人工智能(AI)和物聯(lián)網(wǎng)(IoT)的技術(shù)趨勢已經(jīng)開始融合，業(yè)界將這種趨勢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，為阻礙物聯(lián)網(wǎng)在關(guān)鍵市場更廣泛采用的帶寬和安全問題提供了解決方案。如果技術(shù)發(fā)展的歷史是未來的可靠指南，那么在接下來的幾年里，這種融合至少還有兩個階段要進行。

物聯(lián)網(wǎng)最近引起了人們極大的興趣，但對于許多應(yīng)用來說，有兩個重要的問題出現(xiàn)了。一個是安全;從物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備流過網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)以及對設(shè)備本身的控制在很大程度上依賴于足夠的網(wǎng)絡(luò)攻擊安全性。由于威脅不斷演變，變得更加激烈，安全要求物聯(lián)網(wǎng)開發(fā)人員不斷提高警惕和緩解。與此同時，由于系統(tǒng)和數(shù)據(jù)的安全性存在不確定性，許多潛在用戶推遲了對物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的使用。

限制物聯(lián)網(wǎng)采用的第二個問題是將數(shù)據(jù)發(fā)送到云進行處理所需的帶寬。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)中提取價值的一個越來越重要的元素，這變得更加令人擔憂。

人工智能在數(shù)據(jù)處理中的重要性大幅增長，因為傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理技術(shù)變得越來越繁瑣。開發(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間和許多潛在用戶缺乏的應(yīng)用專業(yè)知識。它還可能導致軟件脆弱，隨著需求的變化難以維護和修改。人工智能，尤其是機器學習 (ML)，允許處理器根據(jù)訓練開發(fā)自己的算法以達到預期的結(jié)果，而不是依賴于專家分析和軟件開發(fā)。此外，通過額外的訓練，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的最新趨勢是將這兩種技術(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)備中運行，幾乎不需要通過網(wǎng)絡(luò)發(fā)送大量原始數(shù)據(jù);只需要傳達簡潔的結(jié)論。由于通信流量較少，網(wǎng)絡(luò)安全性更容易增強和維護。本地 AI 甚至可以通過檢查傳入流量是否有篡改跡象來幫助提高設(shè)備安全性。

工業(yè)機械的預測性維護是 AI 和 IoT 的融合將不斷演進的一種應(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。處理開始于處理不同任務(wù)的獨立設(shè)備：通用處理器、存儲器、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μ囟☉?yīng)用的專用微控制器。AIoT 看起來遵循相同的路徑。

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

為了使定制設(shè)備在經(jīng)濟上可行，它需要滿足一系列與主題相關(guān)的應(yīng)用的共同需求。這樣的應(yīng)用已經(jīng)開始變得可見。其中一個主題是預測性維護。人工智能與工業(yè)機械上的物聯(lián)網(wǎng)傳感器相結(jié)合，正在幫助用戶識別振動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。專門的預測性維護 AIoT 設(shè)備將服務(wù)于一個巨大的市場。

第二個主題是語音控制。Siri 和 Alexa 等語音助手的流行促使消費者要求在各種設(shè)備中具有語音控制功能。專用的語音控制 AIoT 設(shè)備將有助于解決帶寬和延遲問題，并有助于確保在不穩(wěn)定連接期間的功能。如今，這種設(shè)備的潛在用途數(shù)量驚人。

專門的AIoT設(shè)備還有其他潛在的主題需要解決。工業(yè)安全和建筑管理的環(huán)境傳感就是其中之一?；瘜W過程控制是另一個問題。自動駕駛汽車系統(tǒng)是第三個。第四種是識別特定目標的攝像頭。毫無疑問，還會出現(xiàn)更多。

人工智能技術(shù)似乎將繼續(xù)存在下去，而下一步的發(fā)展——與處理技術(shù)一樣——將是為關(guān)鍵市場發(fā)展專門的設(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)用進行定制，從而使AIoT的好處可以有效地覆蓋更多、更小的市場。

