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AIoT发展趋势探析及对创业投资的启示

发布时间: 2019-02-25 16:58   作者: 姚翔   来源: 人工智能杂志

  自2017年开始,AIoT作为信息技术领域的新生事物,逐渐进入人们的视野并成为物联网行业的热词,但人们对其认知仍然有限。为丰富AIoT研发人员和创业投资人员对AIoT的认知,本文拟对AIoT的内涵和未来发展趋势进行探析,并基于未来发展趋势分析其对创业投资活动产生的启示,以期为AIoT创业投资决策提供一定帮助,并通过创业投资活动促进AIoT相关产业健康快速地发展。

  一、AIoT的内涵

  AIoT即“AI+IoT”,是人工智能技术与物联网深度融合的必然产物,是物联网智能化发展的高级形态。欧洲智能系统集成技术平台( EPOSS)于2009年在 《物联网2020》报告中,把物联网的技术发展路径划分为四个阶段,即:第一个阶段为2010年以前的单体互联,主要体现为RFID广泛应用于物流、零售和制药领域。第二阶段为2010年至2015年期间的物体互联,主要体现为无线传感网络技术大规模应用于恶劣环境、环保和农业领域。第三个阶段为2015年至2020年期间的半智能化,主要体现为物体和物体之间实现初步互联,物体信息可以通过无线网络传输到手机或互联网等终端设备上,实现信息共享。第四个阶段为2020年之后的全智能化,主要体现为物体进入全智能化,最终形成全球统一的物联网[1]。由此可见,物联网的智能化,即AIoT,是物联网发展的高级形态。

  人工智能在物联网领域的嵌入式应用是实现物联网智能化的重要途径。人工智能(Artificial Intelligence,AI)是模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用的一门新的技术科学,它可以对人的意识、思维的信息过程进行模拟和扩展。自20世纪50年代提出人工智能概念以来,人工智能的研究和发展并不顺利,直到2010年后,语音识别、图像识别、计算机视觉等领域取得重大进展,才使得人工智能技术得到突破性发展。目前,人工智能技术在物联网领域的嵌入式应用正在不断提升物联网的智能化水平,AIoT也被认为是传统行业智能化升级的最佳途径。

  二、AIoT发展趋势探析

  AIoT面临的技术环境和政策环境正在发生深刻的变化。首先,物联网、云计算、大数据、移动互联网、智慧城市等新一代信息技术和人工智能的协同发展直接提升了AIoT的发展速度和水平。物联网通过各种设备(如RFID、传感器、二维码等)进行信息收集、传输和处理以实现“万物互联”的新兴技术。据预测,到2020年,全球将有超过500亿的终端和2120亿的传感器,其中我国的终端和传感器数量约占全球的7%,届时将产生大于40ZB的实时数据,相当于全球人均拥有5247GB[2]。云计算是为海量数据提供强大存储、管理、计算和容灾备份的新兴技术,近年来得到了快速的发展。大数据是通过对大数据进行训练,并从中归纳出可以被计算机运用在类似数据上的知识和规律的技术,被认为是人工智能的养料。移动互联网特别是4G、5G的应用落地,大大增加了数据流的吞吐量和传输速度,为AIoT的快速发展提供了可能。智慧城市为AIoT提供了最直接的应用场景和数据来源。人工智能技术在近年来的突破性发展更是直接推动了AIoT的应用发展,可以实现数据传输智能化、保障物联网安全和对终端设备的智能化操控。

  其次,政策环境在一定程度上刺激和推动了AIoT的快速发展。针对新一轮信息产业浪潮,各主要发达国家纷纷提出了促进物联网和人工智能发展的国家战略,以希望在下一代信息科技革命中抢占先机。我国也不例外,早在2013年,国务院就发布了《关于推进物联网有序健康发展的指导意见》,各细分领域纷纷出台了相应发展规划。在2017年7月和12月,又分别出台了《新一代人工智能发展规划》和《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020年)》。

  上述技术环境和政策环境的变化正在刺激AIoT领域发生深刻变化并呈现出新的发展趋势。

  AIoT将快速步入互联智能时代

  AIoT的发展将经历单机智能、互联智能和主动智能三个阶段[3]。单机智能是指智能设备等待用户发起交互需求,在该过程中设备与设备之间不发生相互联系。该情境下,单机系统需要精确感知、识别、理解用户的各类指令,如语音、手势等,并正确决策、执行和反馈。以家电行业为例,家电已经由功能机实现了单机智能,人类可以通过语音或手机APP实现调控。互联智能是指产品或者设备的互联互通,在该过程中,打破了单机智能的孤岛效应,形成了“一个大脑(云或者中控)+多个终端(感知器)”的模式,实现了智能化场景体验的不断升级和优化。以家居为例,当用户在卧室里对空调说关闭客厅的窗帘,而空调和客厅的智能音箱中控是互联的,它们之间可以互相决策,进而做出由音箱关闭客厅窗帘的动作。主动智能是指智能系统根据用户的行为偏好、画像、环境等各类信息,具有自学习、自适应、自提高能力,可主动提供适用于用户的各类服务,而无需等待用户发出各类指令,正如用户的私人秘书。

