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十大物联网技术股票
本文贡献者：【等风吹过】， 疑问关键字：智能监测物联网， 下面就让道尔智控小编为你解答，希望本文能找到您要的答案！
最佳答案1 无处不在的数据分析
越来越多的企业在利用从他们客户那里收集到的大数据更好地了解客户需求，并且优化产品使其能更好地服务客户。这就是无处不在的数据分析，它更看重数据的质量，而非数量。将数据最大化地转变为有价值的创新，利用数据洞悉市场，以此为基础做出明智的商业判断。
如果关注数据质量，将收集到的所有信息进行筛选就变得至关重要。例如人工智能，其需要迅速地完成一系列动作：数据收集、分析，并且瞬间作出判断采取行动。严格来讲，对数据质量的关注需要嵌入到数据采集的过程中。在这样的数据分析背后也要关注消费者信息的私密性。GfK2015年进行的针对全球20个地区的消费者研究结果表明，全世界消费者都在担心他们的数据是怎样被收集、售卖和利用的。
2 虚拟现实(VR)
2016年，从行业到消费者，从硬件到软件，关于虚拟现实，一切都处在被普及教育的阶段。随着三大巨头接连推出消费级产品，且“售罄”之讯频传，虚拟现实作为最受关注的新智能领域迅速席卷全球。全球VR头显市场规模预计在2020年会达到28亿美元，其中供游戏者使用的VR头显设备占据多数份额。中国市场2016年全年零售量会达到300万台左右，从GfK监测的VR头显在线市场来看，从2016年1月到4月，VR头显零售量几乎翻了20倍，虚拟现实硬件产品正在经历一场初期爆发式的增长。但目前依然是以VR盒子为主。整体来看，中国的VR市场现在还处于野蛮生长的阶段。相信在未来VR应用会逐步向直播、旅游培训、医疗、装修、房地产、教育等领域渗透。
3 人工智能(AI)
人工智能最终是重现一遍人类思考的过程。作为一个人工制造的机器，终极形态的AI将拥有与我们相同的智力水平：学习、推理、使用语言、构想原始创意。然而只拥有学习能力的AI已经快速地渗透到我们的生活中了。语音识别是目前人工智能中落地较早、目前投入及研发的核心领域之一。基于人工智能，各个厂商可发挥的空间很大，不一样的应用及方向才是真正有趣的地方。2016年，AI助理的发展或许会超越智能手机的发展。人工智能是一块有待探索与开发的市场，这块市场拥有多种可能性。
4 可穿戴产品
智能手表、健康监测手环、相机、GPS定位设备及心率监测设备进入主流市场还需多久尽管万众瞩目的Google Glass及Apple
Watch的发布已经俘获了消费者的想象力，但只有少数消费者接纳了这些设备。中国可穿戴市场2016年销量预计达3160万台，环比2015年上涨32%，但其中以价格较低的手环产品占据市场的大多数，整体市场销量持续上升的同时增速减缓，市场经过了2015年跳跃式发展后开始进入一个更趋理性的阶段。如果可穿戴产品想要吸引更多的消费者，有以下四点需要注意：一是与物联网的融合，把可穿戴设备和现有的个人科技生态相融合将会成为扩大市场的基础性举措。二是设计和材质，外形设计已经成为可穿戴产品跟上时代潮流的一大绊脚石。三是精准有效的信息收集，提高数据的准确性和解读能力是可穿戴厂商正在解决的另一大问题。四是引人注目的新案例，特色鲜明的产品会逐渐与消费者建立特有联系。
5 视频消费
视频消费的发展比之前任何人预期的还要快，并且线上已经成了人们观看视频的主要渠道。从社交媒体上的短片到视频网站的电影服务和套餐服务，甚至到最近大火的视频直播，消费者似乎可以在任何时间、任何平台看到想看的视频内容。事实上，有人预言到2019年，80%的互联网流量消费将来自于视频观看。而随着投入到这个领域的玩家越来越多，从内容的生产者和发布者到各大品牌、厂商，互相合作会成为一种需求，只有通过这样多方之间的信息互换才能够释放更大的能量。
6 无人机
据GfK中国估算，2014年中国航拍消费级无人机市场为近6亿元，到2018年将激增到60亿元。而民用无人机市场更是有望在未来10年形成千亿元级规模，未来发展空间广阔。
无人机并不算是新产品。无人机在航拍、地形测绘、商业运输以及救援部署，甚至在自动机械化生产上，都可以起到作用，无人机技术在诸多领域所能发挥的用途正在被进一步挖掘出来并且会在降低商业成本、提高商业效率方面起到很好的催化作用。但是在实现这样的美好愿景之前依然有很长的路要走。目前无人机依然面对诸多阻碍，如缺乏“感知-避障”技术、载物重量上的限制、没有夜视功能以及电池续航时间有限等。
7 移动支付
全球移动支付市场比较复杂。目前传统的支付方式在许多成熟市场中都有着强大的根基，无法轻易撼动。相反，一些非洲市场和亚洲发展中国家市场则直接迈入了移动支付时代。在这样一个碎片化的环境中，对于品牌、制造商和零售商来说，理解移动支付当下的全球格局以及它的演变趋势至关重要。在中国，阿里巴巴、腾讯等第三方玩家已经率先鼓励联网用户通过手机在实体店或网店进行支付。小米、OPPO、魅族旗下具备支付功能的手机的使用也意味着在这一市场中，移动支付不仅存在，而且触手可及。而那些被认为将第一时间接受新兴技术的市场则呈现出与上述地区的截然不同的局面。当前，一些市场仍需提高消费者对于移动支付的认知度，而对于另一些市场而言，要做的则是减少移动支付的使用壁垒。
8 智能汽车
随着物联网技术的越发成熟，智能汽车也将应运而生。许多豪华轿车已经配备了大显示屏，并且车载大屏也会继续成为趋势，在2016年底或2017年初，为前排乘客设计的额外显示器也将出现在高档汽车中。为了让乘客更好地体验“增强现实(AR)”技术，一些OEMs甚至想要把显示屏幕延伸到整个挡风玻璃或者侧窗。屏显技术的进步为那些企图走到传统汽车供应商前头去的电子消费厂商和初创企业们打开了大门。过去，受到物联技术的限制，OEMs很难找到一个正确的商业模式，但是现在，机会来了。通过了解细分市场消费者的需求和喜好，量身开发车载APP和配套服务从而获取相应的报酬成为可能。
9 3D打印
