智联ip AIoT加速万物智联的到来( 二 )
【智联ip AIoT加速万物智联的到来】人工智能可以在大量历史数据和实时观察的基础上找到对未来的预测洞察力。通过同时分析过去和实时数据，AI可以更容易地注意到哪些数据是异常的，并做出合理适当的推断。数据对人工智能的重要性不言而喻。AI需要持续的数据流入。它能处理和从中学习的数据越多，它的预测精度就越高。
物联网产生的复杂数据只有通过AI才能有效处理，从而提高用户体验和产品智能。只有物联网才能持续提供对人工智能至关重要的数据。物联网持续提供的海量数据可以让AI快速获取知识。一方面，物联网万物互联的超大规模数据可以为AI的深度洞察奠定基础；另一方面，具有深度学习能力的人工智能可以通过精确的算法加速物联网产业的应用。
物联网是未来的大势所趋，但分析这样大规模的数据却不是人力所能及的，如果数据不能转化为有意义的信息，就变得毫无意义。AI技术恰恰在数据处理中发挥了重要作用，解决了物联网的重要难点。通过物联网获得的数据也成为了AI的养分，集成的AIoT可以进一步改善当前的科技生态环境。
人工智能可以最大化物联网带来的价值，物联网可以为人工智能提供必要的数据流。只有有机结合，物联网和人工智能的优势才能最大化。
AIoT会是下一个改变世界的巨人吗？
一些巨头已经开始积极部署AIoT。谷歌早前公开宣布，计划以5000万美元收购物联网平台西弗利，高调进入AI+物联网行业。微软于2018年4月4日宣布，计划在未来四年内投资50亿美元用于物联网相关的各种项目，提供智能服务。
未来，人工智能将与芯片、系统和网络相结合，构建一个完整的生态链。也就是说，没有AIoT技术的企业很难成为高调的消费巨头，消费者也离不开AIoT。它是我们生活的工具，是为企业加分的技术，下一个改变世界的巨人将在AIoT中产生。
目前AIoT行业份额巨大，应用细分多，市场不会被一家或几家公司吃掉。抢占市场的关键在于技术应用和商业落地能否实现，是否真正从市场需求出发而不是针对虚假需求。相比消费市场，AIoT在传统领域有更广阔的“按需”市场，包括安全、城市规划、医疗保健、工业制造等。
在一切都是智能的情况下，设备将相互连接，形成一个新的数据交互和共享生态。在这个过程中，终端不仅需要有更高效的计算能力，而且在大多数场景下还必须具备本地决策和独立响应的能力。
在AIoT的背景下，物联网设备被赋予了AI能力，一方面在完成边缘计算的同时保证了低功耗、低成本；另一方面，物联网设备形式多样，对AI计算能力的需求也不尽相同，很难给出跨设备的通用芯片架构。
家里有那么多实时等待主人召唤的感应装置，尤其是很多会造成小事故的复杂部件。但是如果网络传输和数据处理跟不上，一个小bug发生，就会引发静坐反应，恐怕会说服很多等着看的消费者。
因此，AIoT对边缘计算能力提出了新的要求:低功耗、高性能、完善的软件资源，甚至还有神经网络引擎。传统的基于GPU的芯片虽然可以在终端实现推理算法，但其功耗高、性价比低的缺点不容忽视。
只有从物联网场景设计定制的芯片架构，才能大大提高性能，降低功耗和成本，满足AI计算能力和跨设备形式的需求。AIoT的智能功效可以通过数值来分析，进而可以用来优化系统，产生更高的自然函数和业务观察，创造有利于更好决策的数值，可以提供系统学习。
但问题是，人机交互的进化是建立在一个基础上的——那就是通信标准的板块运动。你选择什么样的联网技术，决定了你自己的产品未来的交互范围。
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