雖然人工智能與物聯網的融合是一項令人興奮的技術發展，但它也是轉變的一部分，專家認爲，未來五年內物聯網的價值將翻一番，達到近 1 萬億美元。

物聯網人工智能 (AIoT) 的興起有望將我們的設備從簡單的數據收集器轉變爲智能決策者。然而，這種演變帶來了一些障礙。

雖然在邊緣（在更靠近源頭的網絡上）進行處理具有增強隱私、提高自主性和加快實時處理速度等好處，但它也帶來了挑战。我們必須考慮硬件限制、增加的復雜性以及設備功能和成本效率之間的微妙平衡。

展望未來，开發人員必須仔細權衡這些因素，考慮到將人工智能引入邊緣設備的巨大潛力和實際限制。

人工智能如何改變物聯網和邊緣計算？

這裏同時發生了兩種演變。

首先，物聯網正在經歷一場邊緣革命。正如我之前所寫，邊緣計算從根本上改變了設備處理數據的方式。

邊緣計算不再依賴遠程雲服務器，而是允許設備在本地或附近的網絡內處理信息。這種方法顯著減少了延遲和資源消耗，從而實現了更快的數據傳輸和更高的效率。

其次，人工智能正在進入幾乎每個行業，物聯網也不例外。從預測性維護到智能助手，集成人工智能的設備實現了新的自主性和實用性水平。

邊緣將其提升到了另一個層次。在人工智能增強的邊緣場景中，設備生成數據，在本地處理數據，然後使用它來做出決策。這代表着設備功能的飛躍，使它們不僅可以收集和傳輸數據，還可以解釋和獨立處理數據。

Gartner 報告稱，到 2024 年及以後，邊緣人工智能和生成人工智能將成爲物聯網最有價值的貢獻者之一。對於希望根據本地數據實現有針對性業務成果的企業來說，原生 AI 應用程序、代碼生成工具和平台等將尤爲重要。

Gartner 估計，到明年，95% 的新工業物聯網部署將包括分析和 AI 邊緣推理功能，而 2022 年這一比例還不到 30%。

AIoT的優勢

這是一個巨大的轉變，而且發生得很快。邊緣人工智能正在徹底改變聯網設備的數據處理方式，有望提高速度、減少延遲並爲下一代產品帶來新的可能性。

這些優勢中最重要的是隱私保護。通過在設備上本地處理數據，邊緣人工智能最大限度地減少了將敏感信息傳輸到雲服務器的需要，解決了消費者和企業日益增長的擔憂。

這種方法對於處理個人數據的設備尤其重要，例如智能家居助手或健康監測可穿戴設備，因爲隱私泄露可能會造成嚴重後果。

除了隱私之外，邊緣人工智能還可以實現近乎實時的處理和決策，這對於需要瞬間響應的應用程序來說是一個改變遊戲規則的技術。此外，它還賦予設備以前無法實現的自主性，使它們即使在網絡連接不可靠的地區也能有效運行。

但是，聯網設備並非都是金子，AIoT 的缺點也值得考慮。

AIoT的挑战

首先，聯網設備存在硬件限制。AI 模型需要強大的處理能力，即使縮小規模，也會導致功耗問題。

再加上業界對實時操作系統、廉價芯片和資源受限設備的日益偏愛，您就會發現技術難題。

此外，整合 AI 通常需要徹底改造設備架構，尤其是對於較小的 IoT 設備。這種重新設計的必要性可能會減緩各個行業採用邊緣 AI 的速度。

邊緣計算的局限性帶來了額外的考慮因素。邊緣設備和網絡通常提供的存儲容量遠低於雲基礎設施，當 AI 模型的大小可能從 GB 到 TB 不等時，就會出現問題。

因此，开發人員面臨着在 AI 模型的復雜性和邊緣的實際限制之間取得平衡的問題。這種緊張關系迫使他們做出艱難的決定，通常需要做出妥協，而這會影響 AI 集成的整體有效性。

設計師必須應對 AIoT 的挑战

讓我們拭目以待，看看技術如何解決上述問題。畢竟，我們已經看到智能安全攝像頭運行邊緣人工智能來檢測人臉並代表用戶做出安全決策。

這是一個突飛猛進的新興行業，如果开發人員找到新方法來縮小技術規模、改善功耗和提高效率，我們不應該感到驚訝。

但就目前而言，這些都是需要設計時考慮的缺點。預計雲和邊緣設備連接的混合將同時提供大數據解決方案。

物聯網已經因減少業務停機時間、防止昂貴的維護和改善長期決策而廣受好評。將人工智能加入其中，着眼於安全和效率，有望增加行業的價值主張。

我期待看到該行業是否會接受大量智能有限的小型設備的普及，或者整個格局是否會被衆多簡單的傳感器所主導，這些傳感器由一個集中的、高度智能的家庭助理監督，負責處理它們的數據並發出命令。

無論接下來會發生什么，更堅固、更好、更快、更強大的設備即將問世。要實現這一目標，設計師必須應對系統復雜性和硬件限制的關鍵挑战。

標題：您准備好迎接AIoT了嗎？

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