3D打印机的销量目前还比较小。但是，随着更多的厂商加入到该领域以及消费者的认知度逐渐提高，这种情况在明年应该可以得到改变。拿德国为例，3D打印机的销量在去年增长了71%，而且需求还在进一步扩大。消费者认为3D打印技术极具吸引力，3D打印在最有可能影响他们生活的科技中排名第三。这比智能汽车、云计算、可穿戴设备还有物联网的排名都要靠前。这表明这项新技术的知识普及在全球已经非常高了。价格一直是新兴科技难以普及的主要障碍。但是随着成本的下降，价格也将不再是阻碍，3D打印技术的优势会变得越加明显和突出：更低的装配成本，减少浪费，极低的运输和配送费用和更快的新产品上市。
10 智能家居
一股智能家居的“淘金热”正在各领域中展开，传统厂家、互联网公司、国际技术提供商及零售商等各种组织都在寻求最大限度地参与到未来家居领域中来。根据GfK针对全球7国消费者所作的研究表明：绝大多数消费者(90%)知道智能家居，50%的消费者认为智能家居能改变他们的生活，78%的消费者同意这是一个具有吸引力的理念。目前智能家居想要获得成功的关键是让消费者能明白智能家居技术是如何提升他们的生活品质，并且提供参与度高且有效的用户体验。现在需要行业协作和消费者教育来驱动需求，并推动智能家居从厂商领导发展向消费者需求主导发展的创新转变。行业相关参与者需要合作并组建不同以往的合作关系。这会确保不同的设备和服务能在后台彼此连接来满足对便捷的需求。只有满足了这一点，智能家居的真正价值才能得以体现。根据GfK中国对家电智能化研究，中国家电产品智能化应用发展位于世界前列，但目前也处于厂商、零售商等供给方主导的阶段，还处于智能连接、手机远程控制等初级智能向更高级智能功能探索和尝试的阶段。中国庞大的用户基础和互联网业态演变将为智能家居的发展和创新提供良好的土壤，预计智能家居未来将会催生类似BAT级别的新企业。
参考：十大技术全面开启物联网时代
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物联网硬件设备有哪些
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最佳答案物联网设备有：
1、物联网技术在人们生活中的应用也十分宽广，目前市场上主流的智能硬件产品主要有：智能家居、智能穿戴设备等智能设备。
2、智能穿戴：智能老人穿戴，智能宠物穿戴，智能成人手表，智能儿童手表。
3、智能家居：智能空气净化器平台，扫地机器人，智能排插，智能厨卫。
扩展资料：
物联网用途
物联网设备用于消费者、商业、工业和基础设施等领域。物联网设备的主要部分是为消费者使用而设计的，例如，车辆使用物联网技术向制造商报告其运行状况，并为我们提供一些现代化便利服务，例如远程启动、锁定和预热汽车。根据目前的物联网趋势，智能家居功能，如GoogleHome和AmazonEcho，是物联网市场增长的另一个主要部分。
在商业应用方面，物联网主要用于医疗保健领域。物联网设备用于远程健康监测和紧急通知，这在老年护理中尤其有用。
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人工智能在现实生活中的应用
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最佳答案姓名：陈心语 学号：21009102266 书院：海棠1号书院
转自： 人工智能在中国航天的应用与展望_数据 (sohu.com)
【嵌牛导读】
随着物联网、大规模并行计算、大数据和深度学习算法等技术的突破，人工智能近年来取得了突飞猛进的发展，在图像识别、语音识别、自然语言处理、无人驾驶、智能机器人等众多领域展现出令人期待的发展前景，并得到了国内外各政府的关注和支持;该文将人工智能技术与运载火箭、深空探测器、武器装备等航天应用相结合，论述其在自主规划航天任务、高效智能地面测试、全面快速设计保障等方面的应用模式，并从产品规划、顶层设计、产品打造、具体实施几个方面对中国航天后续发展人工智能技术提出了相关的对策建议。
【嵌牛鼻子】人工智能运用于航天。
【嵌牛提问】人工智能在航空航天中有什么运用呢？
【嵌牛正文】
岳梦云, 王 伟, 张羲格
(北京宇航系统工程研究所，北京 100076)
摘要： 随着物联网、大规模并行计算、大数据和深度学习算法等技术的突破，人工智能近年来取得了突飞猛进的发展，在图像识别、语音识别、自然语言处理、无人驾驶、智能机器人等众多领域展现出令人期待的发展前景，并得到了国内外各政府的关注和支持;该文将人工智能技术与运载火箭、深空探测器、武器装备等航天应用相结合，论述其在自主规划航天任务、高效智能地面测试、全面快速设计保障等方面的应用模式，并从产品规划、顶层设计、产品打造、具体实施几个方面对中国航天后续发展人工智能技术提出了相关的对策建议。
关键词： 人工智能； 大数据； 航天应用
0 引言
在十二届全国人大五次会议上，国务院总理李克强在作政府工作报告时表示，要“全面实施战略性新兴产业发展规划，加快新材料、人工智能、集成电路、生物制药、第五代移动通信等技术研发和转化”，这也是“人工智能”这一表述首次出现在政府工作报告中。
近年来，物联网、大规模并行计算、大数据和深度学习算法这四大催化剂的发展，以及计算成本的降低，使得人工智能技术突飞猛进。2016年12月，升级版“AlphaGo”化名“master”在60场互联网棋局车轮大战中连胜柯洁九段、陈耀烨九段、朴廷桓九段、芈昱廷九段、唐韦星九段等高手，取得全胜战绩，引起各界对人工智能的广泛关注与讨论。
1 人工智能的四大先决条件
1.1 物联网
随着摄像头、麦克风、各种类型传感器的发展，基于物联网技术的智能设备得到了飞速提升，而大量智能设备的出现则进一步加速了传感器领域的繁荣。这些传感器负责采集数据、记忆、分析、传送数据，将外部世界数字化，为智能系统提供了多维度的数据输入，成为数字世界与物理世界交互、反馈的接口和手段。
1.2 大规模并行计算
并行计算(Parallel Computing)指同时使用多种计算资源解决一个计算问题的过程，能够有效的提高计算和处理能力的一种有效手段。海量的分布式计算资源和超高速计算能力，令快速处理大量数据、训练复杂模型、用知识体系代替人类常识成为可能。这些知识和模型为人类和机器人提供智能的辅助决策，让人工智能成为现实。
