如何將物聯網、人工智能、數字孿生三者集成一起？

數字孿生總是令人興奮，因為其連接了物理世界和數字世界。未來，任何事物和人都可以擁有數字孿生。這將為技術進步和社會效益創(chuàng)造一個全新的世界，但不要將所有的功勞都歸功于數字孿生。如果沒有從傳感器收集的數據、從這些數據中得出的見解，以及將這些數據傳輸到屏幕上的通信協議，這一切將不會完整或詳細。這就是物聯網(IoT)、機器學習和人工智能(AI)發(fā)揮作用的地方。

數字孿生技術在過去幾年中發(fā)展迅速，自Gartner將其列為2017年十大技術趨勢之一以來，數字孿生技術越來越受歡迎。與此同時，物聯網(IoT)和人工智能(AI)技術也在穩(wěn)步進步，并擴展了我們對可能性的想法。

數字孿生與物聯網和人工智能集成有無數的用例，這些用例可以適用于多個行業(yè)。其中一些行業(yè)包括醫(yī)療保健、制造業(yè)、房地產和零售業(yè)等，本文將探討數字孿生、物聯網和人工智能這三種計算如何集成到建筑物中。

為了提供數字孿生如何與人工智能和物聯網技術集成的示例或用例，本文將深入探討這三種技術如何在智能商業(yè)建筑中相互協調使用。換言之，建筑管理者和開發(fā)商如何使用這些技術來控制電力系統(tǒng)、操作機械、主動規(guī)劃設備服務、預測設備故障以及控制建筑系統(tǒng)，如照明和暖通空調。

什么是數字孿生？

IBM的一位技術作家表示，數字孿生是“一種高度復雜的虛擬模型，是物理事物的精確對應物（或孿生）”。這意味著，其是物理對象的數字表示。例如，數字孿生可以是汽車的虛擬模型。值得注意的是，收集的有關物理對象的數據越多，物理對象（即數字孿生）的模擬就越詳細、全面且準確。創(chuàng)建數字孿生所需的數據是通過傳感器實時收集的，這些傳感器可以測量物理空間或系統(tǒng)的許多不同方面，如占用率、使用情況、溫度等。

什么是人工智能（AI）？

人工智能（AI）是計算機科學的一個分支，致力于使機器能夠執(zhí)行通常需要人類智能和分析技能的任務并做出決策。簡而言之，人工智能能夠將機器轉變?yōu)橹悄軝C器，能夠分析收集的數據，并根據這些數據提供可操作的見解。人工智能的一個實際例子就是，Netflix根據平臺上的觀看和搜索歷史記錄收集的數據來推薦接下來觀看的內容。

人工智能有4種類型，分別是：反應性機器內存有限心理理論自我意識

這4種類型的人工智能本質上是技術努力達到的不同水平。每向下一層都需要更復雜的技術，并提高機器智能與人類智能的相似性。

人工智能和機器學習有什么區(qū)別？

人工智能：簡單來說，人工智能是一種使機器能夠模擬人類行為的技術。

機器學習：人工智能的一個子集，使計算機能夠自動從過去的信息中學習，即使沒有被編程為考慮某些數據。這是一個重要的組件，可以使計算機將來更有可能通過圖靈測試，這本身就是一個令人著迷的概念。

圖靈測試：由Alan Turing設計的一項測試，其前提是裁判與人和計算機進行交互，但無法區(qū)分是哪個，比如在線聊天或發(fā)短信，然后試圖識別兩者中哪一個是人類。如果裁判無法正確猜測超過50%的嘗試，那么計算機就通過了圖靈測試，可以被認為是一個可以通過的人類模擬，因此是智能的。

什么是物聯網(IoT)？

人工智能是一種允許機器模擬人類智能和思維能力的技術，而物聯網(IoT)是一種允許機器相互交流這些數據點和見解的技術。

物聯網本身“指的是世界各地現在連接到互聯網的數十億物理設備，所有設備都在收集和共享數據”。為了將“啞”對象納入物聯網，有必要首先將其轉變?yōu)橹悄軐ο?。這是通過收集數據的傳感器和分析這些數據的人工智能來完成的。然后，為了將這個智能對象引入物聯網網絡，可以將其連接到互聯網，使其能夠與其他智能設備進行通信。這意味著，隨著越來越多的物理對象收集數據并連接到互聯網，會出現越來越多的安全問題。

網絡安全專家Bruce Schneier曾這樣表示：“隨著一切都變成了計算機，算機安全就變成了一切安全”。一個實際的例子來自《國家法律評論》的一位作家，其寫道，其“智能”燈泡在凌晨3:30自動打開，其擔心自己的智能家居系統(tǒng)被黑客入侵。事實證明，這只是一位家庭成員在調整智能中心上的燈光設置。但這仍然是一個很好的提醒，確保自己擁有盡可能到位的安全協議，并選擇一個難以猜測的密碼。

