AIoT是什么?为何突然变成了智能制造的主流趋势?
人工智能(AI)和物联网(IoT)的结合创造了智能设备,这些设备能够自主学习、分析和做出决策,为人类带来更便利的生活。例如,自动驾驶和智能穿戴设备等,可以广泛应用于各个行业
本文将简要介绍什么是AIoT。AIoT所需的关键技术有哪些?以及AIoT能带来哪些好处?
AIoT 是什么?
AIoT是「人工智能物联网」的英文全称,顾名思义就是将人工智能(AI)和物联网(IoT)这两种技术相互结合
在AIoT技术中,人工智能(AI)和物联网(IoT)之间的关系就像人体的大脑和感官一样,利用感官收集周围的信息并传达给大脑作出反应。因此,将人工智能(AI)和物联网(IoT)结合起来可以实现更高的效率,加强数据管理和分析,同时改善人类与机器之间的互动
AIoT 常见的技术与设备
需要重写的内容是:(1) 嵌入式系统与感测器
传统IoT 的数据搜集方式大多都是利用搭载嵌入式系统的感测器,在搜集到数据后通过网络上传至云端进行运算。
目前,嵌入式系统正逐渐向微型化和智能化发展,并引入感测器。当嵌入式设备具备人工智能能力时,可以交由感测器进行即时处理。感测器接收到的数据不一定需要传回云端进行计算,而是可以在边缘节点进行即时处理,这就是所谓的“边缘计算”。即使在没有网络的地方也可以正常运行
(2) 云端运算与分析
云端服务在传统的物联网中扮演着不可或缺的角色,可以分为三种服务模式,即「基础设施」、「平台」和「软件」
随着传感器数量的增加,所搜集到的数据量也越来越大。原先使用的数据分析工具已经无法应对数据增长的速度,而且人力资源有限。因此,与人工智能的整合需求变得非常迫切。借助人工智能的力量,可以充分利用和分析不断积累的大数据,并实现最大的收益转化
而要在大数据中快速获得运算结果,通常需要使用工作站或伺服器这类专门处理高工作负载的电脑,才能够支援高速运算所需的效能。
(3) 5G 通讯技术
「高速率」、「大连接」与「低延迟」是5G 的三大特性,其中的「低延迟」更是促成AIoT 普及的关键之一,指的是数据的接收端能够立即收到传输端的请求并即时做出反应。
AIoT 可为企业带来的好处
(1) 提高运营效率
AIoT可以分析出人眼无法发现的即时运作模式,并将其设定为运作条件,从而协助优化生产流程并提高工作效率
需要进行改善的是风险管理
AIoT技术可以通过预测性分析,主动安排设备维护计划,避免设备异常或故障,从而提高安全性并减少因设备停机而造成的损失
(3) 提升顾客体验
AIoT 具备从数据中学习、分析并做出决策的能力,而且能够根据数据量的累积不断进化,以便更全面地分析出客户的需求,能够提供个人化、客制化的服务,大幅提升客户满意度。 重写后:AIoT具备从数据中学习、分析并做出决策的能力,同时能够根据数据量的累积不断进化,以更全面地分析客户的需求,提供个性化、定制化的服务,大幅提高客户满意度
降低营运成本
随着AIoT 将数据分析、运算逐渐带往边缘处理,能够减少传输到云端的数据量,也减轻了网络负载,能够降低与云端服务或云端连接的相关成本。
目前AIoT 所面临的两大考验
(1) 完善的通信安全机制
随着万物皆可联网的时代来临,通信安全的挑战也日益升高。AIoT的数据处理流程可以大致分为搜集、传输、运算和决策等几个步骤。无论是在感测端、装置端还是应用端,一旦数据通过网络传输,都会面临通信安全的风险。因此,保护数据安全是IT的首要目标,确保数据始终保持机密性、完整性和可用性
需要被重写的内容是:(2) 稳定的网络连接
随着万物互联的发展,人们对网络的依赖性也越来越强。虽然AIoT可以在边缘进行计算,而不必将所有数据上传到云端,但在数据存储和云端计算等方面仍然需要依赖网络。因此,如何保持网络的稳定性,避免停电导致整个系统停止运行,也是在执行AIoT时需要重视的问题
AIoT 常见问题
AIoT与IoT有何区别?
近年来IoT已经广为人知,后来又衍伸出AIOT与IIOT 等字词,它们有什么差别呢?
过往IoT技术扮演了重要的基础感测角色,透过将搜集到的数据上传至云端进行分析、运算或共享,并提供可靠的洞察通信来协助制定行动与决策。
AIoT并非一种全新的技术,而是将AI与IoT这两种成熟的技术相结合,属于一种新的IoT 应用型态,透过AI的机器学习、深度学习及认知能力来强化IoT,也能执行边缘运算,让数据无须上云也能即时响应,让设备从「自动化」逐渐转变为「智能化」。
(2) AIoT与IIoT有什么差别?
我们可以将工业物联网(IIoT)视为物联网(IoT)的一个子类,用于在工业领域中应用。它涵盖了生产制造和能源管理等范围。通过在生产机械上安装传感器,并通过网络连接到计算机的工业应用程序,这种技术是实现工业4.0的基础,有助于提高生产力和加快生产效率的下一阶段
重写后的内容:人工智能物联网(AIoT)是工业4.0的核心技术之一,它在物联网(IoT)的基础上增加了人工智能(AI)技术,以增强物联网设备的功能。例如,通过机器学习(Machine learning),可以对收集到的数据进行进一步分析,以改善生产流程或进行预防性维修
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