1.3 大数据
大数据具备Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)的5V特点。在过去，要尽可能全面地认识某项事物，必须合理设计抽样调查的策略，使样本能够尽量覆盖全集特征。随着计算能力的提升，可以不再采用随机分析法这样的权衡之策，而采用所有数据进行分析处理。大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。海量的数据为人工智能的学习和发展提供了资源。通过知识挖掘，可以从大量有噪声的随机实际应用数据中，提取人们事先不了解但是隐藏在数据中的有价值的信息和知识。这种对隐性信息的挖掘是大数据价值的核心，也是实现人工智能的关键。
1.4 深度学习算法
深度学习算法作为机器学习的一个分支，由Hinton等人于2006年提出，是人工智能迎来新一轮飞速发展最重要的核心技术[1]。深度学习算法用非监督式或半监督式的特征学习和分层特征提取高效算法来替代手工获取特征，其中最广为使用的算法包括卷积神经网络(convolutional neural networks，CNN)、循环神经网络(recurrent neural network，RNN)长短期记忆网络(long short-term memory，LSTM)等，需要根据具体应用场景和数据特征加以选择。深度学习是对人类思维方式的建模，让机器能够理解人的行为，并将知识运用到与用户的交互中，达到机器“人性化”的终极目标，实现人工智能技术在商业中的落地。
2 人工智能的细分领域
2.1 图像识别
通过结合大数据的训练，人工智能可以对图像进行预处理、图像分割、特征提取和判断匹配。在图像识别的技术框架中，人脸识别应用非常广泛。人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。目前国内领先企业旷视科技的人脸识别准确率已高达99.999%。此外，在产品生产质量检验上，图像识别技术应用也非常广泛，例如：机械类产品的裂纹自动识别检测。
2.2 语音/语义识别
利用特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术，语音识别能够让机器对采集到的语音信息进行识别和理解，转化为文本或命令。例如在军事上，可通过语音识别确认说话人的身份、侦听情报内容、或下发操作指令，具有非常重要的价值。目前，针对中小词汇量非特定人的语音识别系统识别精度已超过98%，针对特定人的识别精度甚至更高。
2.3 自然语言处理
语言是人类区别其他动物的本质特性，因此理解语言也是人工智能的一个核心方向。综合语言学、计算机科学、数学等多种科学，自然语言处理研究能实现人与计算机之间有效通信的各种理论和方法，以一种智能高效的方式，对文本数据进行系统化分析、理解与信息提取。通过使用自然语言处理技术，可以管理大块的文本数据，或执行大量的自动化任务，并且解决如自动摘要，机器翻译，命名实体识别，关系提取等语言相关任务[2]。
2.4 无人驾驶
无人驾驶的核心技术是即时空间建模和人工智能技术。低成本高效率的感知解决方案是无人驾驶的基础，高精度底图的建立是无人驾驶的关键，具有深度学习的算法芯片是无人驾驶的核心。在过去六年内，谷歌无人驾驶汽车在公路上安全行驶220多万公里，仅发生17起交通以外，而且均是由人类失误引发的。
2.5 智能机器人
智能机器人融合了几乎所有人工智能分支技术，它至少需要具备感觉要素、反应要素和思考要素。它能够理解人类语言，感知、分析周围环境信息并调整自己的动作。目前已发展出多样化的机器人种类，从智能水平较低的工业机器人，到智能陪护机器人再到高级智能机器人。
3 人工智能在中国航天上的应用前景
3.1 更自主的任务规划
航天飞行任务规划是一个典型的知识处理过程，其中涉及较为复杂的逻辑推理和众多的约束条件，这种问题适合采用人工智能的方式加以解决，实现“人工智能+”。
3.1.1 “人工智能+运载火箭”——高容错飞行
运载火箭的飞行入轨面临的是一个地面难以复制和仿真等效的全新环境，飞行阶段程序转弯、发动机关机、级间分离、再次点火、姿态修正、载荷分离诸多环节中数百个零部件任一失效偏差都可能给火箭带来不可挽回的损失，是运载火箭成败与否的核心一环。高机动性、短飞行周期、恶劣环境都意味着人无法有效干预，因此，发动机推力下降、姿控极性接反均直接造成了任务失败，飞行风险居高不下。
目前的箭载计算机大多不具备重新规划飞行任务的能力，或需要地面人工计算制导诸元后，通过测量系统进行了上行注入，一定程度上实现弹道的重规划，将卫星送入轨道[3]。
未来，将运载火箭设计阶段梳理的飞行过程故障模式与传感器参数相结合，研究基于人工智能的运载火箭飞行阶段故障自诊断以及深度学习训练方法，在分秒必争的运载火箭飞行段完成故障预测、故障定位与故障隔离工作，并通过轨迹弹道重规划、制导姿控模型重生成，有效隔离局部故障，规避失败风险，最优化飞行轨迹与姿态控制，有效挖掘潜在运力资源[4]。
除此之外，在运载火箭发动机关机、级间分离后，分离的舱部段通过自主感知和自主控制技术，与卫星定位信息、地形布局信息动态匹配，通过发动机再次点火，实现舱部段自主飞行、平稳下落、精准落地以及主动防护，通过舱部段及各级发动机的回收再利用，显著压缩运载火箭任务周期，降低运载火箭制造成本。
3.1.2 “人工智能+深空探测器”——自主规划
现有行星探测器的主要前进方式为：拍摄前方照片通过遥测发回地面站，操作人员根据图像确定前进路线，再通过上行通道上注行动指令，实现探测车的行驶操作。这种模式过于依赖地面测试人员，效率较低，很多时候由于行星表面环境较为恶劣，或者由于距离的确过于遥远，遥测控制信号也比较微弱，或者由于地球自转引起相对位置改变，无法实现遥测遥控，更难以实现探测器的实时控制。基于人工智能、视觉计算、监控装置的自动驾驶将大幅提高探测、地形勘测的效率。根据视频摄像头、雷达传感器以及激光测距器来了解周围的地形状况，利用图像识别等智能感知技术、智能决策和智能控制技术可以实现行星探测车的自主行动，选取最优探测路线，智能避开障碍物体，以最小的代价、最高的效率采集有用信息，大大辅助深空探测应用。
