随着第三次人工智能浪潮的爆发以及物联网技术的广泛应用，AIoT已成为业界公认的未来技术主流形态，且该市场正在不断发展之中。近日，在2019中国国际信息通信展“智联开启全场景智慧生活”论坛上，紫光展锐智能物联副总裁鲜苗讲述了通信芯片厂商眼中的“AIoT”。
AIoT关键在于技术、驱动及安全
从字面上看，AIoT即为AI+IoT，指的是人工智能技术与物联网在实际应用中的落地结合。紫光展锐智能物联副总裁鲜苗认为，AIoT不是AI和IoT的简单堆砌。据鲜苗指出，AIoT应从三方面来阐述：在技术层面，其包含了物联网的通信和连接技术，以及同基于物联网硬件的AI处理能力；在驱动层面，通讯力量是促成更多连接需求发展的重要推力；在安全层面，因连接数量成几何级爆发式增长，物联网设备和信息安全的保障显得尤为重要。
物联网是互联网的应用拓展，全球信息科技发展正经历从互联网、移动互联网到物联网的延伸，物联网引领的新型信息化与传统领域走向深度融合。如果物联网是将所有可以行使独立功能的普通物体实现互联互通，用网络连接万物， 那AIoT则是在此基础上赋予其更智能化的特性，做到真正意义上的万物互联。
鲜苗指出，紫光展锐把对于广义物联连接的行业分为三个梯度，一是发展势头强劲且可满足基于高速率宽带和高实时性的应用场景的产品，如eMbb宽带芯片、4G LTE芯片，紫光展锐希望赋能这类硬件规格承载AI的运算能力和更多生态软件的承载能力；二是一些中等数据，它既可开放承载一定的生态应用，同时有中速的IoT接口支持大量外设，如紫光展锐的NB-IoT和eMTC产品；第三是除软硬件开发外，紫光展锐还提供给客户SDK，而这其中有两类SDK，一类是基于SOC的，一类是要融入生态的。
海量数据需要AI与IoT融合
对于AI（人工智能）来说，因为它具备机器学习能力，可以对数据进行过滤、整理以及深度分析，并从中汲取知识经验来提升自己。无论是AI，还是物联网，都离不开一个关键：数据。数据是万物互联、人机交互的基础。 随着物联网技术的发展，大量的连接产生了海量的数据。据IDC预测，2025年物联网终端产生的数据量将达约80ZB，即为80x230TB。如此庞大的连接数据，仅仅只搬运数据，并不能产生多大价值，因此就需要AI与IoT的融合。
鲜苗认为，AI是智能化的大脑，因此紫光展锐希望未来所定义的每一款基于物联网和基于工业应用的芯片产品，是能够承载AI，能够承载生态的。在这方面，紫光展锐拥有很强的算力、处理器、边缘计算等。据了解，今年紫光展锐的一款芯片获得了全球AI算力的第一名，而这也只是紫光展锐规划和设计的众多产品中的冰山一角。与此同时，除硬件外，紫光展锐也希望能参与到算法和软件生态的开发中。为此，紫光展锐不断加大投入，并于今年在西安研究所和西安交大成立了AI实验室。
而得益于AIoT的发展，存在于科幻电影中的未来场景正不断走近我们的生活。目前，在智慧金融或新零售，在智慧交通、智慧家庭和智慧能源等领域，紫光展锐均有相应的芯片产品提供。据鲜苗介绍，除通信芯片外，紫光展锐在POS机芯片市场占有率超过半数。同样在与运营商合作方面，5G基站的建设等也有涉足。此外，紫光展锐同样非常重视网络安全。为此，紫光展锐积极寻求与运营商、设备厂商、云服务商等各环节合作，从而构建起了由终端、芯片和云端等组成的完整的安全保障体系。
当前，AI技术的应用，正在以惊人的爆发式速度，渗透到我们日常生活的方方面面。欧美、日韩、中国等国家都相继出台了AI相关政策规划，力图抢占产业化发展的主导权。与此同时，各大科技公司也都将目光放在了AI技术上，并展开了激烈的技术竞争。无论是人才储备还是国家政策支持，人工智能市场前景一片大好，企业也纷纷在AI+IoT领域大展拳脚。
