智联网创新“在路上”

  点击数:65  发布时间:2019-08-21 15:30

AI与IoT相辅相成。IoT为AI提供深度学习所需的海量数据养料,而其场景化互联更为AI的快速落地提供了基础。AI则将连接后产生的海量数据经分析决策转换为价值。 

中国每年生产7亿头生猪,占全球48%。然而,其中8000万头小猪在出生72小时内就会死亡。母猪误压致死是一个主要原因,而每一小时就会发生6.4万次这样的挤压事件。与此同时,人工解救措施正在变得越来越昂贵。 

面对这样的现实问题,作为物联网新范式的智联网(AIoT),能否帮助延续几千年的养猪行业? 

这是8月8日在京举办的首届“挚物·AIoT产业领袖峰会”上,镭场景实验室创始人暨CEO武军提到的智联网应用的有趣场景之一。他表示,通过安装摄像头、传感器等,智联网可以扮演小猪崽“拯救者”的角色。 

在中国工程院院士邬贺铨看来,5G的发展赋予了AIoT 新的动能。“5G是连接AI(人工智能)与IoT(物联网)的桥梁,其具备的高带宽、高可靠、低时延及大连接等特点开拓了AIoT更广阔的应用领域。” 

AIoT是IoT的发展方向 

AIoT即AI+IoT,指的是AI技术与IoT在实际应用中的落地融合。自两年前阿里巴巴创始人马云提出“物联网的本质是智联网”这一论断后,AIoT一词便火速走红,发展至今,已成为2019年当之无愧的热词。谷歌、微软、阿里巴巴……越来越多的企业开始将AIoT作为自己的核心战略,越来越多的应用开始将物联网与人工智能结合在一起。 

10年前,中国提出建设“感知中国”,开启了我国物联网发展的新纪元。欧盟出台了《物联网——欧洲行动计划》,表示要采取措施确保其在建构新型互联网过程中起主导作用。然而,“过去10年间,物联网的发展并没有我们想象得那么快”。在中国信息通信研究院副院长余晓晖看来,这主要是因为物联网存在碎片化、标准化、技术条件不足等诸多方面的问题。 

随着5G、边缘计算等技术的发展,余晓晖认为,目前物联网发展所需要的技术板块已经基本具备,基于泛在的、深度的连接形成“数据驱动的智能”已成为可能,而这是一个新的方法论,是面向第四次工业革命的全球数字化转型的方法论。其中,物联网、人工智能无疑是这一方法论的基础,也是发展最为迅速、创新最为活跃的领域之一。正是在这样的背景下,“未来十年将迎来物联网真正爆发的阶段”。 

在邬贺铨看来,“AIoT是IoT的发展方向,IoT需要AI来提升其价值”。IoT标准主要解决数据传输技术,而AIoT关注新的IoT应用形态,更强调的是服务,特别是面向物联网的后端处理及应用。 

应该如何理解AI和IoT之间的关系呢?邬贺铨认为,AI与IoT相辅相成。IoT为AI提供深度学习所需的海量数据养料,而其场景化互联更为AI的快速落地提供了基础。AI则将连接后产生的海量数据经分析决策转换为价值。 

从单机智能到主动智能 

市场研究机构MarketsandMarkets近日发布报告称,2019年全球AIoT市场规模为51亿美元,到2024年,这一数字将增长至162亿美元,复合年增长率将达到26%。这其中,5G的发展功不可没。 

在邬贺铨看来,“5G的增强移动带宽、高可靠、低时延和广覆盖等特性与边缘计算的结合,使得AI与IoT融为一体”。其表现之一是“引领了IoT标准的演进”。 

与4G相比,5G技术的发展使得无线与网络技术从面向消费应用扩展到了产业应用。正是在这样的趋势下,通信行业组织3GPP通过仿真向国际电信联盟(ITU)提交报告,说明在LTE和未来5G频段工作的NB—IoT(窄带物联网)和eMTC(增强型机器类型通信)这两种物联网连接标准能满足5G的连接密度要求,因此可纳入5G低功耗广域网物联网标准,使其成为物联网应用新的技术标准主流。 

他举例说,在5G技术的支持下,AIoT在语音识别和人脸识别及步态识别、智能家居、智能城市、工业互联网、机器人等多个领域都大有可为。 

例如,如果有些人戴口罩和头盔以躲避人脸识别,就需要使用步态识别技术,通过身高、腿骨、肌肉、关节等人体特征和走路姿态进行识别,因为步态难以伪装。而在最近热门的垃圾处理问题上,邬贺铨表示,“智能垃圾桶,能够实时检测垃圾桶的情况,在溢满时自动通知,可提升30%的垃圾清理效率。” 

展望AIoT的未来,邬贺铨认为,其将经历单机智能、互联智能和主动智能三个发展阶段。“目前,对于智能家居而言,还处于单机智能阶段,而就工业互联网、机器人等智能产业而言,则已经进入到互联智能阶段。” 

新时代的挑战 

作为此次峰会的主办方,对于我们当下的处境,物联网智库创始人彭昭做了这样一个比喻——冰山,冰上之上是可见的部分,冰山之下是被很多人忽视的部分。“不管你爱或者不爱,我们都正在迎来一个全新的时代——智联网时代。在这个时代,以前的成功经验今后都将不再管用。” 

而邬贺铨则认为,目前AIoT仅处于起步阶段,“有很大的发展空间,也面临重大挑战”。 

在他看来,这些挑战主要来自四个方面:算力、算法、平台兼容性和安全性。具体而言,在AIoT时代,算力方面的问题是,密集和频繁地使用高速计算资源将面临成本压力。算法方面的挑战在于,面对未来应用场景的丰富性,有必要在算法层面予以增强,而基础算法非常复杂,应用企业的开发能力或显不足。平台兼容性的困难则是,要把框架里的算法部署到数量众多的物联网设备上,大规模部署问题重重。 

安全更是未来的“重中之重”。邬贺铨认为,在智联网时代,“人工智能决策的正确性仍受物联网数据精确度的影响,AI的分析结果还缺乏可解释性。而AIoT还存在被攻击而成为僵尸物联网的风险”。 

面对上述问题,邬贺铨做了如是总结:“未来AIoT的发展,仍旧需要标准化推动、企业间合作提升兼容性。另外,还需要将各种有威胁的情报进行共享,增强安全保障能力。” 

正因为如此,“创新永远在路上。”邬贺铨说。

摘自《中国科学报》



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