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鹽城西門子代理商
產(chǎn)品時(shí)間：2023-12-24
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諸如天氣、交通、股票市場(chǎng)和體內(nèi)生物化學(xué)過程等種種復(fù)雜系統(tǒng)的運(yùn)轉(zhuǎn)，并不是隨機(jī)而為的過程，相反這一切都要遵循各自的非線性規(guī)律。此類系統(tǒng)的個(gè)體組成部分之間相互作用，不斷更迭。這樣的例子比比皆是，譬如沙丘會(huì)自然成型，又如云朵、蟻群、激光中的光脈沖和大腦中的信號(hào)，無不自成一體而有條不紊。系統(tǒng)的復(fù)雜性隨其所包含元素的數(shù)量、這些元素之間的聯(lián)系廣度以及聯(lián)系關(guān)系的非線性程度而增加。因此，假如信號(hào)強(qiáng)度加倍，產(chǎn)生的結(jié)果未必也只是加倍，而可能是4倍甚至8倍于原本的強(qiáng)度。
不過，通過運(yùn)用復(fù)雜動(dòng)態(tài)系統(tǒng)理論，人們通?？梢栽诹攘葦?shù)個(gè)參數(shù)的基礎(chǔ)上為影響著多個(gè)系統(tǒng)的趨勢(shì)建立模型。譬如，一個(gè)智能交通引導(dǎo)系統(tǒng)，要預(yù)測(cè)特定高峰路況或嚴(yán)重?fù)矶?，它并不需要掌握公路上每個(gè)司機(jī)的駕駛行為。這樣的系統(tǒng)經(jīng)過調(diào)試，能夠根據(jù)交通流量模式的變化及時(shí)識(shí)別出趨勢(shì)，然后視需要調(diào)整交通燈次序或隧道入口通行情況。
資料來源：互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心發(fā)布的《2011年數(shù)字宇宙研究報(bào)告》（兩份圖表均引自該報(bào)告）
說到復(fù)雜的系統(tǒng)，大腦就是一個(gè)極其有趣的例子。當(dāng)人們學(xué)習(xí)新事物時(shí)，大腦中的神經(jīng)元會(huì)自動(dòng)建立新的結(jié)點(diǎn)，形成新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。在由感覺器官傳遞到大腦的刺激模式的作用下，大腦中會(huì)形成更為復(fù)雜的行為模式?？偟膩碚f，在腦研究和復(fù)雜系統(tǒng)研究成果的啟迪下，計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域也發(fā)生了范式轉(zhuǎn)變。在相當(dāng)長的時(shí)間內(nèi)，科學(xué)家們一度以為復(fù)雜的系統(tǒng)只能通過高級(jí)程序來控制，但是如今我們知道了，像發(fā)電、制造、交通引導(dǎo)系統(tǒng)和物流等領(lǐng)域的很多過程，都可以通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來實(shí)現(xiàn)管理，其作用方式正如大腦神經(jīng)的互聯(lián)互通。這里的一大優(yōu)勢(shì)就是此類人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以從實(shí)例中實(shí)時(shí)學(xué)習(xí)，并根據(jù)變化著的狀況靈活做出響應(yīng)。
現(xiàn)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)被應(yīng)用于電廠運(yùn)轉(zhuǎn)控制中。比如，堪稱當(dāng)前 高效的發(fā)電裝置的西門子在德國易興鎮(zhèn)建造的燃?xì)廨啓C(jī)，就配備有數(shù)千個(gè)傳感器，可以不間斷監(jiān)測(cè)氣壓、廢氣溫度和排放量。傳感器監(jiān)測(cè)到數(shù)據(jù)后，以人腦為模型的軟件系統(tǒng)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行評(píng)估，同時(shí)自動(dòng)從中學(xué)習(xí)。但是測(cè)量數(shù)據(jù)不僅用于優(yōu)化一座發(fā)電裝置的運(yùn)轉(zhuǎn)；利用某種群體智能，還可以實(shí)現(xiàn)多座發(fā)電裝置的互聯(lián)互通，而這些發(fā)電裝置本身在運(yùn)轉(zhuǎn)過程中會(huì)根據(jù)經(jīng)驗(yàn)不斷自我優(yōu)化。
與此類似，在未來的“物聯(lián)網(wǎng)”中，很多設(shè)備將可以互相交換數(shù)據(jù)，使用網(wǎng)絡(luò)服務(wù)，以及人機(jī)交互。比如，衣服將告訴洗衣機(jī)需要設(shè)置的水溫；汽車之間將相互通信，從而避免交通堵塞和事故；未來的電網(wǎng)將連通千千萬萬個(gè)能源生產(chǎn)商和消費(fèi)者；軟件代理將自動(dòng)購買和銷售電力；工廠里的部件將裝上智能標(biāo)簽，從而能夠自我組織，并通過無線電通信來控制生產(chǎn)過程。
資料來源：思科VNI移動(dòng)，2012年
工業(yè)設(shè)施也將采集整個(gè)產(chǎn)品生命周期期間的數(shù)據(jù)，用以優(yōu)化生產(chǎn)制造、產(chǎn)品運(yùn)轉(zhuǎn)和回收利用；一體化交通和運(yùn)輸系統(tǒng)將綜合利用各種交通方式，以使乘客能夠盡可能快捷而便利地抵達(dá)目的地。在目前的應(yīng)用中，由*醫(yī)療設(shè)備生成的圖像已經(jīng)可以通過計(jì)算機(jī)來解讀，然后圖像信息與知識(shí)數(shù)據(jù)庫中的信息相聯(lián)系，輔助醫(yī)師進(jìn)行診斷。
物聯(lián)網(wǎng)將使知識(shí)獲取方式發(fā)生天翻地覆的轉(zhuǎn)變，并催生新的商業(yè)模式和服務(wù)。人們還將以類似的方式建立一種全新的“知識(shí)互聯(lián)網(wǎng)”和“服務(wù)互聯(lián)網(wǎng)”。不過首要的一點(diǎn)是，通過網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)互聯(lián)互通的事物數(shù)量勢(shì)必會(huì)激增。舉例而言，互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心（IDC）的市場(chǎng)研究人員預(yù)期不超過2015年，全球就將有150億個(gè)聯(lián)網(wǎng)型設(shè)備實(shí)現(xiàn)互聯(lián)，而到2020年，這一數(shù)字將增加到500億以上。