在兩篇文章的第一篇中，Kavita Char 解釋了智能連接設(shè)備的增長趨勢，支持物聯(lián)網(wǎng)或 AIoT、從 AIoT 中受益的技術(shù)和一些應(yīng)用程序。在第二部分，她將介紹如何在 MCU 上實(shí)現(xiàn) AIoT。

在過去的十年中，從醫(yī)療設(shè)備、家庭和樓宇自動(dòng)化到工業(yè)自動(dòng)化的各個(gè)領(lǐng)域，物聯(lián)網(wǎng) (IoT) 設(shè)備的數(shù)量都出現(xiàn)了爆炸式增長。設(shè)備包括可穿戴設(shè)備、傳感器、電器和醫(yī)療監(jiān)視器——所有設(shè)備都連接、收集和共享大量數(shù)據(jù)。國際數(shù)據(jù)公司 (IDC) 的一項(xiàng)預(yù)測估計(jì)，到 2025 年將有 416 億個(gè)連接的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備或“事物”，產(chǎn)生 79.4 澤字節(jié) (ZB) 的數(shù)據(jù)。

這種增長的一個(gè)關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素是無處不在的無線連接，允許事物相互連接并連接到互聯(lián)網(wǎng)。這種超連接具有許多優(yōu)點(diǎn)，例如自動(dòng)化控制、設(shè)備之間的輕松通信和數(shù)據(jù)共享。它還允許收集和共享大量數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可以被收集并用于做出明智的決策。隨著連接設(shè)備數(shù)量的增加，生成的數(shù)據(jù)量也隨之增加。IDC 預(yù)測，這些設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量在 2018-2025 年的預(yù)測期內(nèi)將以 28.7% 的復(fù)合年增長率增長。

人工智能 (AI) 是使物聯(lián)網(wǎng)更加有用的下一個(gè)合乎邏輯的步驟。智能可以內(nèi)置到物聯(lián)網(wǎng)終端設(shè)備中，使它們不僅可以收集和共享數(shù)據(jù)，還可以分析數(shù)據(jù)、從中學(xué)習(xí)、做出決策并采取行動(dòng)，而無需任何人工干預(yù)。人工智能和物聯(lián)網(wǎng) (AIoT) 的結(jié)合創(chuàng)造了“智能”設(shè)備，這些設(shè)備從生成的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，并利用這些洞察力做出自主決策。新的人工智能技術(shù)正在實(shí)現(xiàn)邊緣智能，并顯著降低了云分析的需求和相關(guān)成本。人工智能有望成為幫助物聯(lián)網(wǎng)充分發(fā)揮其潛力的技術(shù)。

圖 1：AIoT 的元素。

AIoT 允許計(jì)算更接近數(shù)據(jù)。在邊緣設(shè)備上運(yùn)行的人工智能技術(shù)可以自動(dòng)處理和分析傳感器和其他物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備生成的數(shù)據(jù)——例如溫度、壓力、濕度、振動(dòng)或聲音——并使用這些信息來做出決策和觸發(fā)行動(dòng)。

為什么人工智能在邊緣？

過去，由于機(jī)器學(xué)習(xí)模型的復(fù)雜性，人工智能應(yīng)用程序主要在云端運(yùn)行。但是，由于缺乏可靠和高帶寬的連接，或者當(dāng)應(yīng)用程序需要模型在設(shè)備本身上運(yùn)行時(shí)，有些應(yīng)用程序無法在云中運(yùn)行。這些可能是需要快速、實(shí)時(shí)操作的應(yīng)用程序，由于其延遲而無法使用云。此類應(yīng)用的示例包括需要快速實(shí)時(shí)響應(yīng)且無法容忍云連接延遲的虛擬助手、工業(yè)控制、面部識(shí)別或醫(yī)療設(shè)備。此外，可能存在對(duì)數(shù)據(jù)安全性和隱私性的擔(dān)憂，從而推動(dòng)了在本地設(shè)備上存儲(chǔ)和處理數(shù)據(jù)的需求。

