AIoT将如何定义我们的明天？
很少有技术配对像人工智能和物联网一样令人兴奋或重要。
据相关机构统计，在我们的日常生活中，全球已经有超过 100 亿台物联网 (IoT) 设备围绕着我们。 5G 的推出将进一步加速这一非凡的增长趋势——Business Insider 认为，到 2025 年，全球将有超过 640 亿台物联网设备投入使用。
随着物联网的发展，人工智能已成为下一个技术现象。在接受《福布斯》采访时，吉姆·晚安（因 45 年前在提高作物产量的技术方面的工作而经常被称为＂人工智能教父＂）将人工智能描述为＂社会游戏规则的改变者＂，有可能彻底改变我们的生活与技术的关系。
当然，这些技术集合在一起形成＂物的人工智能＂或 AIoT 只是时间问题。虽然物联网将＂傻缺＂的设备连接到互联网，但人工智能为它们提供了一个＂大脑＂，并因此具有独立行动的能力。他们将一起改变我们所认知的世界。
很明显，AIoT 具有巨大的潜力，但迄今为止很多人似乎还没有看到起巨大的商业潜力。有很多关于电子制造商和更广泛的技术领域的新兴市场的讨论，但在大多数情况下，AIoT 仍然还是一个概念而不是现实。为了深入了解这种分歧，全球领先的物联网芯片供应商XMOS采访了使 AIoT 成为现实的一线人员——参与最终构成 AIoT 的设备的设计和制造的电子工程师。
XMOS与200名电子工程师研究、征求意见，探讨有关AIoT技术的观点、市场障碍因素以及未来产品设计和商业优先级等等。这些电子工程师来自消费科技、汽车、制造、智慧城市、智能家居、卫生保健以及零售等众多行业，从他们的口中，我们可以一窥未来AIoT的发展态势。
AIoT 将如何改变一切？
研究表明，电子工程师敏锐地意识到 AIoT 的潜力：40% 的人表示 AIoT 将从根本上改变技术，使其变得更好——44% 的人表示这对于改善人类与技术互动的方式至关重要。
AIoT 的许多潜在应用尚待想象，但在所有垂直市场中都可以看到直接的机会。新兴功能（如面部和图像识别、语音控制和存在检测）与设备智能和低功耗处理相结合，带来了变革性的体验，技术对我们生活的影响发生了翻天覆地的变化。
由于所有这些潜力都触手可及，企业渴望将其转化为商业成功。研究表明，82% 的电子设计师认为人工智能将使他们能够提高其设备的竞争优势，42% 的人认为这将显着提高他们的竞争优势。
电子工程师发现的商业机会
自动驾驶汽车：
23%
卫生保健：
25%
制造/工业4.0：
41%
零售：
9%
智慧城市：
23%
其他：
21%
智能家居：
39%
那么，鉴于对 AIoT 的这种需求，产品应用何在？ 智能家居（SMART HOME） ——AIoT 为提高安全性、便利性和自动化提供了机会。 它可以完全控制家庭环境，而无需分散注意力。 互联医疗（CONNECTED HEALTHCARE） ——产品开发人员可以扩展监测功能（心率和呼吸模式），添加高级诊断并启用早期＂医疗＂警报功能，因此卫生专业人员可以远程监测患者。 工业4.0（INDUSTRY 4.0） ——先进的远场语音控制提供免提精准操作，提高标准、速度和安全性。 EDGE-AI（边缘人工智能） 将为缺陷检测和目标维护带来实时数据捕获和推理。 智慧城市（SMART CITIES） ——我们将看到安全性、安全性、便利性和效率方面的改进。 人工智能将优化交通流量，车辆将感知免费停车位，路灯将开启存在检测和语音（与触摸）控制将有助于抑制病毒传染。 AIoT市场壁垒安全性
在研究中，45% 的电子工程师认为数据安全是成功的最大障碍——原因很容易理解。 随着技术变得越来越智能，消费者和企业越来越保护他们的数据，担心失去控制、潜在的滥用和网络犯罪。在 AIoT 中，数据需要跨设备共享，由此带来安全隐患。不过，边缘人工智能使这一点得到有效缓解，因为数据处理、推理和决策可以在设备上而不是在云中进行，这降低了数据泄漏和漏洞的（感知）风险。 连接性
根据研究，38% 的工程师强调网络带宽限制是 AIoT 的一个严重问题。设备的激增和数据的爆炸式增长将为处理和传输带来挑战。
32% 的工程师认为延迟正在影响智能设备的开发。在安全至上的应用中，操作需要是即时的，因此连接性和带宽不仅＂最好有＂，而且至关重要。设备需要从多个传感器（基于周围不断变化的环境）收集、整理和处理数据，以立即采取行动或提供建议。
车辆传感器就是一个很好的例子：当检测到潜在的碰撞时，汽车上的传感器没有足够的时间来检测危险，将数据发送到云端（假设有连接）并等待返回＂停止＂ ＂ 命令。此外，工业机械还需要在具有潜在危险的环境中保持安全和保障。 可扩展性