還有許多技術(shù)上的挑戰(zhàn)需要克服。設(shè)備大小和功耗一直是邊緣問題，人工智能需要做更多工作來解決這些問題。在使用AI時，開發(fā)工具可以在簡化應(yīng)用程序開發(fā)工作方面做得更多。開發(fā)人員需要更多地了解人工智能作為應(yīng)用開發(fā)的替代方法。但如果以歷史為鑒，這些挑戰(zhàn)將很快被克服。

智能家居的智能化升級

在智能家居領(lǐng)域，AI與IoT的深度融合徹底改變了我們的生活方式。想象一下，家中的燈光、空調(diào)、窗簾甚至廚房電器都能通過智能設(shè)備互聯(lián)，并且這些設(shè)備能夠?qū)W習并適應(yīng)你的生活習慣。AI算法分析你的日常行為模式，比如你每天下班回家的時間，自動提前開啟空調(diào)調(diào)節(jié)至你最舒適的溫度；或者在你進入臥室時，智能燈光緩緩亮起，營造出最適合入睡的氛圍。這種個性化、智能化的家居體驗，正是AI與IoT融合帶來的巨大變革。

智能城市的智慧化管理

智慧城市的建設(shè)離不開AI與IoT的緊密合作。通過在城市各個角落部署的傳感器和物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，AI系統(tǒng)能夠?qū)崟r收集并分析交通流量、環(huán)境質(zhì)量、公共安全等多方面的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)不僅幫助城市管理者做出更加精準的決策，還推動了城市服務(wù)的智能化升級。例如，智能交通系統(tǒng)利用AI算法優(yōu)化信號燈控制，有效緩解交通擁堵；智能安防系統(tǒng)則能實時監(jiān)測異常行為，迅速響應(yīng)安全事件，為市民提供更加安全的生活環(huán)境。

工業(yè)4.0的智能制造革命

在工業(yè)領(lǐng)域，AI與IoT的融合正引領(lǐng)著智能制造的浪潮。傳統(tǒng)的制造模式正逐漸被智能化、自動化的生產(chǎn)方式所取代。工廠內(nèi)的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備收集著生產(chǎn)線上每一道工序的數(shù)據(jù)，AI算法則對這些數(shù)據(jù)進行深度分析，發(fā)現(xiàn)潛在的生產(chǎn)問題，預測設(shè)備故障，甚至優(yōu)化生產(chǎn)流程。這種基于數(shù)據(jù)的智能制造模式，不僅提高了生產(chǎn)效率，降低了生產(chǎn)成本，還顯著提升了產(chǎn)品的質(zhì)量和一致性。此外，AI與IoT的結(jié)合還促進了工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（IIoT）的發(fā)展，使得工業(yè)設(shè)備之間的互聯(lián)互通更加便捷，為工業(yè)4.0時代的到來奠定了堅實的基礎(chǔ)。

精準農(nóng)業(yè)與智慧農(nóng)業(yè)的興起

在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，AI與IoT的融合推動了精準農(nóng)業(yè)和智慧農(nóng)業(yè)的發(fā)展。通過部署在農(nóng)田中的傳感器和物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，AI系統(tǒng)能夠?qū)崟r監(jiān)測土壤濕度、養(yǎng)分含量、病蟲害情況等多種農(nóng)業(yè)環(huán)境參數(shù)?；谶@些數(shù)據(jù)，AI算法能夠為農(nóng)民提供精準的種植建議，如何時灌溉、施肥、防治病蟲害等。這種精準農(nóng)業(yè)的管理模式，不僅提高了農(nóng)作物的產(chǎn)量和質(zhì)量，還減少了對資源的浪費和環(huán)境的污染。同時，智慧農(nóng)業(yè)還通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實現(xiàn)了農(nóng)業(yè)設(shè)備的遠程監(jiān)控和自動化控制，進一步提升了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的智能化水平。

責任編輯：華軒      來源： 人工智能與物聯(lián)網(wǎng)

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