AIOT时代入局和竞争全攻略

人工智能 生煎 2019/05/13 21:30

作者:生煎

编辑:高斯




算力说



自 2009 年 8 月“感知中国”概念提出开始,中国的物联网进入全新发展阶段。而边缘计算的崛起,更是开启了AIOT智能物联的新时代。一片新蓝海正在出现,在行业蠢蠢欲动的当下,如何才能进入这个新领域,已经有人给出了操作攻略。



2016 年国内物联网产业规模已达到9300亿元,工信部表示预计到 2020 年物联网产业体系基本形成,包含感知制造、网络传输、智能信息服务在内的总体产业规模突破 1.5 万亿元。预计到 2021 年,物联网行业市场规模将达到 21300 亿元,年复合增长率为 23.73%。


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AIOT需要新的“SOC”

 

物联网通过物物相连,结合互联网技术,突破时空实现“人与人、物与物、人与物”之间的连接,而如今又加入了“大数据、云计算、人工智能”等新技术,能更好的满足人们的深层次需求。

 

面对这片“新蓝海”,物联网的概念不再局限于“联网”,而是作为一种智慧终端,通过新技术的加持实现更多的可能。

 

5月7日的云知声AI技术开放日上,云知声副总裁李霄寒表示,现在的物联网加AI即所谓的AIOT需要新的“SOC”。


云知声副总裁李霄寒

 

SOC(System on Chip),意为芯片级系统,是集成了各功能模块的芯片设计方法。但是李霄寒口中的新“SOC”并不是System on Chip。

 

物联网时代的主要诉求是需要将云端能力下沉到设备,不像PC或手机,物联网在边缘侧没有统一的硬件或软件平台。因此,在物联网人工智能的落地过程中,原有的传统架构芯片以及传统方案模式遇到极大挑战。

 

因此,新的“SOC”是指针对这些挑战所需要的Skills(多元AI技能)、On/Off cloud(离在线混合)、Chip(高性能AI芯片)。

 

其中重点在于Skills和Chip。

 

物联网的AI化代表着设备从独立到协同,这也意味着AIOT芯片需要具备支持协同数据采集、分析和决策能力。简单来说,即不同设备间的协同。

 

以智能家居物联网为例,协同是指不同设备对同一个指令的执行。比如主人准备睡觉,以一句“晚安”为指令,空调将进入睡眠模式,灯光关闭,窗帘拉上……不同的设备在同一个指令下共同令整个家庭进入睡眠模式。

 

值得注意的是,李霄寒认为,未来的智能家居的指令接收终端不应该分散于各个设备,而是集中在一个智能终端来接收指令。比如通过智能音箱作为智能家居的处理中心,任何指令只需对音箱提出即可,由音箱来进行分配协同,在现阶段将是一个可行且低成本的方式。

 

如果说Skills层面是对AIOT功能的调整,那么Chip层面将是真正的入局者间的肉搏。

 

李霄寒指出,未来的AIOT芯片设计将从通用场景迈向垂直场景。与动辄需要提供数十个APP的通用平台不同,单个AIOT的方案本身就是一个APP。因为AIOT设备的应用场景将更加专注,无需考虑不同的使用场景,因此开发者可以针对不同的功能进行专项优化,以达到更好的效果。

 

这也意味着以后要交给客户的不再是通用芯片,而是和芯片适配的APP整体方案。


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边缘计算开启的AIOT时代

 

安提国际总经理罗智荣曾表示,启动这波AI趋势的重要关键,就是边缘运算。

 

如果说李霄寒提出的新“SOC”是AIOT时代到来后企业的发展方向,那么开启这个AIOT时代的关键钥匙,则是边缘计算。

 

顾名思义,边缘计算强调的是边缘,即设备端。边缘计算的出现是用于解决云计算方案由于数据传输的效率导致的延迟问题。


安提国际总经理罗智荣

 

