級傳感器”技術(shù)，他們也將其稱之為“合成傳感器”。

卡內(nèi)基梅隆大學研究人員本月發(fā)布了超級傳感器技術(shù)，能夠檢測到工廠車間發(fā)生的任何事情。

盡管起了這個名字，實際還是有物理傳感器。研究人員開發(fā)了含有企業(yè)和商業(yè)環(huán)境中常用的短距傳感器的電路板。封裝后的電路板就像一個黑盒傳感器，插在墻上，或者USB電源上，并通過Wi-Fi聯(lián)網(wǎng)。

換句話說，一個小型設(shè)備起到了通用超級傳感器的作用，您插上它之后，就可以將其部署為任何傳感應用。這些傳感器可以檢測聲音、振動、光線、電磁活動和溫度。電路板不包括常規(guī)的攝像頭，主要是考慮到用戶和員工的隱私。您也可以想象的確包括了攝像頭、功能更強大的版本。

傳感器電路板附近有事件發(fā)生時，以特定、唯一識別的模式生成數(shù)據(jù)，經(jīng)機器學習算法處理后，在軟件中創(chuàng)建“合成傳感器”。

以下簡要介紹了這種傳感器在倉庫環(huán)境中是怎樣工作的（見下圖）。您插上一個或者幾個超級傳感器。有人在使用叉車。超級傳感器檢測到的振動、聲音、熱量和運動信息生成了某種數(shù)據(jù)模式，被送入到系統(tǒng)中?？梢詫⑵渥R別為“正在工作的叉車”。（通過進一步的細化，不僅能確定叉車在使用中，而且還能知道它在哪里、移動速度有多快、攜帶了多重的東西、以及其他信息。）

然后，您可以編寫下一級應用程序，當叉車移動時打開警告燈，計算叉車設(shè)備的磨損程度，檢測叉車未經(jīng)授權(quán)的操作。

開發(fā)人員可以使用這些“合成傳感器”的輸出來創(chuàng)建所需的應用程序，并將其應用到語義系統(tǒng)，實現(xiàn)任意監(jiān)控。

最妙的是您可以繼續(xù)創(chuàng)建另一個“合成傳感器”，也可以是10個、100個，檢測所有的運動、活動、庫存、危害等等，不需要任何額外的傳感器。

CMU研究人員制作的視頻顯示了在工廠、辦公室、家庭和浴室中的應用。例如，在浴室里，它跟蹤使用了多少張紙巾，這一切都是基于紙巾分配盒產(chǎn)生的聲音。它還可以監(jiān)測用水總量。

此外，這里的革命不是在于能夠監(jiān)控一切。革命是，一次安裝一個超級傳感器，然后所有未來的感測（以及基于這種感測的動作）都是一種軟件解決方案，不涉及新設(shè)備，也不用換電池，更不是以前想象的“萬億傳感器世界”那種非常不靈活的解決方案。

想象一下，能夠買到可以插在墻上的便宜的硬件，然后從這一點進行所有的監(jiān)控，包括設(shè)備、安全、庫存、人員等，而且都是通過軟件完成的。展望未來，不再需要升級傳感器或者物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備。

注意?。篊MU的研究主要是由誰資助的呢，谷歌！

人工智能的實力

谷歌鏡頭和谷歌資助的CMU“合成傳感器”這兩個項目是人工智能應用的代表——以更少的物理傳感器實現(xiàn)更好的傳感。

人工智能一直想要實現(xiàn)的是讓機器擁有復制或者模擬人類精神的能力。但事實是，人工智能在某些領(lǐng)域已經(jīng)比人類工人做得更好。

以一個傳統(tǒng)的辦公樓大廳為例。桌子后面坐著一名正在閱讀雜志的保安，他聽到旋轉(zhuǎn)門轉(zhuǎn)動的聲音，抬頭看到一個男人走過來。他不認識那個男人，所以，他要求來訪者登記，然后才讓他進電梯。

現(xiàn)在，讓我們看看人工智能的情形。旋轉(zhuǎn)門發(fā)出聲音說明又有一個人進入了大樓（系統(tǒng)記錄了樓內(nèi)人員的實際數(shù)量）。當這個男人走過來的時候，攝像頭掃描他的臉和步態(tài)，正確地識別他，不再使用以前那種“登記”方式。麥克風還在處理他走路時所發(fā)出的所有細微的聲音。結(jié)合熱、化學和其他傳感器，知道他沒有攜帶武器，可以不用金屬探測器去探測他。當他到達門口時，人工智能發(fā)出開門的命令，讓他進入大樓。他的訪問記錄不是寫在紙上，而是以可搜索的電子形式記錄下來。

最妙的是，可以編寫任意數(shù)量的新應用程序，實現(xiàn)各種檢測，完全不用改變物理傳感器。大廳中這些相同的傳感器可以替代照明控制、煙霧探測器和空調(diào)控制傳感器。當窗戶需要清潔或者需要倒垃圾時，這些傳感器會提醒維護。

不僅僅是大廳這個例子，這種通用傳感器與人工智能相結(jié)合的系統(tǒng)很容易應用到會議室、辦公室、工廠、倉庫和運輸?shù)认到y(tǒng)中。即使是云人工智能快速的學習并提高了其能力，企業(yè)也能夠根據(jù)需要構(gòu)建定制虛擬傳感器。

在合適的地方部署攝像頭，例如在大廳中，而其他不含攝像頭的傳感器則部署在相應的位置，例如大樓的浴室中。

最重要的是，超傳感器革命波及的范圍會非常廣。物理傳感器非常便宜，而人工智能可以通過云提供服務，不僅僅是來自谷歌，而是來自眾多的提供商。

基于云的人工智能作為服務而出現(xiàn)已經(jīng)有幾年的時間了。但在這個月，我們看到了這一革命將會帶來最深刻的變化。采用一些便宜的攝像頭、麥克風和其他傳感器，我們能夠以很低的成本隨時在軟件中創(chuàng)建任何傳感器。

“萬億傳感器”物聯(lián)網(wǎng)的老模型已死，是被人工智能殺死的，隨之崛起的是超級傳感器。

Mike Elgan——專欄作家，撰寫關(guān)于技術(shù)和技術(shù)文化的文章。請通過訪問http：//elgan.com/about聯(lián)系Mike，了解詳細信息。

原文網(wǎng)址：

http：//www.computerworld.com/article/3197685/internet-of-things/google-a-i-and-the-rise-of-the-super-sensor.html