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              AI 技術(shù)正在實(shí)現(xiàn)邊緣智能,人工智能有望成為較大潛力的技術(shù)

                 2023-07-27 20363
              核心提示:AIoT(人工智能物聯(lián)網(wǎng))=AI(人工智能)+IoT(物聯(lián)網(wǎng))。AIoT融合AI技術(shù)和IoT技術(shù),通過物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生、收集來自不同維度的、海量的
              AIoT(人工智能物聯(lián)網(wǎng))=AI(人工智能)+IoT(物聯(lián)網(wǎng))。AIoT融合AI技術(shù)和IoT技術(shù),通過物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生、收集來自不同維度的、海量的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)于云端、邊緣端,再通過大數(shù)據(jù)分析,以及更高形式的人工智能,實(shí)現(xiàn)萬物數(shù)據(jù)化、萬物智聯(lián)化。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與人工智能相融合,最終追求的是形成一個(gè)智能化生態(tài)體系,在該體系內(nèi),實(shí)現(xiàn)了不同智能終端設(shè)備之間、不同系統(tǒng)平臺(tái)之間、不同應(yīng)用場景之間的互融互通,萬物互融。除了在技術(shù)上需要不斷革新外,與AIoT相關(guān)的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)、測試標(biāo)準(zhǔn)的研發(fā)、相關(guān)技術(shù)的落地與典型案例的推廣和規(guī)模應(yīng)用也是現(xiàn)階段物聯(lián)網(wǎng)與人工智能領(lǐng)域亟待突破的重要問題。 
              在過去十年中,從醫(yī)療設(shè)備、家庭和建筑自動(dòng)化到工業(yè)自動(dòng)化,物聯(lián)網(wǎng) (IoT) 設(shè)備的數(shù)量呈式增長。


              設(shè)備包括可穿戴設(shè)備、傳感器、電器和醫(yī)療監(jiān)視器——所有這些都相互連接、收集和共享大量數(shù)據(jù)。國際數(shù)據(jù)公司 (IDC) 的一項(xiàng)預(yù)測估計(jì),到 2025 年,將有 416 億個(gè)連接的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備或“物”,產(chǎn)生 79.4 ZB(澤字節(jié))的數(shù)據(jù)。

              這種增長的一個(gè)關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素是無處不在的無線連接,允許事物相互連接并連接到互聯(lián)網(wǎng)。


              這種超連接具有很多優(yōu)點(diǎn),例如自動(dòng)化控制、設(shè)備之間的通信和數(shù)據(jù)共享。它還允許收集和共享一切可以收集并用于協(xié)助決策的大量數(shù)據(jù)。

              隨著連接設(shè)備數(shù)量的增加,生成的數(shù)據(jù)量也在增加。IDC 預(yù)測,這些設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量在 2018-2025 預(yù)測期內(nèi)的復(fù)合年增長率將達(dá)到 28.7%。


              人工智能 (AI) 將讓物聯(lián)網(wǎng)如虎添翼,對(duì)人類更有用。

              物聯(lián)網(wǎng)終端設(shè)備可以內(nèi)置智能,使它們不僅可以收集和共享數(shù)據(jù),還可以分析數(shù)據(jù)、從中學(xué)習(xí)、做出決策并做出調(diào)整,而無需任何人工干預(yù)。

              人工智能和物聯(lián)網(wǎng) (AIoT) 的結(jié)合創(chuàng)造了“智能”設(shè)備,這些設(shè)備從生成的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并使用這些見解做出自主決策。

              新的 AI 技術(shù)正在實(shí)現(xiàn)邊緣智能,并顯著降低與云分析相關(guān)的需求和成本。人工智能有望成為幫助物聯(lián)網(wǎng)發(fā)揮比較大潛力的技術(shù)。

              AIoT 允許設(shè)備更快速地進(jìn)行調(diào)整。在邊緣設(shè)備上運(yùn)行的人工智能技術(shù)可以自動(dòng)處理和分析傳感器和其他物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備生成的數(shù)據(jù)——例如溫度、壓力、濕度、振動(dòng)或聲音——并使用這些信息做出判斷和進(jìn)行調(diào)整。為什么人工智能要置于邊緣?


