Heim >Technologie-Peripheriegeräte >KI >Was ist AIoT? Warum ist es plötzlich zu einem Mainstream-Trend in der intelligenten Fertigung geworden?
Durch die Kombination von künstlicher Intelligenz (KI) und dem Internet der Dinge (IoT) entstehen intelligente Geräte, die autonom lernen, analysieren und Entscheidungen treffen können, um den Menschen ein angenehmeres Leben zu ermöglichen. Beispielsweise können autonomes Fahren und intelligente tragbare Geräte in verschiedenen Branchen weit verbreitet sein.
In diesem Artikel wird kurz vorgestellt, was AIoT ist. Welche Schlüsseltechnologien sind für AIoT erforderlich? Und welche Vorteile kann AIoT bringen?
AIoT ist der vollständige englische Name für „Artificial Intelligence Internet of Things“. Wie der Name schon sagt, kombiniert es die beiden Technologien Künstliche Intelligenz (KI) und Internet der Dinge (IoT). KI) und Internet der Dinge (IoT) Die Beziehung zwischen IoT ist genau wie zwischen dem menschlichen Gehirn und den Sinnen, wobei die Sinne genutzt werden, um Umgebungsinformationen zu sammeln und sie zur Reaktion an das Gehirn weiterzuleiten. Daher kann die Kombination von künstlicher Intelligenz (KI) und dem Internet der Dinge (IoT) eine höhere Effizienz erzielen, die Datenverwaltung und -analyse verbessern und gleichzeitig die Interaktion zwischen Mensch und Maschine verbessern.
AIoT gemeinsame Technologien und Geräte
Traditionelle IoT-Datenerfassungsmethoden verwenden meist Sensoren, die mit eingebetteten Systemen ausgestattet sind. Nach der Erfassung der Daten werden diese zur Berechnung in die Cloud hochgeladen.
Derzeit entwickeln sich eingebettete Systeme schrittweise in Richtung Miniaturisierung und Intelligenz und es werden Sensoren eingeführt. Wenn ein eingebettetes Gerät über Fähigkeiten zur künstlichen Intelligenz verfügt, kann es zur Echtzeitverarbeitung an den Sensor übergeben werden. Die vom Sensor empfangenen Daten müssen nicht unbedingt zur Berechnung an die Cloud zurückgesendet werden, sondern können sofort am Edge-Knoten verarbeitet werden. Dies ist das sogenannte „Edge Computing“. Es kann auch dort normal ausgeführt werden, wo kein Netzwerk vorhanden ist. und „Software“
Mit zunehmender Anzahl an Sensoren nimmt auch die Menge der erfassten Daten zu. Die ursprünglich eingesetzten Datenanalysetools sind der Geschwindigkeit des Datenwachstums nicht mehr gewachsen und die personellen Ressourcen sind begrenzt. Daher ist die Notwendigkeit einer Integration mit künstlicher Intelligenz sehr dringend geworden. Mit der Leistungsfähigkeit der künstlichen Intelligenz können Sie die kontinuierlich anfallenden Big Data voll ausnutzen und analysieren und eine maximale Umsatzumwandlung erzielen.
Um schnell Rechenergebnisse in Big Data zu erhalten, müssen Sie in der Regel Workstations oder Server verwenden, die auf die Bewältigung hoher Arbeitslasten spezialisiert sind Computer können die für Hochgeschwindigkeitsrechnen erforderliche Leistung unterstützen.
(3) 5G-Kommunikationstechnologie
„Hohe Geschwindigkeit“, „Große Verbindung“ und „Geringe Latenz“ sind die drei Hauptmerkmale von 5G. Unter ihnen ist „Geringe Latenz“ einer der Schlüssel zur Popularisierung von AIoT. Dies bezieht sich auf Das empfangende Ende der Daten kann die Anfrage vom sendenden Ende sofort empfangen und sofort antworten.
Vorteile, die AIoT für Unternehmen bringen kann
(1) Verbesserung der betrieblichen Effizienz
AIoT kann Betriebsmuster in Echtzeit analysieren, die für das menschliche Auge unsichtbar sind, und sie als Betriebsbedingungen festlegen und so dazu beitragen, Produktionsprozesse zu optimieren und die Arbeit zu verbessern Effizienz
AIoT-Technologie kann durch prädiktive Analysen proaktiv Gerätewartungspläne erstellen, um Geräteanomalien oder -ausfälle zu vermeiden und so die Sicherheit zu verbessern und Verluste durch Geräteausfallzeiten zu reduzieren
(3) Verbessern Sie das Kundenerlebnis
AIoT verfügt über die Fähigkeit, aus Daten zu lernen, zu analysieren und Entscheidungen zu treffen, und kann sich auf der Grundlage der Datenansammlung kontinuierlich weiterentwickeln, um Kundenbedürfnisse umfassender zu analysieren und personalisierte und maßgeschneiderte Dienste bereitzustellen, wodurch die Kundenzufriedenheit erheblich verbessert wird. Nach dem Umschreiben: AIoT verfügt über die Fähigkeit, aus Daten zu lernen, zu analysieren und Entscheidungen zu treffen. Gleichzeitig kann es sich auf der Grundlage der Datenansammlung kontinuierlich weiterentwickeln, um Kundenbedürfnisse umfassender zu analysieren, personalisierte und maßgeschneiderte Dienste bereitzustellen und die Kundeneffizienz erheblich zu verbessern . Zufriedenheit
Reduzierte Betriebskosten
Da AIoT die Datenanalyse und -berechnung schrittweise in die Edge-Verarbeitung integriert, kann es die in die Cloud übertragene Datenmenge reduzieren, die Netzwerklast verringern und die Kosten im Zusammenhang mit Cloud-Diensten oder Cloud-Verbindungen senken.
