Computerworld 的专栏作家 Mike Elgan 撰文指出，大家都疏忽了 Google Lens 的实在含义：Google 向咱们展现的是通用感应器的将来。幸亏了机器学习和 AI 云，如今能够运用仅一个实在的传感器（摄像机）在软件中创立一百万个不一样的传感器。一起，CMU 研讨人员本月也发布了他们最新的超级传感器技能，这项研讨的赞助者同样是 Google。作者以为，这些痕迹预示着，“万亿传感器”物联网的旧方式将被 AI 杀死，超级传感器行将兴起。

Google Lens 实在的含义被疏忽了

Google 本周用一个称为 Google Lens 的新功用闪瞎了开发人员的眼。

Google Lens 首要出如今 Google Assistant 和 Google Photos 中，运用人工智能（A.I.）来专门辨认智能手机摄像镜头中的内容。

在 Google 的演示中，Google Lens 不只辨认出花朵，并且还有花朵的种类。当 Google Lens 指向路由器条形码时，还主动登录到了该无线网络。最终的显现中，Google Lens 还能辨认公司，为每家公司弹出 Google Maps 卡。

很快，前baidu首席科学家吴恩达就在推特上表明：“美国媒体以为 Google Lens 很赞，但baidu几年前就推出了这个功用。”

“用手机辨认鲜花或者别的东西，2014 年我国就做得很好了。如今看到这东西出如今美国 Google I/O 大会上，很不错。”

无论是媒体眼里的闪亮上台，仍是大牛口中的早已有之，在 Computerworld 的专栏作家 Mike Elgan 看来，Google Lens 实在的含义都被疏忽了。他是这么以为的：

多见的反应是：“哦，看，咱们的智能手机又多了个玩意儿！”实际上，Google 向咱们展现的是通用感应器的将来。幸亏机器学习，如今能够运用仅一个实在的传感器（摄像机）在软件中创立一百万个不一样的传感器。

在 Google 的演示中，很明显，相机成为了“超级传感器”。Google Lens 扮演了花辨认传感器、条形码阅览器和零售商辨认器的角色，作为一个通用的超级传感器，它具有许多根据软件的、AI 驱动的“虚拟传感器”，内置在本地或云端的软件里。

“万亿传感器国际”——其时咱们不明白啥是实在的 AI 和机器学习

提到物联网（IoT），四年前，“万亿传感器国际”（trillion sensor world）一词在IT 界流行起来。将来主义者模糊地幻想了一万亿个小型设备，具有万亿个天线和一万亿个电池（每年有必要替换一万亿次）。

在幻想的将来中，咱们将被穿戴式传感器掩盖。一切的商品和机器上都装有RFID 芯片，来向登入的读取器提示方位信息。专用传感器将浸透咱们的家庭，单位和作业场所。

咱们其时如此单纯，还不明白啥是实在的 AI 和机器学习。

在曩昔四年中，另一场革新现已打破了预期的“万亿传感器国际”之变，即 A.I. 云的演化，它改动了一切。除了装置在汽车，人，墙面，机器和道路上的不一样的单一用处的传感器以外，咱们还将配备通用超级传感器，其数据将用于根据软件的虚拟传感器。

CMU 最新研讨：“组成传感器”（syntheticsensors）

CMU 的研讨人员上星期发布了他们的“超级传感器”技能，他们也称之为“组成传感器”。

虽然名为“组成”，依然有实在的传感器在那儿。研讨人员开发了一个包括常用于公司和商业环境中的小范围传感器的主板。这块主板的功用就像一个植入墙面或USB 电源并经过Wi-Fi 衔接的黑盒式传感器。

换句话说，它是一个用作通用超级传感器的小型设备，您能够将其刺进和布置到任何传感运用中。这些传感器能够检查声响、振荡、光线、电磁活动和温度。这些主板不用于惯例摄像头，这首要是为了不引起关于用户或职工隐私的忧虑。当然，一个用于惯例摄像头的更强壮版别也不难幻想。

