未來學(xué)家預(yù)言,人工智能(AI)和物聯(lián)網(wǎng)(IoT)將顛覆現(xiàn)有的商業(yè)模式、深刻改變?nèi)祟惿鐣溆绊懥ι踔習(xí)^工業(yè)革命和數(shù)字革命的總和?,F(xiàn)在,我們已經(jīng)初步看到了人工智能和物聯(lián)網(wǎng)世界的雛形。然而,盡管未來發(fā)展前景正在我們面前慢慢展現(xiàn),卻很少有人談及AI驅(qū)動的物聯(lián)網(wǎng)是如何有效實(shí)施并實(shí)現(xiàn)盈利的。我們所要探討的其中一個關(guān)鍵因素(如果它不是唯一一個關(guān)鍵因素的話),就是人工智能究竟應(yīng)置于何處以及它如何影響物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)。
安富利物聯(lián)網(wǎng)副總裁 Lou Lutostanski
許多企業(yè)都相信,人工智能最適合放置在云端,因?yàn)樗麄冋趯⑵髽I(yè)數(shù)據(jù)遷移上云并將IT計算能力交由云服務(wù)器承載。但是物聯(lián)網(wǎng)要發(fā)揮其功效,要求各種邊緣傳感器必須實(shí)現(xiàn)與網(wǎng)關(guān)可互操作的連接以及對云端的雙向傳輸,而這將造成延時問題。
想要真正地改變行業(yè)并重塑未來世界,許多人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用程序必須實(shí)現(xiàn)實(shí)時響應(yīng)。舉例來講,雖然亞馬遜Echo系列音箱的Alexa智能語音助手在回答天氣問題時出現(xiàn)略微延遲,我們可能不太在意,但如果行駛在路上的自動駕駛汽車或者工廠里的工業(yè)機(jī)械出現(xiàn)響應(yīng)延遲,那可就是另外一回事了。
許多人工智能應(yīng)用程序都需要超強(qiáng)的運(yùn)算能力來處理算法和設(shè)備數(shù)據(jù)。當(dāng)實(shí)時響應(yīng)和低延時成為至關(guān)重要的因素時,就需要依靠邊緣計算架構(gòu)。但情況并非總是如此。人工智能仍然可以在云端、數(shù)據(jù)中心、邊緣或者物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備上運(yùn)行,或者是在以上幾項(xiàng)組合的基礎(chǔ)上運(yùn)行。要創(chuàng)建最高效和可持續(xù)運(yùn)作的物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu),你需要了解在何處運(yùn)用哪種類型的計算能力。這樣,你就能夠平衡云計算所帶來的規(guī)模經(jīng)濟(jì)與在邊緣引入人工智能處理能力的性能需求之間的關(guān)系。有人稱之為“流動計算”(fluid computing),在整個網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)中存在不同層次的計算智能和處理,但要實(shí)現(xiàn)從云端中的IT計算能力向運(yùn)營技術(shù)(OT)、邊緣計算的轉(zhuǎn)變,其內(nèi)涵則要豐富得多。
物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)的安全保障
當(dāng)然,安全是另一個關(guān)鍵問題。由于加密和其他安全防護(hù)措施難以在終端設(shè)備上實(shí)現(xiàn),物聯(lián)網(wǎng)給別有用心的人留下了很多漏洞。在物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和云之間采用安全網(wǎng)關(guān)的架構(gòu),可以在實(shí)現(xiàn)低延遲的同時,降低安全風(fēng)險。從設(shè)備到云端的數(shù)據(jù)必須可信任。如果整個架構(gòu)沒有足夠的安全性,那么企業(yè)及其所部署的物聯(lián)網(wǎng)和人工智能系統(tǒng)就容易受到攻擊。這種情況下,基于可能被盜用或者不良數(shù)據(jù)做出人工智能決策的可能性會增加。
冗余也是一個考慮因素。企業(yè)需要確定其是否在架構(gòu)中設(shè)計了充足的冗余,以便在出現(xiàn)某些故障時(這種情況將難以避免),網(wǎng)絡(luò)能夠迅速恢復(fù)。
所有這些意味著人工智能驅(qū)動的邊緣物聯(lián)網(wǎng)將會是一種非常復(fù)雜的生態(tài)系統(tǒng),涉及許多變化的因素和多學(xué)科的專業(yè)知識,并且隨著我們越來越了解自己正在打造的嶄新世界,這些專業(yè)知識也將隨著時間的推移而不斷演進(jìn)。否則的話,安全風(fēng)險、意外宕機(jī)、效率低下和信息延遲等問題,將會阻礙企業(yè)布局物聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)。新一代的創(chuàng)新者需要依賴多學(xué)科的知識,才能實(shí)現(xiàn)他們從構(gòu)思到設(shè)計、從創(chuàng)建原型到批量生產(chǎn)、從運(yùn)營到維護(hù)的愿景。
最后要強(qiáng)調(diào)的一點(diǎn)是新硬件和軟件的研發(fā)。隨著人工智能不斷向邊緣側(cè)發(fā)展,我們將會看到越來越多的廠商為物聯(lián)網(wǎng)部署而設(shè)計專門的人工智能芯片,不僅僅是風(fēng)投所支持的初創(chuàng)企業(yè),包括英特爾、微軟、谷歌和蘋果這樣的科技巨頭也在進(jìn)入定制芯片領(lǐng)域。微軟、亞馬遜等提供云服務(wù)的商業(yè)霸主們將會推出新的從邊緣到云的混合計算服務(wù)。我們將會看到大量專門為推動邊緣人工智能解決方案的原型創(chuàng)建而設(shè)計的開發(fā)套件涌入市場,而這些解決方案的計算能力也將隨著人類需求的改變而不斷發(fā)展。
將以上所有因素整合到一起,意味著在解決方案中提供了極大的靈活性。這需要一個像安富利一樣集咨詢服務(wù)、供應(yīng)鏈和生態(tài)系統(tǒng)等必要資源于一體的技術(shù)合作伙伴,來引領(lǐng)這個飛速變化的世界。在安富利,我們相信人工智能驅(qū)動的邊緣物聯(lián)網(wǎng)是實(shí)現(xiàn)顛覆性變革從而促進(jìn)企業(yè)長期業(yè)務(wù)增長的關(guān)鍵所在。