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很少有技術配對像人工智能和物聯網一樣令人興奮或重要。

據相關機構統計，在我們的日常生活中，全球已經有超過 100 億臺物聯網 (IoT) 設備圍繞著我們。 5G 的推出將進一步加速這一非凡的增長趨勢——Business Insider 認為，到 2025 年，全球將有超過 640 億臺物聯網設備投入使用。

隨著物聯網的發展，人工智能已成為下一個技術現象。在接受《福布斯》采訪時，吉姆·晚安(因 45 年前在提高作物產量的技術方面的工作而經常被稱為“人工智能教父”)將人工智能描述為“社會游戲規則的改變者”，有可能徹底改變我們的生活與技術的關系。

當然，這些技術集合在一起形成“物的人工智能”或 AIoT 只是時間問題。雖然物聯網將“傻缺”的設備連接到互聯網，但人工智能為它們提供了一個“大腦”，并因此具有獨立行動的能力。他們將一起改變我們所認知的世界。

很明顯，AIoT 具有巨大的潛力，但迄今為止很多人似乎還沒有看到起巨大的商業潛力。有很多關于電子制造商和更廣泛的技術領域的新興市場的討論，但在大多數情況下，AIoT 仍然還是一個概念而不是現實。為了深入了解這種分歧，全球領先的物聯網芯片供應商XMOS采訪了使 AIoT 成為現實的一線人員——參與最終構成 AIoT 的設備的設計和制造的電子工程師。

XMOS與200名電子工程師研究、征求意見，探討有關AIoT技術的觀點、市場障礙因素以及未來產品設計和商業優先級等等。這些電子工程師來自消費科技、汽車、制造、智慧城市、智能家居、衛生保健以及零售等眾多行業，從他們的口中，我們可以一窺未來AIoT的發展態勢。

AIoT 將如何改變一切?

研究表明，電子工程師敏銳地意識到 AIoT 的潛力：40% 的人表示 AIoT 將從根本上改變技術，使其變得更好——44% 的人表示這對于改善人類與技術互動的方式至關重要。

AIoT 的許多潛在應用尚待想象，但在所有垂直市場中都可以看到直接的機會。新興功能(如面部和圖像識別、語音控制和存在檢測)與設備智能和低功耗處理相結合，帶來了變革性的體驗，技術對我們生活的影響發生了翻天覆地的變化。

由于所有這些潛力都觸手可及，企業渴望將其轉化為商業成功。研究表明，82% 的電子設計師認為人工智能將使他們能夠提高其設備的競爭優勢，42% 的人認為這將顯著提高他們的競爭優勢。

電子工程師發現的商業機會

那么，鑒于對 AIoT 的這種需求，產品應用何在?

• 智能家居(SMART HOME)——AIoT 為提高安全性、便利性和自動化提供了機會。 它可以完全控制家庭環境，而無需分散注意力。
• 互聯醫療(CONNECTED HEALTHCARE)——產品開發人員可以擴展監測功能(心率和呼吸模式)，添加高級診斷并啟用早期“醫療”警報功能，因此衛生專業人員可以遠程監測患者。
• 工業4.0(INDUSTRY 4.0)——先進的遠場語音控制提供免提精準操作，提高標準、速度和安全性。 EDGE-AI(邊緣人工智能) 將為缺陷檢測和目標維護帶來實時數據捕獲和推理。
• 智慧城市(SMART CITIES)——我們將看到安全性、安全性、便利性和效率方面的改進。 人工智能將優化交通流量，車輛將感知免費停車位，路燈將開啟存在檢測和語音(與觸摸)控制將有助于抑制病毒傳染。

AIoT市場壁壘

安全性

在研究中，45% 的電子工程師認為數據安全是成功的最大障礙——原因很容易理解。 隨著技術變得越來越智能，消費者和企業越來越保護他們的數據，擔心失去控制、潛在的濫用和網絡犯罪。在 AIoT 中，數據需要跨設備共享，由此帶來安全隱患。不過，邊緣人工智能使這一點得到有效緩解，因為數據處理、推理和決策可以在設備上而不是在云中進行，這降低了數據泄漏和漏洞的(感知)風險。

連接性

根據研究，38% 的工程師強調網絡帶寬限制是 AIoT 的一個嚴重問題。設備的激增和數據的爆炸式增長將為處理和傳輸帶來挑戰。

32% 的工程師認為延遲正在影響智能設備的開發。在安全至上的應用中，操作需要是即時的，因此連接性和帶寬不僅“最好有”，而且至關重要。設備需要從多個傳感器(基于周圍不斷變化的環境)收集、整理和處理數據，以立即采取行動或提供建議。

車輛傳感器就是一個很好的例子：當檢測到潛在的碰撞時，汽車上的傳感器沒有足夠的時間來檢測危險，將數據發送到云端(假設有連接)并等待返回“停止” ' 命令。此外，工業機械還需要在具有潛在危險的環境中保持安全和保障。

