您准备好迎接AIoT了吗？

　　虽然人工智能与物联网的融合是一项令人兴奋的技术发展，但它也是转变的一部分，专家认为，未来五年内物联网的价值将翻一番，达到近 1 万亿美元。

　　物联网人工智能 (AIoT) 的兴起有望将我们的设备从简单的数据收集器转变为智能决策者。然而，这种演变带来了一些障碍。

　　虽然在边缘(在更靠近源头的网络上)进行处理具有增强隐私、提高自主性和加快实时处理速度等好处，但它也带来了挑战。我们必须考虑硬件限制、增加的复杂性以及设备功能和成本效率之间的微妙平衡。

　　展望未来，开发人员必须仔细权衡这些因素，考虑到将人工智能引入边缘设备的巨大潜力和实际限制。

　　人工智能如何改变物联网和边缘计算?

　　这里同时发生了两种演变。

　　首先，物联网正在经历一场边缘革命。正如我之前所写，边缘计算从根本上改变了设备处理数据的方式。

　　边缘计算不再依赖远程云服务器，而是允许设备在本地或附近的网络内处理信息。这种方法显著减少了延迟和资源消耗，从而实现了更快的数据传输和更高的效率。

　　其次，人工智能正在进入几乎每个行业，物联网也不例外。从预测性维护到智能助手，集成人工智能的设备实现了新的自主性和实用性水平。

　　边缘将其提升到了另一个层次。在人工智能增强的边缘场景中，设备生成数据，在本地处理数据，然后使用它来做出决策。这代表着设备功能的飞跃，使它们不仅可以收集和传输数据，还可以解释和独立处理数据。

　　Gartner 报告称，到 2024 年及以后，边缘人工智能和生成人工智能将成为物联网最有价值的贡献者之一。对于希望根据本地数据实现有针对性业务成果的企业来说，原生 AI 应用程序、代码生成工具和平台等将尤为重要。

　　Gartner 估计，到明年，95% 的新工业物联网部署将包括分析和 AI 边缘推理功能，而 2022 年这一比例还不到 30%。

　　AIoT的优势

　　这是一个巨大的转变，而且发生得很快。边缘人工智能正在彻底改变联网设备的数据处理方式，有望提高速度、减少延迟并为下一代产品带来新的可能性。

　　这些优势中最重要的是隐私保护。通过在设备上本地处理数据，边缘人工智能最大限度地减少了将敏感信息传输到云服务器的需要，解决了消费者和企业日益增长的担忧。

　　这种方法对于处理个人数据的设备尤其重要，例如智能家居助手或健康监测可穿戴设备，因为隐私泄露可能会造成严重后果。

　　除了隐私之外，边缘人工智能还可以实现近乎实时的处理和决策，这对于需要瞬间响应的应用程序来说是一个改变游戏规则的技术。此外，它还赋予设备以前无法实现的自主性，使它们即使在网络连接不可靠的地区也能有效运行。

　　但是，联网设备并非都是金子，AIoT 的缺点也值得考虑。

　　AIoT的挑战

　　首先，联网设备存在硬件限制。AI 模型需要强大的处理能力，即使缩小规模，也会导致功耗问题。

　　再加上业界对实时操作系统、廉价芯片和资源受限设备的日益偏爱，您就会发现技术难题。

　　此外，整合 AI 通常需要彻底改造设备架构，尤其是对于较小的 IoT 设备。这种重新设计的必要性可能会减缓各个行业采用边缘 AI 的速度。

　　边缘计算的局限性带来了额外的考虑因素。边缘设备和网络通常提供的存储容量远低于云基础设施，当 AI 模型的大小可能从 GB 到 TB 不等时，就会出现问题。

　　因此，开发人员面临着在 AI 模型的复杂性和边缘的实际限制之间取得平衡的问题。这种紧张关系迫使他们做出艰难的决定，通常需要做出妥协，而这会影响 AI 集成的整体有效性。

　　设计师必须应对 AIoT 的挑战

　　让我们拭目以待，看看技术如何解决上述问题。毕竟，我们已经看到智能安全摄像头运行边缘人工智能来检测人脸并代表用户做出安全决策。

　　这是一个突飞猛进的新兴行业，如果开发人员找到新方法来缩小技术规模、改善功耗和提高效率，我们不应该感到惊讶。

　　但就目前而言，这些都是需要设计时考虑的缺点。预计云和边缘设备连接的混合将同时提供大数据解决方案。

　　物联网已经因减少业务停机时间、防止昂贵的维护和改善长期决策而广受好评。将人工智能加入其中，着眼于安全和效率，有望增加行业的价值主张。

　　我期待看到该行业是否会接受大量智能有限的小型设备的普及，或者整个格局是否会被众多简单的传感器所主导，这些传感器由一个集中的、高度智能的家庭助理监督，负责处理它们的数据并发出命令。

　　无论接下来会发生什么，更坚固、更好、更快、更强大的设备即将问世。要实现这一目标，设计师必须应对系统复杂性和硬件限制的关键挑战。