近年來，物聯網（IoT）深刻改變了我們與周圍世界互動的方式。智能互聯設備已成爲我們家庭、工作場所和城市不可或缺的一部分，將自動化和效率提升到新的水平。與此同時，AI的出現正在進一步改變IoT生態系統，將這些互聯設備推向自主和高級智能的新時代。AIoT（物聯網人工智能）的一些比較有前景的應用包括預測監控、工業自動化、自動駕駛和智能家居設備。
衆所周知，物聯網設備會生成大量數據，必須快速處理這些數據才能提供有用的見解；另一方面，AI需要大量的計算資源，而這些資源在資源受限的邊緣設備上並不總是可用的。當嘗試直接在IoT設備（例如傳感器或微控制器）上運行復雜的AI模型時，這個問題尤其明顯，這些設備的處理和內存能力通常有限。爲了克服這些限制，需要使用模型壓縮或量化等技術對AI模型進行優化，使其在資源不足的硬件上運行。
這就是各種類型的專用AI芯片和傳感器發揮作用的地方，使得直接IoT設備上運行高級算法變得越來越可能。雖然仍然存在挑战，但技術進步正在迅速克服這些障礙，爲 AI 和 IoT 將成爲我們日常生活中不可或缺的未來鋪平了道路。
真實的AIoT應用
將AI集成到IoT設備中爲一系列創新鋪平了道路，這些創新正在徹底改變各個領域。例如，AI使IoT設備能夠超越簡單的數據收集和傳輸，使它們能夠實時分析信息並做出自主決策。從簡單的監控到行動和適應能力的轉變代表了一個根本性的轉變，它放大了所收集數據的價值，並大規模提高了運營效率。
這種類型的一個例子是預測性監控：通常，對關鍵系統（如工業機器或公共基礎設施）的監控是基於定期和定時的檢查，這種方法雖然有效，但並不總是能防止可能導致中斷和高成本的突發故障。AI與IoT相結合，提供了更先進的解決方案。安裝在機器上的物聯網傳感器可以持續收集數據，監測溫度、振動和能耗等參數。當通過機器學習模型實時分析所有這些數據時，可以識別表明即將惡化或故障的模式，因此，系統可以在故障發生之前警告操作員，從而允許及時進行維護幹預並減少停機時間。
預測和預防問題的能力代表了企業層面的競爭優勢，尤其是在運營連續性至關重要的行業，例如制造或能源。AIoT也正在影響工業自動化。在智能工廠中，物聯網設備連接了生產過程的每個階段，從原材料供應鏈到最終分銷，創建了一個智能的集成生態系統，其中每個組件都相互連接。
由於人工智能的實施，現在可以分析來自設備的數據流，優化生產過程並使前所未有的自動化水平成爲可能。例如，在裝配线中，物聯網傳感器可以持續監控機器性能，而人工智能算法可以分析數據以識別效率低下或異常情況，從而實現一定程度的動態自動化，從而提高生產效率，減少浪費和運營成本。當檢測到與最佳參數的偏差時，系統可以自動調整生產過程，無需任何人工幹預即可糾正問題。
人工智能可用於質量管理、實時分析成品和識別任何缺陷，這要歸功於可用於檢查每個組件或產品並將其與理想模型進行比較的計算機視覺算法。當檢測到缺陷時，系統可以立即追蹤問題的原因，從而快速糾正。自動檢查減少了手動檢查的需要，加快了流程並提高了可靠性。然而，人工智能在物聯網中的影響不僅限於工業部門。
智能家居設備也從這種協同效應中受益；近年來，家庭自動化呈指數級增長，連接設備範圍從智能恆溫器到語音助手，其中人工智能是使這些設備真正“智能”的引擎，使它們能夠從用戶的習慣中學習並主動適應他們的需求。人工智能集成到家庭設備中還可以提高安全性，例如智能監控攝像頭，它使用面部識別算法來區分人，在檢測到可疑活動時發送警報，以創建一個完整的自動化保護系統。如果攝像頭檢測到入侵，系統可以自動鎖門、开燈並向用戶發送通知。
衆所周知，智能恆溫器可以分析與用戶日常行爲相關的數據，以自動調節溫度，以最大限度地提高舒適度並降低能耗。AI和IoT融合的另一個战略領域是能源管理。隨着人們對可持續性和效率的日益關注，AI模型被用於控制和優化能源消耗，以實時監控能源消耗，識別低效的使用模式並提出更改建議以減少浪費。
例如，在智能建築中，AI可以分析來自溫度、溼度和佔用傳感器的數據，以優化供暖、通風和照明的使用，從而減少對環境的影響和運營成本。支持AI的IoT設備還可以相互協調，以更有效地分配能源負載。例如，如果家庭配備了太陽能電池板和電池，AI可以根據太陽能生產和預期能源消耗的預測來管理電池的充放電，從而最大限度地提高自用並減少對電網的依賴。
集成 AI 的智能物聯網傳感器
該傳感器支持圖像識別、人數統計、目標檢測、物體識別、計數器重啓等多種 AI 模型，並配備了Himax的高性能、低功耗 AI 視覺解決方案，該解決方案支持Google的TensorFlow Lite框架、Edge Impulse和其他幾個TinyML AI平台。SenseCAP A1101 的主要技術特點是邊緣計算實現高數據安全性和隱私性、簡單的數據可視化、高工業保護等級和企業可擴展性。只需點擊幾下，就可以通過SenseCAP Mate應用程序和SenseCAP儀表板查看和管理數據。該傳感器還與其他第三方工具廣泛兼容。
