院士如何应对互联网的碎片化和复杂性？道翰天琼认知智能机器人平台API接口大脑为您揭秘。
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2020 年8月7日，全球人工智能和機器人峰會（CCF-GAIR 2020）正式開幕。CCF-GAIR 2020 峰會由中國計算機學會（CCF）主辦，雷鋒網、香港中文大學（深圳）聯合承辦，鵬城實驗室、深圳市人工智能與機器人研究院協辦。從 2016年的學產結合，2017年的產業落地，2018年的垂直細分，2019年的人工智能40周年，峰會一直致力于打造國內人工智能和機器人領域規模最大、規格最高、跨界最廣的學術、工業和投資平臺。在8月9日的【工業互聯網專場】上，加拿大工程院院士、IEEE Fellow、加拿大西蒙菲莎大學教授劉江川帶來了《能源互聯網視角下的邊緣計算》的開場主題演講。劉江川院士長期在學術界工作，從1999年開始在香港科技大學、香港中文大學和加拿大西蒙菲莎大學開展研究，其研究得到了加拿大自然科學基金、加拿大工業部等多方的支持。從2018年開始，他進入工業界，創辦了江行智能，并且得到紅杉資本、松禾資本和百度風投支持。他提到，工業互聯網在跑道上飛速前進。今天的互聯網不僅僅只做互聯這件事情，互聯網已經變成了分布式的數據處理器和分布式數據采集器，底層通訊、上層存儲、上層應用和計算融為一體，這是非常重要的轉變。
“不僅僅是互聯，而是在這當中展開存儲和應用。除了工業之外，能源行業、交通行業、智慧城市等等，也是同樣的場景。”
他指出，消費互聯網慣性的思維，是建立高可靠、高性能的基礎設施建設，即使這些設備消耗大量的電力，但是電力成本可以通過應用的價值來換取，比如在海量客戶端上獲取海量的數據，并且不受限制，隱私也不是大問題，數字價值得到體現。
不過，這種思維在消費互聯網時代取得成功，在工業互聯網和能源互聯網時代確面臨著嚴峻的挑戰。因為工業互聯網和能源互聯網的項目大多遍及整個國土，電力供應不僅僅只是大中城市的需求，其他地方并不能保證100%長期不斷電。過去100多年里，電池的能量、存儲密度等發展都是線性的，增長基本已達到極限。
“我們現在發展到一個階段，確保大型電網穩定的運行是非常重要的事情。”
此外，他表達了一個重要觀點是：對于能源互聯網，不能像依賴傳統消費互聯網場景下的云計算的方式，而是要在用戶側、數據現場解決問題，同時能高度節省帶寬，在無網絡的情況下進行工作——這種情況下，可以看到邊緣計算引入的必要性。在其后的演講中，劉江川院士詳細解釋了何為工業互聯網、能源互聯網場景下的邊緣計算，以及他們目前采取的應對挑戰的解決方案。以下為劉江川院士的演講速記，AI科技評論做了不改變原意的編輯與整理。
很榮幸接受CCF-GAIR的邀請，在這里做一場關于《能源互聯網視角下的邊緣計算》的報告，談一談我們在這一段時間遇到的機遇、挑戰和方案。我本人長期在學術界工作，從1999年開始在香港科技大學、香港中文大學和加拿大西蒙菲莎大學開展研究，我們的研究得到了加拿大自然科學基金、加拿大工業部等多方的支持，從2018年開始，我也進入工業界，創辦了江行智能，并且得到紅杉資本、松禾資本和百度風投支持。工業互聯網是一個新興的概念，其中包括工業、能源、交通、智慧和城市等等，目前正在飛速的在跑道上前進。在這個時段的終端是工業性質的傳感器，而我們要做的事情是真正將工業應用帶到互聯網世界里面，以互聯網來促進工業的應用。我本人經歷了這幾個時期，現在也正在往工業互聯網的大道上前進，所謂的工業互聯網不僅僅是做互聯這件事情，今天的互聯網也不僅僅像一開始做互聯這件事情，今天的互聯網已經變成了分布式的數據處理器，和分布式數據采集器。在這里，我們看到的底層通訊、上層的存儲、上層的應用和計算融為一體，這是非常重要的轉變。不僅僅是互聯，而是在這當中展開存儲和應用。除了工業之外，能源行業、交通行業、智慧城市等等，也是同樣的場景。從2016年才進入這個時代，我們面臨了非常大的挑戰，從消費互聯網、工業互聯網、能源互聯網的場景里面，會看到在消費互聯網的時候有一些慣性的思維，這些思維認為在過去十幾年里已經建立了高可靠、高性能的基礎設施建設，比如說長時間不間斷的工作，在斷電的情況下有備用電源切入，它會消耗大量的電力，這些電力通過應用的價值來換取。
