AI与IOT的融合正在加快发展

发布时间：2023-08-28 13:00:59 所属栏目：应用来源：

导读：物联网近年来吸引了人们的大量关注，但对于大多数应用来说，有两个重要的问题。一是安全，从物联网设备流过网络的数据以及对设备本身的控制，在很大程度上依赖于网络安全。由于威胁不断演变，要求物联网开发人员不断

物联网近年来吸引了人们的大量关注，但对于大多数应用来说，有两个重要的问题。一是安全，从物联网设备流过网络的数据以及对设备本身的控制，在很大程度上依赖于网络安全。由于威胁不断演变，要求物联网开发人员不断提高警惕性。与此同时，由于系统和数以千计的数据的可信度的安全性能存在越来越多的不确定性，目前许多智能手机的潜在用户都推迟了对物联网技术的使用。

人工智能在数据处理中的重要性大幅提升，因为传统的数据处理技术变得越来越繁琐。开发和编码从大量数据中提取有用信息的有效算法需要时间，许多潜在用户缺乏的应用专业知识。它还可能导致软件脆弱，随着需求的变化难以维护和修改。人工智能，尤其是机器学习，允许处理器根据训练开发自己的算法以达到预期的结果，而不是依赖于专家分析和软件开发。此外，通过这些额外的深度学习训练，现在的人工智能算法可以很容易有效的地适应新的人工智能算法的要求

人工智能向边缘移动的最新趋势是将这两种技术结合在一起。从物联网数据中提取信息目前主要发生在云端，但如果可以在本地提取大部分或全部信息，带宽和安全性问题就不那么重要了。随着人工智能在物联网设备中运行，几乎不需要通过网络发送大量原始数据，只需要传达最终结论。由于通信流量较少，网络安全性更容易增强和维护。此外，通过这些额外的深度学习训练，现在的人工智能算法可以很容易有效的地适应新的人工智能算法的要求

AIoT似乎遵循了类似于1980年代微处理器发展方式的发展路径。开始于处理不同任务的独立设备：通用处理器、存储器、串行接口外围设备、并行接口外围设备等。这些最终将设备消息集成到单芯片微控制器中，然后演变为针对各种应用的专用微换热器。AIoT也在遵循错误的路径。

为了使定制设备在经济上可行，它需要满足一系列应用的共同需求。这样的应用已经开始变得常见，其中一个主题是预测性维护。人工智能与工业机械上的物联网传感器相结合，正在帮助用户识别振动和电流消耗中的异常模式，这些模式是设备故障的先兆。将AI置于传感器设备本地的好处包括减少数据带宽和延迟，以及将设备相应与其网络连接隔离的能力。专门的预测性维护AIoT设备将服务于一个巨大的市场。

现有的人工智能技术将继续存在下去，而下一步的人工智能发展将是为主要商品化市场开发一系列的专门的人工智能设备。除此之外，该行业最有可能发展可配置的人工智能加速器，可以根据其应用进行定制，从而使AIoT可以有效地复盖更多、更细分的市场。

（编辑：汽车网）

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