人工智慧物聯網AIOT系列19：數據型感測的價值—AIoT如何讓生產更聰明

在上一篇文章中，我們把焦點轉向另一個重要的資料型態：聲音與生理資料。這些資料同樣來自感測器，透過物聯網進行傳輸，然後存儲於雲端，經過大數據分析，最終在雲端人工智慧分析平台上進行處理並做出決策。在這篇文章中，我們將深入探討另一個重要的資料型態：溫度、溼度、電壓、壓力等數據型資料。這些資料來自感測器，透過嵌入式裝置與邊緣運算並進行前端人工智慧後以物聯網進行傳輸，然後存儲於雲端，經過大數據分析，最終在雲端人工智慧分析平台上進行處理並做出決策。

 

一、人工智慧物聯網- 溫度/濕度等數據型訊號：

圖1.人工智慧物聯網

 

接下來，我們將聚焦於溫度、濕度等數據型訊號的應用(如圖1右側)。舉例來說，在智慧農業中，溫度和濕度是關鍵的環境參數。農民可以在田地中部署感測器，這些感測器會持續收集土壤和空氣的溫度、濕度數據，並通過嵌入式裝置進行初步處理。接著，這些數據會通過物聯網傳輸到雲端儲存，然後進行大數據分析。

 

在雲端，人工智慧分析平台會綜合分析大量的溫度和濕度數據，結合其他相關數據如天氣預報、歷史數據等，生成一個全面的分析報告。例如，系統可以預測未來幾天的天氣變化，並給出相應的農業建議，如是否需要灌溉、施肥等。

 

這些智慧決策能夠幫助農民更有效地管理農田，提高農作物的產量和質量。同時，系統還可以及時發現潛在的問題，提前採取措施，減少損失。這樣的智慧農業系統展示了數據型資料在AIOT中的重要性，並為我們的生活和工作帶來更多便利和改變。

 

讓我們深入探討這一流程的各個階段。首先，感測器安裝在田地中，這些感測器不僅能測量溫度和濕度，還可以測量土壤的酸鹼度和養分含量。這些數據會通過嵌入式裝置進行初步處理，例如去除異常值或平均多個測量結果以提高準確性。嵌入式裝置還可以進行邊緣運算，快速分析和處理數據，以便及時作出反應。

 

接下來，處理過的數據會通過物聯網傳輸到雲端儲存。這個過程中，物聯網技術確保數據的穩定傳輸和安全性。儲存在雲端的數據將進一步進行大數據分析，這是智慧農業的核心環節之一。大數據分析不僅能夠處理海量數據，還可以識別出數據中的隱藏模式和趨勢。

 

舉個例子，根據歷史數據和即時數據的綜合分析，系統可以預測接下來的氣候變化，並提供具體的農業建議。假設系統預測未來幾天將有一場大雨，農民可以提前準備，防止農作物受損。同樣，若系統檢測到土壤濕度過低，則會建議立即灌溉，以確保作物獲得足夠的水分。

 

這些分析結果和建議將通過雲端人工智慧分析平台生成，並傳送回農民的終端設備，如手機或電腦。這樣，農民可以隨時隨地掌握農田的狀況，並根據系統提供的建議作出決策。這不僅提高了農業生產的效率，還減少了資源的浪費。

 

同樣的技術和流程也應用在智慧製造中。在製造業中，溫度、壓力、電壓等數據對於設備運行和產品質量的控制至關重要。工廠內部的感測器會持續監控這些參數，並通過嵌入式裝置進行即時處理。這些數據會被傳送到雲端，進行大數據分析，以識別設備的運行模式和潛在問題。

 

例如，一家汽車製造廠可以通過感測器監控生產線上各個設備的運行狀況。如果某個感測器檢測到溫度異常升高，系統會立即發出警報，並根據歷史數據和預測模型給出具體的維護建議，防止設備故障和生產中斷。

 

此外，數據分析還可以優化生產流程，提高生產效率。例如，根據設備的運行數據和產品質量的檢測結果，系統可以調整生產參數，優化生產線的運行效率和產品質量。這不僅降低了生產成本，還提高了產品的市場競爭力。

 

總結來說，溫度、濕度等數據型訊號在AIOT中的應用，無論是智慧農業還是智慧製造，都展示了其巨大的潛力和價值。這些技術的應用，不僅提升了行業的生產效率和產品質量，還為我們的生活帶來了更多的便利和改變。隨著技術的不斷發展，未來我們可以期待更多創新應用的出現，進一步改變我們的生活方式，創造更加智慧的城市和社會。

先知科技總經理 高季安

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