              過去,由于機(jī)器學(xué)習(xí)模型的復(fù)雜性,AI 應(yīng)用程序主要在云端運(yùn)行。

              但是,由于缺乏可靠的高帶寬連接,或者當(dāng)應(yīng)用程序需要模型在設(shè)備本身上運(yùn)行時(shí),有些應(yīng)用程序無法在云中運(yùn)行。

              這些可能是需要快速、實(shí)時(shí)操作的應(yīng)用程序,由于其延遲,因此無法使用云。

              此類應(yīng)用的示例包括需要快速實(shí)時(shí)響應(yīng)且不能容忍云連接延遲的虛擬助手、工業(yè)控制、人臉識(shí)別或醫(yī)療設(shè)備。

              此外,某些地方存在對(duì)數(shù)據(jù)安全性和隱私性的擔(dān)憂,從而增加在本地設(shè)備上存儲(chǔ)和處理數(shù)據(jù)的需求。

              因此,邊緣人工智能具有自主性、低延遲、低功耗、帶寬要求低、成本低和安全性高的優(yōu)勢,這使其對(duì)新興應(yīng)用和用例更具吸引力。

              邊緣設(shè)備上增加的計(jì)算能力使其人工智能成為可能。AI 可用于許多物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用,例如振動(dòng)分析、語音處理、圖像分類和計(jì)算機(jī)視覺,這些應(yīng)用需要結(jié)合使用基于機(jī)器學(xué)習(xí)的 DSP 計(jì)算單元。物聯(lián)網(wǎng)中的人工智能——市場驅(qū)動(dòng)因素和趨勢

              AIoT 允許用戶將原始物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為系統(tǒng)可以從中學(xué)習(xí)并可以推動(dòng)決策制定的有用分析。

              市場調(diào)研機(jī)構(gòu)MarketsandMarkets 預(yù)測,全球人工智能在物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的市場規(guī)模將從 2019 年的 51 億美元增長到 2024 年的 162 億美元。預(yù)計(jì)推動(dòng)市場發(fā)展的主要因素,是需要有效處理生成的大量實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),從物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備獲取有價(jià)值的分析、實(shí)時(shí)監(jiān)控、增強(qiáng)用戶體驗(yàn)并減少維護(hù)成本和停機(jī)時(shí)間等。

              近年來的各種市場報(bào)告都表明,物聯(lián)網(wǎng)終端設(shè)備越來越多地采用人工智能技術(shù),企業(yè)從基于云的人工智能轉(zhuǎn)向邊緣人工智能,以減少延遲和成本并實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)測。物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的許多科技公司都在大力投資人工智能,以提供新的“智能”產(chǎn)品、提高業(yè)務(wù)效率,并使用數(shù)據(jù)來推動(dòng)業(yè)務(wù)創(chuàng)新和增強(qiáng)客戶體驗(yàn)。

              此外,以人工智能為重點(diǎn)的物聯(lián)網(wǎng)初創(chuàng)企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)投資和收購正在快速增長,亞馬遜、IBM、微軟和甲骨文等物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)供應(yīng)商正在其主要的通用和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)上集成人工智能功能。

              人工智能物聯(lián)網(wǎng)的優(yōu)勢

              提高運(yùn)營效率:AIoT 可以處理和檢測人眼不可見的實(shí)時(shí)運(yùn)營數(shù)據(jù)中的模型,并可以使用該數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)設(shè)置運(yùn)營條件,從而實(shí)現(xiàn)比較好業(yè)務(wù)成果。因此,人工智能可以幫助優(yōu)化生產(chǎn)流程并改進(jìn)工作流程,從而提高效率并降低運(yùn)營成本。

              改進(jìn)風(fēng)險(xiǎn)管理:人工智能可以幫助機(jī)構(gòu)利用數(shù)據(jù)及時(shí)識(shí)別風(fēng)險(xiǎn),并利用這些分析優(yōu)化流程以提高安全度并減少損失,從而做出更明智的業(yè)務(wù)決策。人工智能可以幫助降低風(fēng)險(xiǎn)的應(yīng)用包括預(yù)測航空公司的機(jī)械故障和檢測工廠車間的安全風(fēng)險(xiǎn)。