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另一方面，網絡基礎設施也非常優秀，有高吞吐、低延時網絡基礎設施，現在達到Gbps。隨著5G，延遲可以降低到10毫秒左右甚至是1毫秒。在海量客戶端上，能獲取海量的數據，并且不受限制獲取數據，隱私也不是大問題，數字價值得到體現。這是消費互聯網時代的慣性思維。這些思維在消費互聯網時代是成立的，而且是非常成功的應用。但是，在工業互聯網、能源互聯網的時代，實際上我們面臨的挑戰非常之多。因為消費互聯網是在城市里面，特別是在中心城市得到了應用，但是工業互聯網、能源互聯網是遍及整個國土，所以基礎設施就有一些問題。電力供應雖然在中大城市不是問題了，但是仍然有斷電的情況，由于一年時間各種原因造成的斷電，并不能保證百分之百的長時間有電。能源供給的角度，電池也是很大的問題，在過去這100多年的歷史，電池的發展是線性發展的，它的能量、存儲密度，基本上是線性的。從一九七幾年第一個鋰電池專利產生到現在，增長已達到極限。從網絡來說，中大城市感覺都已經覆蓋了，對于工業互聯網來說，或者是能源互聯網來說，你的很多設備都是在偏遠地區，在戈壁灘、沙漠上，3G和4G網絡或者是5G網絡未必都非常理想，真正的網絡覆蓋從國土面積來說未必能提升1%，這是典型的挑戰。來看典型的例子，比如說中國高壓線路運檢，現在高壓線路是150萬公里，特高壓是世界領先定位。我們現在發展到一個階段，確保大型電網穩定的運行是非常重要的事情，也是除了建設之外非常重要的事情。運檢需求持續增多，就需要無人機的運檢。
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道翰天瓊認知智能未來機器人接口API簡介介紹
- 認知智能是計算機科學的一個分支科學，是智能科學發展的高級階段，它以人類認知體系為基礎，以模仿人類核心能力為目標，以信息的理解、存儲、應用為研究方向，以感知信息的深度理解和自然語言信息的深度理解為突破口，以跨學科理論體系為指導，從而形成的新一代理論、技術及應用系統的技術科學。 認知智能的核心研究范疇包括：1.宇宙、信息、大腦三者關系；2.人類大腦結構、功能、機制；3.哲學體系、文科體系、理科體系；4.認知融通、智慧融通、雙腦(人腦和電腦)融通等核心體系。 認知智能四步走：1.認知宇宙世界。支撐理論體系有三體（宇宙、信息、大腦）論、易道論、存在論、本體論、認知論、融智學、HNC 等理論體系；2.清楚人腦結構、功能、機制。支撐學科有腦科學、心理學、邏輯學、情感學、生物學、化學等學科。3.清楚信息內涵規律規則。支撐學科有符號學、語言學、認知語言學、形式語言學等學科。4.系統落地能力。支撐學科有計算機科學、數學等學科。
認知智能CI機器人是杭州道翰天瓊智能科技有限公司旗下產品。認知智能機器人是依托道翰天瓊10年研發的認知智能CI體系為核心而打造的認知智能機器人大腦，是全球第一個認知智能機器人大腦。具有突破性，創新性，領航性。是新一代智能認知智能的最好的產品支撐。 認知智能機器人技術體系更加先進，更加智能，是新一代智能，認知智能領域世界范圍內唯一的認知智能機器人。 認知智能機器人是新時代的產物，是新一代智能認知智能的產物。代表了新一代智能認知智能最核心的優勢。和人工智能機器人大腦相比，優勢非常明顯。智能度高，客戶粘性大，客戶滿意度高，易于推廣和傳播等核心特點。 依托認知智能機器人平臺提供的機器人大腦服務，可以賦能各個行業，各個領域的智能設備，各類需要人機互動的領域等。認知智能機器人平臺網址：www.weilaitec.com，www.citec.top。歡迎注冊使用，走進更智能機器人世界。