數字孿生、人工智能和物聯網如何集成在一起？

通過對數字孿生、人工智能和物聯網的基本了解，就很容易理解這三者如何集成，將一個對象轉化為一個智能對象。

本文將提供這三種技術如何在建筑物平面圖的用例中集成的基本概述。在此用例中，使用這些技術的好處是使建筑運營者的工作更加輕松。商業(yè)建筑包括許多不同的“啞”系統(tǒng)，這些系統(tǒng)可以轉換為“智能”系統(tǒng)。一旦這些系統(tǒng)中的大部分變得“智能”，整個建筑就可以被認為是智能建筑。這些啞系統(tǒng)的例子包括照明和暖通空調。將智能技術應用于商業(yè)建筑的照明系統(tǒng)中

以下是將“啞”照明系統(tǒng)轉變?yōu)榫哂腥斯ぶ悄?、物聯網和數字孿生技術的智能照明系統(tǒng)的操作：

第1步：將傳感器連接到照明系統(tǒng)

這些傳感器可以是有線的或無線的，每種選擇都有優(yōu)點和缺點。例如，無線傳感器本質上降低了布線成本，因為其不需要電線，而是可以通過無線網狀網絡傳輸數據。許多簡單的無線傳感器的電池壽命可以達到大約10年。?

第2步：傳感器收集有關照明系統(tǒng)的數據，如亮度和色溫

安裝的傳感器根據傳感器類型收集不同的數據點。例如，只需在建筑物的房間中安裝室內環(huán)境質量(IEQ)傳感器，即可測量與房間空氣質量相關的各種數據點，包括室溫和二氧化碳水平，以及燈光的色溫和亮度等照明信息。該數據可用于自動優(yōu)化光輸出。例如，可以實施日光采集，以根據自然光的可用性減少人造光的使用。

第3步：基于數據構建數字孿生

可構建一個幾乎任何物理設備的數字表示，即數字孿生。例如，即使是創(chuàng)建建筑物的虛擬平面圖，也將構成數字孿生的創(chuàng)建。然而，隨著數字孿生收集更多有關實際物理對象的數據，其變得更加全面。

傳感器可以實時收集這些數據。

假設想要為商業(yè)建筑的照明系統(tǒng)構建數字孿生。首先，創(chuàng)建建筑物的虛擬平面圖，甚至只是建筑物一層的平面圖；然后，將啟用傳感器通過互聯網連接與該虛擬平面圖進行通信。一旦設置完成，就需要在平面圖中表示有關照明系統(tǒng)的信息。例如，可以在虛擬平面圖上放置代表每個照明裝置的圖標，其可根據燈光的狀態(tài)實時改變顏色。因此，如果燈亮，圖標可能是綠色的，如果燈滅，圖標可能是灰色的。

第4步：人工智能技術分析收集到的數據，并根據這些分析提出可操作的見解

如前所述，人工智能是涉及機器學習和思維的技術。其可能看起來像一個現代概念，但其最初是在1950年Alan Turing提出“機器會思考嗎？”這個問題時構想出來的。然而，直到1956年，John McCarthy才創(chuàng)造了“人工智能”一詞。

SaS.com表示，“人工智能的工作原理是將大量數據與快速迭代處理和智能算法相結合，使軟件能夠自動從數據中的模式或特征中學習。”該技術與傳感器融合結合使用，根據傳感器收集的數據產生可操作的見解。

如果不確定什么是傳感器融合，沒關系！傳感器融合是一種用于組合來自多個傳感器的信息的方法。通過考慮從多個傳感器收集的信息，這使得傳感器數據不僅僅是各個部分的總和。換言之，傳感器融合結合了傳感器數據，以產生智能的、數據包容性的見解。

為了繼續(xù)在商業(yè)建筑中的照明系統(tǒng)的用例，需要實施人工智能技術和算法來分析傳感器數據。然后，這些見解可以以圖表的形式顯示在智能儀表板上，例如應用程序。

第5步：物聯網技術將一切集成在一起

出于本文的目的，將人工智能、物聯網和數字孿生軟件如何協同工作分解為多個步驟，但現實并非如此線性。當涉及到物聯網技術集成整個系統(tǒng)時，尤其如此。物聯網技術的目的本質上是允許智能對象通過互聯網或無線網絡相互傳送數據或信息。

換言之，傳感器的工作是收集數據，人工智能的工作是分析數據，而物聯網技術的目的是將這些數據點和見解傳輸給其他智能對象。

為了將其與在商業(yè)建筑中的照明系統(tǒng)的用例聯系起來，物聯網技術將允許通過無線集線器控制照明，例如通過交互式數字孿生的應用。例如，借助物聯網技術，可以使用手機控制燈光的功率輸出、亮度或色溫，或者自動在一天中的最佳時間打開或關閉燈光，基于自然光的可用性。

總結

總之，這些技術的用例和好處僅受想象力的限制。幾乎任何物理對象，甚至包括藥丸，都可以轉化為數字孿生或智能對象。需記住，數字孿生本身并不智能，是人工智能和物聯網技術使其能夠分析物體的數據，并將這些信息傳輸到智能設備。一旦擁有這些能力，數字孿生就會將物理對象轉變?yōu)橹悄軐ο?，使用戶可以通過技術與物理對象進行交互，并實時修改其參數。例如，遠程調整或自動化建筑物中的照明，這三種技術將共同努力使其成為可能。

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