              新產(chǎn)品和服務(wù): 從大量數(shù)據(jù)中處理和提取信息的能力開辟了以前不存在的新技術(shù),例如語音識(shí)別、人臉識(shí)別和預(yù)測分析。這些新創(chuàng)建的功能可用于許多應(yīng)用,例如在交付服務(wù)或?yàn)?zāi)難搜索和救援行動(dòng)中使用機(jī)器人、智能視頻門鈴、基于語音的虛擬助手以及車輛或建筑自動(dòng)化系統(tǒng)的預(yù)測性維護(hù)等。

              減少計(jì)劃外停機(jī)時(shí)間:在制造業(yè)中,由于設(shè)備故障導(dǎo)致的機(jī)器計(jì)劃外停機(jī)時(shí)間可能對(duì)業(yè)務(wù)造成極大的損失。預(yù)測性維護(hù)可以通過分析機(jī)器數(shù)據(jù)和主動(dòng)安排維修來幫助防止設(shè)備故障,從而減少意外停機(jī)的發(fā)生率和成本。

              改善客戶體驗(yàn): 在零售環(huán)境中,AIoT 有助于定制購物體驗(yàn),并根據(jù)客戶智能、人口統(tǒng)計(jì)信息和客戶行為提供個(gè)性化推薦。

              降低產(chǎn)品成本: 通過將分析和決策帶到邊緣,人工智能有助于減少需要傳輸?shù)皆频臄?shù)據(jù)量,從而降低與云連接和服務(wù)相關(guān)的成本。

              應(yīng)用

              哪些類型的應(yīng)用正在受益或可以受益于 AIoT?這里有些例子。

              農(nóng)業(yè) AIoT:農(nóng)業(yè)是可以從 AIoT 中受益的關(guān)鍵領(lǐng)域之一。AI 用于創(chuàng)建智能系統(tǒng),可根據(jù)天氣條件、用水量、溫度和作物/土壤條件調(diào)整參數(shù)。通過分析來自傳感器的數(shù)據(jù),以在作物選擇、肥料、灌溉和害蟲控制方面做出比較好決策。

              人工智能幫助農(nóng)民提高產(chǎn)量,為作物規(guī)劃,并以比較好方式利用資源進(jìn)行季節(jié)性預(yù)測和天氣預(yù)報(bào)。帶有人工智能的計(jì)算機(jī)視覺用于監(jiān)控農(nóng)作物和大片農(nóng)田,以識(shí)別問題區(qū)域并在需要時(shí)發(fā)出警報(bào)。

              機(jī)器人:在制造業(yè)和消費(fèi)產(chǎn)品中,機(jī)器人非常適合人工智能。機(jī)器人真空吸塵器具有傳感器,可以收集環(huán)境數(shù)據(jù)并使用人工智能來決定比較好吸塵路線。同樣,用于災(zāi)區(qū)制造、包裝/食品配送或搜救行動(dòng)的機(jī)器人使用人工智能來感知復(fù)雜(有時(shí)是敵對(duì)的)環(huán)境并相應(yīng)地調(diào)整其響應(yīng)級(jí)別。具有臉部識(shí)別和人類情緒判斷能力的機(jī)器人將被用于零售環(huán)境中,以引導(dǎo)交通并豐富購物體驗(yàn)。

              工業(yè)自動(dòng)化: 帶有人工智能的計(jì)算機(jī)視覺傳感器可用于改進(jìn)裝配線上的質(zhì)量控制并幫助進(jìn)行異常檢測。人工智能還可以幫助對(duì)機(jī)器進(jìn)行預(yù)測性維護(hù),以避免停機(jī)、延長機(jī)器壽命并降**造成本。機(jī)器人可用于制造車間或倉庫來移動(dòng)包裹、協(xié)助裝配線、檢查產(chǎn)品質(zhì)量并執(zhí)行重復(fù)性、高精度的任務(wù)。