因此，邊緣人工智能具有自主性、低延遲、低功耗、低帶寬要求、低成本和更高安全性等優(yōu)勢，這使其對(duì)新興應(yīng)用程序和用例更具吸引力。邊緣設(shè)備上增加的計(jì)算能力支持人工智能能力。人工智能可用于許多物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用，例如振動(dòng)分析、語音處理、圖像分類和計(jì)算機(jī)視覺，這些應(yīng)用需要結(jié)合 DSP 計(jì)算能力和使用機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行推理。

物聯(lián)網(wǎng)中的人工智能——市場驅(qū)動(dòng)力和趨勢

AIoT 允許用戶將原始物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為系統(tǒng)可以從中學(xué)習(xí)并推動(dòng)決策制定的有用見解。MarketsandMarkets 預(yù)測，全球物聯(lián)網(wǎng)人工智能市場規(guī)模將從 2019 年的 51 億美元增長到 2024 年的 162 億美元。預(yù)計(jì)推動(dòng)市場發(fā)展的主要因素是需要有效處理正在生成的大量實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)從物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備獲取有價(jià)值的見解、實(shí)時(shí)監(jiān)控、增強(qiáng)用戶體驗(yàn)并減少維護(hù)成本和停機(jī)時(shí)間。

從近年來的各種市場報(bào)告中，都表明物聯(lián)網(wǎng)終端設(shè)備越來越多地采用人工智能技術(shù)，公司從基于云的人工智能轉(zhuǎn)向邊緣人工智能，以減少延遲和成本并實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)控。物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的許多技術(shù)公司都在大力投資人工智能，以提供新的“智能”產(chǎn)品、提高業(yè)務(wù)效率并使用數(shù)據(jù)來推動(dòng)業(yè)務(wù)洞察力和增強(qiáng)客戶體驗(yàn)。

此外，風(fēng)險(xiǎn)投資和對(duì)專注于人工智能的物聯(lián)網(wǎng)初創(chuàng)企業(yè)的收購正在快速增長。此外，亞馬遜、IBM、微軟和甲骨文等物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)供應(yīng)商正在其主要的通用和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)上集成人工智能功能。

AIoT的優(yōu)勢

提高運(yùn)營效率：AIoT 可以處理和檢測人眼看不到的實(shí)時(shí)運(yùn)營數(shù)據(jù)模式，并可以使用該數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)設(shè)置運(yùn)營條件，從而實(shí)現(xiàn)最佳業(yè)務(wù)成果。因此，人工智能可以幫助優(yōu)化生產(chǎn)流程并改善工作流程，從而提高效率并降低運(yùn)營成本。

改進(jìn)風(fēng)險(xiǎn)管理：人工智能可以幫助機(jī)構(gòu)利用數(shù)據(jù)及時(shí)識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)，并利用這些洞察力優(yōu)化其流程，以提高安全性和減少損失，并做出更明智的業(yè)務(wù)決策。人工智能可以幫助降低風(fēng)險(xiǎn)的應(yīng)用包括預(yù)測航空公司的機(jī)械故障和檢測工廠車間的安全風(fēng)險(xiǎn)。

新產(chǎn)品和服務(wù)：處理大量數(shù)據(jù)并從中獲得洞察力的能力，開辟了以前不存在的新技術(shù)，如語音識(shí)別、人臉識(shí)別和預(yù)測分析。這些新創(chuàng)建的功能可用于許多應(yīng)用，例如在交付服務(wù)或?yàn)?zāi)難搜索和救援行動(dòng)中使用機(jī)器人、智能視頻門鈴、基于語音的虛擬助手以及車輛或樓宇自動(dòng)化系統(tǒng)的預(yù)測性維護(hù)等。