在这个生机勃勃的新时代，紫光作为芯片企业，也许并非直接与终端行业接触，但从他们在包括AIoT在内的工业电子布局来看，他们通过合作伙伴来最终实现与终端客户的交互，与终端客户走到一起，解决各种具体场景中的实际应用。而旗下的紫光展锐也在市场的不断变化中诞生了全新的物联网战略布局——迈入工业电子领域， 面对包括AIoT、汽车电子、工业主控在内的几大方向，以B2B模式提供先进和完整的解决方案。
正是因为基于对通信芯片行业的深刻理解，紫光展锐在AIoT方面做了很多工作。目前，在AIoT相关布局上，紫光展锐已为客户提供了包括从5G、4G、3G、2G到基于物联网的NB-IoT，从近场的蓝牙、Wi-Fi、定位，Tuner、宽带接收，到智能语音、智能图像处理到AI人脸识别等，涉及从技术到产品广泛而专业的服务。
解析｜物联网：AI IoT，1 1≠2
“AIoT已经成为物联网发展的必然趋势。”12月20日，在深圳举行的物联网技术大会上，恩智浦大中华区微控制器事业部市场经理弋方认为：“AI是大脑，IoT是连接。”二者有机结合，才是未来。
“AIoT”在2017年首次提出，迅速成为物联网行业的热词，AI（人工智能）赋能IoT（物联网）似乎已成为各大传统行业智能化升级的最佳通道。AIoT即将成为工业机器人、智能家居、智慧城市及自动驾驶等新兴产业的重要基础。
“人工智能正在给人类社会带来深刻的变革。”雷军也曾在9月举行的“世界人工智能大会”上提到，AI与IoT结合将形成AIoT，也就是万物智慧互联，在这个领域未来有着巨大的发展空间。AI和IoT技术的结合成为了一种新的技术趋势，AIoT是未来的核心驱动力，也将成为企业布局的热门领域。
1 1远大于2
“AIoT”即“AI IoT”，指的是人工智能技术与物联网在实际应用中的落地融合。IoT覆盖范围比较广泛，IDC预计，2018年全球IoT支出金额预估将年增14.6%至7,725亿美元。然而现实也许并没有那么美好，物联网火热之时，大家纷纷把家电、门窗、窗帘都连上网，为了连接而连接，但我们最终需要的是服务，仅靠联网意义甚小，解决具体场景的实际应用才是技术发展的根本动力。
AI则可以根据大量的历史资料和实时观察找出对于未来预测性的洞察。由于同时分析过去的和实时的数据，AI更容易注意到有哪些资料属于例外，并做出合理、合适的推断。
而数据对于人工智能的重要性不言而喻，AI需要持续的数据流入，它可以处理和从中学习的数据越多，其预测的准确率也会越高。
有人会问：“AI这么强大，我们好像只需要它即可。”IoT其实肩负了一个至关重要的任务,就是数据收集。正如恩智浦弋方所说：“AI是大脑，IoT是连接。”
AI是IoT的大脑，让设备的简单连接上升为智能连接，让万物互联进化到万物智联;IoT是让 AI 具备行动能力的身体。就像人类的眼睛，耳朵，鼻子和皮肤感知我们周围的世界一样，IoT中数十亿的传感器和摄像头采集周围环境的数据，并将这些数据发送给AI进行分析和处理。这些数据也是AI进行深度学习的重要养料，协助AI变得越来越聪明，做出的决定也越来越明智。
以智能窗帘为例，连接之后需要升级，达到使用者与窗帘可进行交互。窗帘能够感知到使用者的需求，比如使用者感觉室内光线过亮，即可自动关闭，光线过暗又能自动打开等。也就是说，单纯连接没有意义，重要的是给连接一个大脑，即AI。
IoT带来的连接设备和数据类型远大于传统互联网，有业内人士这样形容：“缺少 AI 的 IoT会变为‘鸡肋’，缺少 IoT 的 AI 会成为‘傻瓜’”。