罗智荣表示,除提升系统效能外,边缘计算也让物联网架构再次进化。过去物联网架构主要为采集中式运算,将底层所撷取数据全部传至上层云端平台,云端运算后再将结果交由底层执行,一来一往的资料传输,不仅系统效能不彰,网络带宽的建置与传输费用,分秒的时间金钱就从其中流逝。

 

边缘设备本身具备推断能力,能分担物联网上层的云端运算,不再事事都需要由上层云端决定,同时具备学习能力,可以不断再学习,变得更加智能化。透过边缘端执行智能产业的作法,即可提升整体系统的运行效能。以自动驾驶为代表的物联网设备是边缘计算的典型应用场景。

 

边缘计算的赋能让AIOT得以实现更高效、更复杂的应用场景,从万物互联到智能互联。AIOT,甚至将成为工业化发展的主要增长点之一。

 

在4月份宜鼎国际主办的“多元垂直应用,加速企业AIOT落地”研讨会上,宜鼎国际董事长简川胜就表示,AIoT已经成为工控存储领域的下一个增长引擎,从云到端串联整个工业物联网再到企业AIoT应用落地都离不开数据的大量收集、存储、保护及管理。


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唯快不破,入局AIOT的正确姿势

 

面对这片大蓝海,希望入局者显然不少,在研讨会上,安提国际总经理罗智荣大致总结了入局AIOT所需要掌握的四个关键和三个步骤。

 

第一,构建安全稳定感测通讯场域。通过大量传感器、摄像头收集数据,并传到到相应的平台。

 

第二,选择正确的AI运算平台。不管是云到端还是边缘计算,都需要选择和应用场景相适配的AI运算平台。

 

第三,AIOT应用的系统管理中枢。通过系统管理的平台对大量AIOT应用进行统一管理。

 

第四,端到云可自主并协作生态圈。保证端和云能独立运作,同时又能协同互助。

 

具备以上四个关键是进入AIOT市场的第一步,接下来还有三个步骤:

 

首先是产业痛点。分析所在行业的产业痛点,各个产业都有与AIOT结合的可能,无论是传统行业还是新兴行业,必定存在与新技术结合进行降本增效的方式。

 

再是解决方案,各个平台供应商都有其优劣之处,选择一个最适合你的痛点的平台给出的解决方案,并建立可靠的系统。

 

最后是持续优化,并非项目上线就是一劳永逸,在项目运作中一定会出现各种问题,需要持续优化AIOT的系统和架构。

 

罗智荣的四关键三步骤为入局AIOT建了一个相对完整的架构,但是在真正实施过程中,必然会存在大量的问题和难点。

 

美超微商业发展总监Magic Pao补充道,作为AIOT企业,选型能力是其核心竞争力之一。


美超微商业发展总监Magic Pao

 

选型指的是根据实际业务管理的需要,对硬件、软件及所要用到的技术进行规格选择。

 

Magic Pao对选型的关键也做了点补充。其认为,首先在选型之前,应该先进行推理,充分考虑好应用场景等细节,包括部署环境、更新难度、运维便利、运算的扩充等细节。

 

在考虑完善之后,在硬件的选择上,需要充分考虑深度学习运算细节技术的差异。不同的硬件参数和型号代表着不同的能力和算法细节。Magic Pao表示,其中重要的一点就是快。硬件和技术的快是一方面,资源的整合要快,迅速将云管理、资料存储、深度学习、边缘计算等各环节整合在一起,并保证可以落地应用。

 

资源整合完毕后,是部署要快。安装运维、云端管理架设、软件开发整合等一系列部署要快速完成。

 

可以发现的是,无论是李霄寒提出的新“SOC”,罗智荣的阶段步骤还是Magic Pao的唯快不破,都显示着这个产业的入局者在增加,竞争已经加剧,无论是跑步入场的入局者还是行业先驱,一股硝烟的味道,正在慢慢弥漫。

 

当然,AIOT离我们也正在越来越近。



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