传感器、大数据、机器学习、人工智能和机器人是怎样拧在一起了呢?在人工智能时代硬件和软件是共生演化的，彼此影响的呢?

　　“物联网”、“大数据”和“机器人”等,其实这些趋势是相互联系在一起的，拧成一个大趋势， 在这个链条里，每一环都会对下一环产生影响，如此产生积极的循环。 各种连接的设备里的传感器会产生大量数据，海量数据使得机器学习成为可能，机器学习的结果就是AI，而AI又指导机器人去更准确地执行任务，机器人的行动又会触发传感器。这整个就是一个完整的循环。

　　

　　1.传感器产生数据

　　到2014年，连接到互联网的设备超过了世界人口的总和。 Cisco预测，到2020年，将有500亿个相互连接的设备。而这些设备中大多都会安传感器，可能用Electric Imp内嵌传感器，或者用Estimote外接一个传感器。

　　设备中的传感器会产生前所未有的海量数据。

　　2.数据支撑机器学习

　　在2020年，预计有35ZB的数据产生，也就是2009年数据量的44倍。到时候，不管是结构化的、或更可能是没有结构化的数据都可以通过机器来处理，从而获得大量洞见。

　　3.机器学习改善AI

　　机器学习依靠数据处理和模式识别，从而让计算机不需要编程就能去学习。现在的海量数据和计算能力都在驱使机器学习的突破。

　　机器学习的十足威力，看看Google就知道了。

　　Google就是利用机器学习，把法国每一个企业的位置、每一个住房、每一条街都绘制在地图上了。整个过程只需1个小时。

　　4.人工智能指导机器人行动

　　随着计算机已经在象棋和路标方面做得比人类好了，我们就有理由对未来有更多期待。随着更多的传感器采集到的数据越来越多，这能优化更多的机器学习算法，从而我们可以合乎逻辑地推断，与机器人结合的计算机执行任务的能力会呈指数级增长。

　　5.机器人采取行动

　　不仅数以百计的公司在制作可以完成各种工作的机器人，机器人本身也会变得越来越智能， 而且借助AI的进步，还能完成很多我们梦寐以求的任务。

　　6.行动触发传感器

　　机器采取行动触发传感器来收集数据，从而整个循环就完整了。

　　这就是整个人工智能生态的技术链。

　　人工智能技术优化传感器系统

　　人工智能技术能够对传感器系统有所帮助，它们是：基于知识的系统、模糊逻辑、自动知识收集、神经网络、遗传算法、基于案例推理和环境智能。这些技术在传感器系统中的应用越来越广泛，不仅因为它们确实有效，还因为今天的计算机应用越来越普及。

　　这些人工智能技术具有低的计算复杂度，可以应用于小型传感器系统、单一传感器或者采用低容量微型控制器阵列的系统。正确应用人工智能技术将会创造更多富有竞争力的传感器系统和应用。

　　人工智能优先域的其他技术进步也将会给传感器系统带来冲击，包括数据挖掘技术、多主体系统和分布式自组织系统。环境传感技术能够将很多微型电子处理器和传感器集成到日常物品中，使其具有智能。它们可以创造智能环境，与其他智能设备通讯，并与人类实现交互。给出的建议能够帮助用户更加直观地完成任务，但是这种集成技术的后果将会很难预测。使用环境智能和多种人工智能技术的组合能够将这种技术发挥到极致。

　　创建更智能的传感器系统

　　可以采用人工智能对传感器系统进行优化。人工智能作为计算机科学的一个分支出现于20世纪50年代，它繁衍出了很多功能强大的工具，在传感器系统中具有巨大作用，能够自动解决那些原本需要人类智能才能够解决的问题。

　　虽然人工智能进入工业优先域的进程较为缓慢，但是它必将带来灵活性、可重新配置能力和可靠性方面的进步。全新的系统设备在越来越多的任务中表现出超过人类的性能。随着它们与人类越来越紧密，我们将人类大脑与计算机能力结合起来，实现商讨、分析、推论、通讯和发明。

　　人工智能结合了多种先进技术，赋予了机器学习、采纳、决策的能力，给予他们全新的功能。这一成就依赖于神经网络、能手系统、自组织系统、模糊逻辑和遗传算法等技术，人工智能技术将其应用优先域扩展到了很多其他优先域，其中一些优先域需要对传感器信息进行解析和处理，例如装配、生物传感器、建筑建模、计算机视觉、切割工具诊断、环境工程、力值传感、健康监控、人机交互、网络应用、激光铣削、维护和检查、动力辅助、机器人、传感器网络和遥控作业等等。

　　这些人工智能方面的发展被引入到了更加复杂的传感器系统中。点击鼠标、轻敲开关或者大脑的思考都会将任何传感器数据转化为信息并发送给你。近期此项研究已经有所斩获， 在如下七个优先域中人工智能可以帮助传感器系统。