本文來自千家網(wǎng)。
Ipsotek亞太區(qū)市場總監(jiān)Chris Bishop解釋了5G網(wǎng)絡、物聯(lián)網(wǎng)和人工智能等不斷發(fā)展的技術如何影響業(yè)務運營。
5G網(wǎng)絡日益頻繁的可用性所帶來的廣泛機會跨越了多個部門和行業(yè)，可以說最重要的是在交通運輸領域。從為乘客提供順暢、無障礙的體驗，到增強實時響應重大安全事件的能力，5G在交通樞紐的用例范圍似乎是無止境的。
例如，考慮到運輸當局在遵守不斷發(fā)展的安全協(xié)議方面面臨的日益增長的壓力。這使得人群管理和交通樞紐點票等學科比以往任何時候都更加重要。
5G網(wǎng)絡作為無處不在的人工智能驅動視頻分析的推動者，意味著在大型網(wǎng)絡的邊緣處理閉路電視攝像機流變得容易得多。
利用人工智能視頻分析
利用基于邊緣的人工智能分析的力量，組織可以利用現(xiàn)有的基礎設施來增強其運營能力。當與基于邊緣的人工智能相結合時，CCTV可以提供有價值的見解，以增強組織運營的安全性、可靠性和效率。
此外，可以通過動態(tài)儀表板實時訪問和查看基于邊緣的人工智能解決方案編譯的元數(shù)據(jù)，從而為運營商提供其指定關鍵績效指標的實時狀態(tài)。這為運輸運營商提供了豐富的信息，幫助他們更好地管理機場、火車站或港口等樞紐內的基礎設施和網(wǎng)絡。
例如，在火車站的情況下，使用CCTV和基于邊緣的AI視頻分析來監(jiān)控軌道、隧道和更廣泛的車站基礎設施可以大大縮短事件響應時間。悉尼火車公司就是這樣一家運營商，它采用這種技術來自動處理視頻，以識別悉尼市區(qū)13個車站的隧道和軌道入侵事件，從而大大減少了乘客旅程的重大中斷。
適用于所有類型交通樞紐的其他關鍵用例包括識別向人群不同方向移動的乘客、在私人/受限區(qū)域游蕩以及檢測遺棄的物品?？焖贆z測此類事件并發(fā)出警報可以防止事件升級，并有可能挽救生命。
順暢高效的乘客體驗
集成基于邊緣的人工智能和5G網(wǎng)絡可實現(xiàn)的優(yōu)勢不僅限于交通行業(yè)的安全和健康&安全優(yōu)勢。事實上，通過5G可以增加無接觸旅行的潛力，為乘客提供更快、更方便、無摩擦的旅行體驗。
從長遠來看，我們很可能會在旅游樞紐看到支持5G的自動駕駛汽車的使用，并且想象機場乘客只需掃描智能手機即可進入停車場并使用生物識別ID通過安檢的場景也不是非常不現(xiàn)實。
乘客的另一個積極好處是減少等待時間，有更多時間享受其他機場或火車站活動，如購物和餐飲。這為零售商提供了定制移動應用程序的機會，并為乘客提供更個性化的客戶體驗。
5G網(wǎng)絡和基于邊緣的AI視頻分析的另一個用例是在機場、港口和火車站進行貨物處理。使用手持或物聯(lián)網(wǎng)閱讀器掃描條形碼可以大大提高此類操作的效率，收集的數(shù)據(jù)通過5G網(wǎng)絡傳輸?shù)椒仗峁┥毯臀锪骱献骰锇榭梢栽L問的中心位置。通過讀取貨運集裝箱上的條形碼來連接和收集物聯(lián)網(wǎng)設備的數(shù)據(jù)將提高裝卸過程的效率。
物聯(lián)網(wǎng)的智能案例
隨著城鎮(zhèn)規(guī)劃者、政府和議會越來越多地轉向技術解決方案來支持智能城市的未來發(fā)展，物聯(lián)網(wǎng)也在這些環(huán)境中得到廣泛應用。除了對智能城市規(guī)劃的好處（例如作為傳感器收集空氣質量等數(shù)據(jù)），物聯(lián)網(wǎng)在解釋其收集的數(shù)據(jù)方面也發(fā)揮著關鍵作用。
事實上，根據(jù)IDC的數(shù)據(jù)，到2025年，物聯(lián)網(wǎng)設備生成的數(shù)據(jù)量預計將達到79.4 ZB。然而，從智慧城市的角度來看，只有在具備充分分析能力的情況下，這些數(shù)據(jù)才具有洞察力和價值。這就是數(shù)據(jù)分析脫穎而出的地方，物聯(lián)網(wǎng)和數(shù)據(jù)分析在智能城市框架中共存，涉及以下領域:
交通
物聯(lián)網(wǎng)使用傳感器跟蹤并向中央管理平臺實時提供有關交通流量的更新，可以幫助城鎮(zhèn)規(guī)劃者識別交通模式。例如，內部系統(tǒng)可以用來自主調整交通燈的順序。
空氣質量和廢物
智能城市越來越多地部署新技術來監(jiān)測污染水平，包括收集灰塵和空氣顆粒量的數(shù)據(jù)。物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)可以通過智能傳感器幫助解決這一問題，當垃圾箱接近容量時發(fā)出警報，從而確保在需要時進行收集。
智能基礎設施
自動化照明和智能電梯利用相互共享數(shù)據(jù)的物聯(lián)網(wǎng)傳感器，幫助連接的建筑物和家庭不斷從環(huán)境中學習，并最終減少用電量。安裝了物聯(lián)網(wǎng)傳感器的雨水渠會在暴風雨期間廣播水的深度和流速，然后再廣播給居民。
改變對人工智能的態(tài)度
根據(jù)你所讀到的內容，盡管上面提到了多個用例，但關于人工智能的公眾輿論可能仍然有些分歧。例如，益普索莫里(Ipsos Mori)發(fā)布的一項調查突顯了一個喜憂參半的前景。
該研究調查了28個國家的公眾對人工智能的態(tài)度，發(fā)現(xiàn)對這項技術及其能力的看法與一個國家的經(jīng)濟發(fā)展和繁榮水平有著內在的聯(lián)系。
具體來說，來自新興國家的受訪者更有可能對人工智能持積極態(tài)度。熟悉度似乎是關鍵，新興經(jīng)濟體的受訪者比發(fā)達經(jīng)濟體的受訪者更熟悉人工智能工具和解決方案。
對人工智能的熟悉程度最好通過教育和培訓來提高，這反過來也可能提高可信度。在2019冠狀病毒病大流行期間，我們看到人工智能如何脫穎而出，以各種方式支持企業(yè)和個人，從接觸者追蹤和社交距離到工作流程自動化和預測分析。
無論是人工智能、5G網(wǎng)絡、物聯(lián)網(wǎng)還是這些技術的任何組合，新技術對日常生活和商業(yè)的多個方面的影響從未如此清晰。
軌跡只有一個方向。通過接受這一事實并繼續(xù)發(fā)展這些技術的用例，社會將真正意識到這些技術的好處。