深空探测应用中，复杂航天器是由大量元器件和软件组成，长期的在轨运行，元器件的故障和软件的不完善在所难免，由于太空环境的特殊性，当某部分损坏时，难以通过人员进入太空进行判别和修复，利用人工智能技术结合空间高精度、高灵敏度机械臂，通过智能分析航天器数据，实现故障的自主定位、自动识别和在轨自主修复，在轨操作、组装、拆卸、管理。
3.1.3 “人工智能+武器装备”——智能作战
通过多维度侦查探测系统，智能感知、发现、定位、跟踪敌方动态、电磁频谱信息、作战行动等战场态势信息，以最少的人员、更少的代价、最大化地获取战场情报数据，辅助智能判别与智能决策应用。如利用覆盖红外、可见光、微波雷达等多种技术手段，实现一体化、集成化的多模融合探测装置，智能感知多维度、多层次、多类型数据，然后应用数据配准、智能去噪等预处理手段获取高质量多源数据，再利用深度学习、模糊推理、专家系统等智能技术，建立目标识别和威胁判别模型，实现武器装备作战环境中目标智能探测感知和识别。
通过给武器装备各类传感器、探测器，智能探测感知飞行空间信息、拦截弹信息等，数据传输给弹载智能“大脑”，设定相应的优化准则、目标等，通过数据分析，智能自主决策，规划调整飞行弹道，通过动力学气动调整，改变飞行轨迹，增强突防性能[5]。
人工智能使无人机个体具备较高的智能水平，协同作战能力显著提高，从而形成低成本的无人机蜂群战术。目前，以美国国防高级研究计划局(DARPA)为首的众多机构，都投入了大量经费就无人机集群在空中的协同作战理论和技术展开研究，包括无人机的快速编队、多机间通信协同，自主战术决策与下达作战命令等，构建多无人飞行器的任务自组织系统分布式体系结构。
3.2 更高效的地面测试
运载火箭的测试发射同样是一个多学科交叉，多专业耦合的复杂系统工程，是运载火箭成败与否的关键一环。状态准备、测试操作、预案决策、数据判读，每一环都是技术能力的保障，都是知识经验的考验，同样每一步都离不开人的参与，成败维系在每一名人员身上，高水平人员的稀缺造成测试发射无法多任务并举，以及连续疲劳带来的风险造成测试发射周期无法进一步压缩，通过应用人工智能技术，可显著提升测试效率，降低发射成本[6]。
3.2.1 采集层
通过多样化的手段代替传统的传感器采集或人工直接观测，基于视频语音识别技术的应用可以大大减少火箭本身测点的布置。例如：发动机工作状态，可以通过对其工作时的声音进行频谱分析；一些机构的动作，可以通过非接触的摄像机直接观察；仪器仪表的指示灯状态监控，可以通过摄像头摄录信息，之后在后台用图像识别的方式的进行自动判断。
3.2.2 处理层
人工智能技术极大的提升了设备的数据处理与故障诊断的能力。对地面测试数据进行统一管理和应用，除了完成流程自闭环的反馈判断，还能够对数据的趋势、关联进行综合分析，设备不但可以掌握自身的运行状态，实现故障检测与隔离，启用合适的故障预案，还能够想设计操作人员提供辅助决策和任务规划建议。
3.2.3 执行层
前端无人值守是未来火箭发展的必然趋势。电测过程中的脱查脱拔等人为操作、异常故障时的抢险操作，可以采用带视觉定位系统的机械臂来完成。此外，后端的人机交互也可以加入语音识别、手势感知等新型指挥手段，提高测试效率。
3.3 更全面的设计保障
3.3.1 智能设计
引入人工智能技术，可以将目前的半智能化计算机辅助设计系统升级为智能化计算机辅助设计系统，整合现有的海量资料及资源，模拟人脑思考的过程，彻底解决上述三类问题。采用人工智能技术的“航天大脑”可以根据型号需求提供总体文件的初稿，总体设计师进行决策修改后，“航天大脑”将系统需要的文件自动下发至系统级，并形成系统级文件的初稿，系统设计师进行决策修改后，“航天大脑”再将单机需要的文件下发至单机。在进行具体设计时，设计师仅需将设计输入文件提交至“航天大脑”，系统则会根据需求以及所学习的设计文件完成设计工作。如设计电缆网图时，设计师仅需将电缆的几何尺寸、点位定义等提交至“航天大脑”，“航天大脑”会自动绘制出电缆网图的模板，并自动给出诸如线缆型号推荐、连接器型号推荐等辅助决策信息，设计师将不需逐个翻阅厂家的手册即可完成设计，设计效率将大大提高。此外，由于“航天大脑”能够在很短的时间内完成大量文件的学习工作，并从中找出最优方案，设计的标准化和设计水平也能够得到保证。
3.3.2 智能制造
智能制造是一种由智能机器和人类专家共同组成的人机一体化智研制造系统，通过人与智能机器的合作共事，扩大、延伸和部分地取代人类专家在制造过程中的脑力劳动。它把制造自动化的概念更新，扩展到柔性化、智能化和高度集成化。
利用大数据技术，对于运载火箭制造装配需要的物资、工具、生产线、场地、工装、人员、运输车辆都统一进行编码采集与实时定位管理，将散布在全国各地的运载火箭制造装配资源条件，进行投筹管理，真正做到全国一盘棋。并与运载火箭发射任务计划有机对接，通过态势分析与智能预测，实现生产规模进度的最优化预测管理，成本进度最优化，并能够实现突发风险的动态应变处置，实现成本最优化管理。
在生产过程中，也完成了对火箭全生命周期信息的收集与保障。建立火箭的综合档案履历资料库，收集制造、装配、测试各个过程的数据与知识，构建大数据分析中心，作为智慧火箭的数据支撑与健康诊断的依据，降低设计和研制成本、提升测发效率、提升火箭的可靠性[7]。
3.3.3 远程支持
随着在运载火箭高密度发射、零窗口点火变得常态化，靠大量人力在靶场保障发射任务的模式已难以适应未来的发展需求。发射中心将从逐步从靶场向远程后方迁移，以日本epsilon火箭为例，科研人员远程使用两台笔记本就可实现火箭发射控制。
远程支持中心能够统一接收、存储各靶场各型号发回的测试数据并存储，并通过智能搜索引擎随时搜索查看关心的数据及相关文档；针对当发测试数据，结合历史数据进行大数据分析，提前识别出可能有质量隐患的关键节点；当靶场出现故障时，远程支持中心通过多媒体、虚拟现实等手段开展协同排故工作。
