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?huì)，其影響力甚至?xí)^工業(yè)革命和數(shù)字革命的總和。現(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(dòng)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(gè)關(guān)鍵因素(如果它不是唯一一個(gè)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)。

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(jì)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(duì)云端的雙向傳輸，而這將造成延時(shí)問題。

本文作者：安富利物聯(lián)網(wǎng)副總裁Lou Lutostanski

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(shí)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(shí)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(dòng)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(shí)響應(yīng)和低延時(shí)成為至關(guān)重要的因素時(shí)，就需要依靠邊緣計(jì)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?jiǎng)?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(jì)算能力。這樣，你就能夠平衡云計(jì)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(dòng)計(jì)算”(fluid computing)，在整個(gè)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)中存在不同層次的計(jì)算智能和處理，但要實(shí)現(xiàn)從云端中的IT計(jì)算能力向運(yùn)營技術(shù)(OT)、邊緣計(jì)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(gè)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(shí)，降低安全風(fēng)險(xiǎn)。從設(shè)備到云端的數(shù)據(jù)必須可信任。如果整個(gè)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(huì)增加。

冗余也是一個(gè)考慮因素。企業(yè)需要確定其是否在架構(gòu)中設(shè)計(jì)了充足的冗余，以便在出現(xiàn)某些故障時(shí)(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(dòng)的邊緣物聯(lián)網(wǎng)將會(huì)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(shí)，并且隨著我們?cè)絹碓搅私庾约赫诖蛟斓膷湫率澜?，這些專業(yè)知識(shí)也將隨著時(shí)間的推移而不斷演進(jìn)。否則的話，安全風(fēng)險(xiǎn)、意外宕機(jī)、效率低下和信息延遲等問題，將會(huì)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(shí)，才能實(shí)現(xiàn)他們從構(gòu)思到設(shè)計(jì)、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(huì)看到越來越多的廠商為物聯(lián)網(wǎng)部署而設(shè)計(jì)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(huì)推出新的從邊緣到云的混合計(jì)算服務(wù)。我們將會(huì)看到大量專門為推動(dòng)邊緣人工智能解決方案的原型創(chuàng)建而設(shè)計(jì)的開發(fā)套件涌入市場，而這些解決方案的計(jì)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(gè)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(gè)飛速變化的世界。在安富利，我們相信人工智能驅(qū)動(dòng)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。