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                鄔賀銓:解讀5G技術(shù)關(guān)鍵點(diǎn),及如何影響AIoT

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                前者使物聯(lián)網(wǎng)(IoT)進(jìn)化到智聯(lián)網(wǎng)(AIoT),從單一的連接能力拓展到復(fù)雜的應(yīng)用能力,這類似移動互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的功能機(jī)向智能機(jī)的跨越;后者為智聯(lián)網(wǎng)進(jìn)一步深入諸如家居、工業(yè)、城市建設(shè)等復(fù)雜場景提供了網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ),使得萬物互聯(lián),甚至萬物智聯(lián)成為可能,同時(shí)也使得智聯(lián)網(wǎng)從面相消費(fèi)應(yīng)用擴(kuò)展到面相產(chǎn)業(yè)應(yīng)用,這類似智能手機(jī)從3G時(shí)代向4G時(shí)代的跨越。

                從原有的WiFi技術(shù),窄帶物聯(lián)網(wǎng)技術(shù),到現(xiàn)在的5G技術(shù),隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的進(jìn)化,整個(gè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)體系有怎樣的變化?尤其5G的到來,為AIoT的應(yīng)用帶來了怎樣的機(jī)遇和挑戰(zhàn)?

                近日,在由物聯(lián)網(wǎng)智庫主辦的首屆“摯物?AIoT產(chǎn)業(yè)領(lǐng)袖峰會”上,中國工程院院士鄔賀銓詳細(xì)解讀了5G技術(shù)關(guān)鍵點(diǎn),如何為5G業(yè)務(wù)發(fā)展做準(zhǔn)備,以及AIoT技術(shù)及標(biāo)準(zhǔn)在5G時(shí)代如何演進(jìn)等關(guān)鍵問題。

                以下為鄔賀銓院士的現(xiàn)場演講內(nèi)容,雷鋒網(wǎng)作了不改變原意的編輯及整理:

                5G的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和技術(shù)特性

                隨著2019年6月6日工信部正式向中國電信、中國移動、中國聯(lián)通和中國廣電四家運(yùn)營商頒發(fā)5G商用牌照,我國5G商用落地正式展開。就5G技術(shù)層面而言,又可以分為多層來看。

                上至云端,下至終端之間,5G網(wǎng)絡(luò)又可以劃分出無線接入網(wǎng)、光纖傳輸承載網(wǎng)、轉(zhuǎn)發(fā)面技術(shù)、業(yè)務(wù)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù),其中最重要的轉(zhuǎn)發(fā)面技術(shù)又可以分為L1.5、L2、L3三層:

                L1.5:靈活的以太網(wǎng)交叉連接(FlexE);L2:MAC層幀交換,基于以太網(wǎng)的時(shí)延敏感網(wǎng)路(TSN);L3:IP層無連接選路,面向連接的源選路(SR)。這樣的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)形成的5G網(wǎng)絡(luò)需要超密集組網(wǎng)、大規(guī)模天線陣、全頻譜接入、新型多址技術(shù)及網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的支撐,這也使得5G網(wǎng)絡(luò)得以擁有增強(qiáng)移動帶寬、高可靠低延時(shí)、廣覆蓋廣連接的特點(diǎn)及相應(yīng)應(yīng)用場景,使得5G網(wǎng)絡(luò)相較于上一代的4G網(wǎng)絡(luò)在諸如峰值速率、用戶體驗(yàn)數(shù)據(jù)率、頻譜效率、移動性、無線接口延時(shí)、連接密度、能效、流量密度等性能參數(shù)上都有數(shù)倍,乃至數(shù)十倍的提升(具體性能對比見下圖右表)。

                鄔賀銓院士認(rèn)為,也正是由于5G的以上技術(shù)特性,使得其應(yīng)用場景得以從面相消費(fèi)應(yīng)用擴(kuò)展到面向產(chǎn)業(yè)應(yīng)用。

