AI驱动的物联网如何实现

物联网副总裁卢托斯坦斯基(Lou Lutostanski)表示，Avnet未来主义者表示，人工智能(AI)和物联网(IoT)将比工业革命和数字革命加起来更深刻地改变商业和社会，我们现在开始看到这个世界可能如何形成。然而，就在我们眼前展现未来的时候，很少有人谈论人工智能驱动的物联网是如何以一种有效且有利可图的方式实现的。一个关键因素是在于AI人工智能实际驻留的地方以及它将如何影响物联网架构。

 

许多组织认为人工智能的正确位置在云计算中，因为这是他们展现移动数据和IT计算能力的地方。但物联网的一个关键需求是，边缘的各种传感器与网关之间的互操作连接，以及来自云的双向连接——这就带来了延迟问题。

 

 

许多人工智能和机器学习应用程序将真正改变行业，塑造我们的世界，它们需要实时响应。例如，尽管我们可能不介意亚马逊Echo的Alexa在回答我们关于今天天气的问题时出现的轻微延迟，但在道路上自动驾驶汽车或工厂里的工业机械的响应能力却是完全不同的问题。

 

许多人工智能应用程序需要大量的计算能力来处理算法和设备数据。当实时响应和低延迟非常重要时，您需要边缘计算体系结构。但情况可能并非总是如此。人工智能仍然可以在云、数据仓库、边缘或物联网设备上完成——或者是这些设备的组合。要创建最高效和可持续的物联网体系结构，您需要知道哪种类型的计算能力将用于何处。这将使您能够平衡由云提供的规模经济和在边缘具有AI处理性能的性能需求。有些人称之为“流体计算”，在整个网络体系结构中有不同层次的计算智能和处理，但它实际上是一个包罗万象的术语，表示云中的it计算能力向操作技术(OT)的转变，即边缘的计算能力。

 

保护物联网架构

 

当然，安全是另一个问题。由于加密和其他安全保护难以打包到终端设备中，物联网为不良行为者打开了许多漏洞。在这里，在IoT设备和云之间使用安全网关的体系结构可以减轻安全风险，同时仍然提供低延迟。从设备到云的数据需要信任。如果在整个体系结构中没有足够的安全性，那么组织、他们实现的物联网和人工智能系统将很容易受到攻击。这增加了他们的人工智能决策基于潜在的受损或不良数据的可能性。

 

冗余也是一个考虑因素。组织需要确定他们是否在他们的体系结构中设计了足够的冗余，以便当某些东西下降时——最终会——网络能够快速恢复。

 

所有这一切意味着在边缘的人工智能驱动的物联网将是一个高度复杂的生态系统，有许多移动的部分和多学科的专业知识，随着时间的推移，随着我们对我们正在塑造的这个新世界了解的更多，这些知识将会不断进化。否则，安全风险、意外停机、低效率和信息延迟将阻碍组织实现物联网承诺的能力。下一代创新者将需要依赖多种学科，才能将他们的视野从理念带到设计，从原型到生产，从操作到维护。

 

最后一点是开发新的硬件和软件。随着人工智能的发展，我们将看到更多的制造商为物联网部署专门设计人工智能芯片。不仅风险投资家在这一领域支持初创企业，英特尔(Intel)、微软(Microsoft)、谷歌和苹果(Apple)等大型科技巨头也在使用定制芯片。微软(Microsoft)和亚马逊(Amazon)等大型云计算公司将推出新的边缘到云的混合计算服务。我们看到大量开发工具进入市场，这些开发工具是专门为加速ai at-the- the-edge解决方案的原型设计而设计的，这些解决方案的计算能力需要像我们的集体需求一样不断发展。

 

将所有这些可移动的部分组合在一起意味着在解决方案中提供了很大的灵活性。它需要与咨询、供应链和生态系统资源建立技术合作伙伴，以适应快速变化的世界。在Avnet，我们相信人工智能驱动的物联网将是推动长期业务增长所需的破坏性转型的关键。