人工智能(AI)和物聯網(IoT)的技術趨勢已經開始融合，業界將這種趨勢命名為人工智能物聯網(AIoT)。人工智能從云端向邊緣移動，為阻礙物聯網在關鍵市場更廣泛采用的帶寬和安全問題提供了解決方案。如果技術發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。

物聯網最近引起了人們極大的興趣，但對于許多應用來說，有兩個重要的問題出現了。一個是安全;從物聯網設備流過網絡的數據以及對設備本身的控制在很大程度上依賴于足夠的網絡攻擊安全性。由于威脅不斷演變，變得更加激烈，安全要求物聯網開發人員不斷提高警惕和緩解。與此同時，由于系統和數據的安全性存在不確定性，許多潛在用戶推遲了對物聯網技術的使用。

限制物聯網采用的第二個問題是將數據發送到云進行處理所需的帶寬。隨著已安裝設備數量的增加和所涉及數據量的增加，物聯網部署正受到數據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據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。

人工智能在數據處理中的重要性大幅增長，因為傳統的數據處理技術變得越來越繁瑣。開發和編碼從大量數據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用專業知識。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)，允許處理器根據訓練開發自己的算法以達到預期的結果，而不是依賴于專家分析和軟件開發。此外，通過額外的訓練，人工智能算法可以很容易地適應新的要求。

人工智能向邊緣移動的最新趨勢是將這兩種技術結合在一起。從物聯網數據中提取信息目前主要發生在云端，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網設備中運行，幾乎不需要通過網絡發送大量原始數據;只需要傳達簡潔的結論。由于通信流量較少，網絡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備安全性。

工業機械的預測性維護是 AI 和 IoT 的融合將不斷演進的一種應用。

AIoT 似乎遵循了類似于 1980 年代微處理器發展方式的發展路徑。處理開始于處理不同任務的獨立設備：通用處理器、存儲器、串行接口外圍設備、并行接口外圍設備等。這些最終將設備任務集成到單芯片微控制器中，然后演變為針對特定應用的專用微控制器。AIoT 看起來遵循相同的路徑。

目前，AIoT 設計使用輔以通用 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用量身定制的 AI 增強型處理器的演進。

為了使定制設備在經濟上可行，它需要滿足一系列與主題相關的應用的共同需求。這樣的應用已經開始變得可見。其中一個主題是預測性維護。人工智能與工業機械上的物聯網傳感器相結合，正在幫助用戶識別振動和電流消耗中的異常模式，這些模式是設備故障的先兆。將 AI 置于傳感器設備本地的好處包括減少數據帶寬和延遲，以及將設備響應與其網絡連接隔離的能力。專門的預測性維護 AIoT 設備將服務于一個巨大的市場。

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備中具有語音控制功能。專用的語音控制 AIoT 設備將有助于解決帶寬和延遲問題，并有助于確保在不穩定連接期間的功能。如今，這種設備的潛在用途數量驚人。

專門的AIoT設備還有其他潛在的主題需要解決。工業安全和建筑管理的環境傳感就是其中之一。化學過程控制是另一個問題。自動駕駛汽車系統是第三個。第四種是識別特定目標的攝像頭。毫無疑問，還會出現更多。

人工智能技術似乎將繼續存在下去，而下一步的發展——與處理技術一樣——將是為關鍵市場發展專門的設備。除此之外，該行業最有可能發展可配置的人工智能加速器，可以根據其應用進行定制，從而使AIoT的好處可以有效地覆蓋更多、更小的市場。

還有許多技術上的挑戰需要克服。設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，開發工具可以在簡化應用程序開發工作方面做得更多。開發人員需要更多地了解人工智能作為應用開發的替代方法。但如果以歷史為鑒，這些挑戰將很快被克服。

智能家居的智能化升級

在智能家居領域，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、窗簾甚至廚房電器都能通過智能設備互聯，并且這些設備能夠學習并適應你的生活習慣。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，自動提前開啟空調調節至你最舒適的溫度；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網設備，AI系統能夠實時收集并分析交通流量、環境質量、公共安全等多方面的數據。這些數據不僅幫助城市管理者做出更加精準的決策，還推動了城市服務的智能化升級。例如，智能交通系統利用AI算法優化信號燈控制，有效緩解交通擁堵；智能安防系統則能實時監測異常行為，迅速響應安全事件，為市民提供更加安全的生活環境。

工業4.0的智能制造革命

在工業領域，AI與IoT的融合正引領著智能制造的浪潮。傳統的制造模式正逐漸被智能化、自動化的生產方式所取代。工廠內的物聯網設備收集著生產線上每一道工序的數據，AI算法則對這些數據進行深度分析，發現潛在的生產問題，預測設備故障，甚至優化生產流程。這種基于數據的智能制造模式，不僅提高了生產效率，降低了生產成本，還顯著提升了產品的質量和一致性。此外，AI與IoT的結合還促進了工業物聯網（IIoT）的發展，使得工業設備之間的互聯互通更加便捷，為工業4.0時代的到來奠定了堅實的基礎。

精準農業與智慧農業的興起

在農業領域，AI與IoT的融合推動了精準農業和智慧農業的發展。通過部署在農田中的傳感器和物聯網設備，AI系統能夠實時監測土壤濕度、養分含量、病蟲害情況等多種農業環境參數。基于這些數據，AI算法能夠為農民提供精準的種植建議，如何時灌溉、施肥、防治病蟲害等。這種精準農業的管理模式，不僅提高了農作物的產量和質量，還減少了對資源的浪費和環境的污染。同時，智慧農業還通過物聯網技術實現了農業設備的遠程監控和自動化控制，進一步提升了農業生產的智能化水平。

責任編輯：華軒      來源： 人工智能與物聯網

本文轉載自51CTO：51cto.com/article/748943.html，如涉嫌侵權，請聯系刪除。