                5G時(shí)代,AI帶來的「網(wǎng)絡(luò)功能虛擬化」和「軟件定義網(wǎng)絡(luò)」

                傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展進(jìn)程中,初期網(wǎng)絡(luò)不夠穩(wěn)定,包括傳感器數(shù)據(jù)、語音數(shù)據(jù)、視頻數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)業(yè)務(wù),所有業(yè)務(wù)都以IP包方式獨(dú)立選路,以IP包為單位在路由器中轉(zhuǎn)發(fā)。實(shí)際上,這樣并不科學(xué)。

                以長視頻為例,一個(gè)長視頻需要分割成無數(shù)個(gè)IP包,每個(gè)IP包需要重復(fù)進(jìn)行選路。鄔賀銓將這樣的大數(shù)據(jù)量的傳輸比喻為搬家:“如果點(diǎn)快餐,我們可以找外賣小哥來送;但是如果搬家,我們并不會請數(shù)百上千位快遞小哥來做這樣的工作?!?/p>

                所以5G需要在傳輸層做改進(jìn),需要有在不同層次的多種轉(zhuǎn)發(fā)單元,以適應(yīng)不同規(guī)模的業(yè)務(wù)流。即不僅可以在路由器中做IP包的交換,還需要能夠在交換機(jī)、交叉連接點(diǎn)層上做交換。根據(jù)業(yè)務(wù)模塊數(shù)據(jù)量大小,選擇不同交換方式。

                這一被業(yè)內(nèi)公認(rèn)的網(wǎng)絡(luò)傳輸方式為當(dāng)下5G網(wǎng)絡(luò)帶來了兩方面的挑戰(zhàn):

                一方面是在轉(zhuǎn)發(fā)面實(shí)現(xiàn)功能多樣性。不同時(shí)間段會用到路由器、交換機(jī),甚至同一時(shí)間段對傳感器鏈路用路由器轉(zhuǎn)發(fā),對視頻鏈路用交換機(jī)連接,如何在同一時(shí)間表現(xiàn)不同功能就成為一大難題。傳統(tǒng)方法使用單獨(dú)的軟件和硬件來實(shí)現(xiàn)?,F(xiàn)在的5G網(wǎng)絡(luò),硬件上采用通路的硬件,即網(wǎng)絡(luò)功能虛擬化(NFV),通過軟件定義實(shí)現(xiàn)硬件功能定義,實(shí)現(xiàn)功能的多樣性。

                另一方面是實(shí)現(xiàn)管理智能化。傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)是個(gè)“傻瓜”,不用區(qū)分是什么鏈路,不管是什么業(yè)務(wù),都會分割成IP包進(jìn)行傳輸。而現(xiàn)在需要區(qū)分業(yè)務(wù)、區(qū)分功能,這就需要智能化網(wǎng)絡(luò)。沒有人工智能,5G也無法實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)功能虛擬化。

                鄔賀銓在會上解釋稱,“傳統(tǒng)路由器收到IP包需要先打開IP包查一下地址,然后按最短路線送到旁邊的路由器,因而整個(gè)傳送鏈路是逐個(gè)路由器轉(zhuǎn)發(fā)的過程,現(xiàn)在我們希望通過網(wǎng)絡(luò)的整個(gè)操作系統(tǒng)對全網(wǎng)進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析、人工智能分析,最終得出一個(gè)全網(wǎng)從起點(diǎn)到終點(diǎn)最優(yōu)路徑。這一定不是逐個(gè)路由器轉(zhuǎn)發(fā),而是面向連接,從源端已經(jīng)將到達(dá)終端的路由器的整個(gè)路徑已經(jīng)選好,而不是每個(gè)路由器單獨(dú)選路,這種方式使5G可以做到低時(shí)延、高可靠。”

                以上提到的選路方式,正是通過軟件定義網(wǎng)絡(luò)(SDN)來實(shí)現(xiàn)的。

                SDN可以實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)控制層和傳送承載層分離,基于大數(shù)據(jù)和人工智能形成可彈性擴(kuò)展即插即用的資源池,實(shí)現(xiàn)端到端選路,可繞開有安全風(fēng)險(xiǎn)的路由。

