人工智能和物联网融合后的应用场景是什么？人工智能

人工智能(AI)和物联网(IoT)的技术趋势已经开始融合，业界将这种趋势命名为人工智能物联网(AIoT)。人工智能从云端向边缘移动，为阻碍物联网在关键市场更广泛采用的带宽和安全问题提供了解决方案。如果技术发展的历史是未来的可靠指南，那么在接下来的几年里，这种融合至少还有两个阶段要进行。

物联网最近引起了人们极大的兴趣，但对于许多应用来说，有两个重要的问题出现了。一个是安全;从物联网设备流过网络的数据以及对设备本身的控制在很大程度上依赖于足够的网络攻击安全性。由于威胁不断演变，变得更加激烈，安全要求物联网开发人员不断提高警惕和缓解。与此同时，由于系统和数据的安全性存在不确定性，许多潜在用户推迟了对物联网技术的使用。

限制物联网采用的第二个问题是将数据发送到云进行处理所需的带宽。随着已安装设备数量的增加和所涉及数据量的增加，物联网部署正受到数据收集所涉及的带宽资源和成本的约束。随着人工智能成为从所有数据中提取价值的一个越来越重要的元素，这变得更加令人担忧。

人工智能向边缘移动的最新趋势是将这两种技术结合在一起。从物联网数据中提取信息目前主要发生在云端，但如果可以在本地提取大部分或全部信息，带宽和安全性问题就不那么重要了。随着人工智能在物联网设备中运行，几乎不需要通过网络发送大量原始数据;只需要传达简洁的结论。由于通信流量较少，网络安全性更容易增强和维护。本地AI甚至可以通过检查传入流量是否有篡改迹象来帮助提高设备安全性。

工业机械的预测性维护是AI和IoT的融合将不断演进的一种应用。

AIoT似乎遵循了类似于1980年代微处理器发展方式的发展路径。处理开始于处理不同任务的独立设备：通用处理器、存储器、串行接口外围设备、并行接口外围设备等。这些最终将设备任务集成到单芯片微控制器中，然后演变为针对特定应用的专用微控制器。AIoT看起来遵循相同的路径。

目前，AIoT设计使用辅以通用AI加速和AI中间件的处理器。搭载AI加速的处理器也开始亮相。如果历史要重演，AIoT的下一阶段将是针对特定应用量身定制的AI增强型处理器的演进。

第二个主题是语音控制。Siri和Alexa等语音助手的流行促使消费者要求在各种设备中具有语音控制功能。专用的语音控制AIoT设备将有助于解决带宽和延迟问题，并有助于确保在不稳定连接期间的功能。如今，这种设备的潜在用途数量惊人。

专门的AIoT设备还有其他潜在的主题需要解决。工业安全和建筑管理的环境传感就是其中之一。化学过程控制是另一个问题。自动驾驶汽车系统是第三个。第四种是识别特定目标的摄像头。毫无疑问，还会出现更多。

人工智能技术似乎将继续存在下去，而下一步的发展——与处理技术一样——将是为关键市场发展专门的设备。除此之外，该行业最有可能发展可配置的人工智能加速器，可以根据其应用进行定制，从而使AIoT的好处可以有效地覆盖更多、更小的市场。

还有许多技术上的挑战需要克服。设备大小和功耗一直是边缘问题，人工智能需要做更多工作来解决这些问题。在使用AI时，开发工具可以在简化应用程序开发工作方面做得更多。开发人员需要更多地了解人工智能作为应用开发的替代方法。但如果以历史为鉴，这些挑战将很快被克服。