4 中国航天发展人工智能的对策建议
4.1 聚焦航天 “大脑”技术体系，做好战略规划和顶层设计
基于对大数据与人工智能的探索和积累，提出以技术-产品-服务为核心的航天“大脑”，其技术体系设想如图1所示。
图1航天“大脑”技术体系
4.1.1 技术层
智能感知是为机器装上触觉、视觉、听觉、神经和运动机构等智能硬件，使其具备感知世界的能力。通过集群和虚拟化技术实现对海量数据的快速预处理、分布式存储、并行计算等，为智慧大脑提供强大的记忆”和“计算”能力。
4.1.2 产品层
智慧产品包括智慧院所、智慧火箭、智慧装备和智慧民用产业。其中，智慧院所是所有智慧产品研制的基础，其可以充分激发员工创新创业热情，并为员工提供高效便捷的管理方式；智慧火箭指的是为火箭装上“触觉”和“大脑”，降低测发控对人的依赖，提升火箭可靠性；智慧装备指的是通过全寿命周期的健康管理，实现装备自主保障；智慧民用产业指的是通过军民融合方式，将军用技术转向民用领域，如智能健康监测、智慧家电远程测控、智慧照明、智慧安防等领域。
4.1.3 服务层
未来应全力推动大数据人工智能等技术与航天装备的结合，实现装备信息智能采集、远程保障、智能决策的完美集成，发展模式也将由提供产品向提供全方位解决方案的服务转变。
4.2 打造航天“大脑”系列产品，快速形成专业的能力和队伍
4.2.1 智慧院所
以创新为驱动、以信息化为基础、以知识为载体，利用智能科学理论、技术、方法和信息及自动化技术工具，充分有效地整合和优化利用各类内外部资源，保证能够持续创新，不断开发新产品、新服务，为航天单位的发展提供智能决策。
4.2.2 数据银行
建立航天大数据中心，成立“航天数据银行”，对产品研制、生产等多环节的数据进行统一管控、统一挖掘，实现数据挖掘效果的最大化，创造服务价值。智慧管理通过实现产品全寿命周期的统一管控，建立基于数据信息驱动的智能化研制模式，提升工作效率。智慧决策基于大数据技术，将先进管理理念、业务流程和管理模式等融合，实现管理信息化和智能化，达到“降本增效”的目的。
4.2.3 智能装备
通过大数据与互联网等高新技术，实现火箭的高度信息化与智能化。包括智慧的远程发射支持平台，智慧的测发指控平台，智慧的全寿命周期综合保障平台。智慧的远程发射支持平台通过大数据技术，训练后方的智能机器大脑，提升异地协同保障能力，减免专家到一线协助排故，解决问题。智慧的测发指控平台依托于语音识别、图像识别、大数据等技术，实现自主的测发指控过程。智慧的全寿命周期综合保障平台利用大数据技术保障数据统一化规范，完成自主健康评估、精准的寿命预测和数据驱动的视情维修[8]。
4.2.4 智慧产业
依托剩余载荷和末级监控，实现对地观测等服务，依托远程测控、健康监测、大数据、新一代信息应用技术，通过融合智慧城市中的多源数据，在智慧城市和智慧产业中，提升城市的精细化管理水平，同时为航天单位军民融合开拓增收，锻炼队伍。
4.3 分布落地执行，拓展航天“大脑”的服务
未来，应全力推动大数据人工智能等技术与航天装备的结合，实现装备信息智能采集、远程保障、智能决策的完美集成，航天企业的发展模式也将由提供产品向提供全方位解决方案的服务转变，如智慧的发射服务、全面的体系作战服务和智慧的军民融合服务。智慧发射最终要实现输入一个指定的位置坐标，为其精准、快速、智能、高效、低廉地发射到指定地点。全面的体系作战服务基于大数据和人工智能技术，能够实现装备的自主保障、战时智能决策和一体化的体系作战。智慧的军民融合服务结合现有的技术和民用产业，开展更多的智慧产业服务，通过信息和通信技术的应用，提升城市的管理水平，提高市民的生活质量，令城市运行和市民生活更加智能。
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Application and Prospect of Artificial Intelligence in China Aerospace
Yue MengYun, Wang Wei, Zhang Xige
(Beijing Institute of Aerospace SystemEngineering, Beijing 100076,China)
Abstract : With the breakthrough of technology such asnetworking, massively parallel computing, big data and deep learningalgorithms, Artificial Intelligence has achieved rapid development in recentyears, exciting prospects for development in image identification, voicerecognition, Natural Language Processing(NLP), self-driving, thus got theattention and support from governments of the world. This paper combinesartificial intelligence technology with space applications such as rockets,deep-space detector and weapon equipment, then describes its applicationprospect in space Mission Planning, Ground Testing, Integrated Support, etc.And puts forward relevant countermeasures and suggestions on the subsequentdevelopment of AI technology in China Aerospace.
