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什么是AIoT?人工智能照亮物聯(lián)網(wǎng)進化路,推動3大關鍵應用領域

2019-07-01 09:00 張庭銉
關鍵詞:AIoT人工智能

導讀:本文將介紹 AIoT 的基礎概念,并簡單探討該未來十年 AIoT 息息相關的三個關鍵方面,帶你快速了解:究竟什么是 AIoT?

圖片來源:https://pixabay.com/images/id-4251034/

《名偵探柯南》劇場版當中,犯人透過網(wǎng)絡駭入智能電飯鍋進而造成恐攻,IoT(Internet of Things,物聯(lián)網(wǎng))技術深入人類生活已是進行式,卻沒有因為一片紅海而熱度趨緩,近來,人工智能(AI)與物聯(lián)網(wǎng)彼此間更為緊密,兩者融合而出現(xiàn)的新應用型態(tài)“AIoT(人工智能物聯(lián)網(wǎng))”在產(chǎn)業(yè)間炸開來。

本文將介紹 AIoT 的基礎概念,并簡單探討該未來十年 AIoT 息息相關的三個關鍵方面,帶你快速了解:究竟什么是 AIoT?

先將人工智能獨立而論,這項強大、具顛覆性的技術又稱為機器智能,是透過人類研制設計的計算機程序,以運算展現(xiàn)出類似人類智能的科技,學者定義為:“正確理解外部數(shù)據(jù)并從中學習,透過靈活調(diào)整以達成特定目標和任務的系統(tǒng)能力。”

自從 AlphaGo 再三打敗棋王,自動駕駛技術不斷更新,機器學習使人們生活環(huán)境從“自動化”進階為“智能化”,人工智能廣泛在不同勞動模式、建設與生活場景中運作,對人類社會的沖擊不斷在今日上演。

人工智能照亮物聯(lián)網(wǎng)進化之路, AIoT 來自于人性

再來談談眾所皆知的物聯(lián)網(wǎng)。在鏈接封閉或全球網(wǎng)絡的產(chǎn)品大量問世后,與以往家電的運作模式不同,在本來的特定功能之外,他們還具備了遠程遙控、內(nèi)部構(gòu)造的偵錯識別、甚至與其他裝置互相串聯(lián)的功能,這些物聯(lián)網(wǎng)家電比以往還要貼近人性,因而普遍被定義為「智能家電」。

由于人們?nèi)找媪晳T IoT 裝置帶來的各種便利和個人化服務,以智能手機為例,人手一機急速產(chǎn)生大量數(shù)據(jù),不只一般生活情境,同樣的狀況發(fā)生在物流、工業(yè)、農(nóng)業(yè)、交通、教育與醫(yī)療??等等的不同場景。

這些普及于人類社會的“初代智能家電”都屬于 IoT 設備裝置,其回傳的數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)與成長中的用戶等比上升,來自各地的海量數(shù)據(jù)成為數(shù)字時代最有價值的產(chǎn)物之一。如何管理與分析大數(shù)據(jù),并從中洞見趨勢、利用數(shù)據(jù)服務,是當前產(chǎn)業(yè)所關注的,人工智能技術恰恰成為 IoT 的解決方案。

從人工智能的角度思考,該技術的強大是根基于數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)探勘后的演算,由于聯(lián)網(wǎng)裝置的普及,累積了足夠的數(shù)據(jù)數(shù)量,讓人工智能算法應用于數(shù)據(jù)分析更加可行,也使得人工智能從一開始的輔助、增強功能,到深度學習后的自主性。

為了讓算法驅(qū)動,搭載人工智能的裝置如何與龐大數(shù)據(jù)庫無縫相連至關重要。因此,優(yōu)化 IoT 所構(gòu)成的萬物互連網(wǎng)絡環(huán)境,是讓人工智能可以絕佳發(fā)揮的關鍵要因。

談到這邊,或許還是有人覺得 AIoT 與我們的日常生活相去甚遠,簡單想象一下,下班回家后的 AIoT 智能生活場景正真實上演:根據(jù)數(shù)據(jù),您的冷氣判斷7月平均設定室溫為攝氏25.5度,晚間八點坐上躺椅后,十秒內(nèi)腿部自動上升為最舒適的40度角,同時音響用適當音量播放平時你最常收聽的串流音樂歌單;另外,冰箱回報您兩周前放置的蛋糕已過期,結(jié)合垃圾桶,同時提醒您稍晚該倒回收與廚余了。