虽然物联网依赖于云，但 24% 的电子工程师认为云计算能力无法充分扩展以允许物联网支持 AIoT 将支持的各种应用。未来几年，智能设备的数量将呈爆炸式增长，这些联网设备将发送比以往任何时候都多的数据。 这将对云提出不切实际的要求——它根本不是为 AIoT 的规模设计的，也不是为大部分推理和决策需要发生的速度而设计的。 AIoT 设备壁垒
市场壁垒本身就很重要，但工程师们也指出了一些需要解决的严重的设备级技术壁垒。 成本和功率的权衡
成本仍然是电子工程师面临的最大障碍之一。 传统上，AI 系统使用的高端 CPU 的成本和功率对于大多数端点物联网设备来说都是过高的。经济地启用 AIoT 将需要大幅提升当今低成本微控制器的处理能力和功能。 设计复杂性
在 AIoT 中进行设计可能是一项极其复杂的工作——设计复杂性也是一个重大障碍。 AIoT 系统需要许多不同类别的计算——信号调理、推理和分类、通信、控制和连接。 这些通常由具有单独开发环境的离散解决方案提供，使系统设计复杂且耗时。
65%的工程师认为功耗是一个挑战，49%认为设计的复杂性是成功的障碍，48%正在纠结如何降低 BOM 成本，40%想要更多的设备上处理能力。 如何解决发展障碍？
显然，AIoT 具有提高产品竞争优势并改变我们所认知的世界的潜力。但是，正如研究表明的那样，目前设计师对需要克服的众多障碍感到沮丧，以便他们能够利用 AIoT 提供的市场机会。然而，克服这些障碍本身就是一项重大的技术挑战。
首先，我们需要减少对云的依赖。这是与物联网迅速建立起来的运营模式的巨大转变。 70% 的电子工程师同意，需要更多的设备上/边缘处理来应对来自物联网设备的数据呈指数级增长并实现向 AIoT 的过渡。
但远离云也解决了 AIoT 的其他一些障碍。通过将关键任务转移到设备上处理，围绕物联网的安全性和延迟问题显着减少——最终它使 AIoT 能够从云的计算限制中解放出来。
当然，这种转变有一个明显的连锁反应。我们需要大量增加可用的设备处理能力。事实上，77% 的电子工程师预计未来产品的设备处理能力要求会增加（25% 的人表示会显着增加）。然而，我们需要在不增加 BOM 成本或固有低成本、低功耗设备的功率预算的情况下提供这种额外的计算能力。这些听起来像是矛盾的要求，可能无法解决，但好消息正在路上。
研究表明，致力于将 AIoT 产品推向市场的工程师需要一个灵活、高性能的处理核心，以缩短上市时间并且不会带来有问题的成本问题。 类似xcore.ai 推出的芯片，凭借完全可编程的端口、快速处理和神经网络功能，使开发人员能够通过改善我们日常生活的智能产品来解锁 AIoT 市场。 低成本高性能物联网芯片尤为关键近乎即时的决策
首先，IoT芯片必须具备超强的计算能力，可以处理最具挑战性的边缘人工智能操作，消除带宽限制和延迟问题。而且必须快速、灵活且经济，能够在单个设备中结合了 AI 加速、强大的 DSP、连接性和通用计算，这样才能适用于改善我们日常生活的智能产品的开发人员。 其次，快速灵活的部署
IoT处理器，需要以低成本提供最快的 I/O。可以在软件中重新创建用于系统通信和控制的硬件协议。此功能使嵌入式系统设计人员能够创建自己的专用芯片，并以前所未有的速度将差异化解决方案推向市场。 第三、数据安全
芯片功能包括诸如安全启动、一次性可编程密钥存储、随机数生成和自定义指令。设备端数据处理、推理和决策能力有助于降低数据泄露的（感知）风险，缓解最终用户的隐私担忧并改善整体体验。 第四、即时可扩展性
AIoT 将带来设备的激增。快速、经济地实现多样化的能力对设计师来说至关重要。 灵活的架构和综合处理能力提供可扩展性，确保缩短上市时间并符合所需的经济性，才能帮助设计人员通过脱颖而出的 AIoT 产品快速进入市场。
总而言之，大多数 (82%) 的电子设计人员认为结合人工智能将增加他们的竞争优势——40% 的人预测 AIoT 将彻底改变和增强技术领域。
AIoT 行业已达到临界点。 无论您想将 AIoT 概念推向多远，它的成功都取决于能否推动数字时代有史以来最令人印象深刻的电子工程壮举之一。
总而言之，大多数(82%)的电子产品设计师相信，人工智能将增加他们的竞争优势——40%的人预测，人工智能将从根本上改变和增强科技行业。
人工智能产业已经到了一个转折点。无论你对AIoT概念的理解有多深，它都将成为推动人类发展进程的壮举之一。
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