Keywords : Artificial Intelligence; Big Data; China Aerospace
收稿日期：2019-02-18；修回日期：2019-02-26。
作者简介：岳梦云(1988-)，女，安徽合肥人，硕士，工程师，主要从事运载火箭与导弹的地面测发控系统设计方向的研究。
文章编号：1671-4598 ( 2019 ) 06-0001-04
DOI ： 10.16526 / j.cnki.11-4762 / tp.2019.06.001
中图分类号：TP18
文献标识码：A
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物联网在智能电网中有什么应用
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最佳答案物联网在智能电网中的应用主要包括：(1) 设备状态监测。利用物联网技术对常规机组、水电站坝体、新 能源发电、电力设备进行状态监测，提高一次设备的感知能力。(2) 电力生产管理。利用物联网技术实现调度指挥中心与现场作业 人员的实时互动、电力巡检管理以及重要杆塔的实时监测和防护。(3) 电力资产全寿命周期管理。将射频识别和标识编码系统应用于 电力设备，进行资产身份管理、资产状态监测以及资产全寿命周期管 理，实现自动识别目标对象并获取数据。(4) 智能用电。利用物联网技术有助于实现智能用电双向交互服 务、用电信息采集、家居智能化、家庭能效管理、分布式电源接入以及 电动汽车充放电，为实现用户与电网的双向互动、提高供电可靠性与用 电效率，以及节能减排提供技术保障。
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物联网智能农业的应用案例
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最佳答案物联网应用案例
用途范围
物联网用途广泛，遍及教育、工程机械监控、建筑行业、环境保护、政府工作、公共安全、平安家居、智能消防、环境监测、路灯照明管控、景观照明管控、楼宇照明管控、广场照明管控、老人护理、个人健康、花卉栽培、水系监测、食品溯源、敌情侦查和情报搜集等多个领域。
展望未来，物联网会利用新一代IT技术充分运用在各行各业之中，具体地说，就是把传感器、控制器等相关设备嵌入或装备到电网、工程机械、铁路、桥梁、隧道、公路、建筑、供水系统、大坝、油气管道等各种物体中，然后将“物联网”与现有的互联网整合起来，实现人类社会与物理系统的整合，在这个整合的网络当中，拥有覆盖全球的卫星，存在能力超级强大的中心计算机群，能够对整合网络内的人员、机器、设备和基础设施实施实时的管理和控制，在此基础上，人类可以以更加精细和动态的方式管理生产和生活，达到智慧化管理的状态，提高资源利用率和生产力水平，改善人与城市、山川、河流等生存环境的关系。
具体应用案例
下面列举了集中具体的应用案例，以供参考
1． 教育物联网
应用于教育行业的物联网首先要实现的就是，在适用传统教育意义的基础之上，对已经存在的教育网络中进行整合。对教育的具体的设施，包括书籍、实验设备、学校网络、相关人员等全部整合在一起，达到一个统一的、互联的教育网络。
物联网产业需要复合型人才，至少具备四方面的特征，包括掌握跨学科的综合性的知识与技能、掌握物联网相关知识与技术、掌握特定行业领域的专门知识以及具备创新实践能力。目前国内已有30余所大学开设了物联网专业。有超过400所高校建立物联网实验室。
2.工程机械物联网
“工程机械物联网”是借助全球定位系统（GPS）、手机通讯网、互联网，实现了工程机械智能化识别、定位、跟踪、监控和管理，使工程机械、操作手、技术服务工程师、代理店、制造厂之间异地、远程、动态、全天候“物物相连、人人相连、物人相联”。
工程机械物联网目前应用广泛。以NRS物联网智能管理系统平台为例，提升原本工程机械物联网服务由“信息采集服务”向“数据咨询服务转变”。由原来的现场管理升级为远程监控，由传统的制造转变为制造服务，由原来的被动服务提升为主动服务。功能涉及信息管理，行为管理，价值管理三大方面。
信息管理：
区域作业密集度管理
故障预警及远程诊断
车辆运维主动式服务
金融按揭安全性服务
行为管理：
作业人员统计管理
作业工时效率性分析
行为与工效油耗分析
操作规范与工效分析
价值管理：
产品全寿命周期成本管理
行为与员工绩效管理
量本利敏感要素判断
多维大数据决策支持
以福田的农机信息管理平台为例，可以对农业所需相关机械车辆进行全球GPS定位、锁车、解锁车、设备工时查询、故障报警等操作，这对促进农业生产，提高工作效率有着至关重要的作用。
3.建筑行业物联网应用——塔机监控
塔机智能化的监控管理系统，主要针对检测状态、危险距离预警、故障诊断、信息回传、工程调度等方面工作。例如塔机下面危险区域禁止站人实时提示、与其他高空建筑物距离过近、超出安全距离范围、内部故障预警、诊断、实时显示额定载重量、当前风速、回转角度、当前载重等。
4.建筑行业应用——商用混凝土搅拌站
对生产设备的远程诊断和远程维护已经成为当前自动化技术中的一部分。尤其对于那些错误容易诊断和容易排除的情况，派一个服务工程师到现场解决，既增加工程师的工作负荷，又花费时间。而且费用也相应增加。为了缩短故障的诊断与恢复时间，提高有经验的高级工程师的工作效率，那么远程诊断和编程就是必备的部分。例如：“商用混凝土搅拌站产品远程售后服务系统”，可以在远程实现对PLC站进行编程和调试。可是实现混凝土搅拌站的远程控制和数据监控。
值得一提的是三维虚拟仿真技术在物联网的应用，给商用混凝土搅拌站的物联网应用开创了新的时代。系统实现搅拌站与车辆实时运行状态模拟功能。以动画形式呈现搅拌站实时动态信息，其中可包括：工程名称、施工配比、搅拌站配料情况及其他原材料配料情况，搅拌站场景如下图所示。
5.石油
石油行业物联网系统主要是使用监控设备和信息系统采集运输油轮数据、码头设备和环境数据、油库数据、原油管道数据等，对这些数据进行整理和分析，将原油运输各个环节的数据进行关联和分析，合理安排船期、实现计算机排罐，提高整个原油运输的效率，同时通过对相关设备和环境的监测，及时掌握设备运行情况，保证整个运输过程的安全可靠。
石油行业物联网系统的总体解决方案包括：油库监测系统、原油管道监测系统、原油管道无人机巡线系统等。
6.水利
