應用

技術

物聯網世界 >> 物聯網新聞 >> 物聯網熱點新聞
企業(yè)注冊個人注冊登錄

AIoT=AI+IoT,背后究竟是誰更需要誰?

2019-04-26 09:00 鎂客網
關鍵詞:AIoTAI+IoT

導讀:AIoT是什么?想必“AI+IoT”會是很多人的答案。自去年年初,伴隨著BAT、小米、華為、京東、曠視等相繼喊出AIoT的口號,這一名詞以及其所代表的背后產業(yè)引發(fā)新一輪行業(yè)熱議。

AIoT是什么?想必“AI+IoT”會是很多人的答案。

自去年年初,伴隨著BAT、小米、華為、京東、曠視等相繼喊出AIoT的口號,這一名詞以及其所代表的背后產業(yè)引發(fā)新一輪行業(yè)熱議。

只不過,“AIoT”是一個新名詞,但它背后的產業(yè)早在之前就已經出現,并有了一定的規(guī)模。

AIoT=AI+IoT,背后究竟是誰更需要誰?

AIoT很新,但也不新

前面也說到,AIoT是AI與IoT的結合體,將“智能”與“連接”深度融合。

是誰第一個提出“AIoT”這一新概念的?不知道。唯一能夠確定的是,這一概念首次在公開市場露面是在2017年11月28日舉辦的“萬物智能·新紀元AIoT未來峰會”上。

從這一節(jié)點開始算起的話,AIoT的“年齡”才只有1年零5個月,確確實實是一個“新生兒”。然而從市場的角度來看,AIoT其實早已經“露面”。

這其中較為典型的產業(yè)包括智能家居、智慧工廠等等。以智能家居為例,在AI出現之后,人們在生活中享受到一種“開口即來”的服務。該場景下,人們只需要將自己的需求用嘴說出來,具備“智能”屬性的智能音箱、智能機器人等就會依據指令執(zhí)行任務,譬如打開電視、關上空調等在智能家居生活中已經日?;牟僮?。

這時候就需要考慮一個問題了,為什么智能音箱這類硬件能夠“直接操控”家居設備呢?從原理來說,這類設備會將得到的指令信息回饋到家庭路由器,并由后者進行下一步的傳達,而這其中的每個家居設備都有自己唯一的IP號,當設備識別到指令中涉及自身IP,就會執(zhí)行指令中所下達的任務。

AIoT=AI+IoT,背后究竟是誰更需要誰?

很明顯,若設備之間是相互獨立的,那么以上所描述的場景是不可能實現的。若產品之間不能實現連接,當人們想享受“開口即來”的服務,我們看到的將是這樣一個家居場景——每個設備都必須具備智能語音功能,且每次服務都得針對個體獨立呼喚和下達指令。與現有的智能家居場景相比,這類場景服務雖然也具備“智能”,但是實施起來卻十分繁瑣,令人疲累。

最初的時候,智能家居在技術上更為強調的是“自動化”,人們基于觸摸式熒幕、鍵盤、手機等總控裝置來控制家居設備。在AI技術出現之后,智能家居發(fā)生了一次升級,最為明顯的變化就是總控裝置的交互入口變?yōu)檎Z音,從而引起了智能家居產業(yè)的一次小高潮。

如果從AIoT的角度來看,經歷AI升級后的智能家居不就是一個典型的AIoT應用落地?這方面,蘋果Siri、亞馬遜Alexa都是典型案例。由此看來,AIoT這一概念雖然才被正式提出1年多的時間,是一個“新生兒”,但就產業(yè)而言,它已經摸索多年,且在落地方面頗有建樹。

人人都在說AIoT,最大受益者是誰?

