位置情报与人工智能以及数字孪生结合的魔力

October 19, 2023

Christina Cardoza

位置情报

从安全摄像头到车载备份助手，跟踪和监控环境（或位置情报）在我们如今的生活中无处不在。但企业才开始了解到将位置情报与人工智能和数字孪生等技术匹配的固有优势。如果数字孪生模型的想法仍然显得有些神奇，请系好安全带。我们将把它带到下一个维度：时间。因为在特定时刻了解特定资产时，监控和空间感知不只是会影响安全性或缺陷检测。

当然，伟大的技术进步通常会伴随伟大技术的诞生。因此，英特尔联邦和航空航天市场总经理兼高级总监 Tony Franklin能够解释清楚位置情报的整体概念：它在当前和未来可以解决的挑战，以及旨在帮助实现这一切的技术，包括英特尔的 SceneScape 平台（视频 1）。

视频 1。英特尔联邦和航空航天市场总经理兼高级总监 Tony Franklin 解释位置和情报以及使用人工智能和数字孪生的重要性。

您如何看待数字孪生和位置情报的概念？

我认为我们都已经习惯了位置情报，甚至感觉不到它的存在。每个人的手机上都有 Google Maps 地图应用。任何有孩子的人都了解 Life360 应用：您可以确切知道某人在哪里、在那里呆了多久、移动速度如何。

但在业务方面，我们刚刚开始了解到从财务角度来看的位置情报的影响力有多么大。因此，对于类似 UPS 的运输公司，如果他们从 A 点到 B 点的定位不准确，则可能会造成数百万美元的损失。这对于可持续发展等事项也很重要。我最近了解到，在美国，27% 的气体排放量来自运输业。

而且除了位置情报之外，我认为我们开始真正了解的是基于时间的空间情报。这不仅仅与位置有关，还关系到我们在特定时刻是否真正了解周围发生的事情，或者是否了解资产、物品或人员的情况。数字孪生可让您可以重新创建空间，然后了解包括实时时间在内的特定时间，但如果您需要按下回放按钮进行分析，也可以这样做。

数字孪生的价值还在于，它有一个自然生成的抽象。我们知道它是现实世界的数字复制品，因此分析是在复制品上完成的，而不是对实际输入的数据进行分析。然后，数字复制品还可以将数据提供给多个应用。

当存在多种应用和不同类型的人工智能时，您的确有必要使用基于标准的技术，因为您可能需要一种 AI 来识别某些动物、人或资产，以及另一种 AI 来识别不同的汽车、天气或更多类似物理的模型。

位置情报可以解决企业面临的哪些挑战？

我认为最大的挑战之一是来自不同应用的数据孤岛化。例如，我们在手机上有大量的应用程序可以协同工作，但并不意味着这些应用上的数据也可以协同工作。

在商业领域，可能会有一种应用用于监控物理安全，但还有另一种应用用于监控工厂中的机器人等。它们都有摄像头、传感数据，但不会连接 —— 所有数据都位于不同的筒仓中。那么，如何将这些数据联系起来，以增强情景感知并做出更好的决策？理想情况下，更好的决策意味着要么省钱、要么有机会赚钱，要么创造其他价值，例如更安全的环境。

另一项挑战则只是需要思想上的转变。我们已经在使用的许多技术都来自游戏。如今，电子游戏非常真实，在游戏中，您可以看到 3D 环境中的所有内容。您了解位置；您还会收到多种感官数据，包括声音或环境数据。所有这些都与体验融合。因此，我们开始越来越多地将其融入我们的日常生活和业务中。

英特尔如何帮助企业部署数字孪生和人工智能？

总会有大量数据需要标注才能提供使用，而我们有很多工具可以将其联系起来。如果要实时接收流式数据，我们提供了英特尔^® 发行版 OpenVINO^™ 工具套件。您可以使用该套件应用推理，还可以为输入的特定数据选择最好的计算技术。

因此，您可以输入这些数据，应用推理，继续循环。然后，英特尔^® Geti^™ 平台允许您训练数据。它可以让您快速完成这项工作，而不需要成千上万张图像 —— 如果是用于计算机视觉的图像，则需要。并且任何人都不需要拥有数据科学博士学位。这就是 Geti 的用处。

中间有一个名为英特尔^® SceneScape 的东西。类似于 Geti，SceneScape 也面向最终用户。将其视为位于 OpenVINO 和 Geti 中间的一个软件框架，可以真正简化数字孪生创建，使您所拥有的数据具有意义，并以影响深远的方式提供和使用这些数据。它允许最终用户以开放、标准的方式轻松部署人工智能技术，并利用其附属的最佳计算技术。