減少計(jì)劃外停機(jī)時(shí)間：在制造業(yè)中，由于設(shè)備故障導(dǎo)致的機(jī)器計(jì)劃外停機(jī)時(shí)間可能會(huì)對(duì)業(yè)務(wù)造成很大的破壞。預(yù)測性維護(hù)可以通過分析機(jī)器數(shù)據(jù)和主動(dòng)安排維護(hù)來幫助預(yù)測設(shè)備故障，從而降低意外停機(jī)的發(fā)生率和成本。

改善客戶體驗(yàn)：在零售環(huán)境中，AIoT 有助于定制購物體驗(yàn)，并根據(jù)客戶情報(bào)、人口統(tǒng)計(jì)信息和客戶行為提供個(gè)性化推薦。

降低產(chǎn)品成本：通過將分析和決策帶到邊緣，人工智能有助于減少需要傳輸?shù)皆贫说臄?shù)據(jù)量，從而降低與云連接和服務(wù)相關(guān)的成本。

應(yīng)用

哪些類型的應(yīng)用程序可以從 AIoT 中受益或受益？這里有些例子。

農(nóng)業(yè) AIoT：農(nóng)業(yè)是可以從 AIoT 中受益的關(guān)鍵領(lǐng)域之一。人工智能用于創(chuàng)建一個(gè)智能系統(tǒng)，根據(jù)天氣條件、用水量、溫度和作物/土壤條件調(diào)整參數(shù)。分析來自傳感器的數(shù)據(jù)，以便在作物選擇、肥料、灌溉和害蟲控制方面做出最佳決策。人工智能幫助農(nóng)民提高產(chǎn)量，進(jìn)行季節(jié)預(yù)測和天氣預(yù)報(bào)，以最佳方式規(guī)劃作物和利用資源。帶有人工智能的計(jì)算機(jī)視覺用于監(jiān)控農(nóng)作物和大片農(nóng)田，以識(shí)別問題區(qū)域并在需要時(shí)生成警報(bào)。

機(jī)器人：在制造業(yè)和消費(fèi)產(chǎn)品中，機(jī)器人非常適合人工智能。機(jī)器人真空吸塵器具有收集環(huán)境數(shù)據(jù)并使用人工智能來決定如何穿越空間的傳感器。同樣，用于災(zāi)區(qū)制造、包裝/食品配送或搜救行動(dòng)的機(jī)器人使用人工智能來感知復(fù)雜（有時(shí)是敵對(duì)的）環(huán)境并相應(yīng)地調(diào)整其響應(yīng)。能夠識(shí)別面部和人類情感的機(jī)器人也被用于零售環(huán)境中，以引導(dǎo)交通并豐富購物體驗(yàn)。

工業(yè)自動(dòng)化：帶有人工智能的計(jì)算機(jī)視覺可用于改善裝配線的質(zhì)量控制并幫助進(jìn)行異常檢測。人工智能還可以幫助對(duì)機(jī)器進(jìn)行預(yù)測性維護(hù)，以避免停機(jī)、延長機(jī)器壽命并降低制造成本。機(jī)器人可用于制造車間或倉庫，以移動(dòng)包裝、協(xié)助裝配線、檢查產(chǎn)品質(zhì)量并執(zhí)行重復(fù)性、高精度任務(wù)。

圖 3：工廠自動(dòng)化中的人工智能。

自動(dòng)駕駛汽車：自動(dòng)駕駛或自動(dòng)駕駛汽車結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)和人工智能來導(dǎo)航交通，響應(yīng)不斷變化的交通、天氣或道路狀況或預(yù)測行人的行為。AI 還可用于根據(jù)收集的使用數(shù)據(jù)來衡量車輛的狀況，并為維護(hù)提供預(yù)測性建議。

