什麼是AIoT？
目前，人工智慧(AI)和物聯網(IoT)是最先進和最具變革性的技術，它們正在推動各行各業的發展。由於對機器智慧和超自動化的快速需求，AI軟體和IoT硬體的無縫整合將成為徹底改變智慧產業時代的技術。這個概念正逐漸被稱為物聯網人工智慧或AIoT。
物聯網網路架構的演進
為了更好地理解AIoT的潛力，我們首先來分析物聯網網路架構的演進。物聯網網路架構的演進主要解決了如何產生、處理、收集和使用數據以實現更智慧的演算法。
開端——物聯網與雲端運算
物聯網(IoT)的初步發展源於感測器和物聯網設備的部署，這些設備用於收集數據以獲取寶貴的見解。由於其洞察力的價值，數據的收集和分析在數位轉型時代仍然具有益處。透過大型數據集，新時代的應用可以利用機器智慧、即時洞察，並最終提前避免重大風險。物聯網的主要優勢是能夠收集和存取數據以獲取更好的即時洞察。因此，隨著越來越多的感測器和物聯網設備上線，大數據及其重要性將繼續推動關鍵的儲存框架，以實現更好的數據收集。
數據生成和收集後，通常會推送到大型數據中心進行額外處理，這被稱為「雲端」。集中式數據中心的雲端運算對數據處理很有幫助，因為它能夠提供無限量的運算資源和高容量儲存選項，以支援深度學習模型。儘管雲端運算非常有益，但它通常用於訓練新的AI模型以實現機器智慧。即時洞察和決策能力需要更接近數據生成地點的運算資源，從而消除訪問雲端資源時的延遲問題。邊緣運算應運而生，它是一個新的框架，用於在更靠近物聯網感測器和設備的地方，以速度和準確性處理數據。
圖片來源：planconcepts.com
變革性轉變——從雲端到邊緣
企業正在將其運算工作負載從雲端轉移到邊緣，以減少存取雲端的延遲需求。邊緣架構利用邊緣電腦，直接部署在感測器和物聯網設備收集數據的地方。部署在數據生成點可減少回傳到雲端的延遲，並允許本地應用程式以驚人的性能即時運行。此外，邊緣運算透過在傳輸到雲端進行額外處理之前過濾原始數據，顯著減少了傳輸到雲端的數據量；此過程顯著緩解了頻寬使用，並節省了需要雲端資源的工作負載。
AIoT 的興起——物聯網設備中的人工智慧
在早期階段，物聯網設備相當簡單。例如，一個遠端開關或一個溫度感測器，當參數超出其正常操作狀態時會發送警報。隨著技術的進步，這些物聯網感測器演變為更智慧的設備，能夠感知其環境、理解數據模式並執行決策操作以優化新的工作負載和應用程式。為了實現這種最佳化水平，一種稱為物聯網人工智慧 (AIoT) 的新架構在各種應用及其邊緣運算數據基礎設施中越來越受歡迎。AIoT 將 AI 演算法嵌入物聯網設備中，以促進自動化和機器智慧，而無需任何人工干預。隨著 AI 模型整合到物聯網設備和邊緣運算平台中，這些新的智慧設備正在許多邊緣運算應用程式中提供新的最佳化和效率水平。要了解更多關於 AIoT 的資訊，這裡有一些塑造 AIoT 的關鍵技術，以及它們如何為下一波邊緣智慧運算帶來好處。
AIoT關鍵技術：
1. 人工智慧
深度學習模型變得越來越準確高效，運行所需的功耗也越來越低。透過人工智慧，物聯網設備在兩個不同方面得到了增強。首先，透過智慧感測器和物聯網設備，遙測數據處理效率更高。其次，人工智慧在邊緣實現了串流處理（即時）和批次處理（大數據），以應對任務關鍵型和複雜的應用程式。
例如，一台沒有智慧增強的監控攝影機，會將每一幀傳輸到物聯網框架以分析可疑行為。透過在監控攝影機設備上實施人工智慧，它只會發送有可疑行為的畫面。這從軟體和硬體角度顯著提高了物聯網應用程式的效率。
2. 硬體加速器
來自Intel、AMD、NVIDIA和Qualcomm等更強大的電腦處理器，如CPU和GPU，正在推動物聯網設備的能力，以輕鬆執行人工智慧、深度學習和機器學習模型。此外，科技公司正在創造更多專注於人工智慧的處理器，例如Intel的Movidius VPU和Google的TPU，它們可以極快且高效地運行人工智慧模型。隨著機器學習技術的持續創新，製造商可以創造更緊湊、更強大的AIoT設備。
3. 5G網路
5G網路是下一代無線連接技術，可提供超高速（比4G/LTE快100倍）並將連接設備的數量增加100倍。5G網路將為AIoT應用賦能，使其更加強大、行動、可靠和高效。
4. 大數據
目前，估計有70億個物聯網設備，每天有超過100萬個新設備連接到網路。專家預計到2025年，這一數字將增加到300億個物聯網設備。連接的物聯網的激增導致了在設備和網路之間移動的大數據的爆炸式增長。由於物聯網設備產生了大量數據，人工智慧開發人員正在訓練更智慧的深度學習模型，以實施到AIoT設備中。此外，AIoT設備透過在邊緣收集、過濾、處理和分析數據，然後將最基本的信息發送到雲端，從而減輕了雲端的工作負載。
AIoT 應用程式的未來
AIoT應用程式正以最新的技術創新進行開發。公司不斷測試機器智慧的新水準以及未來進步將如何為AIoT設備提供新的機會。以下是一些應用程式如何利用AIoT帶來新優勢的範例。
1. AI邊緣運算
AI邊緣運算僅使用電腦本身透過AI演算法處理數據。這台AI邊緣電腦直接在邊緣執行啟用AI的應用程式，而不依賴遠端數據中心。
2. 視覺AI
機器推理能夠即時檢測大量物體。憑藉強大的專用AI處理器，機器視覺不僅能夠檢測不同的物體，還能快速預測物體的行為，從而對情況進行全面理解。
3. 語音AI
語音辨識和語音助理只是語音人工智慧的早期階段。未來將實現更複雜的語音人工智慧應用，例如自然語言處理和即時語言翻譯。
AIoT 與工業4.0
智慧城市
智慧城市正在經歷數位轉型，為城市挑戰帶來創新解決方案。以數據為中心並部署智慧AIoT設備將創造一個更安全、更便利的環境。以技術為基礎的城市規劃正在利用大量的AIoT設備來優化城市各個層面，從能源消耗到交通流量。
智慧工業自動化
AIoT也在推動工業4.0轉型。IIoT或工業物聯網需要堅固的AI邊緣電腦系統來運行即時數據分析和管理M2M（機器對機器）通訊，以優化操作、物流和製造流程。數據驅動的設備幫助製造商預見挑戰並防止工廠中代價高昂的停機事件。
全球人工智慧物聯網 (AIoT) 的實施比以往任何時候都更接近；有一天它將無處不在，在幕後無縫運作，改善人們的生活和企業，而我們甚至沒有意識到。