                5G關(guān)鍵技術(shù)之網(wǎng)絡(luò)切片

                5G網(wǎng)絡(luò)既需要支持百公里時(shí)速的高鐵上的高速應(yīng)用場景,同時(shí)也要滿足80%左右時(shí)間是“坐在家里或辦公室使用手機(jī)”的相對靜止的應(yīng)用場景。這使得5G需要擁有切片能力。

                在實(shí)際應(yīng)用場景中,多數(shù)場景中使用手機(jī)需要的是KB的網(wǎng)絡(luò)傳輸能力,同時(shí)也有對GB級傳輸能力有需要的車聯(lián)網(wǎng)等應(yīng)用場景;有智慧醫(yī)療、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)這樣對高可靠有要求的應(yīng)用場景,也有消費(fèi)領(lǐng)域?qū)Ω呖煽坎]有強(qiáng)烈需求的場景。

                面對這樣復(fù)雜應(yīng)用場景的需求,此前的網(wǎng)絡(luò)是通過改變物理網(wǎng)絡(luò)來實(shí)現(xiàn)不同的應(yīng)用,當(dāng)下5G網(wǎng)絡(luò)則是使用同一個(gè)網(wǎng)絡(luò),通過邏輯上的切片組織針對不同業(yè)務(wù)的專用網(wǎng)絡(luò),以實(shí)現(xiàn)對大帶寬、廣連接、低延時(shí)高可靠有不同需求的網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建,未來物聯(lián)網(wǎng)的業(yè)務(wù)在5G網(wǎng)絡(luò)中也會有各自單獨(dú)的通道。

                網(wǎng)絡(luò)切片能夠很好地滿足各類應(yīng)用場景對于網(wǎng)絡(luò)能力的特定需求,同時(shí)也對網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建帶來了一定的挑戰(zhàn),以業(yè)務(wù)切片的安全為例,需要考慮以下安全需求:

                切片授權(quán)與接入控制;切片間的資源沖突;切片間的安全隔離;切片用戶的隱私保護(hù);以切片方式隔離故障網(wǎng)元。

                5G技術(shù)推進(jìn)邊緣計(jì)算的應(yīng)用

                5G的切片能力帶來面向不同業(yè)務(wù)需求的專用網(wǎng)絡(luò),與此同時(shí),5G也會強(qiáng)力推進(jìn)邊緣計(jì)算的應(yīng)用與普及。

                為適應(yīng)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、視頻業(yè)務(wù)、VR/AR、車聯(lián)網(wǎng)及遠(yuǎn)程醫(yī)療的低延時(shí)需求,需要將這些業(yè)務(wù)的存儲和內(nèi)容分發(fā)下沉到邊緣計(jì)算來處理。

                雖然5G的空口時(shí)延減少到了1ms,但是如果在地面上長距離傳輸?shù)街行脑频脑?,延時(shí)還是會很大。對于AR/VR、遠(yuǎn)程醫(yī)療這類需要快速相應(yīng)的應(yīng)用場景,5G為了實(shí)現(xiàn)低時(shí)延、高可靠,需要將云端能力從中心云分解到邊緣云,邊緣云負(fù)責(zé)處理對時(shí)間要求敏感的業(yè)務(wù),同時(shí)過濾掉一些數(shù)據(jù),再送到中心云,中心云收集到若干邊緣云的數(shù)據(jù)后會做優(yōu)化學(xué)習(xí),然后下發(fā)數(shù)據(jù)模型到邊緣云。

                在5G時(shí)代,利用邊緣計(jì)算可以過濾和壓縮數(shù)據(jù),通過邊緣云的模式,可以節(jié)省核心網(wǎng)絡(luò)資源,成本僅為單獨(dú)使用云計(jì)算的39%。

                據(jù)IDC預(yù)測數(shù)據(jù),2020年會有50%的數(shù)據(jù)都會在邊緣云處理。邊緣云作為物聯(lián)網(wǎng)的基礎(chǔ)設(shè)施,會占到真?zhèn)€基礎(chǔ)設(shè)施支出的18%。

                與此同時(shí),邊緣計(jì)算也將是整個(gè)物聯(lián)網(wǎng)的基礎(chǔ)設(shè)施的一部分。

                如何為5G業(yè)務(wù)發(fā)展做準(zhǔn)備

                什么是5G最熱門的應(yīng)用場景?