當傳統(tǒng) 物聯(lián)網(wǎng) 的「初代智能家電」采集用戶回傳的數(shù)據(jù)進行演算,比對生活習慣、行為模式和健康狀態(tài),呈現(xiàn)最適合該用戶的運作模式。智能裝置開始懂得獨立思考、有了自我意識,甚至能創(chuàng)造性的解決問題,這便是 AIoT 家電產(chǎn)業(yè)的愿景:人們將被「服侍」的無微不至。

未來即現(xiàn)在,AIoT 的三大關鍵技術

因為人工智能技術能使機器從外部數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)中學習,做出預測性分析,或是分析后協(xié)助決策,所以,IoT 傳達數(shù)據(jù)的實時性,對于人工智能自主適應學習系統(tǒng)的演算相當重要。簡單來說,我們可以將人工智能比喻為 AIoT 的中樞神經(jīng), IoT 就是周圍的神經(jīng)系統(tǒng)。

發(fā)展成熟的 IoT 與人工智能技術匯流,就進化成「AIoT」,當智能裝置加入 AIoT 能力,進一步演化,就可以提供使用者期待、甚至于超出期待的服務,也難怪不計其數(shù)的產(chǎn)業(yè)巨頭紛紛投入 AIoT 研究,因為 AIoT 就是拼湊「未來」的一片關鍵圖塊。

看準 IoT 導入人工智能技術后的杰出表現(xiàn),各界在 AIoT 上的投入經(jīng)費、開發(fā)規(guī)模持續(xù)擴張。除了前述借助 AIoT 打造的智能家居想象,AIoT 應用趨勢還包含三個關鍵技術,將大幅影響人類社會,此次將深度探討,一窺 AIoT 未來十年的發(fā)展端睨。

▲AIoT 的發(fā)展正如火如荼進行中,世間萬物不但串聯(lián)起來,還有了貼近生物的智能。

1、云端數(shù)據(jù)與分析

云端服務是傳統(tǒng) IoT 生態(tài)不可或缺的一環(huán),大致上可分為基礎設施、平臺與軟件(IPS)三種服務模式。近來提供云端服務的科技公司也著手積極整合數(shù)據(jù)資源、強化AI產(chǎn)品,顯示出 AIoT 產(chǎn)業(yè)的蓬勃擴張。

BI(商業(yè)智能)與數(shù)據(jù)探勘一直都是企業(yè)發(fā)展所重視的方面,為了在瞬息萬變的數(shù)字時代得到更精細的市場投資回報率(ROI),云端數(shù)據(jù)分析市場與 AI 之間,存在強烈的整合需求。

比如說計算機產(chǎn)業(yè),以往是計算機上市后就有人會買,競爭激烈的今日,企業(yè)就必須用BI整合人工智能的方法嗅出商機:分析影響收益的權重因素、從財報判斷需要重新配置投入的資源,或提出趨勢與發(fā)展計劃。

現(xiàn)實的案例像是,美國商用數(shù)據(jù)統(tǒng)計與分析公司 SAS 于今年3月宣布將投入10億美元投資人工智能領域。再者,致力緊追 Amazon 與 Microsoft 云端市場占比的 Google 砸26億美元收購以BI與數(shù)據(jù)分析平臺聞名的科技公司 Looker。

Google 著名的機器學習等人工智能技術在集結(jié)Looker強大的商業(yè)數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品后,使得 Google 的云端平臺服務(PaaS)能提供特定行業(yè)更完整的分析解決方案。

另外,雖然受到市場質(zhì)疑,客戶關系管理(CRM)云端服務巨頭 Salesforce 也以驚人價格(157億美元)收購知名可視化數(shù)據(jù)分析工具業(yè)者Tableau。

云端產(chǎn)業(yè)接二連三的并購案可解讀為:全球大數(shù)據(jù)累積達到可觀規(guī)模,企業(yè)原初使用的各類BI與數(shù)據(jù)分析工具不足以應付現(xiàn)況,須結(jié)合人工智能以掌握越趨海量的全球級數(shù)據(jù),并加以利用轉(zhuǎn)化為收益。