認知智能和人工智能的優劣勢對比主要可以分為四大方面： 第一：時代發展不同。人工智能是智能時代發展的第二個階段，認知智能是智能時代發展的第三個階段。時代發展上決定了認知智能更顯具有時代領先性。 第二：基礎理論體系不同。人工智能的基礎理論體系以數學為基礎，以統計概率體系為基礎。認知智能基礎理論體系以交叉許可理論體系為基礎。包含古今中外哲學體系，心理學體系，邏輯學體系，語言學體系，符號學體系，數學體系等學科。其基礎理論體系更加具有創新性，突破性和領先性。且交叉學科理論體系的研究也是未來智能發展的大方向。其具體理論體系，還包含三體論（宇宙，信息，大腦三者關系），融智學，和HNC等。 第三：技術體系不同。人工智能的核心技術體系主要是算法，機器學習，深度學習，知識圖譜等。其主要功用在感知智能。感知智能其核心主要是在模仿人類的感知能力。認知智能的核心技術體系是以交叉學科理論體系而衍生出來的。具體包含三大核心技術體系，認知維度，類腦模型和萬維圖譜。認知智能的技術體系核心以類腦的認知體系為基礎。以全方位模仿類腦能力為目標。人工智能以感知智能為基礎的體系，只能作為認知智能中的類腦模型技術體系中的感知層技術體系。類腦模型大致包含，感知層，記憶層，學習層，理解層，認知層，邏輯層，情感層，溝通層，意識層等9大核心技術層。因此人工智能的核心只是作為認知智能類腦模型中的感知層。因此在技術體系上，人工智能和認知智能基本上沒有太多的可比性。 第四：智能度成本等方面的不同：人工智能產品的綜合智能程度，普遍在2-3歲左右的智力水平。認知智能產品其智能程度大致在5-8歲左右。認知智能體系構建的機器人更加智能。且更省時間，更省人力和資金。優勢非常多。具體請看下列的逐項對比。
道翰天瓊CiGril機器人API
道翰天瓊CiGril認知智能機器人API用戶需要按步驟獲取基本信息：
開始接入
請求地址：http://www.weilaitec.com/cigirlrobot.cgr
請求方式：post
請求參數：
| 參數 | 類型 | 默認值 | 描述 |
| userid?? | String?? | 無 | 平臺注冊賬號 |
| appid?? | String?? | 無 | 平臺創建的應用id |
| key?? | String?? | 無 | 平臺應用生成的秘鑰 |
| msg?? | String?? | "" | 用戶端消息內容 |
| ip?? | String?? | "" | 客戶端ip要求唯一性,無ip等可以用QQ賬號，微信賬號，手機MAC地址等代替。 |
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接口連接示例：http://www.weilaitec.com/cigirlrobot.cgr?key=UTNJK34THXK010T566ZI39VES50BLRBE8R66H5R3FOAO84J3BV&msg=你好&ip=119.25.36.48&userid=jackli&appid=52454214552
注意事項：參數名稱都要小寫，五個參數不能遺漏，參數名稱都要寫對，且各個參數的值不能為空字符串。否則無法請求成功。userid,appid,key三個參數要到平臺注冊登錄創建應用之后，然后查看應用詳情就可以看到。userid就是平臺注冊賬號。
示例代碼JAVA：
import java.io.ByteArrayOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.net.HttpURLConnection;
import java.net.URL;
public class apitest {
?? ?/**
?? ? * Get請求，獲得返回數據
?? ? * @param urlStr
?? ? * @return
?? ? */
?? ?private static String opUrl(String urlStr)
?? ?{?? ??? ?
