隨著網絡技術的迅速進化,從原有的WiFi技術、窄帶物聯網技術、到現在的5G技術,整個物聯網體系都發生著變化。5G的到來,同時也為ALOT技術帶來機遇和挑戰。

中國工程院院士鄔賀銓在由物聯網智庫主辦的首屆“摯物·AIoT產業領袖峰會”上,針對ALOT技術如何在5G時代演進這一問題進行了詳細解讀。

 

 

5G和AI、LoT之間的關系及影響:

5G是將AI和IoT連接起來,成為一個可靠的高帶寬、大連接、低時延的通道。通過5G將IoT提升到人工智能的層面,體現IoT的價值;同時幫助AI與IoT結合,產生落地效應。

諸如在語音識別、人臉識別、步態識別中的應用:貴州80%以上的按鍵都運用了“人像大數據系統”;

騰訊優圖人臉識別能力兩年來已幫助上千個家庭找到了走失的家人;

香港2019年8月發生的種種暴力事件,暴徒戴口罩、頭盔來躲避人臉識別,需要使用步態識別技術,通過身高、腿骨、肌肉、關節等人體體型特征以及走路姿態進行步態識別。

AloT的應用遍布生活領域:

智能家居:智能手機、智能電視、智能音箱、智能門鎖以及智能機器人等,這些都成為智能家居的入口,而5G+邊緣計算能夠更好地達到場景控制應用。據IDC報告預測,到2020年,全球AI系統將為家電企業帶來收入超過470億美元,成為產業發展的下一個風口。

智能城市:智能路燈,通過AI攝像頭自動檢測技術,實現亮度調節,從而降低40%的綜合能耗;智能井蓋,1分鐘感知井蓋位置是否異常,并消除安全隱患;智能垃圾桶,實時檢測垃圾桶的情況,在溢滿時自動通知,可替身30%的垃圾清理效率;

智能產業:工廠的數字化,將工廠中的數控機床、生產設備連接起來,對于新建工廠而言,光纖是最好的選擇,5G在可靠性、抗干擾能力上可以滿足工廠環境需求,因而可以用在企業外網和企業內網中。

 

AloT的發展階段和挑戰:

 鄔賀銓認為,AIoT將經歷3個發展階段:單機智能階段、互聯智能階段、主動智能階段;目前對于智能家居,AIoT基本還處于單機智能階段;對于智能產業,AIoT已經進入到互聯智能階段。

 AIoT發展還面臨很多的挑戰,包括算力、算法、平臺兼容性、安全性四個方面:

 算力,普通計算機的計算能力有限,而密集、頻繁地使用高速計算,則資源面臨成本壓力;

 算法,AI的訓練所需的時間非常長,基礎算法非常復雜,應用的企業開發者能力不足;

 平臺兼容性,物聯網產品碎片化,而各AI公司生態之間又缺乏協同,本地算力、網絡連接能力、平臺間的不兼容,要把框架里的算法部署到數量眾多的物聯網設備上,大規模部署問題重重;

 安全性,人工之鞥呢決策的正確性受IoT數據的精確度影響,AI的分析結構還缺乏可解釋性,AIoT還存在被攻擊而成為僵尸物聯網的風險。

 

由此可見,未來AIoT的發展,仍然需要標準化推動,企業間合作提升兼容性,需要威脅情報共享,從而增強安全保障能力。

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