Die beiden großen Herausforderungen, denen AIoT derzeit gegenübersteht
(1) Vollständiger Kommunikationssicherheitsmechanismus
Mit dem Aufkommen einer Ära, in der alles mit dem Internet verbunden werden kann, nehmen auch die Herausforderungen an die Kommunikationssicherheit zu. Der Datenverarbeitungsprozess von AIoT lässt sich grob in mehrere Schritte wie Erhebung, Übermittlung, Berechnung und Entscheidungsfindung unterteilen. Ob auf der Sensorseite, Geräteseite oder Anwendungsseite: Sobald Daten über das Netzwerk übertragen werden, sind sie mit Kommunikationssicherheitsrisiken konfrontiert. Daher ist der Schutz der Datensicherheit das Hauptziel der IT und stellt sicher, dass die Vertraulichkeit, Integrität und Verfügbarkeit der Daten stets gewahrt bleibt
Mit der Entwicklung des Internet of Everything Die Menschen machen sich mehr Sorgen darüber, dass die Netzwerkabhängigkeit auch immer stärker wird. Obwohl AIoT Computing am Edge durchführen kann, ohne alle Daten in die Cloud hochladen zu müssen, ist es für die Datenspeicherung und das Cloud-Computing dennoch auf das Netzwerk angewiesen. Daher ist es auch ein Thema, auf das bei der Implementierung von AIoT geachtet werden muss, wie die Stabilität des Netzwerks aufrechterhalten und Stromausfälle vermieden werden können, die dazu führen, dass das gesamte System nicht mehr läuft.
AIoT-FAQ
Was ist der Unterschied zwischen AIoT und IoT? ?
In den letzten Jahren ist IoT weithin bekannt geworden und später wurden Wörter wie AIOT und IIOT abgeleitet. Was ist der Unterschied zwischen ihnen?
In der Vergangenheit spielte die IoT-Technologie eine wichtige grundlegende Rolle bei der Erfassung, indem sie gesammelte Daten zur Analyse, Berechnung oder Weitergabe in die Cloud hochlud und eine zuverlässige Informationskommunikation bereitstellte, die bei der Entscheidungsfindung und -findung hilft.
AIoT ist keine brandneue Technologie, sondern eine Kombination aus zwei ausgereiften Technologien, KI und IoT. Es handelt sich um einen neuen IoT-Anwendungstyp, der durch maschinelles Lernen, tiefes Lernen und kognitive Fähigkeiten erweitert wird. IoT kann auch Edge-Computing durchführen. Dadurch kann sofort auf Daten reagiert werden, ohne dass die Cloud genutzt werden muss, wodurch die Ausrüstung schrittweise von „automatisiert“ zu „intelligent“ umgewandelt werden kann.
(2) Was ist der Unterschied zwischen AIoT und IIoT?
Wir können das Industrial Internet of Things (IIoT) als Unterkategorie des Internet of Things (IoT) für Anwendungen im industriellen Bereich betrachten. Es deckt Bereiche wie Fertigung und Energiemanagement ab. Durch die Installation von Sensoren an Produktionsmaschinen und deren Verbindung mit industriellen Anwendungen auf Computern über das Netzwerk ist diese Technologie die Grundlage für die Verwirklichung von Industrie 4.0 und trägt dazu bei, die Produktivität zu steigern und die nächste Stufe der Produktionseffizienz zu beschleunigen.
Umgeschriebener Inhalt: Künstliche Intelligenz, Internet der Dinge (AIoT) ist eine der Kerntechnologien der Industrie 4.0. Sie erweitert das Internet der Dinge (IoT) um die Technologie der künstlichen Intelligenz (KI), um die Funktionen von IoT-Geräten zu verbessern. Beispielsweise können durch maschinelles Lernen die gesammelten Daten weiter analysiert werden, um Produktionsprozesse zu verbessern oder vorbeugende Wartungsarbeiten durchzuführen
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