                “現(xiàn)在我們說5G有三大應(yīng)用場景。但是誰也說不出來5G最熱的應(yīng)用場景是什么?!编w賀銓解釋道,“3G剛開始應(yīng)用的時(shí)候還沒有智能手機(jī),也沒有微信;4G剛落地應(yīng)用的時(shí)候,微信還不能做移動支付,也不支持視頻通話;在4G網(wǎng)絡(luò)提速降費(fèi)后,抖音、快手短視頻才出現(xiàn)??梢?,所有移動互聯(lián)網(wǎng)的業(yè)務(wù)是在移動互聯(lián)網(wǎng)能力具備后才出現(xiàn)的。所以我們現(xiàn)在無法說哪種應(yīng)用最熱門,但是不等于說我們不為未來5G業(yè)務(wù)的發(fā)展做準(zhǔn)備?!?/p>

                如何為5G業(yè)務(wù)發(fā)展做準(zhǔn)備?

                這是個(gè)不確定的情況。假設(shè)在座每個(gè)人的手機(jī)都是同一個(gè)型號,但這并不能說明每個(gè)人的手機(jī)的能力都一樣的,因?yàn)槊總€(gè)人的手機(jī)下載的APP不一樣。

                5G網(wǎng)絡(luò)也將采用類似的業(yè)務(wù)模式,以APP方式生成定制單元,這類APP可以是運(yùn)營商定制的,也可以是第三方開發(fā)者定制的。這使得5G網(wǎng)絡(luò)能夠靈活適應(yīng)未來不確定的業(yè)務(wù)。

                另外,傳統(tǒng)的移動通信協(xié)議是專用協(xié)議,5G采用的將全部是物聯(lián)網(wǎng)的協(xié)議,這使得物聯(lián)網(wǎng)中所有應(yīng)用可以直接嫁接到5G上,給5G帶來業(yè)務(wù)的靈活性。

                但是這種方式有一定風(fēng)險(xiǎn),原來運(yùn)營商的協(xié)議是專用的,運(yùn)營商的能力是封閉的,現(xiàn)在將其開放,就容易產(chǎn)生網(wǎng)絡(luò)安全問題。因而,如果將4G的安全能力再次沿用到5G上,那么,5G網(wǎng)絡(luò)將不再安全。因而需要提升5G的安全能力。相關(guān)組織目前正在增強(qiáng)5G的安全能力,相關(guān)能力也在逐步完善過程中。

                盡管如此,但是毫無疑問的是,5G對AIoT的應(yīng)用將是極為有利的因素。

                NB-IoT、eMTC納入5G技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)中

                部分大企業(yè)希望使用非許可頻段的LoRa來建內(nèi)部網(wǎng)絡(luò),與此同時(shí),對于大量中小企業(yè),自建物聯(lián)網(wǎng)并不經(jīng)濟(jì),工作在授權(quán)頻段的NB-IoT可以為企業(yè)提供一個(gè)通過多載波方式、承載在公眾通信網(wǎng)上的專用物聯(lián)網(wǎng),這一網(wǎng)絡(luò)支持多個(gè)20KB或250KB的信道上,有以下四大特點(diǎn):

                廣覆蓋:比GSM覆蓋面積大百倍;大連接:比移動網(wǎng)絡(luò)稿50-100倍;低功耗:終端模塊功耗為2G的1/10;低成本:單個(gè)連接模塊目標(biāo)在1美元。

                “預(yù)計(jì)今年年底,三大運(yùn)營商在全國二三四線城市大部分地區(qū)都能實(shí)現(xiàn)全面覆蓋。”鄔賀銓在會上表示。

                盡管如此,NB-IoT網(wǎng)絡(luò)還是有三個(gè)明顯的缺點(diǎn):