2017年,小米提出要做AI+IoT,并在2018年正式升級為AIoT;2018年5月,馬化騰在騰訊“云+未來”峰會上表示要做智聯網,一個超級大腦;2018年12月,華為官方正式發(fā)布AIoT生態(tài)戰(zhàn)略;2019年1月,曠視宣布正式踏足AIoT領域,并同步公布AIoT OS“河圖”……與此同時,“AIoT”也成為了諸多會議上被熱議的焦點之一。

經過數年的發(fā)展,AIoT已然成為產業(yè)界的又一新風口。據市場調研機構Gartner的預測,2020年全球IoT設備數量將高達260億件,另有數據顯示IoT引領的市場規(guī)模將在2025年達到11.2萬億美元。作為基于IoT衍生的“升級版”,AIoT未來的市場規(guī)??梢娨话?。

AIoT=AI+IoT,背后究竟是誰更需要誰?

就場景而言,AIoT的出現讓許多以往不易實現的場景或功能變得可能,比如遠程語音控制家居設備、工廠后臺系統(tǒng)自動匯集處理來自各終端傳感器的數據并給出診斷總結報告、智慧城市的實現等等。可以說,AIoT的發(fā)展已經是必然,它的出現實現了具備實質意義的AI賦能以及萬物智聯。

在諸多被開發(fā)出來的產業(yè)需求中,AIoT成為了一個“贏家”。只是追根溯源的話,作為IoT與AI的結合體,AIoT又造就了誰的勝利?

  • 于IoT,融入AI是一種錦上添花

不管是技術還是產業(yè),IoT都是由來已久。

IoT這一概念構想的最初是由Peter T. Lewis在1985年提出,正式在公開場合提出“IoT”這一詳細概念的則是英國工程師Kevin Ashton。Ashton于1998年在寶潔公司的一次演講中首次提出:把所有物品通過射頻識別等信息傳感設備與Internet連接起來,實現智能化識別和管理。

依據最初的定義,什么是IoT?它是一個不同于Internet的網絡,主要工作就是將所有能行使獨立功能的普通物體實現互聯互通,做的就是“連接”。

在IoT的推動下,以往被獨立使用的硬件端口之間開始實現互聯互通,而基于對需求的創(chuàng)造和挖掘,越來越多的終端硬件也被研發(fā)出來。

AIoT=AI+IoT,背后究竟是誰更需要誰?

在IoT場景下,工廠內的人們端坐電腦前就能夠看到攝像頭、溫度計等各類終端硬件設備采集并傳回的數據;家人們能夠在千里萬里之外遠程操控家里的各類聯網設備;有車一族能夠提前通過網絡或是小區(qū)、商場前的大屏獲知車位剩余情況……

從上游的各類IoT芯片,到中游的NB-IoT、LoRa、Wi-Fi、BLE、ZigBee、RF等IoT通訊方案,再到下游硬件設備的生產制造和技術的應用落地,IoT的產業(yè)鏈已經相當成熟,并讓人們的生活實現了初級的“智能”化。

其中,或許有人會注意到,在IoT產業(yè)的某些場景中也曾出現AI技術的出現,譬如車庫、高速收費站的車牌識別等等。從AIoT的角度來解析,這屬于一種典型的、普遍落地的應用,但只是一種較淺層次的結合。彼時,還沒有大范圍被認知的AI技術猶如一滴水滴滴入IoT這片海洋,雖能泛起漣漪,卻并不能夠引起大規(guī)模的重視與變革。

早在AI大舉進軍IoT之前,后者在產業(yè)鏈、規(guī)模等方面已經較為成熟。僅從“萬物互聯”這一本質出發(fā),IoT已經基本完成了自己的任務,需要繼續(xù)打磨的是其中涉及的通訊技術等等。于它而言,AI是一種創(chuàng)新,但更多的只是一種錦上添花,即使沒有AI技術的出現,它也能夠活下去,并成為一個長足產業(yè)。

