AI与物联网如何成就“交会时互放的光芒”?| 智慧产品圈

2017-08-17
标签 物联网

人工智能(AI)已成为最新“热词”,曾经风光无限的物联网有些“黯然神伤”。但是两者不是“井水不犯河水”,在驱动全球经济变革的道路上,两者会产生怎样的交会,又该如何理会这“交会时互放的光芒”?

01 AI与物联网的关系?

从物联网基础架构出发,从感应层的硬件到云平台,从通信层到应用层,物联网也架起了面向个人应用如可穿戴设备、健康医疗,企业应用如智能办公、医疗保健,产业互联网如工业4.0、智能制造等的“网络”,通过这一构建,让AI得以“成全”。

对于AI来说,数据的重要性至关重要,必须要以数据为“粮食”。物联网时代一个显著的特征可连接大量不同的设备及装置,嵌入在各个产品中的传感器不断地将新数据上传至云端,让大量的物联网数据汇入数据平台,推动MT数据、互联网数据的融合,构建各种行业的应用。而AI通过算法进行数据挖掘,促进应用不断智能化。

一个智能系统有三个最基本的层次:感知、互联、控制。可以说物联网对AI有个正向的激励作用,而反过来AI也将物联网变得更加“智能”。比如在感应层,虽然很多传感器的功能都还处于初级阶段,但AI必然是发展的一个方向。举例来说,如果在每个红绿灯路口加装监控系统,在没有用到AI技术的情况下,也许能够统计到经过车辆的数量这样的信息。但是一旦用上AI技术中的图像识别技术,就不仅能知道这个路口的车辆经过数量,还可以识别出经过车辆的车牌号、车辆类型等信息。这样就可以在感应层采集到更多的有用信息,用于进一步的分析处理。

在应用层就更不用说了,AI在应用层可以提供智能决策,利用感应层的实时数据,实时调节某些路口的红绿灯,如果整条路上几乎没有车辆的时候,就可以将这条路上的人行横道旁的指示灯全部置为绿色。

可以说,物联网与AI之间的关系互为表里,相辅相成应是“主旋律”。

02 雾/边缘计算走势值得关注?

但要实现AI,算法、算力和数据均不可或缺。虽然一方面物联网的数据可为AI的“落地”提供“粮食”,网络可为AI提供“桥梁”,但另一方面,雾计算和边缘计算已然兴起。可在设备和云数据中心之间的某处(“在雾中”)进行一些所需的工作。或使前端设备智能化,通过与其它附近设备(“边缘”)沟通,可以本地实时处理。

要知道,并不是所有数据都需要回到云中心的。比如智能汽车的每一个指令都需要回到“中央”检查一遍吗?那显然“来不及”。智能家居的每台设备都需要自动更新吗,何不全部下载到一个设备,然后通过本地Wi-Fi分发到其它设备上?这种前端智能处理的需求将推动边缘计算/雾计算的爆发。当前的一项研究也指出,将赋予边缘设备强大的计算能力——这几乎“消除”了对云的需求。

显然,AI要顺应边缘计算/雾计算的潮流,那必然对算法的“下沉”和算力的“进步”要携手“并行”。借助于CPU、GPU、FPGA等的“精进”,借助于深度学习等算法与芯片处理的效率“提升”,前端智能已俨然要成为AI的新“Style”。

最近火热的“智能音箱”就是一大实例,巨头都希望借此打开家庭物联网的入口,这时智能音箱与其它家庭设备的互联互通就显得尤为重要,但在这方面显然还有不少“功课”要做。

03 如何缔造更大价值?

随着技术的进步,配备AI的物联网会缔造更大的价值已毋庸置疑,但是该如何取舍,如何“知行合一”?。

物联网中的AI可能需要极其昂贵和强大的计算能力。要知道AlphaGo中有1920个CPU、280个GPU,还储存几百万个专业围棋的走子记录,才得以用如此大量的计算资源打败了围棋职业9段高手。

那么,在某些应用中,完全可以减少计算资源,让AI解决复杂度更低的挑战和更多样化的物联网用例的问题。

同时,要在物联网中应用AI,必须为了特定的应用花时间研发传统算法并训练AI。目前已经有一些这样的解决方案,比如某公司的运营数据管理和分析(ODMA)业务应用程序就使用了机器学习技术,以实时检测传感器所搜集技术的异常现象。随着IT产业解决问题能力的增强,这一点将得到逐步改善。

AI可以最大化IoT带来的价值,而IoT能为AI提供所需的数据流。只有它们被同时使用时,才能同时实现AI和IoT的利益及优势。而AI的成熟是一个渐进的过程,不可能一蹴而就,更不可能一下就跳过临界点。Gartner前不久发布的新兴技术成熟度曲线图显示,共有几十项新兴技术进入了技术萌芽期和期望膨胀期,其中AI占据了一大部分。而物联网的构建也非“一日之功”,让我们一起期待它们“交互时互放的光芒”吧!

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李映

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