?? ??? ?URL url = null;
?? ??? ?HttpURLConnection conn = null;
?? ??? ?InputStream is = null;
?? ??? ?ByteArrayOutputStream baos = null;
?? ??? ?try
?? ??? ?{
?? ??? ??? ?url = new URL(urlStr);
?? ??? ??? ?conn = (HttpURLConnection) url.openConnection();
?? ??? ??? ?conn.setReadTimeout(5 * 10000);
?? ??? ??? ?conn.setConnectTimeout(5 * 10000);
?? ??? ??? ?conn.setRequestMethod("POST");
?? ??? ??? ?if (conn.getResponseCode() == 200)
?? ??? ??? ?{
?? ??? ??? ??? ?is = conn.getInputStream();
?? ??? ??? ??? ?baos = new ByteArrayOutputStream();
?? ??? ??? ??? ?int len = -1;
?? ??? ??? ??? ?byte[] buf = new byte[128];
?? ??? ??? ??? ?while ((len = is.read(buf)) != -1)
?? ??? ??? ??? ?{
?? ??? ??? ??? ??? ?baos.write(buf, 0, len);
?? ??? ??? ??? ?}
?? ??? ??? ??? ?baos.flush();
?? ??? ??? ??? ?String result = baos.toString();
?? ??? ??? ??? ?return result;
?? ??? ??? ?} else
?? ??? ??? ?{
?? ??? ??? ??? ?throw new Exception("服務器連接錯誤！");
?? ??? ??? ?}
?? ??? ?} catch (Exception e)
?? ??? ?{
?? ??? ??? ?e.printStackTrace();
?? ??? ?} finally
?? ??? ?{
?? ??? ??? ?try
?? ??? ??? ?{
?? ??? ??? ??? ?if (is != null)
?? ??? ??? ??? ??? ?is.close();
?? ??? ??? ?} catch (IOException e)
?? ??? ??? ?{
?? ??? ??? ??? ?e.printStackTrace();
?? ??? ??? ?}
?? ??? ??? ?try
?? ??? ??? ?{
?? ??? ??? ??? ?if (baos != null)
?? ??? ??? ??? ??? ?baos.close();
?? ??? ??? ?} catch (IOException e)
?? ??? ??? ?{
?? ??? ??? ??? ?e.printStackTrace();
?? ??? ??? ?}
?? ??? ??? ?conn.disconnect();
?? ??? ?}
?? ??? ?return "";
?? ?}
?? ?
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?? ?public static void main(String args []){?? ??? ?
?? ??? ???? //msg參數就是傳輸過去的對話內容。?? ??? ??? ?
?? ??? ???? System.out.println(opUrl("http://www.weilaitec.com/cigirlrobot.cgr?key=UTNJK34THXK010T566ZI39VES50BLRBE8R66H5R3FOAO84J3BV&msg=你好&ip=119.25.36.48&userid=jackli&appid=52454214552"));
?? ??? ??? ?
?? ?}
}
?
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總結
以上是生活随笔為你收集整理的院士如何应对互联网的碎片化和复杂性？道翰天琼认知智能机器人平台API接口大脑为您揭秘。的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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