人工智慧和物聯網融合後的應用場景是什麼？

人工智慧(AI)和物聯網(IoT)的技術趨勢已經開始融合，業界將這種趨勢命名為人工智慧物聯網(AIoT)。人工智慧從雲端向邊緣移動，為阻礙物聯網在關鍵市場更廣泛採用的頻寬和安全問題提供了解決方案。如果科技發展的歷史是未來的可靠指南，那麼在接下來的幾年裡，這種融合至少還有兩個階段要進行。

物聯網最近引起了人們極大的興趣，但對於許多應用來說，有兩個重要的問題出現了。一個是安全;從物聯網設備流過網路的資料以及對設備本身的控制在很大程度上依賴於足夠的網路攻擊安全性。由於威脅不斷演變，變得更加激烈，安全要求物聯網開發人員不斷提高警覺和緩解。同時，由於系統和資料的安全性存在不確定性，許多潛在使用者推遲了對物聯網技術的使用。

限制物聯網採用的第二個問題是將資料傳送到雲端進行處理所需的頻寬。隨著已安裝設備數量的增加和所涉及資料量的增加，物聯網部署正受到資料收集所涉及的頻寬資源和成本的約束。隨著人工智慧成為從所有數據中提取價值的一個越來越重要的元素，這變得更加令人擔憂。

人工智慧在資料處理中的重要性大幅成長，因為傳統的資料處理技術變得越來越繁瑣。開發和編碼從大量資料中提取有用資訊的有效演算法需要時間和許多潛在用戶缺乏的應用專業知識。它還可能導致軟體脆弱，隨著需求的變化難以維護和修改。人工智慧，尤其是機器學習 (ML)，允許處理器根據訓練開發自己的演算法以達到預期的結果，而不是依賴專家分析和軟體開發。此外，透過額外的訓練，人工智慧演算法可以輕鬆適應新的要求。

人工智慧向邊緣移動的最新趨勢是將這兩種技術結合在一起。從物聯網資料中提取資訊目前主要發生在雲端，但如果可以在本地提取大部分或全部信息，頻寬和安全性問題就不那麼重要了。隨著人工智慧在物聯網設備中運行，幾乎不需要透過網路發送大量原始數據;只需要傳達簡潔的結論。由於通訊流量較少，網路安全性更容易增強和維護。本地 AI 甚至可以透過檢查傳入流量是否有篡改跡象來幫助提高設備安全性。

工業機械的預測性維護是 AI 和 IoT 的融合將持續演進的一種應用。

AIoT 似乎遵循了類似 1980 年代微處理器發展方式的發展路徑。處理開始於處理不同任務的獨立設備：通用處理器、記憶體、序列介面週邊設備、平行介面週邊設備等。這些最終將設備任務整合到單晶片微控制器中，然後演變為針對特定應用的專用微控制器。 AIoT 看起來遵循相同的路徑。

目前，AIoT 設計使用輔以通用 AI 加速和 AI 中介軟體的處理器。搭載 AI 加速的處理器也開始亮相。如果歷史要重演，AIoT 的下一階段將是針對特定應用量身定制的 AI 增強型處理器的演進。

為了使客製化設備在經濟上可行，它需要滿足一系列與主題相關的應用的共同需求。這樣的應用已經開始變得可見。其中一個主題是預測性維護。人工智慧與工業機械上的物聯網感測器結合，正在幫助使用者識別振動和電流消耗中的異常模式，這些模式是設備故障的先兆。將 AI 置於感測器設備本地的好處包括減少資料頻寬和延遲，以及將設備響應與其網路連接隔離的能力。專門的預測性維護 AIoT 設備將服務於一個巨大的市場。

第二個主題是語音控制。 Siri 和 Alexa 等語音助理的流行促使消費者要求在各種設備中具有語音控制功能。專用的語音控制 AIoT 設備將有助於解決頻寬和延遲問題，並有助於確保在不穩定連接期間的功能。如今，這種設備的潛在用途數量驚人。

專門的AIoT設備還有其他潛在的主題需要解決。工業安全和建築管理的環境感測就是其中之一。化學過程控制是另一個問題。自動駕駛汽車系統是第三個。第四種是辨識特定目標的攝影機。毫無疑問，還會出現更多。

人工智慧技術似乎將繼續存在下去，而下一步的發展——與處理技術一樣——將是為關鍵市場發展專門的設備。除此之外，該行業最有可能發展可配置的人工智慧加速器，可以根據其應用進行定制，從而使AIoT的好處可以有效地覆蓋更多、更小的市場。

還有許多技術上的挑戰需要克服。設備大小和功耗一直是邊緣問題，人工智慧需要做更多工作來解決這些問題。在使用AI時，開發工具可以在簡化應用程式開發工作方面做得更多。開發人員需要更多地了解人工智慧作為應用開發的替代方法。但如果以歷史為鑑，這些挑戰很快就會被克服。

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