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AIOT,不只是AI+IOT

2019-07-26 12:14 薄纯敏
关键词:AI+IOT

导读:AIoT不是简单的AI+IoT,而是应用人工智能、物联网等技术,以大数据、云计算为基础支撑,以半导体为算法载体,以网络安全技术作为实施保障,以5G为催化剂,对数据、知识和智能进行集成。

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图片来自“123rf.com.cn”

2018年3月28日,在深圳开幕的2018云栖大会·深圳峰会上,阿里提出了万物智联的三驾马车:IoT、AI和云计算。阿里云总裁胡晓明表示,阿里不仅仅把物联网看做是“连接”,而是在物联网的基础上,能够跟AI、计算能力进行打通,通向一个未来的“智联网”(AIoT)。

2018年4月,百度与硬蛋签订AIoT领域框架合作协议,百度作为AI端,硬蛋作为IoT硬件端,将吸纳20-30家方案商,双方共同筛选一些合作伙伴。同时,百度也在积极布局AIoT安全解决方案,为厂商提供安全服务。

2018年5月,云知声发布首款面向IoT(物联网)的AI芯片UniOne(雨燕),并于9月将基于UniOne上的整套解决方案进行开源,赋能合作伙伴,促使IoT向AIoT发展,技术落地。

2018年11月28日,雷军在小米AIoT开发者大会上宣布:AI+IoT是小米的核心战略,而且未来5年、10年不会动摇,未来五年耗资100亿All in AIoT。

2018年12月26日,华为首次正式公布AIoT战略,旨在解决企业及行业智能化过程中的技术难题。华为针对AI和IoT布局HiAI、HiLink两大平台,并将推出面向智能家居的全新品牌华为智选。

2018年掀起一股“AIOT热”,巨头向AIoT转型,创业公司紧抓AIoT新机遇。

部分公司AIOT战略布局

然而,关于AIOT是什么,似乎并没有人说太清楚。

从广义的定义来看,AIoT是人工智能技术(AI)与物联网(IoT)在实际应用落地中的融合。然而,AIoT不是简单的AI+IoT,而是应用人工智能、物联网等技术,以大数据、云计算为基础支撑,以半导体为算法载体,以网络安全技术作为实施保障,以5G为催化剂,对数据、知识和智能进行集成。

AIOT技术架构图

人工智能——深度学习是主流方向

1956年,达特茅斯会议召开标志着人工智能的诞生,“人工智能就是要让机器的行为看起来就像是人所表现出的智能行为一样。”机器学习又包含对抗学习等诸多种类,其中倍受瞩目的就是深度学习。按照拓扑结构分类,深度学习可分为卷积神经网络、循环神经网络和全连接神经网络,并通过算法框架实现深度学习过程。随着2013年深度学习算法在语音和视觉识别方面的成功突破之后,随着AlphaGo战胜世界围棋冠军李世石,人工智能开始新一轮爆发,并开始在金融、汽车、医疗、教育等行业商业落地。

云计算——下一步拓展方向为雾计算、边缘计算、智能感知设备

物联网建设之初,最早提出的是M2M即设备之间的连接,然而随着设备的增加以及计算得到增加,云计算诞生并使得这些资源可以被迅速提供和发布,同时实现管理成本或服务供应商干预的最小化。然而,随着连接设备呈几何倍增加,低延迟和高流量的计算负载压力使这种集中式的数据处理模式难以为继。因此,在接近数据的一端设立本地分布式网络设备对数据进行处理、存储的雾计算、边缘计算和智能感知设备将成为未来新方向。

5G——全新组网方式

组网方式经历了固网、2G、3G、4G,5G时代即将来临。前四代移动通信网络技术,只是专注于移动通信,而5G在此基础上还包括了物联网的应用场景。5G将渗透到未来社会的各个领域,使信息突破时空限制,拉进万物的距离,最终实现人和万物的智能互联。

除此之外,大数据为AIoT发展提供了数据资产,而半导体将成为算法和通信的载体。经历了互联网、互联网2.0、互联网+、移动互联网的发展阶段,基于软件技术和智能设备不断成熟,人工智能、大数据、云计算、5G组网技术、半导体的技术融合下的AIoT呼之欲出。

结语

全球第二大市场研究机构MarketsandMarkets近日发布报告称,2019年全球AIoT市场规模为51亿美元,到2024年,这一数字将增长至162亿美元,复合年增长率为26%。且MarketsandMarkets指出,物联网设备生成的大量实时数据的有效处理需求,是全球AIoT市场增长的主要驱动力。