AIoT是什麼?為何突然變成了智慧製造的主流趨勢?
人工智慧(AI)和物聯網(IoT)的結合創造了智慧型設備,這些設備能夠自主學習、分析和做出決策,為人類帶來更便利的生活。例如,自動駕駛和智慧穿戴設備等,可以廣泛應用於各個行業
本文將簡要介紹什麼是AIoT。 AIoT所需的關鍵技術有哪些?以及AIoT能帶來哪些好處?
AIoT 是什麼?
AIoT是「人工智慧物聯網」的英文全稱,顧名思義就是將人工智慧(AI)和物聯網(IoT)這兩種技術相互結合
在AIoT技術中,人工智能(AI)和物聯網(IoT)之間的關係就像人體的大腦和感官一樣,利用感官收集周圍的訊息並傳達給大腦做出反應。因此,將人工智慧(AI)和物聯網(IoT)結合起來可以實現更高的效率,加強資料管理和分析,同時改善人類與機器之間的互動
AIoT 常見的技術與設備
需要重寫的內容是:(1) 嵌入式系統與感測器
傳統IoT 的資料蒐集方式大多都是利用搭載嵌入式系統的感測器,在蒐集到資料後透過網路上傳至雲端進行運算。
目前,嵌入式系統正逐漸朝向微型化和智慧化發展,並引入感測器。當嵌入式設備具備人工智慧能力時,可以交由感測器進行即時處理。感測器接收到的資料不一定需要傳回雲端進行運算,而是可以在邊緣節點進行即時處理,這就是所謂的「邊緣運算」。即使在沒有網路的地方也可以正常運作
(2) 雲端運算與分析
雲端服務在傳統的物聯網中扮演著不可或缺的角色,可以分為三種服務模式,即「基礎設施」、「平台」和「軟體」
隨著感測器數量的增加,所蒐集到的資料量也越來越大。原先使用的資料分析工具已經無法應付資料成長的速度,而且人力資源有限。因此,與人工智慧的整合需求變得非常迫切。借助人工智慧的力量,可以充分利用和分析不斷累積的大數據,並實現最大的收益轉換
而要在大數據中快速獲得運算結果,通常需要使用工作站或服務器這類專門處理高工作負載的電腦,才能夠支援高速運算所需的效能。
(3) 5G 通訊技術
「高速率」、「大連線」與「低延遲」是5G 的三大特性,其中的「低延遲」更是促成AIoT 普及的關鍵之一,指的是資料的接收端能夠立即收到傳輸端的請求並即時做出反應。
AIoT 可為企業帶來的好處
(1) 提高營運效率
AIoT可以分析出人眼無法發現的即時運作模式,並將其設定為運作條件,從而協助優化生產流程並提高工作效率
需要進行改善的是風險管理
AIoT技術可以透過預測性分析,主動安排設備維護計劃,避免設備異常或故障,從而提高安全性並減少因設備停機而造成的損失
(3) 提升顧客體驗
AIoT 具備從數據中學習、分析並做出決策的能力,而且能夠根據資料量的累積不斷進化,以便更全面地分析出客戶的需求,能夠提供個人化、客製化的服務,大幅提升顧客滿意度。 重寫後:AIoT具備從資料中學習、分析並做出決策的能力,同時能夠根據資料量的累積不斷進化,以更全面地分析客戶的需求,提供個人化、客製化的服務,大幅提升客戶滿意度
降低營運成本
隨著AIoT 將資料分析、運算逐漸帶往邊緣處理,能夠減少傳輸到雲端的資料量,也減輕了網路負載,能夠降低與雲端服務或雲端連線的相關成本。
目前AIoT 所面臨的兩大考驗
(1) 完善的通訊安全機制
隨著萬物皆可連網的時代來臨,通訊安全的挑戰也日益升高。 AIoT的資料處理流程可以大致分為蒐集、傳輸、運算和決策等幾個步驟。無論是在感測端、裝置端或應用端,一旦資料透過網路傳輸,都會面臨通訊安全的風險。因此,保護資料安全是IT的首要目標,確保資料始終保持機密性、完整性和可用性
需要重寫的內容是:(2) 穩定的網路連線
隨著萬物互聯的發展,人們對網路的依賴也越來越強。雖然AIoT可以在邊緣進行運算,而不必將所有資料上傳到雲端,但在資料儲存和雲端運算等方面仍需要依賴網路。因此,如何維持網路的穩定性,避免停電導致整個系統停止運行,也是在執行AIoT時需要重視的問題
AIoT 常見問題
AIoT與IoT有何不同?
近年來IoT已經廣為人知,後來又衍伸出AIOT與IIOT 等字詞,它們有什麼差別呢?
過往IoT技術扮演了重要的基礎感測角色,透過將蒐集到的資料上傳至雲端進行分析、運算或分享,並提供可靠的洞察通訊來協助制定行動與決策。
AIoT並非一種全新的技術,而是將AI與IoT這兩種成熟的技術結合,屬於一種新的IoT 應用型態,透過AI的機器學習、深度學習及認知能力來強化IoT,也能執行邊緣運算,讓資料無須上雲也能即時反應,讓裝置從「自動化」逐漸轉變為「智慧化」。
(2) AIoT與IIoT有何差異?
我們可以將工業物聯網(IIoT)視為物聯網(IoT)的子類,用於在工業領域中應用。它涵蓋了生產製造和能源管理等範圍。透過在生產機械上安裝感測器,並透過網路連接到電腦的工業應用程序,這種技術是實現工業4.0的基礎,有助於提高生產力和加快生產效率的下一階段
重寫後來的內容:人工智慧物聯網(AIoT)是工業4.0的核心技術之一,它在物聯網(IoT)的基礎上增加了人工智慧(AI)技術,以增強物聯網設備的功能。例如,透過機器學習(Machine learning),可以對收集到的數據進行進一步分析,以改善生產流程或進行預防性維修
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