应用场景将遍地开花
智能手机
智能手机无疑是未来很多“万物互联”的入口，AI、物联网、移动设备三大技术将强强联合，成为行业新的“标配”技术。 AIoT为智能手机赋能，将智能装置、设备都联接起来，打造新生态。苹果、三星、华为等都在推出具有不同AI功能的手机。
智能家居
智能家居目前仍处在初级发展阶段，AIoT将把智能应用、智能家居产品、硬件家族和平台全部串联起来，让我们和这些物体实现更智慧的互动，智能家居是未来离消费者最近的AIoT场景。
工业机器人
工业机器人在自动化普及的工业时代，生产过程几乎完全自动化、机器人具备高度的适应能力，工业互联网不只是实现机器互联，还有智能。AIoT在帮助机器人实现智能互联的同时，还能让管理者任意自如的操控，尤其是在很多工业危险的领域。
自动驾驶
自动驾驶需要很多技术支持，除了数据，就是人工智能，它去帮助车做正确的决策，这也是为什么百度押宝人工智能的原因之一。车的智能解决之后，就得实现车辆的互联和管控，在自动驾驶状态中，如何保证乘客安全，是AIoT技术正在研究的重点。
市场挑战与机遇并存
BAT虽然纷纷布局并加速AIoT应用落地，并不代表就具备了先发优势，反而是一些新兴科技企业正确把脉、精准切入。尤其是近几年涌现出的独角兽企业，更是在战略、技术、产品、方案上提早布局并全面加速，特斯联正是其中之一。所以从这一层面上看，巨头入场并没有起跑线上的绝对优势，反而会落后于一些创新科技公司。
而且，目前来看AIoT行业份额巨大，加之应用的细分领域众多，市场不会被一家或者几家吃掉，能否抢占市场的关键是技术应用和商业落地能否达成，是否真正从市场刚需出发而非瞄准伪需求。比起消费级市场，在传统领域中，AIoT拥有更广阔的“刚需”市场，包括安防、城市规划、医疗健康、工业制造等。
对边缘计算的新要求
在万物智联的场景中，设备与设备间将互联互通，形成数据交互、共享的新生态。在这个过程中，终端不仅需要有更加高效的计算能力，在大多数场景中，还必须具有本地自主决断及响应能力。
例如智能音箱，其不仅需要支持本地唤醒的能力，还应该具备远讲降噪的能力，而由于实时性以及数据有效性的考虑，这方面的计算必须发生在设备端而不是云端。弋方表示，AIoT对边缘计算能力也提出了新的需求：低功耗、高性能、软件资源完善，甚至需要神经网络引擎。低功耗、高性能、高安全性、软件资源完善，甚至需要硬件的专用加速引擎。
尽管基于GPU的传统芯片能够在终端实现推理算法，但其功耗大、性价比低的弊端却不容忽视。在AIoT的大背景下，IoT设备被赋予了AI能力，一方面在保证低功耗、低成本的同时完成边缘计算；另一方面，IoT设备形态多样、需求碎片化严重，对AI算力的需求也不尽相同，很难给出跨设备形态的通用芯片架构。
因此，只有从IoT的场景出发，设计定制化的芯片架构，才能在大幅提升性能的同时，降低功耗和成本，同时满足AI算力以及跨设备形态的需求。
结 语
一些巨头早已开始积极布局AIoT。谷歌早前公开宣布计划用5000万美元收购物联网平台Xively，高调进军AI IoT行业。微软2018年4月4日宣布，计划在未来四年内，向物联网相关的各种项目投资50亿美元，用以提供智能化服务。
当AI遇上IoT，开启了智能物联无限大的想象空间，也开启了人工智能在应用层面更多的可能性。人工智能可以最大化物联网带来的价值，而物联网能为人工智能提供所需的数据流。它们有机结合，才能使物联网和人工智能的优势发挥到最大化。
来源：全球物联网观察