借助此設備，可以通過第三方訓練工具訓練和生成模型，並將其部署在SenseCAP A1101上，或使用產品中提供的兩個演示模型測試傳感器。還可以使用SenseCAP A1101收集圖像並通過注釋平台生成數據集，或與 AI 合作夥伴合作進行數據集生成、模型訓練、算法开發等，從而爲特定應用用途定制和部署模型。總體而言，SenseCAP A1101需要二次开發才能部署在實際應用中。
圖 1：SenseCAP Vision AI 的工作原理
圖 2 顯示了爲 SenseCAP A1101 傳感器訓練 AI 模型的流程。用戶可以採用 Seeed Studio 提供的模型，通過訓練工具生成自己的模型，或者獲取可由 Seeed 合作夥伴實施的商業模式。這款支持 AI 的智能傳感器是那些想要开發邊緣 AI 或圖像識別應用程序並正在尋找可靠且經濟實惠的硬件平台入門的人的絕佳選擇。LoRaWAN 網絡易於設置且維護成本低，因此該解決方案具有高度可擴展性。
圖 2：AI 模型訓練流程
SenseCAP Mate App 和 SenseCAP Cloud 等免費軟件服務的存在，使得只需單擊幾下即可輕松使用數據。只需簡單的步驟即可通過 SenseCAP Cloud 連接傳感器，並在幾分鐘內通過 LoRa 傳輸數據。爲了提高 SenseCAP 傳感器信息的可用性，Seeed Studio 提供了多個官方頻道和在线資源，其中包含有關如何配置和使用傳感器的詳細文檔、數據表、評論和用戶手冊，以及教程和編程技巧。
Broadcom在AIoT應用中的潛力
Broadcom 提供了幾類旨在支持 AI of Things 應用的產品，例如光學和成像傳感器解決方案，這些解決方案對於需要視覺處理的實際用例至關重要。這些技術包括面部識別、計算機視覺、智能監控和環境監測。這些環境中的 Broadcom 解決方案在圖像採集和處理方面提供高性能和低延遲。Broadcom 的主要產品還包括用於智能攝像頭和安全設備等應用的 CMOS 圖像傳感器，以及集成到設備中以監控環境參數（光、溼度、溫度等）的環境傳感器。
Broadcom 環境傳感器可以與 AI 模型結合使用，以提高能源效率和智能建築控制。除了片上系統 （SoC） 和 AI 處理器（旨在加速邊緣設備上的應用，並且對於在 IoT 設備上本地運行推理至關重要）之外，還有用於 AIoT 的無线連接解決方案和高性能、高速存儲器，可實現快速高效的數據處理。Broadcom 還提供專爲尖端網絡設計的芯片，這對於支持需要在設備和以 AI 爲中心的網絡之間快速通信的基礎設施至關重要。對於需要處理大量傳感器數據以促進 IoT 設備和 AI 之間快速交換信息的應用程序，高效的網絡管理至關重要。
Broadcom連接芯片確保設備能夠有效地相互通信以及與雲通信，並兼容最新的 Wi-Fi 6 和 Wi-Fi 6E 技術，非常適合智能家居、智慧城市和工業 4.0 等應用。Broadcom 低功耗藍牙 （BLE） SoC 結合了藍牙和 Wi-Fi 連接，提供節能解決方案。
BLE 主要用於需要低功耗的應用，例如可穿戴設備、智能傳感器和集成高級功能的醫療設備。Broadcom 還爲 AIoT 設備提供集成安全解決方案，這對於保護敏感數據和確保應用程序中的隱私、提供網絡攻擊保護以及確保處理的數據得到充分保護至關重要，尤其是在智能設備、安全攝像頭和工業基礎設施中。
總結
人工智能正在從根本上改變物聯網生態系統，爲互聯設備帶來新的智能和自主性水平，從預測性維護到工業自動化、智慧城市、自動駕駛，甚至家居設備。將 AI 集成到 IoT 設備中提高了效率和自動化程度，並且還實現了更高水平的定制和適應性，從而改善了我們與技術和周圍環境的交互。隨着 AI 的不斷發展，我們可以預期互聯設備中將有越來越多的功能能夠大規模提高運營效率。
需要解決的挑战之一當然是數據安全和隱私，事實上，物聯網設備中的 AI 需要訪問大量個人和敏感數據，這引發了對這些信息保護的擔憂。除了在設計和實施支持 AI 的 IoT 系統時必須考慮的監管標准外，還必須實施強大的安全措施，以便在傳輸和存儲過程中保護數據。盡管前方面臨許多挑战，但 AI 在 IoT 中的潛力是巨大的，創新和增長的機會幾乎是無限的。
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更多2024年峰會信息，詳見峰會官網：http://summit.qianjia.com
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標題：AIoT：人工智能如何改變互聯設備
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