人工智能目前正在为社会的方方面面带来革新。比如，通过结合数据挖掘和深度学习的优势，我们可以利用人工智能来分析各种来源的大量数据，识别各种模式，提供交互式理解和进行智能预测。这种创新发展的一个例子就是将人工智能应用于由传感器生成的数据，尤其是通过智能手机和其他消费者设备所收集的数据。运动传感器数据及其他信息（比如GPS信息）可提供大量不同的数据集。本节最后以常见的运动传感器为例来说明AI和传感器的综合应用。一个常见的应用是通过分析使用的数据来确定用户在每个时间段的活动，无论是坐姿、走路、跑步还是睡眠的情况下。在活动跟踪方面，原始数据通过轴向运动传感器得以收集，例如智能手机、可穿戴设备和其他便携式设备中的加速度计和陀螺仪。这些设备获取三个坐标轴（x、y、z）上的运动数据，以便于连续跟踪和评估活动。
对于人工智能的监督式学习，需要用标记数据来训练“模型”，以便分类引擎可以使用此模型对实际用户行为进行分类。只获取原始传感器数据是不够的。我们观察到，要实现高度准确的分类，需要仔细确定一些特征，即系统需要被告知对于区分各个序列重要的特征或者活动。为了进行活动识别，指示性特征可以包括“滤波信号”，例如身体加速（来自传感器的原始加速度数据），或“导出信号”，例如高速傅里叶变换（FFT）值或标准差计算。举例来说，加州大学欧文分校（UCI）的机器学习数据库创建了一个定义了561个特征的数据集，这个数据集以30名志愿者的6项基本活动（即站立、坐姿、卧姿、行走、下台阶和上台阶）为基础。使用默认的LibSVM内核训练的模型进行活动分类的测试准确度高达91.84%。在完成培训和特征排名后，选择最重要的19项功能足以达到85.38%的活动分类测试准确度。经过对排名进行仔细检查，我们发现最相关的特征是频域变换以及滑动窗口加速度原始数据的平均值、最大值和最小值。有趣的是，这些特征都不能仅仅通过预处理实现，传感器融合对于确保数据的可靠性十分必要，因此对分类尤为实用。
2018年2月，谷歌宣布已经与LogMeIn签订协议，以5000万美元收购LogMeIn旗下的物联网部门Xively。根据公告，谷歌预计到2020年将有200亿台设备联网，而它可以凭借这笔收购布局物联网市场。Xively为设备厂商提供工具，实现设备联网功能，同时将设备与用户手机中的App连接起来。这将帮助GoogleCloud实现其物联网野心：获得海量物联网设备的数据，并进行存储与分析。GoogleCloud通过本次收购将获得领先的物联网技术、工程技术以及Xively的设备管理、通信能力。谷歌在2018年的CES上推出了Smart Display平台，希望让Google Assistant 进入多家厂商的产品中。与谷歌合作的厂商有Altec Lansing、Anker、Bang & Olufsen、Braven、iHome、JBL、Jensen、LG、联想、Klipsch、Knit Audio、Memorex、RIVA Audio 和索尼等。
通过传感器为用户提供真正的个性化体验已成为现实，通过人工智能，系统可以利用由智能手机、可穿戴设备和其他便携设备的传感器所收集的数据为人们提供更多深度功能。未来几年，一系列现在还难以想象的设备和解决方案将会得到更多发展。人工智能和传感器为设计师和用户打开了一个充满激动人心的机会的新世界。
人工智能与大数据技术导论
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