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AI與IOT的融合正在加速發(fā)展

人工智能 物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用
(AI)和物聯(lián)網(wǎng)(IOT)的技術(shù)趨勢(shì)已經(jīng)開(kāi)始融合,業(yè)界將這種趨勢(shì)命名為人工智能物聯(lián)網(wǎng)(AIOT)。人工智能從云端向邊緣移動(dòng),解決了阻礙物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展進(jìn)程的帶寬和安全問(wèn)題。如果技術(shù)發(fā)展的歷史是未來(lái)的可靠指南,那么在接下來(lái)的幾年里,這種融合至少還有兩個(gè)階段要進(jìn)行。

物聯(lián)網(wǎng)近年來(lái)吸引了人們的大量關(guān)注,但對(duì)于大多數(shù)應(yīng)用來(lái)說(shuō),有兩個(gè)重要的問(wèn)題。一是安全,從物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備流過(guò)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)以及對(duì)設(shè)備本身的控制,在很大程度上依賴于網(wǎng)絡(luò)安全。由于威脅不斷演變,要求物聯(lián)網(wǎng)開(kāi)發(fā)人員不斷提高警惕性。與此同時(shí),由于系統(tǒng)和數(shù)據(jù)的安全存在不確定性,許多潛在用戶都推遲了對(duì)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的使用。

限制物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的第二個(gè)問(wèn)題是將數(shù)據(jù)發(fā)送到云進(jìn)行處理所需高昂的帶寬成本。隨著已安裝設(shè)備數(shù)量的增加和所涉及數(shù)據(jù)量的增加,物聯(lián)網(wǎng)部署正受到數(shù)據(jù)收集所涉及的帶寬資源和成本的約束。隨著人工智能成為從所有數(shù)據(jù)中提取價(jià)值的一個(gè)越來(lái)越重要的元素,這變得更加令人擔(dān)憂。

人工智能在數(shù)據(jù)處理中的重要性大幅提升,因?yàn)閭鹘y(tǒng)的數(shù)據(jù)處理技術(shù)變得越來(lái)越繁瑣。開(kāi)發(fā)和編碼從大量數(shù)據(jù)中提取有用信息的有效算法需要時(shí)間,許多潛在用戶缺乏的應(yīng)用專業(yè)知識(shí)。它還可能導(dǎo)致軟件脆弱,隨著需求的變化難以維護(hù)和修改。人工智能,尤其是機(jī)器學(xué)習(xí),允許處理器根據(jù)訓(xùn)練開(kāi)發(fā)自己的算法以達(dá)到預(yù)期的結(jié)果,而不是依賴于專家分析和軟件開(kāi)發(fā)。此外,通過(guò)額外的訓(xùn)練,人工智能算法可以很容易地適應(yīng)新的要求。

人工智能向邊緣移動(dòng)的最新趨勢(shì)是將這兩種技術(shù)結(jié)合在一起。從物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中提取信息目前主要發(fā)生在云端,但如果可以在本地提取大部分或全部信息,帶寬和安全性問(wèn)題就不那么重要了。隨著人工智能在物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備中運(yùn)行,幾乎不需要通過(guò)網(wǎng)絡(luò)發(fā)送大量原始數(shù)據(jù),只需要傳達(dá)最終結(jié)論。由于通信流量較少,網(wǎng)絡(luò)安全性更容易增強(qiáng)和維護(hù)。本地AI甚至可以通過(guò)檢查傳入流量是否有篡改跡象,來(lái)幫助提高設(shè)備的安全性。

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▲工業(yè)機(jī)械的預(yù)測(cè)性維護(hù)是AI和IoT的融合將不斷演進(jìn)的一種應(yīng)用

AIoT似乎遵循了類似于1980年代微處理器發(fā)展方式的發(fā)展路徑。開(kāi)始于處理不同任務(wù)的獨(dú)立設(shè)備:通用處理器、存儲(chǔ)器、串行接口外圍設(shè)備、并行接口外圍設(shè)備等。這些最終將設(shè)備任務(wù)集成到單芯片微控制器中,然后演變?yōu)獒槍?duì)特定應(yīng)用的專用微控制器。AIoT也在遵循相同的路徑。

目前,AIoT設(shè)計(jì)使用輔以通用AI加速和AI中間件的處理器。搭載AI加速的處理器也開(kāi)始亮相。如果歷史要重演,AIoT的下一階段將是針對(duì)特定應(yīng)用量身定制的AI增強(qiáng)型處理器的演進(jìn)。

為了使定制設(shè)備在經(jīng)濟(jì)上可行,它需要滿足一系列應(yīng)用的共同需求。這樣的應(yīng)用已經(jīng)開(kāi)始變得可見(jiàn),其中一個(gè)主題是預(yù)測(cè)性維護(hù)。人工智能與工業(yè)機(jī)械上的物聯(lián)網(wǎng)傳感器相結(jié)合,正在幫助用戶識(shí)別振動(dòng)和電流消耗中的異常模式,這些模式是設(shè)備故障的先兆。將AI置于傳感器設(shè)備本地的好處包括減少數(shù)據(jù)帶寬和延遲,以及將設(shè)備響應(yīng)與其網(wǎng)絡(luò)連接隔離的能力。專門的預(yù)測(cè)性維護(hù)AIoT設(shè)備將服務(wù)于一個(gè)巨大的市場(chǎng)。

第二個(gè)主題是語(yǔ)音控制。語(yǔ)音助手的流行促使消費(fèi)者要求在各種設(shè)備中具有語(yǔ)音控制功能,專用的語(yǔ)音控制AIoT設(shè)備將有助于解決帶寬和延遲問(wèn)題。如今,這種設(shè)備的潛在用途數(shù)量驚人。

專門的AIoT設(shè)備還有其他的主題需要解決,如工業(yè)安全和建筑管理的環(huán)境傳感、化學(xué)過(guò)程控制、自動(dòng)駕駛汽車系統(tǒng)、識(shí)別特定目標(biāo)的攝像頭等。

人工智能技術(shù)將繼續(xù)存在下去,而下一步的發(fā)展將是為主要市場(chǎng)開(kāi)發(fā)專門的設(shè)備。除此之外,該行業(yè)最有可能發(fā)展可配置的人工智能加速器,可以根據(jù)其應(yīng)用進(jìn)行定制,從而使AIoT可以有效地覆蓋更多、更細(xì)分的市場(chǎng)。 

責(zé)任編輯:龐桂玉 來(lái)源: 搜狐
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