物联网在水利方面的应用主要是对闸门的液压启闭机的状态检测、远程控制、故障预警等，利用水下机器人对大坝、水库等水下状态进行状态监控、信息回传等工作。
例如：“远程信息服务系统”能够通过智能信息采集终端，将液压启闭机PLC控制器的控制信息通过物理端口（串口）采集到终端，然后通过GPRS通讯模块，利用2G/3G网络或者互联网络将信息传递到远程WEB服务器，使得远端管理人员能够实现远程感知闸门启闭的运行信息。
7.城市物联网
城市物联网利用互联网的信息管理平台、二维码扫描、GPS定位等技术，是更贴近人们生活的一种应用，现在变得更加的直观。比如儿童和老人的行踪掌控、公路巡检、贵重货物跟踪，追踪与勤务派遣、个人财务跟踪、宠物跟踪、货运业、各类车辆的防盗等GPS定位、解锁车、报警提示应用。
针对环卫车辆可以对车辆进行实时进行的GPS定位、状态监控、车辆信息查询、运行状态等工作，例如：需要知道目前城市的某区有多少环卫车辆，处于什么哪个街道，操作员，工作情况，计划任务等，同时又可以根据实际情况进行工作调度，对故障做提前的预警，对突发情况应急处理，对重要的问题着重处理等。
8．农业物联网
农业物联网的应用比较广泛的是对农作物的使用环境进行检测和调整。例如：大棚（温室）自动控制系统实现了对影响农作物生长的环境传感数据实时监测，同时根据环境参数门限值设置实现自动化控制现场电气设备，如：风扇、加湿器、除湿器、空调、照明设备、灌溉设备等，亦支持远程控制。常用环境监测传感器包括：空气温度，空气湿度，环境光照，土壤湿度，土壤温度，土壤水分含量等传感器。亦可支持无缝扩展无线传感器节点，如：大气压力、加、水位监测、CO、CO2、可燃气体、烟雾、红外人体感应等传感器。
9智能家居
这方面的应用就更加的贴近人们的生活，这是关系到人们生活起居、与生命安全息息相关的应用，我们可以通过智能家居的物联网络，进行室内到室外的电控、声控、感应控制、健康预警、危险预警等，比如声控电灯、窗帘按时间自动挂起、感应器感应到煤气泄漏、空气污染指数过高、室内的光线被家具遮挡严重、室内家居摆放设计、马桶漏水、电量煤气不足报警、车库检测、室外摄像检测、未来天气预测、提醒带雨伞、生活备忘录电子智能提醒等多方面的功能应用。
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物联网应用案例
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最佳答案物联网的应用场景有智慧物流、智慧农业、智慧医疗、智能家居、智慧交通、智慧安防、智慧建筑、智慧能源、智能制造、智慧零售等等
1.智慧物流
智慧物流是新技术应用于物流行业的统称，指的是以物联网、大数据、人工智能等信息技术为支撑，在物流的运输、仓储、包装、装卸、配送等各个环节实现系统感知、全面分析及处理等功能。智慧物流的实现能大大地降低各行业运输的成本，提高运输效率，提升整个物流行业的智能化和自动化水平。物联网应用于物流行业中，主要体现在三方面，即仓储管理、运输监测和智能快递柜。
2.智慧农业
智慧农业指的是利用物联网、人工智能、大数据等现代信息技术与农业进行深度融合，实现农业生产全过程的信息感知、精准管理和智能控制的一种全新的农业生产方式，可实现农业可视化诊断、远程控制以及灾害预警等功能。
3.智慧医疗
智能医疗主要应用场景智能诊疗、数字化医院、智能药物研发等等。
在智能医疗领域，新技术的应用必须以人为中心。而物联网技术是数据获取的主要途径，能有效地帮助医院实现对人的智能化管理和对物的智能化管理。
对人的智能化管理指的是通过传感器对人的生理状态（如心跳频率、体力消耗、血压高低等）进行捕捉，将他们记录到电子健康文件中，方便个人或医生查阅。对物的智能化管理，指的是通过RFID技术对医疗物品进行监控与管理，实现医疗设备、用品可视化。
4.智能家居
智能家居的发展分为三个阶段，单品连接、物物联动以及平台集成，当前处于单品向物物联动过渡阶段。智能家居指的是使用各种技术和设备，来提高人们的生活方式，使家庭变得更舒适、安全和高效。物联网应用于智能家居领域，能够对家居类产品的位置、状态、变化进行监测，分析其变化特征，同时根据人的需要，在一定的程度上进行反馈。
5.智慧交通
交通被认为是物联网所有应用场景中最有前景的应用之一。而智能交通是物联网的体现形式，利用先进的信息技术、数据传输技术以及计算机处理技术等，通过集成到交通运输管理体系中，使人、车和路能够紧密的配合，改善交通运输环境、保障交通安全以及提高资源利用率。
6.智慧安防
智能安防核心在于智能安防系统，系统主要包括门禁、报警和监控三大部分。安防是物联网的一大应用市场，传统安防对人员的依赖性比较大，非常耗费人力，而智能安防能够通过设备实现智能判断。目前，智能安防最核心的部分在于智能安防系统，该系统是对拍摄的图像进行传输与存储，并对其分析与处理。一个完整的智能安防系统主要包括三大部分，门禁、报警和监控，行业中主要以视频监控为主。
由于采集的数据量足够大，且时延较低，因此目前城市中大部分的视频监控采用的是有线的连接方式，而对于偏远地区以及移动性的物体监控则采用的是4G等无线技术。
7.智慧建筑
物联网应用于建筑领域，主要体现在用电照明、消防监测以及楼宇控制等。建筑是城市的基石，技术的进步促进了建筑的智能化发展，物联网技术的应用，让建筑向智慧建筑方向演进。智慧建筑越来越受到人们的关注，是集感知、传输、记忆、判断和决策于一体的综合智能化解决方案。当前的智慧建筑主要体现在用电照明、消防监测以及楼宇控制等，将设备进行感知、传输并远程监控，不仅能够节约能源，同时也能减少运维的楼宇人员。而对于古建筑，也可以进行白蚁(以木材为生的一种昆虫)监测，进而达到保护古建筑的目的。
8.智慧能源
物联网应用于能源领域，可用于水、电、燃气等表计以及路灯的远程控制上。智慧能源属于智慧城市的一个部分，当前，将物联网技术应用在能源领域，主要用于水，电，燃气等表计以及根据外界天气对路灯的远程控制等，基于环境和设备进行物体感知，通过监测，提升利用效率，减少能源损耗。
9.智能制造
物联网技术赋能制造业，实现工厂的数字化和智能化改造。制造领域的市场体量巨大，是物联网的一个重要应用领域，主要体现在数字化以及智能化的工厂改造上，包括工厂机械设备监控和工厂的环境监控。通过在设备上加装物联网装备，使设备厂商可以远程随时随地对设备进行监控、升级和维护等操作，更好的了解产品的使用状况，完成产品全生命周期的信息收集，指导产品设计和售后服务;而厂房的环境监控主要包括空气温湿度、烟感等情况。