CMU 研讨人员本月发布了他们最新的超级传感器技能，能够勘探出厂房同一楼层上发作的一切事情。

当事情发作在传感器主板邻近时，数据以特定的仅有辨认方式生成，这些方式由机器学习算法处理，以便在软件中创立“组成传感器”。

以下是这种传感器在库房场景中作业原理的简化版别。您能够刺进一个或几个超级传感器。好了，如今有人在用叉车，它发生的振荡、声响、热量和运动被超级传感器检查到了，生成了数据方式，馈送到体系中。所以辨认您辨认出了“作业中的叉车”（进一步的细化，则可能不只判别出叉车在作业，还能判别出在哪里作业，它的移动速度有多快，它带着的分量以及别的数据）

然后，您能够编程下一级的运用程序，比方当叉车移动时翻开正告灯，核算叉车设备的磨损或检查叉车未经授权的操作。

开发人员能够运用这些“组成传感器”的输出成果来创立任何必要的运用程序，并将其运用于悉数体系，来监控任何事情。

最首要的是，您能够创立另一个“组成传感器”——10个也罢，100个也罢——能够检查一切的运动、活动、库存、危险等等——无须任何额定的传感器。

CMU 研讨人员的视频显现了其在工厂、单位、家庭和澡堂中的运用。例如，在澡堂里，它能够盯梢运用了多少张纸巾，这一切都是根据纸巾盒发生的声响。它也能够监测那里运用的水的总量。

再次声明，咱们这里所说的革新，指的不是监控一切的才能。革新指的是这个超级传感器，一切将来的感知（以及根据该感知的动作）都是软件解决方案，它不需求装置新设备，无须替换电池或任何别的“万亿传感器国际”中所幻想的各种不方便。

幻想一下，将成本很低的硬件植入墙面，然后，对设备、安全、库存、人员等一切监控，都是经过软件完结的。无须晋级传感器或IoT 设备。

想想吧，CMU 研讨的首要赞助者是...Google！

AI 云效劳和超级传感器带来最深入的改动

这两个项目——Google Lens 和Google 赞助的 CMU “组成传感器”项——是A.I.运用能够实现更少物理传感器和十分好感知的典型代表。

A.I.  一直在让机器复制或模仿人类的才能。但事实是，A.I.在某些范畴现已比人类体现得十分好。

幻想一下，在一个传统的写字楼大厅里，前台有一名保安人员在阅览杂志。他听到旋转门的声响，昂首看到一个男子靠近桌子。他不认识那个男子。所以他请求拜访者挂号，然后让他进入电梯。

如今咱们来看看 A.I. 会怎么做。旋转门的声响显现又一自己进入了大楼（体系随时留心着楼内现已有多少人了）。追跟着男子的脚步，相机扫描他的脸和步态，积极地辨认，不再需求传统的“挂号”。麦克风还能处理他在走路时所宣布的悉数奇妙声响。结合热、化学和别的传感器，得出结论，他手无寸铁，这免去了经过金属勘探器检查的需求。当他抵达门口时，A.I. 宣布一个指令来让门解锁，让他进入大楼。他的拜访记载不是写在纸上，而是可搜索的电子方式。

最棒的是，能够写出很多的新运用程序来检查不一样的东西，而不用去改动物理传感器。大厅中一样的传感器能够代替照明操控、烟雾勘探器和恒温操控。当窗户需求清洗或废物需求排空时，它们也能够做出保护提示。

从大厅到会议室，从单位到工厂、库房和运输体系，运用这种通用传感器和A.I 体系的画面如在现在。跟着 A.I. 云的迅速学习，才能不断提高，公司将能够根据需求，构建定制的虚拟传感器。

在恰当的当地，能够布置摄像头式传感器，比方在大厅里。别的一些当地，比方澡堂，则能够布置非摄像头式的传感器。

最首要的是，超级传感器的革新将会无处不在。物理传感器十分廉价，而 A.I. 能够经过云效劳供给，不只来自 Google，更能够来自广泛的供给商。

根据云的 A.I.效劳现已呈现几年了。可是本月，咱们看到了这次革新将会带来的最深入的改动之一。经过一些廉价的摄像头、麦克风和别的传感器，咱们能够在低成本的情况下迅速创立出软件中的任何传感器。

“万亿传感器”物联网的旧方式现已被 A.I. 杀死，超级传感器兴起了。