              自動(dòng)駕駛汽車:自動(dòng)駕駛或自動(dòng)駕駛汽車結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)和人工智能來在交通中導(dǎo)航,應(yīng)對(duì)不斷變化的交通、天氣或道路狀況或預(yù)測行人的行為。人工智能還可用于根據(jù)收集的使用數(shù)據(jù)來衡量車輛的狀況,并為維護(hù)提供預(yù)測性建議。建筑/家居自動(dòng)化:AIoT 可以通過根據(jù)建筑物使用情況和用戶偏好數(shù)據(jù)調(diào)整照明和溫濕度控制,幫助企業(yè)降低能源成本并提高建筑物的能源效率。

              預(yù)測性維護(hù)(使用建筑系統(tǒng)健康狀況的診斷數(shù)據(jù))允許在需要時(shí)而不是按計(jì)劃進(jìn)行維修和維護(hù),從而幫助企業(yè)節(jié)省成本。他們還可以在潛在系統(tǒng)故障發(fā)生之前提供警報(bào),并幫助調(diào)整系統(tǒng)以獲得比較好性能。AI 還可用于使用攝像頭傳感器的自動(dòng)訪問控制。

              智慧城市:AIoT 可以開辟新途徑,以創(chuàng)建更高效的城市、維護(hù)城市基礎(chǔ)設(shè)施并改善社區(qū)公共服務(wù)。

              這可以通過收集和分析來自大量傳感器和物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的數(shù)據(jù)并提取可用于實(shí)時(shí)調(diào)整的可行分析來完成。人工智能的實(shí)際應(yīng)用包括垃圾管理、停車管理、交通管理和智能照明等公共服務(wù)。

              例如,無人機(jī)可用于實(shí)時(shí)監(jiān)控交通,數(shù)據(jù)可用于調(diào)整交通信號(hào)燈或車道分配,以管理和減少交通擁堵,所有這些都無需人工干預(yù)。同樣,安裝在垃圾箱上的傳感器可以提醒操作員*在垃圾箱已滿時(shí)才撿起垃圾,從而有助于降低成本。

              運(yùn)輸和物流:人工智能通過使用預(yù)測性維護(hù)在車隊(duì)管理中得到應(yīng)用,實(shí)時(shí)監(jiān)控車隊(duì)并根據(jù)從 GPS 和傳感器收集的數(shù)據(jù)對(duì)車輛進(jìn)行主動(dòng)維護(hù)。人工智能還通過實(shí)時(shí)導(dǎo)航幫助車隊(duì)運(yùn)營商降低燃料成本、跟蹤車輛維護(hù)并識(shí)別不安全的駕駛員行為。

              零售管理:人工智能可以通過兩種方式幫助零售。人工智能和預(yù)測分析有助于收集和分析大量數(shù)據(jù),并使用這些信息幫助零售商預(yù)測和做出準(zhǔn)確的、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的業(yè)務(wù)決策。

              AIoT 可以使用人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和行為分析為購物者提供個(gè)性化推薦,并改善商店運(yùn)營、產(chǎn)品放置策略、客戶服務(wù)和整體用戶體驗(yàn)。零售機(jī)器人可以幫助引導(dǎo)交通并改善客戶體驗(yàn)。

              醫(yī)療保健: 醫(yī)療保健中的AIoT 可用于多種應(yīng)用,例如通過分析成像數(shù)據(jù)來檢測和診斷疾病、通過傳感器遠(yuǎn)程監(jiān)控患者信息并在發(fā)現(xiàn)異常時(shí)發(fā)出警報(bào)、通過分析 EHR(電子病歷)預(yù)測患者的疾病風(fēng)險(xiǎn)。此外,機(jī)器人手術(shù)系統(tǒng)可以執(zhí)行或協(xié)助非常復(fù)雜和高精度的手術(shù),并使微創(chuàng)手術(shù)成為可能。

              人工智能是物聯(lián)網(wǎng)的未來

              AIoT 正在使用新的應(yīng)用方式,幫助 IoT 發(fā)揮其比較大潛力。AIoT 的應(yīng)用可以在智能城市、工業(yè)自動(dòng)化、醫(yī)療、農(nóng)業(yè)和智能家居等各種市場中找到。我們將繼續(xù)看到將人工智能納入物聯(lián)網(wǎng)終端的新應(yīng)用的增加,越來越多的制造商將把人工智能作為重要投資領(lǐng)域。

               
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