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追溯历史不难发现，技术革命的转捩点，并非均匀分布在漫长的历史长河之中：自人类驯服小麦开启农业革命后，它长期未曾出现;过去两百多年，它又集中出现过三次，每一次都伴随着大国的兴衰更迭。

在后三次技术革命中，如经济学家黄奇帆所言：以蒸汽机和内燃机为代表的前两次工业革命，中国完全是大洋彼岸的旁观者;以计算机为代表的第三次工业革命，中国虽然赶上末班车，却也仅是跟随者;但当以数字化为代表的第四次工业革命拉开序幕，中国却极有可能成为引领者。

如你所见，在注定不平凡的2020年，“新基建”以超高频次出现在高层决策文件。在很多学者看来，它不但按下了推动当前中国经济发展的加速键，更是按下了中国引领全球第四次工业革命的加速键。

尤为令人欣喜的是，在更多企业完成数字化转型的同时，在与社会福祉息息相关的公共领域，新基建亦在全国各地不断生根发芽，渐次开花。

最近几年，在全面构建“数字政府”的背景下，在“算力就是竞争力，网络就是承载力”的共识下，越来越多的中国城市奔向“云端”。

倘若从2013年国家推出第一批智慧城市试点来算，智慧城市落地已有7年。7年来，单就数量而言，根据德勤在《超级智能城市2.0：人工智能引领新风向》数据显示，中国智慧城市市场规模在最近几年均保持了30%以上的增长。国内在建智慧城市数量为500个，是全球智慧城市建设数量的一半。全国超过89%的地级以上城市都在建设智慧城市，智慧城市总体规划投资额已超过3万亿元人民币。

这一数量固然可喜，质量却参差不齐。
 

为了解决这个问题，匹兹堡大学项目的研究人员提出应用人工智能来延长部署在物联网中的传感器的寿命。该系统将有助于减少物联网传感器的能耗，并缓解电池寿命问题。在这个项目中，研究人员使用搭载式传感器，这种传感器由从环境中获取的能量驱动，来触发主要的传感器。背负式传感器将无人值守运行，并且经过训练，使用人工智能算法，只在满足特定事件条件时，才向主要设备发出开启信号。

该研究的首席研究员、匹兹堡大学斯旺森工程学院电子与计算机工程副教授胡景通解释说，利用环境获取的能量运行人工智能算法的主要挑战之一是，环境产生的能量是间歇性的。他补充说:“就像笔记本电脑一样，如果传感器断电，你就会失去数据，所以我们希望帮助人工智能算法做出准确的决定，即使是在间歇性断电的情况下。”

胡教授和他的团队计划开发一种方法，通过利用太阳能、热能或风能等环境中的能源收集技术来节省遥感设备的电力。然后，他们将增加一个第二个小传感器，可以触发一个更坚固的设备，从而节省能源，并允许用户更频繁地更换电池。较小的传感器应由从环境中获取的能量供电。这个较小的传感器将在无人值守的情况下运行，在人工智能的帮助下，它可以被训练成识别模式，并向较大的设备发出信号，以便在特定事件中开启;从而起到看门狗的作用。

根据国家科学基金会(NSF)网站上的博客文章，胡和他的团队概述了三个任务，这将为基于能量收集技术的物联网设备进行间歇性增量推理奠定基础。这些是：

1.开发新颖的功率跟踪感知压缩，在线修剪和自适应算法，以确保在间歇供电的设备上高效部署多出口DNN。

2.开发新的多出口统计和增量神经网络(MESI-NN)，以进一步减少等待时间并提高准确性和能效。

3.设计新的神经体系结构搜索算法，该算法可以自动搜索最佳的MESI-NN体系结构。该项目将使用真实的系统和应用程序进行评估，例如图像分类，关键字识别和活动识别。

这项提案的主要目标是延长部署在偏远地区的传感器和设备的使用寿命，这将大大有利于各种消费者、商业、科学和国家安全应用。物联网设备也用于监测和预测自然灾害。例如：传感器技术目前被用于观测地球上一些最偏远地区的活火山所释放的气体。

（编辑：保山站长网）

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