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通过提供实时监控和远程控制设备的能力，物联网(IoT)有可能改变我们的生活方式，并颠覆每个行业。在我们生活的这个世界里，鞋子是智能的，购物也可以通过说话来完成。因此，物联网设备进入农业世界，提供一种更智能的方式来管理牲畜和监测作物生长，也就不足为奇了。

世界人口正在增长，而且没有放缓的迹象。随着需要喂养的人口数量不断增加，在农业中采用物联网是满足需求的最合理的解决方案。多年来，农业一直与艰苦的劳动和完全依赖天气和其他不可控参数联系在一起。在过去的几年中，该行业变得越来越智能，越来越受技术驱动。无人机在农业中的出现以及智能农业的日益普及就是其中的几个例子。根据联合市场研究公司(AlliedMarketResearch)的数据，到2025年，全球农业物联网市场预计将达到487.1亿美元，从2018年到2025年的复合年增长率为14.7%。
 

人们已经处在人工智能转型的转折点。接下来的问题是，如何走过这一转折点，并采用人工智能技术来增强业务能力。

可用模型是先决条件。但是，如果只具有模型，也无法轻松开发人工智能程序。像传统应用程序一样，数据服务始终是至关重要的部分。可以看到，它已成为当今采用人工智能的重要组成部分。这就是为什么启动开源项目Milvus来加速采用人工智能的原因。

采用人工智能的数据挑战

一些企业尝试通过人工智能技术处理的大多数数据都是非结构化的，因此期望Milvus项目为非结构化数据服务提供坚实的基础。

人们通常将数据分为结构化数据、半结构化数据、非结构化数据这三种。结构化数据包括数字、日期、字符串等。半结构化数据通常包括特定格式的文本信息，例如各种计算机系统日志。非结构化数据包括图片、视频、语音、自然语言和任何其他不能由计算机直接处理的数据。

据估计，非结构化数据至少占数字数据世界的80%。例如，人们可能每天与其家人、朋友或同事发送和接收数kB的短信。但即使只在移动设备上拍一张照片，例如采用具有1200万像素的摄像头iPhone 11，一张照片高达几兆字节。那么如果拍摄720p分辨率的视频呢?

一些企业开发了关系数据库、大数据等技术来高效地处理结构化数据。而半结构化数据可以通过基于文本的搜索引擎Lucene、Solr、Elastic search等进行处理，但是对于大量的非结构化数据，在以往并没有有效的分析方法。直到深度学习技术在近年来兴起，非结构化数据处理技术得到了快速的发展。

非结构化数据服务

嵌入是深度学习的一个术语，是指通过模型将非结构化数据转换为特征向量。由于特征向量是数字数组，因此很容易由计算机处理。因此，非结构化数据的分析可以转换为矢量计算。

一个最普遍的论点是特征向量似乎是非结构化数据处理的中间结果。那么是否有必要建立通用的矢量相似度搜索引擎?是否应将其包括在模型中?

专家认为，特征向量不仅仅是中间结果。它是深度学习场景中非结构化数据的知识表示。这也称为特征学习。

另一个论点是，由于特征向量还包含数值，为什么不对现有的数据处理平台(例如数据库)或计算框架(例如Spark)执行向量计算。

确切地说，向量由数字列表组成。这导致矢量计算和数值运算之间的两个重大区别。

• 首先，向量和数字最频繁的运算是不同的。对于数字来说，加减乘除是最常见的运算。但是对于向量，最常见的要求是计算相似度。人们会看到，在这里给出了计算欧几里德距离的公式，向量的计算比普通的数值计算要高得多。
• 其次，数据的索引组织不同。在两个数字之间，可以互相比较数值。这样就可以像B树那样根据算法来创建数字索引。但是在两个向量之间，无法进行比较。只能计算它们之间的相似性。因此矢量索引通常是基于近似最近邻神经网络算法。

由于这些显著的差异，传统的数据库和大数据技术很难满足矢量分析的要求。他们支持的算法和他们关注的场景都是不同的。

（编辑：淮南站长网）

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