小米是目前全球最大的消費級IoT物聯網平臺,近日舉行的AIoT開發(fā)者大會將行業(yè)目光再次焦距在“AIoT”領域。何為AIoT?它指的是人工智能技術與物聯網在實際應用中的落地融合。在消費互聯網領域,自動駕駛、城市大腦、人工智能養(yǎng)老、醫(yī)療影像、智能語音……AloT已從“神壇”走向日常生活,并為城市建設提供越來越多的應用場景,在產業(yè)級市場,AIoT作為各大傳統(tǒng)行業(yè)智能化升級的最佳通道。

同時,Gartner等機構也相繼提出“未來AI將會重塑現在的移動設備,并結合物聯網,成為未來生活中不可或缺的一部分”等觀點,并預測到2021年將有251億臺智能設備連接到互聯網……在鏈接數量增長的同時,還將帶來從IoT到AIoT的改變。那么,未來還將有哪些新產品誕生、又有哪些領域將被改寫?

　　AIoT領域的諸神時代

隨著萬物智聯時代的來臨,在消費級領域越來越多的科技巨頭和終端設備產業(yè)鏈加入了市場競爭。場內既有以流量入口為代表的BAT,也有摸索轉型的小米物聯網生態(tài)平臺,還有特斯聯等新興物聯網獨角獸持續(xù)深耕細作……各大平臺各具優(yōu)勢,也各有側重。

與此同時,諸如電信、中國移動、華為等巨無霸公司也在積極布局,AIoT爆發(fā)在即。不同平臺切入AIoT不盡相同,但往往與平臺自身的屬性和特征緊緊捆綁。如,互聯網巨頭對智能物聯網平臺布局更加強調技術開放與落地,但似乎缺少了實際場景和痛點的深刻理解,而一些新興科技企業(yè)則從現實場景需求出發(fā),在技術、產品、方案中精準切入,迅速成長為行業(yè)獨角獸……盡管智能物聯網目前的發(fā)展尚在初期,但AIoT技術不斷成熟,這些企業(yè)正在迅速瓜分越來越細分的AIoT市場。

以小米為例,在“AI+IoT”的核心戰(zhàn)略之下,在IoT的基礎上加入了AI算法,在商旅、汽車到家裝,再次明確了在其智聯網領域的護城河。不論是以1億元用于激勵AI技能開發(fā)者、硬件設備廠商和技術公司,共同構建AI新生態(tài),或是在業(yè)務中與宜家達成全球戰(zhàn)略合作,與全季酒店、車和家、愛空間等展開深度合作,無不顯示在AI賦能下,IoT領域未來的巨大潛力。

　　從產品、服務到技術需求

AIoT技術的發(fā)展與豐富,使得人與物的交互方式的得以演進,大量的新維度的數據也在不斷地被創(chuàng)造和數字化,比如PC時代的工作資料和娛樂節(jié)目,智能手機時代的用戶使用習慣、位置、信用和貨幣,再到物聯網時代的各種可能的新數據(語音、視覺、動作、觸覺,甚至味覺),通過聲音控制家電,或者空調通過紅外來決定是否應該降溫,通過語音和紅外結合來進行溫度的控制……新的數據是AI的養(yǎng)料,而大量的新維度的數據正在為AIoT創(chuàng)造出無限可能。

隨著AI技術的深入,未來的智聯網將實現從智能單品,到互聯智能以及主動智能的進階。利用智能系統(tǒng)根據用戶行為偏好、用戶畫像、環(huán)境等各類信息,隨時待命,具有自學習、自適應、自提高能力,并主動提供適用于用戶的服務,而無需等待用戶提出需求,這也對邊緣計算能力提出了更高需求,需要在靠近數據源頭的網絡邊緣側,融合網絡、計算、存儲、應用核心能力的開放平臺,就近提供邊緣智能服務,滿足行業(yè)數字化在敏捷連接、實時業(yè)務、數據優(yōu)化、應用智能、安全與隱私保護等方面的關鍵需求。

伴隨AIoT的落地實現,在萬物智聯的場景中,設備與設備間將互聯互通,形成數據交互、共享的嶄新生態(tài),同時,這背后還有對AI芯片的硬件需求。

AI算法對設備端芯片的并行計算能力和存儲器帶寬提出了更高的要求,盡管基于GPU的傳統(tǒng)芯片能夠在終端實現推理算法,但其功耗大、性價比低的弊端卻不容忽視。在AIoT的大背景下,IoT設備被賦予了AI能力,一方面在保證低功耗、低成本的同時完成AI運算(邊緣計算);另一方面,IoT設備與手機不同,形態(tài)千變萬化,需求碎片化嚴重,對AI算力的需求也不盡相同,很難給出跨設備形態(tài)的通用芯片架構。因此,只有從IoT的場景出發(fā),設計定制化的芯片架構,才能在大幅提升性能的同時,降低功耗和成本,同時滿足AI算力以及跨設備形態(tài)的需求。

當然,不僅是在消費級市場,產業(yè)級市場的AIoT發(fā)展更為驚人。據GSMA統(tǒng)計,截止2017年底,全球物聯網連接數量達到75億,預計到2025年將達到250億,同時,產業(yè)物聯網發(fā)展的速度要比消費物聯網發(fā)展的速度更快,產業(yè)物聯網的終端數會增加4.7倍,而消費物聯網的終端數只會增加2.5倍。

在兩類不同市場需求的推動下,智聯網的產業(yè)全景生態(tài)正在日漸豐富,從硬件芯片,到連接需求,到邊緣側的計算力與算法,以及不同平臺的開放與開源……AIoT已近在眼前。

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