标签：机器人 人工智能 IoT face data recognition

The human face plays an important role in our social interaction, conveying people’s identity. Using the human face as a key to security, biometric face recognition technology has received significant attention in the past several years due to its potential for a wide variety of applications in both law enforcement and non-law enforcement. 

 

 

As compared with other biometrics systems using fingerprint/palmprint and iris, face recognition has distinct advantages because of its non-contact process. Face images can be captured from a distance without touching the person being identified, and the identification does not require interacting with the person. In addition, face recognition serves the crime deterrent purpose because face images that have been recorded and archived can later help identify a person.

 

 

 

However, the IoT paradigm comprises of a diverse array of vertical markets and is not a homogenous entity. Take the Industrial Internet of Things (IIoT) for instance. Known to some people, particularly in Europe, as Industry 4.0, such technology often finds a home in the Smart Building or Smart Factory.

网关的重要性

Making good decisions using data generated by sensors is the central objective of IoT. Yet the rich data generated by IoT devices presents its own set of challenges. Harbor Research estimates that by 2020 smart systems will create over 194 petabytes of data[1]. The sheer volume and complexity of managing this new decentralized, localized data can quickly overload traditional environments and analysis tools. Edge analytics, carried out with the help of versatile gateways, will help with this data overload by determining what data needs to be acted on quickly and then filtered or stored.

 

可以创建一套系统，充分考虑居民的各种出行方式。换句话说，就是将所有交通选项都整合成为一套易于使用的系统，从而提升出行的便利性。例如，可以乘坐公交车前往距离公司较近的地方，但最后一公里的路程却可以通过Uber或自行车来完成。从短期来看，这的确是一种更加智能的出行方式。当所有汽车都实现无人驾驶时，公交车和私家车便可展开动态调整，实现全面优化。

 

 

另一大机器人发展趋势就是机器人之间的知识共享。这将加速机器人学习过程，允许一台机人立即受益于另一台机器人所掌握的内容。另外，得益于一种可适应不同系统信息的新方法，两台完全不同的机器人之间也能相互指教。

　　当前，已经有一些项目致力于让机器人通过互联网进行简单、有效的知识共享。不难想象，这些机器人可用于工业环境中，执行一些识别和抓取不同物体的任务。

 

 

硅谷精神教父、科技商业预言家凯文·凯利在斯坦福大学进行了长达3个小时分享，畅谈他对未来20年重大商业科技潮流的见解

1。亚马逊那样的大网站有一个节点去控制很多观众，我们称之为“云”；低一层次的就是一些本地的发送站，我们称之为“雾”；而最底层的称为网格，就是我们每一个人作为接收端。未来，数据会更多地在每个人的智能设备之间传输，不会回到发射塔、交换机或者“云”里面。我们自己就形成了一个小的局域网。到2020年，超过2/3的信息传送距离不会超过1公里。。

　

2。不管你们是做哪个行业的，真正对你们构成最大威胁的对手一定不是现在行业内的对手，而且那些行业之外你看不到竞争对手

3。从这个互联网角度看，人数越多，你提供每个客户的成本就向零无限靠近，你基本上可以提供一个免费的服务。随着云技术的不断发展，介入网络的能力要比实际拥有的所有权要更重要。由于物权是资本主义的基础，现在我们在颠覆所有权，对资本主义就是一个很重要的事情。

4。个性化与透明度是正相关的。如果你完全把自己藏起来，不对别人分享任何数据，你的个性化也为零。如果你想成为一个有个性的人，就必须向外面展现你自己的数据，把你的信息传达出去。

5。增强现实、视觉跟踪   通过视觉跟踪，我们还可以捕捉他的情绪，利用这些技术去跟踪他的眼球，去看他在看哪些内容的时候情绪变化如何，据此去更改我们的内容。结果就是，我们在看屏幕的时候，实际上它也在看我们。我们就可以去根据这样反馈来修改我们的作品。  还有一些没有屏的展示，比如说全息图

6。人工智能是你可以花钱购买的一种服务。通过人工智能去创业的公司，需要将人工智能运用到某一个特定领域去增加智慧。比如无人驾驶汽车，其实就是把人工智能的智慧放到车里

 

Innovations in IoT is driving Smart buildings which not only improve energy & cost efficiency, but also increase the productivity of people working in those buildings. Data collected from smart systems helps architects and construction engineers to build better and smarter buildings that leads to real saving and create less impact on environment.

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来源： https://blog.csdn.net/wallance82/article/details/50541814

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