10智慧零售
智能零售依托于物联网技术，主要体现了两大应用场景，即自动售货机和无人便利店。行业内将零售按照距离，分为了三种不同的形式:远场零售、中场零售、近场零售，三者分别以电商、商场/超市和便利店/自动售货机为代表。物联网技术可以用于近场和中场零售，且主要应用于近场零售，即无人便利店和自动(无人)售货机。
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下列哪些是物联网应用领域
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最佳答案智能物联网的应用是广泛的，他涉及到在多钟行业提供完善的解决方案。
1、通用行业的物联网应用：
物联网方案提供数据的多协议高速接入、实时数据流式处理、海量数据存储、大数据分析以及设备安全管理等物联网业务所需的全栈服务。通过灵活的选择和搭配这些服务，客户能够构建满足业务场景需求的各种应用，从智能设备和智能家居，到绿色能源，再到农业田间监控。未来，百度云物联网解决方案可以为客户带来更多的IoT专属服务，提供云+端的整体方案，让客户能够更加快捷的实现安全稳定高性能的IoT业务。
2、工业设备云服务：
物联网解决方案在工业行业可以增强传统装备，助力装备制造商实现产品的网络化、服务化、绿色化和智能化。
3、零售O2O行业应用：
智能物联网平台助力购物商超/连锁/购物中心等零售企业构建完善统一的云端数据平台，连接线上线下数据以及百度海量数据，提升客户满意度，提高利润和营业额，以数据驱动商业未来。
4、车联网云行业应用：
“百度天工车联网云”是基于百度云天工物联网平台、百度人工智能及大数据服务平台、百度地图位置服务平台等百度基础服务平台而打造的、“云 + 端 + 内容”的智能车联网云服务平台，为传统及新能源车以及相关附属设备“数字化并上云”提供基础服务，为行业用户及领域内系统集成商构建定制化的车联网应用提供支撑。
主要的基础性车联网服务类型包括：“位置与轨迹”类、“监控与报警”类、“智能交互、车辆与设备管理”类、“驾驶管理”类、“智能诊断与维修”类、“内容与信息集成”类。所有基础服务功能将陆续上线。
5、智慧环保行业应用：
在百度天工物联网平台上，对环境对象进行全面的监控、数据采集、处理与分析，并融合大数据、人工智能技术，实现精细化、智能化的环境管理和决策支持，实现对生产过程的管理与优化。
6、智能建筑行业：
基于百度云计算、大数据、人工智能技术，结合智能硬件技术、物联网技术，融合百度内部各类产品的智能建筑云服务平台。
百度智能建筑云以设备、人员、业务整体在线为核心思路建筑提升全生命周期的信息化、自动化、智能化。从感知、分析、优化三个层面打造更安全、更舒适、更便捷的智能建筑环境。
7、物流行业：
物联网已经被广泛应用的行业就是物流行业了。物流业是物联网很早就实实在在落地的行业之一，很多先进的现代物流系统已经具备了信息化、数字化、网络化、集成化、智能化、柔性化、敏捷化、可视化、自动化等先进技术特征。
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物联网是什么概念
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最佳答案物联网（The Internet of Things，简称IOT）是指通过 各种信息传感器、射频识别技术、全球定位系统、红外感应器、激光扫描器等各种装置与技术，实时采集任何需要监控、 连接、互动的物体或过程，采集其声、光、热、电、力学、化 学、生物、位置等各种需要的信息，通过各类可能的网络接入，实现物与物、物与人的泛在连接，实现对物品和过程的智能化感知、识别和管理。物联网是一个基于互联网、传统电信网等的信息承载体，它让所有能够被独立寻址的普通物理对象形成互联互通的网络。
物联网（ IoT ，Internet of things ）即“万物相连的互联网”，是互联网基础上的延伸和扩展的网络，将各种信息传感设备与互联网结合起来而形成的一个巨大网络，实现在任何时间、任何地点，人、机、物的互联互通[2] 。
物联网是新一代信息技术的重要组成部分，IT行业又叫：泛互联，意指物物相连，万物万联。由此，“物联网就是物物相连的互联网”。这有两层意思：第一，物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络；第二，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信。因此，物联网的定义是通过射频识别、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物品与互联网相连接，进行信息交换和通信，以实现对物品的智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。
物联网的基本特征从通信对象和过程来看，物与物、人与物之间的信息交互是物联网的核心。物联网的基本特征可概括为整体感知、可靠传输和智能处理[5] 。
整体感知—可以利用射频识别、二维码、智能传感器等感知设备感知获取物体的各类信息。
可靠传输—通过对互联网、无线网络的融合，将物体的信息实时、准确地传送，以便信息交流、分享。
智能处理—使用各种智能技术，对感知和传送到的数据、信息进行分析处理，实现监测与控制的智能化。根据物联网的特征，结合信息科学的观点，围绕信息的流动过程，可以归纳出物联网处理信息的功能:
(1)获取信息的功能。主要是信息的感知、识别，信息的感知是指对事物属性状态及其变化方式的知觉和敏感；信息的识别指能把所感受到的事物状态用一定方式表示出来。(2)传送信息的功能。主要是信息发送、传输、接收等环节，最后把获取的事物状态信息及其变化的方式从时间(或空间)上的一点传送到另一点的任务，这就是常说的通信过程。(3)处理信息的功能。是指信息的加工过程，利用已有的信息或感知的信息产生新的信息，实际是制定决策的过程。(4)施效信息的功能。指信息最终发挥效用的过程，有很多的表现形式，比较重要的是通过调节对象事物的状态及其变换方式，始终使对象处于预先设计的状态
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