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

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

這種增長的一個關鍵驅動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，例如自動化控制、設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。隨著連接設備數(shù)量的增加，生成的數(shù)據(jù)量也隨之增加。IDC 預測，這些設備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量在 2018-2025 年的預測期內將以 28.7% 的復合年增長率增長。

人工智能 (AI) 是使物聯(lián)網(wǎng)更加有用的下一個合乎邏輯的步驟。智能可以內置到物聯(lián)網(wǎng)終端設備中，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)、從中學習、做出決策并采取行動，而無需任何人工干預。人工智能和物聯(lián)網(wǎng) (AIoT) 的結合創(chuàng)造了“智能”設備，這些設備從生成的數(shù)據(jù)中學習，并利用這些洞察力做出自主決策。新的人工智能技術正在實現(xiàn)邊緣智能，并顯著降低了云分析的需求和相關成本。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。

圖 1：AIoT 的元素。

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

為什么人工智能在邊緣？

過去，由于機器學習模型的復雜性，人工智能應用程序主要在云端運行。但是，由于缺乏可靠和高帶寬的連接，或者當應用程序需要模型在設備本身上運行時，有些應用程序無法在云中運行。這些可能是需要快速、實時操作的應用程序，由于其延遲而無法使用云。此類應用的示例包括需要快速實時響應且無法容忍云連接延遲的虛擬助手、工業(yè)控制、面部識別或醫(yī)療設備。此外，可能存在對數(shù)據(jù)安全性和隱私性的擔憂，從而推動了在本地設備上存儲和處理數(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，這使其對新興應用程序和用例更具吸引力。邊緣設備上增加的計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)應用，例如振動分析、語音處理、圖像分類和計算機視覺，這些應用需要結合 DSP 計算能力和使用機器學習進行推理。

物聯(lián)網(wǎng)中的人工智能——市場驅動力和趨勢

AIoT 允許用戶將原始物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)轉換為系統(tǒng)可以從中學習并推動決策制定的有用見解。MarketsandMarkets 預測，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。預計推動市場發(fā)展的主要因素是需要有效處理正在生成的大量實時數(shù)據(jù)從物聯(lián)網(wǎng)設備獲取有價值的見解、實時監(jiān)控、增強用戶體驗并減少維護成本和停機時間。

從近年來的各種市場報告中，都表明物聯(lián)網(wǎng)終端設備越來越多地采用人工智能技術，公司從基于云的人工智能轉向邊緣人工智能，以減少延遲和成本并實現(xiàn)實時監(jiān)控。物聯(lián)網(wǎng)領域的許多技術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)務效率并使用數(shù)據(jù)來推動業(yè)務洞察力和增強客戶體驗。

此外，風險投資和對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)平臺供應商正在其主要的通用和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺上集成人工智能功能。

AIoT的優(yōu)勢

提高運營效率：AIoT 可以處理和檢測人眼看不到的實時運營數(shù)據(jù)模式，并可以使用該數(shù)據(jù)實時設置運營條件，從而實現(xiàn)最佳業(yè)務成果。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營成本。

改進風險管理：人工智能可以幫助機構利用數(shù)據(jù)及時識別風險，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)務決策。人工智能可以幫助降低風險的應用包括預測航空公司的機械故障和檢測工廠車間的安全風險。

新產(chǎn)品和服務：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，如語音識別、人臉識別和預測分析。這些新創(chuàng)建的功能可用于許多應用，例如在交付服務或災難搜索和救援行動中使用機器人、智能視頻門鈴、基于語音的虛擬助手以及車輛或樓宇自動化系統(tǒng)的預測性維護等。

減少計劃外停機時間：在制造業(yè)中，由于設備故障導致的機器計劃外停機時間可能會對業(yè)務造成很大的破壞。預測性維護可以通過分析機器數(shù)據(jù)和主動安排維護來幫助預測設備故障，從而降低意外停機的發(fā)生率和成本。

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

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相關的成本。

應用

哪些類型的應用程序可以從 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 中受益的關鍵領域之一。人工智能用于創(chuàng)建一個智能系統(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，進行季節(jié)預測和天氣預報，以最佳方式規(guī)劃作物和利用資源。帶有人工智能的計算機視覺用于監(jiān)控農(nóng)作物和大片農(nóng)田，以識別問題區(qū)域并在需要時生成警報。

機器人：在制造業(yè)和消費產(chǎn)品中，機器人非常適合人工智能。機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，用于災區(qū)制造、包裝/食品配送或搜救行動的機器人使用人工智能來感知復雜（有時是敵對的）環(huán)境并相應地調整其響應。能夠識別面部和人類情感的機器人也被用于零售環(huán)境中，以引導交通并豐富購物體驗。

工業(yè)自動化：帶有人工智能的計算機視覺可用于改善裝配線的質量控制并幫助進行異常檢測。人工智能還可以幫助對機器進行預測性維護，以避免停機、延長機器壽命并降低制造成本。機器人可用于制造車間或倉庫，以移動包裝、協(xié)助裝配線、檢查產(chǎn)品質量并執(zhí)行重復性、高精度任務。

圖 3：工廠自動化中的人工智能。

自動駕駛汽車：自動駕駛或自動駕駛汽車結合物聯(lián)網(wǎng)和人工智能來導航交通，響應不斷變化的交通、天氣或道路狀況或預測行人的行為。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，并為維護提供預測性建議。

樓宇/家庭自動化：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。預測性維護（使用關于建筑系統(tǒng)健康狀況的診斷數(shù)據(jù)）允許在需要時而不是按計劃進行維修和維護，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，并幫助調整系統(tǒng)以獲得最佳性能。AI 還可用于使用攝像頭傳感器進行自動訪問控制。

智慧城市：AIoT 可以開辟新途徑，創(chuàng)造更高效的城市，維護城市基礎設施，改善社區(qū)公共服務。這可以通過收集和分析來自大量傳感器和物聯(lián)網(wǎng)設備的數(shù)據(jù)并提取可用于實時調整的可行見解來完成。人工智能的實際應用包括廢物管理、停車管理等公共服務、交通管理和智能照明。例如，無人機可用于實時監(jiān)控交通，數(shù)據(jù)可用于調整交通信號燈或車道分配，以管理和減少交通擁堵，所有這些都無需人工干預。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才撿起垃圾，從而有助于降低成本。

運輸和物流：人工智能通過預測性維護在車隊管理中得到應用，實時監(jiān)控車隊并根據(jù)從 GPS 跟蹤器和傳感器收集的數(shù)據(jù)對車輛進行主動維護。AI 還可以幫助車隊運營商進行實時導航，以降低燃料成本、跟蹤車輛維護并識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測并做出準確的、數(shù)據(jù)驅動的業(yè)務決策。AIoT 可以使用客戶情報、人口統(tǒng)計數(shù)據(jù)和行為分析來向購物者提供個性化建議，并改善商店運營、產(chǎn)品布局策略、客戶服務和整體用戶體驗。零售機器人可以幫助引導流量并改善客戶體驗。

圖 5：零售中的人工智能。

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

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 的應用可以在智能城市、工業(yè)自動化、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)端點的新應用程序的興起，越來越多的制造商將使 AIoT 成為重大投資領域。

審核編輯 黃昊宇