因此，输入传感器数据。然后，OpenVINO 将应用推理进行目标检测或分类等。您可以使用 Open Model Zoo——来自我们合作的所有合作伙伴的一系列模型，并通过 SceneScape 部署该模型。然后使用 Geti 训练数据。

SceneScape 还允许您在任何应用中使用任何传感器来监控和跟踪任何空间。我们已经习惯了视频，但也还有其他传感器可以让您增强环境情景感知。您可以使用激光雷达，所有电动和自动驾驶汽车都配备激光雷达，或者是环境、温度、辐射或声音传感器以及文本数据。

是否可以分享任何有关英特尔^® SceneScape 正在实施的案例研究？

一直使用 SceneScape 的客户的一个共同点是需要更多地了解他们的环境（无论是他们所在的环境还是正在监控的环境），将传感器和数据连接起来并提供数据。他们希望增加这些数据的使用，并从中获得更多的情景感知。

因此，不妨想想机场。我们需要跟踪跟踪人们聚集的地点、跟踪队列时间等。在新冠疫情早期阶段时，我们有必要使用前额传感器跟踪身体测量数据。机场空间已受到监控，但现在需要连接数据。用于观察前额的传感器通常不会连接到正在查看队列的摄像头。现在，他们需要这样做。

它在数据点之间建立联系：您可以看到这个人已经排了 30 分钟的队，但您也会看到他们体温很高，并且没有采取社交隔离措施。或者您会看到这个人拿着袋子，正在跟袋子一起移动，现在袋子静止不动，但该人一直在移动。

如果愿意，您不仅可以查看航站楼 A 的 2 号门，还需要所有的航站楼和所有的门，你需要在单一虚拟管理平台上看到它们。这是 SceneScape 所能够带来的好处之一。

英特尔^® SceneScape 如何解决隐私问题？

隐私绝对重要。但我们只是观察探测的实际物体 — 它是人，是物品，还是汽车？我们要确定它是什么，确定实际距离，确定运动方式。我们实际上不会进行面部识别或类似的任何操作。我们推理数据，但随后也允许客户实施他们针对特定应用所作的选择。

您认为这一领域下一步的发展方向是什么？

我期待的其中一个用例是患者数字孪生。现在，您会在不同地方有着不同的医疗记录。历史数据并没有与被实时数据一起使用，也不会被用于与可能适用于许多患者的大量病史数据进行比较。因此，我很希望能看到一个不断更新的病人数字孪生系统，那将是最理想的情况。

但是如果只跟踪医疗器械会怎样？手术前有 10 件医疗器械，您要确保手术结束后仍然有 10 件医疗器械，不会被无意中遗落在不应该遗落的地方。

因此，正如我刚才已提到的那样，有一些即时应用可以帮助当今的企业运营。然后是我认为我们都在期待的未来状态，我希望患者能拥有数字孪生。

我认为当企业开始意识到他们可以消除数据孤岛，并在各种应用中建立数据和系统之间的关系或联系——不仅是在一个房间，也不在同一个楼层，或者同一栋建筑，甚至可能跨越整个园区。他们可以开始获得实际价值，从而影响到利润 — 他们可以赚更多的钱，也可以节省更多的钱。

您最后还有什么重要的想法要和我们分享？

将交通状况视为一个用例；位置情报可以帮助拯救生命。我们发现客户会将 SceneScape 与这个应用结合起来看待。如今，许多汽车都配备了摄像头传感器（倒车传感器或前置摄像头），并且大多数十字路口都装有摄像头。但现在他们不再相互交谈。

那么，如果有一辆汽车正在快速行驶，并且还有一台摄像头可以看到行人靠近盲点，该怎么做呢。我希望汽车知道这一点，并开始自动减速。现在，大多数汽车在遭遇 另一辆骑车 时，如果行驶速度过快，将会自动开始减速。但如果不知道某个人正在拐角处，他们就无法做到这一点，因为他们看不到。或者说，即使摄像头可以看到，他们并不一定知道人离车有多远或车速有多快。

作为人类，我们进入汽车后，就知道它的速度有多快，知道是否有人走过来了。我们认为自己的大脑会将此视为理所当然。但摄像头并不理解这一点。因此，这是一种可以应用于当今的应用，一些城市实际上正在研究这些类型的应用。

这就是为何人工智能与这些技术以及传感器数据的集成如此重要。它使这些系统更加智能，并真正了解环境。同样，基于时间的空间情报：距离、时间、速度、物体之间的关系。

而这正是我们正在努力的目标 —— 与英特尔所拥有的庞大生态系统合作，让企业能够轻松实施这项技术。这是一个激动人心的时刻，我们期待帮助企业有所作为。