                第一,帶寬只有20K\250K,低也低不下去,高也高不上來;第二,NB-IoT傳感器是固定位置的,不支持移動部署,而工業(yè)應(yīng)用的工件、機(jī)器人及網(wǎng)聯(lián)車的傳感器是移動的;第三,NB-IoT的模塊無法實(shí)現(xiàn)與人的交互。

                為此,行業(yè)中除了NB-IoT還在開發(fā)新的物聯(lián)網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn),例如支持1M帶寬、支持移動部署、可以實(shí)現(xiàn)與人交互的eMTC;支持160bps帶寬,可以實(shí)現(xiàn)大連接的mMTC。

                本來這些都與5G無關(guān),但是近期,3GPP通過仿真向ITU提交報(bào)告,說明在LTE和未來5G頻段工作的NB-IoT和eMTC滿足5G的連接密度要求(5G的大連接要求:100萬/1k設(shè)備聯(lián)網(wǎng);傳輸時(shí)延10秒內(nèi);不高于1%的丟包率;一定的連接效率),因此,NB-IoT和eMTC可納入5G低功耗廣域網(wǎng)(LPWAN)物聯(lián)網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)。

                新的5G物聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)將工作在5G頻段的NB-IoT、eMTC和未來的mMTC全部納入到5G物聯(lián)網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)中。

                5G、AI、IoT的技術(shù)融合

                從互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng),走到物聯(lián)網(wǎng)、泛在物聯(lián)網(wǎng),以及現(xiàn)在的智能物聯(lián)網(wǎng)(AIoT),其中,AIoT可以說是AI和IoT二者的融合,將人工智能技術(shù)應(yīng)用到物聯(lián)網(wǎng)中。

                IoT和AI之間是什么關(guān)系?

                IoT解決底層連接和數(shù)據(jù)傳輸問題,AIoT關(guān)注的物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用形態(tài),強(qiáng)調(diào)應(yīng)用服務(wù),強(qiáng)調(diào)后端處理能力。

                AI和IoT相輔相成,IoT為AI提供了深度學(xué)習(xí)所需要的大量訓(xùn)練數(shù)據(jù),IoT場景化互聯(lián)也為AI快速落地提供了基礎(chǔ);AI將連接后產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)經(jīng)分析、決策轉(zhuǎn)換為價(jià)值,反過來指導(dǎo)IoT的正確應(yīng)用和效率提升。

                5G和AI、IoT之間是什么關(guān)系?

                5G是將AI和IoT連接起來,成為一個(gè)可靠的高帶寬、大連接、低時(shí)延的通道。

                通過5G將IoT提升到人工智能的層面,體現(xiàn)IoT的價(jià)值;同時(shí),5G幫助AI與IoT結(jié)合,產(chǎn)生落地效應(yīng)。

                諸如在語音識別、人臉識別、步態(tài)識別中的應(yīng)用:

                貴州80%以上的按鍵都運(yùn)用了“人像大數(shù)據(jù)系統(tǒng)”;騰訊優(yōu)圖人臉識別能力兩年來已幫助上千個(gè)家庭找到了走失的家人;香港2019年7月發(fā)生暴力事件,暴徒幾乎都戴口罩和頭盔來躲避人臉識別,需要使用步態(tài)識別技術(shù),通過身高、腿骨、肌肉、關(guān)節(jié)等人體體型特征好走路姿態(tài)進(jìn)行步態(tài)識別?!瑼IoT的應(yīng)用領(lǐng)域:智能家居、智慧城市、智能產(chǎn)業(yè)

                AIOT首先的應(yīng)用領(lǐng)域是智能家居。

                智能家居有多種入口,諸如智能手機(jī)、智能音箱、智能電視、智能門鎖,以及未來的智能機(jī)器人?!斑@些都是智能家居的控制中心,未來可能會有更多類別,實(shí)現(xiàn)更好的控制?!倍?G+邊緣計(jì)算能夠更好地支撐這樣的場景應(yīng)用。

                據(jù)IDC報(bào)告預(yù)測,到2020年,全球AI系統(tǒng)將為家電企業(yè)帶來收入超過470億美元,成為產(chǎn)業(yè)發(fā)展的下一個(gè)風(fēng)口。

