富傳感器數據融合與綜合決策
現在人工智能越來越火了，不過現在大多數的人工智能應用場景是單一命題的線性應用。而實際生活卻充滿了高度的非線性和複雜性。與此同時在物聯網提出十多年的今天依然沒有與火熱的人工智能、大數據發生更多的交集。這可能更多地源自我們思維的禁錮，而事實上這其中蘊含着豐富的理論和實踐創新機會！
抽象地談以上論斷總是空洞又缺乏說服力，所以我們考慮這樣的應用場景。在一個初步佈設有硬件傳感器的家庭環境中，我們希望實現這樣的簡單智能，判斷晚上回家的是女主人還是男主人，進一步地，如果是女主人就打開廚房燈；如果是男主人就打開書房燈。首先根據門上的限位傳感器得知門的狀態變化，進而從視頻監控攝像頭中捕獲有人進入。這裏我們引入軟件傳感器概念，即由軟件、算法等實現的環境中的單一特徵的數值提取。我們在攝像頭的軟件中定義一個測量人升高的軟件傳感器，於是這個身高特徵可用來識別家裏的不同成員。我們將時間也看作是一個傳感器數據。有了這樣三個傳感器，我們基本上可以完成以上提出的簡單智能。如果說軟件傳感器是對傳感器的細分，那麼決策要素的綜合之後也是一個傳感器，我們可以把它們稱爲邏輯傳感器。
以上的例子還只是最簡單的應用，如果在此基礎上結合生活常識與習慣，推理規則，安全性判定、綜合決策等智能手段，相信它可以優化不少我們的生活細節。到那時富傳感器將能更多地發揮它的整合優勢，是我們的生活更加便捷、舒適、愜意，而不是現在的狀況——總有些格澀。