先前Google在年度開發(fā)者大會上，推出了結(jié)合人工智能(AI)與影像識別技術(shù)的GoogleLens，著實令外界耳目一新，當市場上的討論大多聚焦于GoogleLens在手機上的應(yīng)用之際，有評論卻認為，GoogleLens的可能性其實更為博大精深，未來物聯(lián)網(wǎng)(IoT)中數(shù)以兆計的各式傳感器，或有機會透過使用少量的通用傳感器來實現(xiàn)。

Computerworld報導(dǎo)指出，在4年前崛起的IoT概念中，原本預(yù)期人們的生活周遭將充斥著大量傳感器，如今隨著AI及機器學(xué)習等技術(shù)的進步，情況可能將有所改變。從Google的示范中可看出，GoogleLens就等同是個通用超級傳感器，其背后利用軟體及AI等技術(shù)建構(gòu)出虛擬傳感器，以取代部分實體傳感器，不但感測能力更強大，還能降低實體傳感器的數(shù)量。

Google對于這種以軟體為基礎(chǔ)的虛擬傳感器布局也還有其他的蛛絲馬跡可循，卡內(nèi)基美隆大學(xué)(CarnegieMellonUniversity)近期揭露了一項合成傳感器(SyntheticSensor)技術(shù)，便是由Google所資助的研究計劃。

在此計劃中，卡內(nèi)基美隆的研究團隊打造出一個感測裝置，上面搭載了智能家電中常見的傳感器，可偵測聲音、光線、溫度、電磁活動等，不過基于隱私考量，暫時未將相機鏡頭納入。

這個裝置只要插入墻上的電源插座或USB插槽便可使用，并能透過Wi-Fi進行連結(jié)，部署起來可說相當容易。一旦感測裝置偵測到附近的活動時，便會以獨特的識別模式來產(chǎn)生資料，當中會透過機器學(xué)習演算法來進行處理，以便在軟體里創(chuàng)建出合成傳感器。

簡單舉例來說，若于倉儲場域中部署1個或多個這種超級傳感器，對堆高機周遭的震動、聲音、熱能、移動情況進行偵測后，便會產(chǎn)生特定資訊并傳至系統(tǒng)里，協(xié)助相關(guān)人員判斷堆高機是否正在使用中，透過適當?shù)某淌骄帉?，還能了解堆高機所在位置、移動速度、運載重量等資訊。

開發(fā)人員不但可利用這些合成傳感器所輸出的資訊來開發(fā)各式應(yīng)用，就連合成傳感器本身也可依照需求量身打造，因此有著無限可能。不過，這種技術(shù)最大的亮點還是在于未來將只需部署一臺超級傳感器，之后便是透過軟體解決方案來滿足所有感測及相關(guān)應(yīng)用的需求。

GoogleLens及卡內(nèi)基美隆研究團隊的合成傳感器技術(shù)顯示出，Google除了持續(xù)精進自家的AI技術(shù)外，也期望透過AI服務(wù)來減少IoT應(yīng)用中所需的實體傳感器數(shù)量，降低原本在傳感器部署及維護上所需付出的龐大成本，在Google的帶領(lǐng)下，未來市場上或?qū)⑾破鹨粓龀墏鞲衅鞲锩?/p>

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