可擴展性

雖然物聯網依賴于云，但 24% 的電子工程師認為云計算能力無法充分擴展以允許物聯網支持 AIoT 將支持的各種應用。未來幾年，智能設備的數量將呈爆炸式增長，這些聯網設備將發送比以往任何時候都多的數據。 這將對云提出不切實際的要求——它根本不是為 AIoT 的規模設計的，也不是為大部分推理和決策需要發生的速度而設計的。

AIoT 設備壁壘

市場壁壘本身就很重要，但工程師們也指出了一些需要解決的嚴重的設備級技術壁壘。

成本和功率的權衡

成本仍然是電子工程師面臨的最大障礙之一。 傳統上，AI 系統使用的高端 CPU 的成本和功率對于大多數端點物聯網設備來說都是過高的。經濟地啟用 AIoT 將需要大幅提升當今低成本微控制器的處理能力和功能。

設計復雜性

在 AIoT 中進行設計可能是一項極其復雜的工作——設計復雜性也是一個重大障礙。 AIoT 系統需要許多不同類別的計算——信號調理、推理和分類、通信、控制和連接。 這些通常由具有單獨開發環境的離散解決方案提供，使系統設計復雜且耗時。

65%的工程師認為功耗是一個挑戰，49%認為設計的復雜性是成功的障礙，48%正在糾結如何降低 BOM 成本，40%想要更多的設備上處理能力。

如何解決發展障礙?

顯然，AIoT 具有提高產品競爭優勢并改變我們所認知的世界的潛力。但是，正如研究表明的那樣，目前設計師對需要克服的眾多障礙感到沮喪，以便他們能夠利用 AIoT 提供的市場機會。然而，克服這些障礙本身就是一項重大的技術挑戰。

首先，我們需要減少對云的依賴。這是與物聯網迅速建立起來的運營模式的巨大轉變。 70% 的電子工程師同意，需要更多的設備上/邊緣處理來應對來自物聯網設備的數據呈指數級增長并實現向 AIoT 的過渡。

但遠離云也解決了 AIoT 的其他一些障礙。通過將關鍵任務轉移到設備上處理，圍繞物聯網的安全性和延遲問題顯著減少——最終它使 AIoT 能夠從云的計算限制中解放出來。

當然，這種轉變有一個明顯的連鎖反應。我們需要大量增加可用的設備處理能力。事實上，77% 的電子工程師預計未來產品的設備處理能力要求會增加(25% 的人表示會顯著增加)。然而，我們需要在不增加 BOM 成本或固有低成本、低功耗設備的功率預算的情況下提供這種額外的計算能力。這些聽起來像是矛盾的要求，可能無法解決，但好消息正在路上。

研究表明，致力于將 AIoT 產品推向市場的工程師需要一個靈活、高性能的處理核心，以縮短上市時間并且不會帶來有問題的成本問題。 類似xcore.ai 推出的芯片，憑借完全可編程的端口、快速處理和神經網絡功能，使開發人員能夠通過改善我們日常生活的智能產品來解鎖 AIoT 市場。

低成本高性能物聯網芯片尤為關鍵

首先，近乎即時的決策

IoT芯片必須具備超強的計算能力，可以處理最具挑戰性的邊緣人工智能操作，消除帶寬限制和延遲問題。而且必須快速、靈活且經濟，能夠在單個設備中結合了 AI 加速、強大的 DSP、連接性和通用計算，這樣才能適用于改善我們日常生活的智能產品的開發人員。

其次，快速靈活的部署

IoT處理器，需要以低成本提供最快的 I/O。可以在軟件中重新創建用于系統通信和控制的硬件協議。此功能使嵌入式系統設計人員能夠創建自己的專用芯片，并以前所未有的速度將差異化解決方案推向市場。

第三、數據安全

芯片功能包括諸如安全啟動、一次性可編程密鑰存儲、隨機數生成和自定義指令。設備端數據處理、推理和決策能力有助于降低數據泄露的(感知)風險，緩解最終用戶的隱私擔憂并改善整體體驗。

第四、即時可擴展性

AIoT 將帶來設備的激增?？焖佟⒔洕貙崿F多樣化的能力對設計師來說至關重要。 靈活的架構和綜合處理能力提供可擴展性，確?？s短上市時間并符合所需的經濟性，才能幫助設計人員通過脫穎而出的 AIoT 產品快速進入市場。

總而言之，大多數 (82%) 的電子設計人員認為結合人工智能將增加他們的競爭優勢——40% 的人預測 AIoT 將徹底改變和增強技術領域。

AIoT 行業已達到臨界點。 無論您想將 AIoT 概念推向多遠，它的成功都取決于能否推動數字時代有史以來最令人印象深刻的電子工程壯舉之一。

總而言之，大多數(82%)的電子產品設計師相信，人工智能將增加他們的競爭優勢——40%的人預測，人工智能將從根本上改變和增強科技行業。

人工智能產業已經到了一個轉折點。無論你對AIoT概念的理解有多深，它都將成為推動人類發展進程的壯舉之一。