人工智慧照亮IoT进化之路,AIoT來自于人性

发布者:管理员  发布时间:2019-07-18 16:14

因为人工智能技术能使机器从外部数据数据中学习,做出预测性分析,或是分析后协助决策,所以,IoT传达数据的实时性,对于人工智能自主适应学习系统的演算相当重要。简单来说,我们可以将人工智能比喻为AIoT的中枢神经,IoT就是周围的神经系统。

发展成熟的IoT与人工智能技术汇流,就进化成「AIoT」,当智能装置加入AIoT能力,进一步演化,就可以提供使用者期待、甚至于超出期待的服务,也难怪不计其数的产业巨头纷纷投入AIoT研究,因为AIoT就是拼凑「未来」的一片关键图块。

看准IoT导入人工智能技术后的杰出表现,各界在AIoT上的投入经费、开发规模持续扩张。除了前述藉由AIoT打造的智能家居想象,AIoT应用趋势还包含三个关键技术,将大幅影响人类社会,此次将深度探讨,一窥AIoT未来十年的发展端睨。


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1. 云端数据与分析

云端服务是传统IoT生态不可或缺的一环,大致上可分为基础设施、平台与软件(IPS)三种服务模式。近来提供云端服务的科技公司也着手积极整合数据资源、强化AI产品,显示出AIoT产业的蓬勃扩张。

BI(商业智能)与数据探勘一直都是企业发展所重视的面向,为了在瞬息万变的数字时代得到更精细的市场投资回报率(ROI),云端数据分析市场与AI之间,存在强烈的整合需求。

比如说计算机产业,以往是计算机上市后就有人会买,竞争激烈的今日,企业就必须用BI整合人工智能的方法嗅出商机:分析影响收益的权重因素、从财报判断需要重新配置投入的资源,或提出趋势与发展计划。

现实的案例像是,美国商用数据统计与分析公司SAS于今年3月宣布将投入10亿美元投资人工智能领域。再者,致力紧追Amazon与Microsoft云端市场占比的Google砸26亿美元收购以BI与数据分析平台闻名的科技公司Looker。

Google著名的机器学习等人工智能技术在集结Looker强大的商业数据分析产品后,使得Google的云端平台服务(PaaS)能提供特定行业更完整的分析解决方案。


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另外,虽然受到市场质疑,客户关系管理(CRM)云端服务巨头Salesforce也以惊人价格(157亿美元)收购知名可视化数据分析工具业者Tableau。

云端产业接二连三的并购案可解读为:全球大数据累积达到可观规模,企业原初使用的各类BI与数据分析工具不足以应付现况,须结合人工智能以掌握越趋海量的全球级数据,并加以利用转化为收益。


2. 嵌入式系统与传感器

嵌入式系统一般来说是针对某项特殊用途所客制化,综合软硬件所开发的封闭系统(例如导航用的GPS、小七的ibon、PDA的数字助理等)。传统IoT控制操作,都是通过搭载嵌入式系统的传感器(sensor)来运作,也就是透过这些传感器收集数据。

当人工智能技术微型化导入传感器,搭载AIoT的嵌入式装置运算能力也需提升,如此一来,数据不一定得再回传云端做人工智能分析,边缘端就能进行基本运算,边缘运算在整体架构的占比提升,装置即使没有连上全球网络也不怕。

以工业数字转型来说,AIoT使得许多制造业「智能工厂」的口号能够更进一步的实现,生产设备与物料仓库被IoT赋予了联网功能,自动化生产与仓储管理因为整合人工智能后,运作更加完善多元。


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3. 5G与AIoT

随着行动通讯技术推陈出新,我们知道近来炒得沸沸扬扬的5G(第五代行动通讯技术)一定比之前的快。5G简单讲就是4G的延伸,由于带宽更大、覆盖率更广,速度最高可快过4G百倍以上,传输与接收点之间的延迟时间低于1毫秒。 

5G低延迟特性更是促成AIoT普及的关键技术,以车联网与自驾车为例,汽车上搭载不少数据传感器与摄影镜头,与IoT结合后,不只能监控车况,还能跟驾驶身上所有的穿戴装置串联,判断驾驶生命征象,比方是疲劳或睡着,大量数据数据透过5G上传云端进行人工智能分析,就可以协助路况判断与预防事故。

车联网属于攸关驾驶人与乘客性命的AIoT应用,在运作过程中无法容许任何延迟,为避免交通信息的处理过程中,数据传输量不足或过慢所造成的风险,5G的两点传输低延迟特性解决了这种问题。在不久的将来,5G设备普及后的联网环境将带动AIoT应用生态发展,AIoT届时也将重塑我们的工作与生活。



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