黨博文

如果說IoT打開了萬物互聯的大門,那么AIoT(人工智能物聯網)則是實現萬物智聯的“鑰匙”。
自2017年開始,“AIoT”一詞便開始頻頻刷屏,成為物聯網的行業熱詞。AIoT顧名思義指的是人工智能技術與物聯網在實際應用中的落地融合,通過物聯網產生、收集海量的數據存儲于云端、邊緣端,再通過大數據分析,以及更高形式的人工智能,實現萬物數據化、萬物智聯化,物聯網不再只是將設備連接上網,而是從根本上提升產業和社會大眾的生活品質,AI也進而通過IoT進入千家萬戶,為物聯網技術應用提供豐富的想象空間。
因此,AIoT被譽為各大傳統行業智能化升級的最佳通道,成為各個巨頭布局的重點,然而,物聯網技術與人工智能追求的是一個智能化生態體系,除了技術上需要不斷革新,技術的落地與應用更是現階段物聯網與人工智能領域亟待突破的核心問題。
數據是基礎
無論是AI還是物聯網,數據都是其最關鍵的因素。
廣泛的定義來看,AIoT就是人工智能技術與物聯網在實際應用中的落地融合。如果說在AIoT中AI扮演著大腦的角色,IoT則需要構建連接,實現萬物智聯的第一步萬物互聯。
在這一過程中,數據是萬物互聯、人機交互的基礎。目前的深度學習主要是建立在大數據的基礎上,即對大數據進行訓練,并從中歸納出可以被計算機運用在類似數據上的知識或規律。它相當于人的大腦從小學到大學記憶和存儲的海量知識,這些知識只有通過被消化、吸收、再造,才能創造出更大的價值。
實際上人工智能的發展,離不開海量數據訓練,大數據的循環往復的訓練和深度學習催生了人工智能。
專家指出,單純聚焦技術層面的AIoT發展是不健康的,因為缺少大數據的支撐,就會呈現“本末倒置”的發展模式。事實上,目前無論是基礎技術,還是應用,在不夠完善的大數據產業上發展AI事倍功半,但5G時代下,大數據將會助推AIoT的發展。
5G+AIoT:下一代超級互聯網
伴隨著5G浪潮,一個新的行業共識是AIoT將成為未來二十年全球最重要的科技,業界也持續探討5G和AI的關系。
在大數據的時代,如何把這些數據更好地收集、分析再做提純、學習,再幫助我們改善生活是人工智能的基礎。而人工智能和5G絕對是互相幫助、互相促進的兩種核心技術。毋庸置疑,數據是AI發展的養料,5G時代下大量新維度的數據才能為AIoT創造出無限可能。
具體來看,5G具有高速率、大容量、低時延的特性,為萬物互聯的IoT帶來更高效的信息傳輸通道,比如說智能家居、車聯網、無人駕駛、智慧城市、智慧醫療、智慧農村等領域都有廣闊的前景。而AI技術的加持,則為IoT提供更智能的信息收集入口,以及更豐富的應用場景。通過AI能夠將一個比較孤立的設備帶入場景化,可大大提升IoT的響應空間。
小米CEO雷軍曾指出,5G+AIoT是下一代的超級互聯網,在物聯網時代圍繞5G的應用也將會迎來一波爆發。
智能家居成風口
隨著AIoT等新一代技術的興起,“智慧城市”“智慧社區”“智慧家庭”建設的深入推進,智能家居行業正迎來爆發期。
在基于IoT技術的市場里,與人發生聯系的場景正在變得越來越多,而只要是與人發生聯系的地方,勢必都會涉及人機交互的需求,人機交互的范圍很廣,小到電燈開關,大到飛機上的儀表板或是發電廠的控制室等等。而隨著智能終端設備的爆發,用戶對于人與機器間的交互方式也提出了全新要求,使得AIoT人機交互市場被逐漸激發起來。
專家指出,5G與AIoT的結合,首先點燃的將是智能家居市場的新一輪軍備競賽。智能家居將不再限于目前的單一設備智能化,而是逐漸過渡到設備之間實現互聯,用網絡連接萬物,而AIoT則是在此基礎上,利用AI和大數據,集成全屋家電主動提供智能解決方案,實現真正意義上的萬物互聯。
據了解,智能家居包括智能家電、智能影音、智能照明、家庭安防、智能連接與控制等多個方面。其中,在所有的智能家居產品市場規模中智能家電占比最高,數據顯示,2018年中國智能家電市場規模接近3000億元。
在智能化的浪潮下,智能家居未來的發展趨勢是由單一的聯動控制功能升級為設備之間的互聯互通、場景之間的聯動以及智能設備的自我學習等功能。而家具作為智能家居場景下的重要一環,是目前智能家居中沒有打通的空白部分,只有利用科技將家具智能化,使其具備聯網、智能控制能力,才能真正實現智能家居的全價值鏈智能轉變,實現家中各類設備以及各生態的互相聯動,真正實現全屋智能。
然而,在業界都以布局智能家居為發展AIoT突破口時,智能家居整體發展仍處于初期階段,技術的應用落地仍然十分簡單。
具體來看,在智能家居場景,人們總是期待家居環境更加智能,但萬物互聯時代的智能家居不會僅僅體現在某款產品上,而是整體的一種感受。但對于物聯網公司而言,由于各品牌間兼容性問題的存在,企業不得不利用第一款產品牢牢綁定用戶,創造用戶黏性,以小見大,一個個孤立的生態孤島也是制約AIoT發展的首要因素。
生態是抓手
當前,AIoT已經受到許多巨頭企業的重視,例如華為公布AIoT戰略、京東將其IoT業務整合升級為小京魚AIoT生態,小米宣布AIoT為其核心戰略等。
然而,毋庸置疑,AIoT目前仍處于發展的起步階段,因為無論從AI還是IoT本身來看,仍然存在著許許多多的問題。
從AI方面來看,AI算法對設備端芯片的并行計算能力和存儲器帶寬提出了更高的要求,盡管基于GPU的傳統芯片能夠在終端實現推理算法,但其功耗大、性價比低的弊端卻不容忽視。在AIoT的大背景下,IoT設備被賦予了AI能力,一方面在保證低功耗、低成本的同時完成AI運算(邊緣計算);另一方面,IoT設備與手機不同,形態千變萬化,需求碎片化嚴重,對AI算力的需求也不盡相同,很難給出跨設備形態的通用芯片架構。因此,只有從IoT的場景出發,設計定制化的芯片架構,才能在大幅提升性能的同時,降低功耗和成本,同時滿足AI算力以及跨設備形態的需求。
從物聯網方面來看,物聯網設備并非都是單一標準的,將一項新技術應用推廣開來所需處理的兼容性問題非常繁雜,大規模部署問題重重。
總的來看,實現真正的AIoT,需要解決的是一個全場景的問題,從基礎的算法,到開發訓練,再到應用部署能力等。未來AIoT的進步與落地,仍然需要企業間競爭與合作,促進資源分享與技術進步。
對此,業內專家指出,如何在生態里面更有效系統化地解決AIoT的安全問題,達到信息無障礙,建立行業標準,是當下行業需要深刻關注的事情。這不僅是技術研發問題,更是一個需要政府、企業、配套產業鏈、社會組織等多方面統籌協調、緊密協作的系統工程,還涉及到全社會相關意識的提升。