2、嵌入式系統(tǒng)與傳感器

嵌入式系統(tǒng)一般來說是針對某項特殊用途所客制化,綜合軟硬件所開發(fā)的封閉系統(tǒng)(例如導航用的 GPS、小七的 ibon、PDA 的數(shù)字助理等)。傳統(tǒng) IoT 控制操作,都是通過搭載嵌入式系統(tǒng)的傳感器(sensor)來運作,也就是透過這些傳感器收集數(shù)據(jù)。

當人工智能技術微型化導入傳感器,搭載 AIoT 的嵌入式裝置運算能力也需提升,如此一來,數(shù)據(jù)不一定得再回傳云端做人工智能分析,邊緣端就能進行基本運算,邊緣運算在整體架構(gòu)的占比提升,裝置即使沒有連上全球網(wǎng)絡也不怕。

以工業(yè)數(shù)字轉(zhuǎn)型來說,AIoT 使得許多制造業(yè)智能工廠的口號能夠更進一步的實現(xiàn),生產(chǎn)設備與物料倉庫被 IoT 賦予了聯(lián)網(wǎng)功能,自動化生產(chǎn)與倉儲管理因為整合人工智能后,運作更加完善多元。

舉例而言,智能傳感器的實時監(jiān)控與回饋功能,不只適用于追蹤原物料的庫存,也能夠讓工廠的大型機械設備防范故障(數(shù)據(jù)分析后,積極預測下次故障時機),糾正、干預不當操作;也能借助數(shù)據(jù)來深度學習自主運作。

除了應用于工業(yè)數(shù)字轉(zhuǎn)型以提升獲利,其他具體的應用像是搭載 AIoT 技術的仿生機械,美國普渡大學近來公開用3D打印打造相當真實蜂鳥大小與重量的蜂鳥機器人,該智械透過基于蜂鳥飛移動作編譯的算法飛行,雖然沒有裝上影像傳感器,卻能透過電子觸覺以及能夠分析觸摸數(shù)據(jù)的人工智能演算,在黑暗中導航(或?qū)ふ业顾ㄖ锵碌男掖嬲?,即使看不到周圍環(huán)境也能繪制地圖。

消費者日常生活方面,物聯(lián)網(wǎng)穿戴裝置在銀發(fā)族健康照護領域行之有年,經(jīng)過 AIoT 升級的傳感器,不但能有效關注老人健康狀態(tài),及時指引老人復健運動、避免錯誤姿勢與動作;通過傳感器與醫(yī)療體系的聯(lián)結(jié),傳感器能快速反應,在危急時通知救護人員,讓救援在黃金時限內(nèi)完成。

人工智能還能從裝置中的大量數(shù)據(jù)學習知識,在虛擬人類身體架構(gòu)中推論,協(xié)助醫(yī)療決策, AIoT 將使得智能生活的愿景逐步落實。

3、5G與 AIoT

隨著移動通訊技術推陳出新,我們知道近來炒得沸沸揚揚的5G(第五代移動通訊技術)一定比之前的快。5G簡單講就是4G的延伸,由于帶寬更大、覆蓋率更廣,速度最高可快過4G百倍以上,傳輸與接收點之間的延遲時間低于1毫秒。

5G低延遲特性更是促成 AIoT 普及的關鍵技術,以車聯(lián)網(wǎng)與自駕車為例,汽車上搭載不少數(shù)據(jù)傳感器與攝影鏡頭,與 IoT 結(jié)合后,不只能監(jiān)控車況,還能跟駕駛身上所有的穿戴裝置串聯(lián),判斷駕駛生命征象,比方是疲勞或睡著,大量數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)透過5G上傳云端進行人工智能分析,就可以協(xié)助路況判斷與預防事故。

車聯(lián)網(wǎng)屬于攸關駕駛?cè)伺c乘客性命的 AIoT 應用,在運作過程中無法容許任何延遲,為避免交通信息的處理過程中,數(shù)據(jù)傳輸量不足或過慢所造成的風險,5G的兩點傳輸?shù)脱舆t特性解決了這種問題。在不久的將來,5G設備普及后的聯(lián)網(wǎng)環(huán)境將帶動 AIoT 應用生態(tài)發(fā)展,AIoT 屆時也將重塑我們的工作與生活。