人工智慧物聯網AIOT文章分享
人工智慧物聯網AIOT-018
先知科技總經理 高季安
June 20, 2024
在上一篇文章中，我們深入探討了影像型態的資料與應用案例，從感測器、物聯網、大數據、雲端人工智慧分析平台到決策系統，這些技術如何串聯起來，創造出影像AIOT的運作骨幹。這些技術讓我們得以快速分析大量影像資料，並做出精準的決策，無論是在人流管理、智慧交通還是安全監控方面，都展現了其強大的應用潛力。
在這一篇文章中，我們將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。聲音與生理資料的應用範圍非常廣泛，包括智慧醫療、智慧家庭、個人健康管理等領域。我們將探討這些技術如何串聯起來，形成AIOT的另一條運作骨幹，並展示其在實際生活中的具體應用案例。通過這些技術，我們可以實現更精準的健康監測、更智能的家庭設備管理，甚至是更高效的遠距醫療服務。讓我們一起深入了解這些技術如何改變我們的生活，帶來更多便利和可能性。
一、人工智慧物聯網-聲音與生理資料：
圖1.人工智慧物聯網
接下來，我們將聚焦於聲音與生理資料的應用(如圖1中間)，了解這些資料如何通過感測器、物聯網、雲端儲存和大數據分析，並最終在雲端人工智慧平台上進行處理和決策。
舉例來說，我們每天都會使用手機進行通話，手機內的聲音感應器會偵測到我們的聲音，並將這些聲音資料傳送到互聯網或雲端儲存設備中。這些資料在雲端人工智慧分析平台上進行處理，能夠分析出我們的聲音特徵和語言模式，進而做出相關的決策。
智慧型手錶，如Garmin或Apple Watch，也是生理資料的重要來源。這些手錶內建的感測器能夠偵測佩戴者的心率、血氧濃度等生理訊號，並將這些資料傳送到雲端儲存設備中。隨著手錶運算能力的提升，這些資料會先在手錶內進行邊緣運算，初步處理後再傳送到雲端。雲端上的大數據分析平台會進一步處理這些生理資料，結合其他相關資料進行綜合分析，並將結果回傳給使用者，提供個性化的健康建議和提醒。
聲音資料的應用範例之一是語音助手。當我們對手機或智慧音箱說話時，這些裝置會透過內建的感測器偵測聲音，並將聲音資料傳送到雲端儲存設備中。雲端上的人工智慧平台會對這些資料進行分析，識別出使用者的語音命令，並作出相應的回應。以語音識別為例，當我們說「幫我訂一個台南最近的藏壽司」，系統會識別我們的語音命令，然後自動撥打電話進行訂位。這樣的應用已經非常普及，讓我們的生活變得更加便利。
在健康管理方面，智慧型手錶能夠隨時監控佩戴者的生理狀況。例如，手錶可以偵測佩戴者的心率異常，並即時發送警告給使用者或醫療機構。這些資料不僅能夠即時提供健康建議，還能夠長期儲存，供醫療專業人員進行進一步的分析和診斷。這樣的應用極大地提升了健康管理的效率和精確度。
這些聲音和生理資料在經過初步的邊緣運算後，會傳送到雲端進行更深入的分析。雲端上的大數據分析平台能夠處理海量的資料，從中提取出有價值的信息。這些資料經過混合訓練和個性化訓練後，能夠形成更準確的模型，並回傳到使用者的裝置中，提供更加個性化的服務。例如，語音識別系統會根據使用者的語音模式不斷學習和改進，提升語音輸入的準確性。
總結來說，聲音與生理資料的應用是AIOT技術中的重要組成部分。透過感測器、物聯網、邊緣運算、雲端儲存和大數據分析，這些資料能夠被有效地收集、傳輸、處理和分析，並最終在雲端人工智慧平台上進行決策。這些技術不僅提升了我們的生活便利性，還為我們的健康管理和日常生活帶來了更多的智能化服務。在未來的文章中，我們將進一步探討具體溫度與溼度等數據型AIOT應用案例，展示這些技術如何在不同的領域發揮作用，為我們的生活帶來便利和改變。
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