  • 于AI,結合IoT是一種必要舉措

認真說來,AI的歷史溯源可比IoT久遠數十年。然而相比于后者,鑒于技術研發(fā)難度與落地難等問題,AI的路程走的十分之艱難,此起彼伏,直至近幾年才在技術層面實現了突破性的進展,并在大眾認知度不斷提高的同時,找到了技術落地的可能性。

目前,因為技術上的突破,我們日常能夠接觸的AI技術后產品包括手機的指紋識別、交通樞紐的人臉識別安檢、商場導購機器人等等。雖然一些AI技術或產品有時候在性能方面還不能夠令人滿意,甚至可以稱為“智障”,但不可否認的是,相比于過去的幾次巔峰期,如今AI技術是能夠讓人看到未來的。

AIoT=AI+IoT,背后究竟是誰更需要誰?

只不過,作為一項新技術,AI也必不可免的遭遇了“落地難”的問題。

根據艾瑞咨詢的數據,2020年全球AI市場規(guī)模約1190億人民幣,未來10年,人工智能將會是一個2000億美元的市場。從數據的角度出發(fā),AI的市場前景是被認可的,但是僅憑AI自己真的能夠承擔起這么大的市場嗎?顯然是不可行的。

針對AI,正如阿里云首席智聯網科學家柯鎮(zhèn)所說,缺少IoT的AI會成為雞肋,缺少互聯的AI則更加形同擺設。

舉一個簡單的例子,以當下議論較多的AI產品智能音箱為例,它是一個AIoT的典型應用。就智能音箱,它的“智能”主要體現在兩方面,分別是指令接收與執(zhí)行——為了很好的接收指令,智能音箱需要能夠捕捉并理解消費者的語音命令,其中涉及語音識別、自然語言處理等AI技術;執(zhí)行的過程中,它則需要承擔一個管家的責任,“指揮”其他設備根據指令作出相應的反饋,這個時候就需要IoT出場了。

如果沒有IoT的融入,智能音箱只能作為一個完全獨立的個體而存在,這時候,不能結合IoT的智能音箱只能自嗨,比如查個天氣、放首歌、購個物等等,一切服務只能依賴互聯網上的內容。另外,在追求個性化服務的眼下,只能提供純內容服務的智能音箱最終能夠輸出的服務也是“不全面”的。這種處處受限情況下,AI技術的價值顯然不能夠被最大化利用。

可以說,如果沒有IoT的加入,AI技術或硬件有時候并不能很好的融入到落地場景中,從而面臨落地難的問題。

對于AI而言,之所以會結合IoT催生出AIoT,是它在尋求價值最大化、尋求更好落地的一種必要措施。正如行業(yè)人士所講,AI已經進入了發(fā)展的下半場,與IoT的結合,將能夠幫助AI打開真正落地的重要通道。

AIoT=AI+IoT,背后究竟是誰更需要誰?

最后

繼IoT、AI、AI芯片之后,AIoT已經成為了一個新的風口。在AIoT場景內,IoT負責連接萬物,并向擔任“大腦”角色的AI提供數據,雙向聯動,才能夠完整的搭建一個場景。

這其中,相比于IoT,AI還是一個新產業(yè),雖有規(guī)模卻仍舊需要繼續(xù)探索,尤其是在技術研發(fā)和應用落地方面。技術研發(fā)創(chuàng)新是時間、資源和人才所積累的成果,而應用落地所關乎的卻不僅僅只有自身技術,該需要其他勢力的幫助。于AI而言,IoT所搭建的網絡是一個能夠讓它物盡其用的處所,這里天然存在著成千上萬的數據,這是它的動力來源,也是它能夠實踐自身、落地商用必不可少的“配件”。

與之不同,IoT雖然在概念上“年輕”于AI,但在落地上卻是一個“老手”,已經很好地完成了自己的使命。再往后,其所發(fā)生的變化只是時代發(fā)展加注在它身上的一種隨其自然。因此看來,在啃噬AIoT這一藍海市場方面,AI是最為迫切的,也是最大的贏家。