                智能城市對AIoT也有很好的應(yīng)用,諸如:

                智能路燈,通過AI攝像頭檢測到道路上的行人情況,從而實(shí)現(xiàn)亮度自動調(diào)節(jié),降低了40%的綜合能耗;智能井蓋,可以在1分鐘感知到井蓋的位置是否異常,比如被人挪動、偷走等,從而消除存在的安全隱患;智能垃圾桶,能夠?qū)崟r(shí)檢測垃圾桶的情況,在溢滿時(shí)自動通知,可替身30%的垃圾清理效率;……“此外,產(chǎn)業(yè)的智能化更是我們所需要的?!?/p>

                例如工廠的數(shù)字化,將工廠中的數(shù)控機(jī)床、生產(chǎn)設(shè)備連接起來,對于新建工廠而言,光纖是最好的選擇,然而對于大量存在的老的工廠用光纖很難替換。

                因此,大家想到通過無線技術(shù)將這些設(shè)備連接起來。然而,現(xiàn)有的WiFi技術(shù)的帶寬、可擴(kuò)展性、抗干擾能力很難滿足工廠環(huán)境的實(shí)際應(yīng)用需求,WiFi連接在工業(yè)領(lǐng)域的利用率不到6%。

                5G在可靠性、抗干擾能力上可以滿足工廠環(huán)境需求,因而可以用在企業(yè)外網(wǎng)和企業(yè)內(nèi)網(wǎng)中。其中,在企業(yè)內(nèi)網(wǎng)中的應(yīng)用又可以分為5G公網(wǎng)和5G專網(wǎng)。

                5G公網(wǎng)是指用運(yùn)營商的基站,在自己工廠中建設(shè)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng),還有很多工廠干脆把控制部分也交給運(yùn)營商來做。

                5G專網(wǎng)是指工廠自建5G專用網(wǎng)。歐盟認(rèn)為可以為工業(yè)應(yīng)用預(yù)留出76M專用頻段,很多工廠可能不會有機(jī)會用到專用頻率,而且這樣的網(wǎng)絡(luò)對周圍網(wǎng)絡(luò)也有干擾。

                其中,現(xiàn)在應(yīng)用較多的公用網(wǎng)絡(luò)上的5G是一種利用TDD的模式,在某個(gè)頻率上根據(jù)時(shí)序的不同分為上行下行,工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中,需要上傳的帶寬高,回傳指令的帶寬低,TDD的下行較上行時(shí)隙多。

                這其中,機(jī)器人將來會大量應(yīng)用,“5G+8k+移動邊緣計(jì)算”可以讓機(jī)器人反映更敏感。商飛公司用8K高清攝像頭掃描飛機(jī)蒙皮鉚接質(zhì)量,通過5G寬帶快速連接企業(yè)的云平臺,顯著提升效率與檢測質(zhì)量。商飛還利用5G的低時(shí)延同步兩個(gè)攝像頭,將從兩側(cè)獲取的視頻合成飛機(jī)精確的3D視像;

                機(jī)器視覺也將得到廣泛應(yīng)用,據(jù)前瞻產(chǎn)業(yè)研究院數(shù)據(jù)顯示,中國每天在產(chǎn)線上進(jìn)行目視檢查的工人超過350萬,其中僅3C行業(yè)就超過了150萬人。但人工檢測準(zhǔn)確度不高。機(jī)器視覺需要借助邊緣計(jì)算與中心云的大規(guī)模AI比對分析能力,5G為云連接提供寬帶和快速通道。

                AIoT的產(chǎn)業(yè)鏈、發(fā)展階段和面臨的挑戰(zhàn)