樓宇/家庭自動(dòng)化：AIoT 可以通過根據(jù)樓宇使用情況和用戶偏好數(shù)據(jù)調(diào)整照明和氣候控制，幫助公司降低能源成本并提高樓宇能源效率。預(yù)測性維護(hù)（使用關(guān)于建筑系統(tǒng)健康狀況的診斷數(shù)據(jù)）允許在需要時(shí)而不是按計(jì)劃進(jìn)行維修和維護(hù)，從而幫助公司節(jié)省成本。他們還可以在潛在系統(tǒng)故障發(fā)生之前提供警報(bào)，并幫助調(diào)整系統(tǒng)以獲得最佳性能。AI 還可用于使用攝像頭傳感器進(jìn)行自動(dòng)訪問控制。

智慧城市：AIoT 可以開辟新途徑，創(chuàng)造更高效的城市，維護(hù)城市基礎(chǔ)設(shè)施，改善社區(qū)公共服務(wù)。這可以通過收集和分析來自大量傳感器和物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的數(shù)據(jù)并提取可用于實(shí)時(shí)調(diào)整的可行見解來完成。人工智能的實(shí)際應(yīng)用包括廢物管理、停車管理等公共服務(wù)、交通管理和智能照明。例如，無人機(jī)可用于實(shí)時(shí)監(jiān)控交通，數(shù)據(jù)可用于調(diào)整交通信號(hào)燈或車道分配，以管理和減少交通擁堵，所有這些都無需人工干預(yù)。同樣，安裝在垃圾箱上的傳感器可以提醒操作員僅在垃圾箱已滿時(shí)才撿起垃圾，從而有助于降低成本。

運(yùn)輸和物流：人工智能通過預(yù)測性維護(hù)在車隊(duì)管理中得到應(yīng)用，實(shí)時(shí)監(jiān)控車隊(duì)并根據(jù)從 GPS 跟蹤器和傳感器收集的數(shù)據(jù)對(duì)車輛進(jìn)行主動(dòng)維護(hù)。AI 還可以幫助車隊(duì)運(yùn)營商進(jìn)行實(shí)時(shí)導(dǎo)航，以降低燃料成本、跟蹤車輛維護(hù)并識(shí)別不安全的駕駛員行為。

零售管理：人工智能可以通過兩種方式幫助零售。人工智能和預(yù)測分析有助于收集和分析大量數(shù)據(jù)，并使用這些信息來幫助零售商預(yù)測并做出準(zhǔn)確的、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的業(yè)務(wù)決策。AIoT 可以使用客戶情報(bào)、人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和行為分析來向購物者提供個(gè)性化建議，并改善商店運(yùn)營、產(chǎn)品布局策略、客戶服務(wù)和整體用戶體驗(yàn)。零售機(jī)器人可以幫助引導(dǎo)流量并改善客戶體驗(yàn)。

圖 5：零售中的人工智能。

醫(yī)療保?。褐械?AIoT 可用于多種應(yīng)用，例如通過分析成像數(shù)據(jù)檢測和診斷疾病，通過傳感器遠(yuǎn)程監(jiān)控患者信息并在發(fā)現(xiàn)異常時(shí)發(fā)出警報(bào)，通過分析 EHR（電子病歷）預(yù)測患者疾病風(fēng)險(xiǎn)健康記錄）和預(yù)測藥物相互作用。此外，機(jī)器人手術(shù)系統(tǒng)可以執(zhí)行或協(xié)助非常復(fù)雜和高精度的手術(shù)，并使微創(chuàng)手術(shù)成為可能。

人工智能是物聯(lián)網(wǎng)的未來

AIoT 正在支持新的應(yīng)用程序和用例，并將幫助物聯(lián)網(wǎng)充分發(fā)揮其潛力。AIoT 的應(yīng)用可以在智能城市、工業(yè)自動(dòng)化、醫(yī)療、農(nóng)業(yè)和智能家居等多種市場中找到。我們將繼續(xù)看到將人工智能納入物聯(lián)網(wǎng)端點(diǎn)的新應(yīng)用程序的興起，越來越多的制造商將使 AIoT 成為重大投資領(lǐng)域。

審核編輯 黃昊宇