  可预测,在市场需求的刺激下,AIoT在未来几年由单机智能向互联智能发展的步伐将越来越快,这将在很大程度上改变人们的生活方式。在互联智能时代,人机交互将变得非常频繁,机器将变得越来越智能且越来越“迁就”人。

  AIoT边缘计算能力将得到显著提升

  AIoT离不开边缘计算能力的发展。边缘计算犹如人类身体的神经末梢,可以对简单的刺激进行自行处理,并将特征信息反馈给云端大脑。它是指在靠近物或数据源头的网络边缘侧,融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台,就近提供边缘智能服务,满足行业数字化在敏捷连接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求[4]。伴随AIoT的应用落地,在万物智联的场景中,设备与设备间将互联互通,形成了数据交互和共享的生态。在这个过程中,终端不仅需要有更加高效的算力,更需要具有本地自主决断及响应能力。以智能音箱举例,其不仅需要具备支持本地唤醒的能力,还应该具备远讲降噪的能力,基于实时性和数据有效性的考虑,相关计算需发生在设备端而不是云端。基于互联智能的构想,AIoT时代的每个设备都需要具备一定的感知、推断以及决策功能。因此,每个设备端都需要具备一定的不依赖于云端的独立计算能力,即边缘计算能力。由于家庭场景的特殊性,家用终端设备需精准区分、提取正确的用户命令,以及声源、声纹等信息,因此,智能家居领域的人机交互对于边缘计算也提出了更高的要求。

  目前,AIoT边缘计算能力在人工智能技术各细分领域中属于相对短板,尚无法满足AIoT应用发展的实际需求。可以预测,在政策环境和市场需求的双重刺激下,边缘计算能力细分领域有望出现一批创新创业企业,使其得到补强。

  AIoT集成性数据收集与共享平台有望得以创建

  伴随AIoT由单机智能向互联智能和主动智能发展,亟须建立统一的集成性AIoT数据收集和共享服务平台。2017年11月,我国公布了首批国家新一代人工智能开放创新平台名单,入选者包括依托百度建设的“自动驾驶”国家新一代人工智能开放创新平台、依托阿里云建设的“城市大脑”国家新一代人工智能开放创新平台、依托腾讯建设的“医疗影像”国家新一代人工智能开放创新平台,以及依托科大讯飞建设的“智能语音”国家新一代人工智能开放创新平台。上述相关平台的创建在一定程度上有利于在行业细分领域内打破信息孤岛,建立行业细分领域内的数据共享平台,在一定程度上可满足AIoT在细分领域的应用需求,但远远满足不了AIoT互联智能和主动智能发展的需求,这亟须建立跨行业跨领域的统一的集成性数据收集和共享服务平台。

  可预测,伴随AIoT对集成性数据收集和共享服务平台需求的日益紧迫,国家政府必将出台相应政策措施,BATH等顶尖级企业和部分创新企业也将在创建统一的集成性数据收集和共享服务平台上发力,届时将有望创建国家级统一的集成性数据收集和共享服务平台,从而支撑AIoT的全面发展。

  AIoT信息安全防护能力将得到显著增强

  随着AIoT应用的不断落地,AIoT面临的信息安全风险将日趋严峻。科学技术是一柄双刃剑,人工智能技术也不例外。人工智能在为社会提供广泛价值的同时,也可能被不当利用,进而增大物联网终端的安全风险。一方面,黑客可以通过人工智能技术加快数据和用户习惯分析,从而加速攻击进度;另一方面,网络犯罪份子可以利用人工智能技术,改变传统的风险形式,使得电信诈骗、隐私窃取等行为更加隐蔽、难以防范。2015年2月,宝马集团旗下上百万辆汽车所配备的Connected Drive数字服务系统存在漏洞,被黑客远程打开车门;同年9月,两名网络专家利用特斯拉ModelS存在的漏洞,成功打开车门、启动并将车开走。信息安全事件时有发生且越来越频繁,加强信息风险预警、防护和抵御已经成为AIoT亟须解决的重要重大课题。

  可以预测,在建设网络强国和网络安全上升为国家战略层面的背景下,信息安全将得到前所未有的发展,相关技术将得到快速应用,比如区块链、轻量化防护等

  以上内容精选于《人工智能》杂志第八期

  本文作者

  姚 翔

  中国科学院大学管理科学与工程博士,先后在工业和信息化部软件与集成电路促进中心、中国电子信息产业发展研究院工作,从事信息技术产业研究和对外投资管理工作。

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