一個良好的‘智能傳感器’是由微處理器驅(qū)動的傳感器與儀表套裝，并且具有通信與板載診斷等功能。智能傳感器能將檢測到的各種物理量儲存起來，并按照指令處理這些數(shù)據(jù)，從而創(chuàng)造出新數(shù)據(jù)。智能傳感器之間能進(jìn)行信息交流，并能自我決定應(yīng)該傳送的數(shù)據(jù)，舍棄異常數(shù)據(jù)，完成分析和統(tǒng)計計算等。

智能傳感器，說白了就是將人工智能與傳感器技術(shù)相結(jié)合，形成硬件和軟件是共生演化的產(chǎn)物。未來，將有500億個相互連接的設(shè)備。而這些設(shè)備中大多都會安傳感器，可能用ElectricImp內(nèi)嵌傳感器，或者用Estimote外接一個傳感器。設(shè)備中的傳感器會產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)。

人工智能技術(shù)能夠?qū)鞲衅飨到y(tǒng)有所幫助，它們是基于知識的系統(tǒng)、模糊邏輯、自動知識收集、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、基于案例推理和環(huán)境智能。這些技術(shù)在傳感器系統(tǒng)中的應(yīng)用越來越廣泛，不僅因為它們確實有效，還因為今天的計算機(jī)應(yīng)用越來越普及。

這些人工智能技術(shù)具有的計算復(fù)雜度，可以應(yīng)用于小型傳感器系統(tǒng)、單一傳感器或者采用低容量微型控制器陣列的系統(tǒng)。正確應(yīng)用人工智能技術(shù)將會創(chuàng)造更多富有競爭力的傳感器系統(tǒng)和應(yīng)用。

人工智能領(lǐng)域的其他技術(shù)進(jìn)步也將會給傳感器系統(tǒng)帶來沖擊，包括數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、多主體系統(tǒng)和分布式自組織系統(tǒng)。環(huán)境傳感技術(shù)能夠?qū)⒑芏辔⑿碗娮犹幚砥骱蛡鞲衅骷傻饺粘Ｎ锲分校蛊渚哂兄悄?。它們可以?chuàng)造智能環(huán)境，與其他智能設(shè)備通訊，并與人類實現(xiàn)交互。給出的建議能夠幫助用戶更加直觀地完成任務(wù)，但是這種集成技術(shù)的后果將會很難預(yù)測。使用環(huán)境智能和多種人工智能技術(shù)的組合能夠?qū)⑦@種技術(shù)發(fā)揮到。

利用人工智能對傳感器系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化。人工智能作為計算機(jī)科學(xué)的一個分支出現(xiàn)于20世紀(jì)50年代，它繁衍出了很多功能強(qiáng)大的工具，在傳感器系統(tǒng)中具有巨大作用，能夠自動解決那些原本需要人類智能才能夠解決的問題。

雖然人工智能進(jìn)入工業(yè)領(lǐng)域的進(jìn)程較為緩慢，但是它必將帶來靈活性、可重新配置能力和可靠性方面的進(jìn)步。全新的系統(tǒng)設(shè)備在越來越多的任務(wù)中表現(xiàn)出超過人類的性能。隨著它們與人類越來越緊密，我們將人類大腦與計算機(jī)能力結(jié)合起來，實現(xiàn)商討、分析、推論、通訊和發(fā)明。

人工智能結(jié)合了多種技術(shù)，賦予了機(jī)器學(xué)習(xí)、采納、決策的能力，給予他們?nèi)碌墓δ?。這一成就依賴于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、專家系統(tǒng)、自組織系統(tǒng)、模糊邏輯和遺傳算法等技術(shù)，人工智能技術(shù)將其應(yīng)用領(lǐng)域擴(kuò)展到了很多其他領(lǐng)域，其中一些領(lǐng)域需要對傳感器信息進(jìn)行解析和處理，例如裝配、生物傳感器、建筑建模、計算機(jī)視覺、切割工具診斷、環(huán)境工程、力值傳感、健康監(jiān)控、人機(jī)交互、網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用、激光銑削、維護(hù)和檢查、動力輔助、機(jī)器人、傳感器網(wǎng)絡(luò)和遙控作業(yè)等等。

這些人工智能方面的發(fā)展被引入到了更加復(fù)雜的傳感器系統(tǒng)中。點擊鼠標(biāo)、輕敲開關(guān)或者大腦的思考都會將任何傳感器數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為信息并發(fā)送給你。