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新冠疫情如何改變?nèi)藗儗Α癆IoT”與智能家居的態(tài)度

2021-08-13 08:59 千家網(wǎng)

導讀:人類剛需往往是所有發(fā)明的源動力,新冠病毒大流行加速了 AIoT 在智能家居及其他領(lǐng)域的開發(fā)和采用。

過去的 12 個月無疑非常艱難,新冠病毒大流行在世界范圍內(nèi)造成了嚴重破壞。而且,非常不幸的是,現(xiàn)在每個人都意識到,Covid-19 可能會將繼續(xù)存在。

當我們開始接受這一事實時,我們現(xiàn)在正在尋求適應(yīng)我們的生活方式以及與周圍世界互動的方式。行業(yè)、企業(yè)和政府都在做相應(yīng)的調(diào)整以適應(yīng)當前現(xiàn)狀,以確保人們安全、高效并能夠過上自己的生活。

我們工作的方式和地點只是大多數(shù)人不得不改變的方式之一。在過去的一年里,在家工作一直是許多人的常態(tài),即使我們已經(jīng)擺脫了這種大流行,我們也可能會看到企業(yè)繼續(xù)允許員工在家工作。因此,這種工作方式重新關(guān)注了我們家庭的重要性,圍繞技術(shù)支持的“智能”家庭的討論從未如此受到人們的關(guān)注。

就在大流行爆發(fā)之際,一種稱為“人工智能+物聯(lián)網(wǎng)”(AIoT)的新型技術(shù)生態(tài)系統(tǒng)正在站穩(wěn)腳跟。 AIoT 代表了連接事物(IoT)和部署在這些事物中的人工智能(AI)的融合。我們之前已經(jīng)探討過關(guān)于 AIoT 是什么以及它如何改變從醫(yī)療保健到運輸?shù)雀鞣N行業(yè)的文章,但沒有比智能家居更大的機會了。

當前,智能家居仍然是一個相對新興的行業(yè),因此去年,我們對阻礙 AIoT 的障礙進行了研究。在該研究中,電子工程師強調(diào)了重要的市場級和設(shè)備級問題。一年后,我們又進行了同樣的研究,看看事情發(fā)生了怎樣的變化。人類剛需往往是所有發(fā)明的源動力,新冠病毒大流行加速了 AIoT 在智能家居及其他領(lǐng)域的開發(fā)和采用。

隨著技術(shù)的不斷升級迭代,安全性、連接性和可擴展性都變得更容易解決。

在我們 發(fā)布的2020 年的報告《THE EDGE OF TOMORROW》中,工程師將安全性、連接性和可擴展性列為 AIoT 面臨的最大市場問題。然而,在去年,這些問題得到了緩解,許多人認為障礙更容易克服。

在安全性方面,人工智能因其對數(shù)據(jù)的依賴而引發(fā)了隱私問題。設(shè)備越“智能”,它需要的信息就越多。然而,在過去的 12 個月里,工程師們意識到在本地而不是在云端處理數(shù)據(jù)可以解決隱私問題。家庭可以將他們的數(shù)據(jù)保存在房屋之內(nèi),而無需將其發(fā)送給云中的第三方,從而降低了泄漏風險。

通過將數(shù)據(jù)保存在家中,遠程網(wǎng)絡(luò)犯罪分子將不得不變成一個普通的竊賊來竊取數(shù)據(jù)。雖然這不太可能發(fā)生,但設(shè)備制造商確保在其設(shè)備上進行的處理是安全的仍然很重要。一系列設(shè)備級安全功能——包括安全密鑰存儲、加速加密和真隨機數(shù)生成器——可以為顯著提高數(shù)據(jù)和決策的安全性奠定基礎(chǔ)。

除了安全性之外,工程師還認為連接性對 AI 部署構(gòu)成了巨大障礙,38% 的人表示擔心該技術(shù)克服延遲問題的能力。例如,當家庭醫(yī)療監(jiān)控需要根據(jù)心臟病等可能改變生活的情況做出決定時,他們無法承受不可靠的連接問題的負擔。然而,現(xiàn)在,設(shè)備上的處理減少了對網(wǎng)絡(luò)的需求,使網(wǎng)絡(luò)延遲成為一個有爭議的問題;只有 27% 的行業(yè)專家認為連接性是智能家居應(yīng)用的主要障礙。

如果要創(chuàng)建不受延遲影響的應(yīng)用,智能家居行業(yè)應(yīng)該轉(zhuǎn)向設(shè)備上處理。某些 AIoT 芯片現(xiàn)在速度快且可預(yù)測,執(zhí)行確定性以個位數(shù)納秒為單位進行測量,這使產(chǎn)品能夠快速思考和做出決策。

最后,去年,工程師強調(diào)了可擴展性問題。工程師們意識到連接設(shè)備的數(shù)量正在增加,這給云基礎(chǔ)設(shè)施帶來了越來越大的壓力。 2020 年,大約四分之一的工程師認為可擴展性是邊緣技術(shù)成功的主要障礙。然而,專家們現(xiàn)在開始看到 AIoT 根深蒂固的可擴展性的好處。邊緣處理消除了對云的依賴,消除了任何潛在的增長和擴展問題。現(xiàn)在,只有不到五分之一的工程師認為云基礎(chǔ)設(shè)施可以阻礙邊緣人工智能。

好消息是,電子行業(yè)不需要做任何特別的事情來保持 AIoT 的可擴展性,因為 AIoT 擴展的主要技術(shù)障礙之一是云需要處理數(shù)十億臺設(shè)備和 PB 級數(shù)據(jù)。

供電能力提升,功耗降低。

隨著過去一年 AIoT 市場的成熟,在技術(shù)方面也取得了進步。設(shè)備上的處理能力有所提高,同時減少了啟用 AI 所需的功耗和支出?,F(xiàn)在,芯片足夠靈活,可以以比以往任何時候都更實惠的價格滿足 AIoT 的多樣化需求。

隨著 AIoT 芯片成為產(chǎn)品制造商更現(xiàn)實的選擇,工程師如何過渡到使用它們?

關(guān)鍵考慮因素之一是開發(fā)環(huán)境。很多時候,新的芯片架構(gòu)意味著新的和不成熟的專有編程平臺,工程師需要時間來學習和熟悉。相反,工程師應(yīng)該尋找可以使用他們熟悉的行業(yè)標準技術(shù)訪問的靈活平臺——C 語言中的完全可編程性、FreeRTOS 等運行時環(huán)境和 TensorFlow Lite 等 AI 工具流。使用熟悉的平臺意味著工程師可以快速對芯片進行編程,而無需學習新的語言、工具或技術(shù)。

滿足 AIoT 系統(tǒng)所有計算需求的單一編程環(huán)境是設(shè)計速度的根本推動因素,這對于開啟快速、安全的家庭 AI 新時代至關(guān)重要。