                AIoT本身是一條很長的產(chǎn)業(yè)鏈,其中包括硬件/終端(占比25%),通信服務(wù)(占比10%),平臺服務(wù)(占比10%),軟件開發(fā)/系統(tǒng)集成/增值服務(wù)(55%)??梢?,軟件開發(fā)和系統(tǒng)集成業(yè)務(wù)占比較高,達(dá)55%。AIoT相對拓展了IoT原有的產(chǎn)業(yè)鏈,同時(shí)AIoT在產(chǎn)業(yè)鏈上更強(qiáng)調(diào)AI芯片和AI能力開發(fā)平臺,因而將軟件開發(fā)和系統(tǒng)集成業(yè)務(wù)占比進(jìn)一步提高。

                鄔賀銓認(rèn)為,AIoT將經(jīng)歷3個(gè)發(fā)展階段:

                單機(jī)智能階段:單機(jī)系統(tǒng)需要精確感知、識別、理解用戶的各類指令,如語音、手勢等,并正確決策、執(zhí)行和反饋。而這個(gè)過程中設(shè)備與設(shè)備之間是不發(fā)生相互聯(lián)系;

                互聯(lián)智能階段:采用集中的云或邊緣計(jì)算控制多個(gè)終端(感知器)的模式,構(gòu)成互聯(lián)的產(chǎn)品矩陣,打破了單機(jī)智能的孤島效應(yīng),對智能化體驗(yàn)場景進(jìn)行了不斷升級和優(yōu)化。當(dāng)用戶晚上在臥室對著空調(diào)說出“睡眠模式”時(shí),客廳的電視、音箱,以及窗簾、燈等都自動進(jìn)入關(guān)閉狀態(tài);

                主動智能階段:智能系統(tǒng)根據(jù)用戶行為偏好、用戶畫像、環(huán)境等各類信息,自我學(xué)習(xí)、主動提供適用于用戶的服務(wù)。例如清晨伴隨著光線的變化,窗簾自動緩緩開啟,音箱傳來悅耳的起床音樂,空調(diào)調(diào)整到適應(yīng)白天的溫度。

                目前對于智能家居,AIoT基本還處于單機(jī)智能階段;對于智能產(chǎn)業(yè),AIoT已經(jīng)進(jìn)入到互聯(lián)智能階段。

                AIoT發(fā)展還面臨很多的挑戰(zhàn),包括算力、算法、平臺兼容性、安全性四個(gè)方面:

                算力。普通計(jì)算機(jī)的計(jì)算能力有限,利用其訓(xùn)練一個(gè)模型往往需要數(shù)周至數(shù)月的時(shí)間。密集和頻繁地使用高速計(jì)算資源面臨成本壓力;

                算法。AI的訓(xùn)練所需的時(shí)間非常長,目前僅訓(xùn)練一些簡單的識別尚需數(shù)周時(shí)間,面對未來應(yīng)用場景的豐富性,有必要在算法層面予以增強(qiáng)。此外,基礎(chǔ)算法非常復(fù)雜,應(yīng)用的企業(yè)開發(fā)者能力不足;

                平臺兼容性。物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品碎片化,而各AI公司生態(tài)之間又缺乏協(xié)同,本地算力、網(wǎng)絡(luò)連接能力、平臺間的不兼容,要把框架里的算法部署到數(shù)量眾多的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備上,大規(guī)模部署問題重重;

                安全性,人工之呢決策的正確性受IoT數(shù)據(jù)的精確度影響,AI的分析結(jié)構(gòu)還缺乏可解釋性,AIoT還存在被攻擊而成為僵尸物聯(lián)網(wǎng)的風(fēng)險(xiǎn)。

                由此可見,未來AIoT的發(fā)展,仍然需要標(biāo)準(zhǔn)化推動,企業(yè)間合作提升兼容性,需要威脅情報(bào)共享,從而增強(qiáng)安全保障能力。

                本文來源:雷鋒網(wǎng) 責(zé)任編輯:丁廣勝_NT1941
                聲明:該文章版權(quán)歸原作者所有,轉(zhuǎn)載目的在于傳遞更多信息,并不代表本網(wǎng)贊同其觀點(diǎn)和對其真實(shí)性負(fù)責(zé)。如涉及作品內(nèi)容、版權(quán)和其它問題,請?jiān)?0日內(nèi)與本網(wǎng)聯(lián)系。
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