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未來(lái)AIoT很賺錢(qián) 但現(xiàn)在AI+IoT很花錢(qián)

mK5P_AItists ? 來(lái)源:cc ? 2019-02-13 15:20 ? 次閱讀

盡管從最近一段時(shí)間來(lái)看,AIoT已經(jīng)受到許多巨頭企業(yè)的重視,例如華為首次公布AIoT戰(zhàn)略、京東將其IoT業(yè)務(wù)整合升級(jí)為小京魚(yú)AIoT生態(tài),但是這些并不意味著前路坦蕩。

AIoT目前仍處于發(fā)展的起步階段,只能作為一種美好的愿想,無(wú)論從AI還是IoT本身來(lái)看,仍然存在著許許多多的問(wèn)題。如同互聯(lián)網(wǎng)等新興技術(shù)發(fā)展初期一樣,AIoT也多少存在追捧與泡沫。

AI的發(fā)展仍很薄弱

AI近些年非常火熱,尤其借由DeepMind推出的AlphaGo在圍棋領(lǐng)域戰(zhàn)勝人類(lèi)一事,一度將其推上“神壇”。時(shí)隔兩年,DeepMind攜全新AlphaStar再次驚艷亮相,最近在策略類(lèi)游戲“星際爭(zhēng)霸2”中也讓人類(lèi)敗下陣來(lái)。

這些已有的成就固然令人矚目,然而現(xiàn)實(shí)生活中,AI仍然沒(méi)有真正走進(jìn)生活,成為改變世界的重要力量。目前來(lái)看,成熟的AI需要相當(dāng)長(zhǎng)的路徑,無(wú)論是底層技術(shù),還是相應(yīng)的訓(xùn)練,甚至相關(guān)人才的培養(yǎng)等,遠(yuǎn)不是短時(shí)間內(nèi)可以完成的。AI作為AIoT的核心之一,它的發(fā)展對(duì)AIoT的落地仍然具有至關(guān)重要的影響。

算力太貴

AI算力平臺(tái)的搭建,需要大量的CPUGPU。目前風(fēng)靡全球的AI產(chǎn)品AlphaGo使用的TPU是一種類(lèi)似GPU的算法芯片,它的能耗功效比非常高。訓(xùn)練AlphaGo的算力相當(dāng)于12000塊常見(jiàn)的消費(fèi)級(jí)1080TI,所花費(fèi)的開(kāi)支逾千萬(wàn)。

普通計(jì)算機(jī)的計(jì)算能力是有限的,利用其訓(xùn)練一個(gè)模型往往需要數(shù)周至數(shù)月的時(shí)間。密集和頻繁地使用高速計(jì)算資源,其所花費(fèi)的成本往往難以估計(jì)。這些開(kāi)銷(xiāo)對(duì)于大企業(yè)來(lái)講或許承擔(dān)得起,但對(duì)中小型企業(yè)而言,往往是難以負(fù)擔(dān)的巨額數(shù)字。

正是由于AI對(duì)計(jì)算的需求非常大,對(duì)高性能計(jì)算芯片的需求很高,國(guó)內(nèi)企業(yè)對(duì)這一領(lǐng)域持續(xù)發(fā)力,比如華為不久前推出的鯤鵬920芯片,云知聲也宣布正在研發(fā)多款A(yù)I芯片,一時(shí)捷報(bào)頻傳。然而這不意味著芯片價(jià)格會(huì)大幅度下調(diào),對(duì)于企業(yè)來(lái)講,仍然需要在硬件方面給予極大的支持,這也意味著企業(yè)需要花很多錢(qián)才能購(gòu)買(mǎi)到需要的算力。

訓(xùn)練太慢

AI芯片自設(shè)計(jì)生產(chǎn)后,其實(shí)是什么都做不了的,想要讓它達(dá)到真正的智能,需要大量正確的合適的樣例進(jìn)行訓(xùn)練。就像教寶寶逐漸學(xué)會(huì)說(shuō)話(huà)和走路一樣,AI的訓(xùn)練過(guò)程也是漫長(zhǎng)的,而且難度更大、復(fù)雜度更高。

AI本質(zhì)上仍然是機(jī)器,并沒(méi)有具備真正意義上的智力。以識(shí)別圖片為例,AI需要對(duì)幾億張圖片進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注,記住相應(yīng)的數(shù)據(jù)特征,在實(shí)際的識(shí)別中完成的是一個(gè)概率判斷。所以,AI的“思考”核心是機(jī)器算法,并不會(huì)擁有人類(lèi)這樣的真正思維。正因如此,AI的訓(xùn)練所需的時(shí)間是非常長(zhǎng)的,目前僅訓(xùn)練一些簡(jiǎn)單的識(shí)別尚需數(shù)周時(shí)間,面對(duì)未來(lái)應(yīng)用場(chǎng)景的豐富性,有必要在算法層面予以增強(qiáng)。

另外,如今想要進(jìn)入AIoT領(lǐng)域的企業(yè)有很多都是家電及硬件廠商——盡管它們深諳各自領(lǐng)域的相關(guān)技術(shù)及規(guī)則,但對(duì)于進(jìn)入AI這個(gè)完全陌生的領(lǐng)域,本身對(duì)于算法的積累幾乎為零,需要針對(duì)相關(guān)產(chǎn)品從零設(shè)計(jì)相關(guān)算法并完成訓(xùn)練所需耗費(fèi)的時(shí)間成本也是巨大的。

應(yīng)用太淺

盡管AI最近幾年非常熱門(mén),但是目前仍然處于發(fā)展的初期,仍然很難將實(shí)驗(yàn)室理想環(huán)境下的成功產(chǎn)品應(yīng)用至生產(chǎn)生活中去。其最主要的原因有兩個(gè),一個(gè)是數(shù)據(jù)少,另一個(gè)是AI并非單獨(dú)的產(chǎn)品。盡管AIoT或許能夠解決AI數(shù)據(jù)少的問(wèn)題,但是AI針對(duì)不同問(wèn)題、不同領(lǐng)域的落地仍然很難擴(kuò)展,效率很低。

對(duì)于AIoT來(lái)講,將AI應(yīng)用在數(shù)量眾多的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備上,首先要解決的是兼容性問(wèn)題。物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備并非都是單一標(biāo)準(zhǔn)的,將一項(xiàng)新技術(shù)應(yīng)用推廣開(kāi)來(lái)所需處理的兼容性問(wèn)題非常繁雜,大規(guī)模部署問(wèn)題重重。此外,從火熱的智能音箱可以看出,目前的AI相關(guān)技術(shù)仍然主要處于探索語(yǔ)音交互方面,對(duì)其他的交互仍沒(méi)有很好的解決方案,而且語(yǔ)音交互的適用場(chǎng)景并不能完全推廣開(kāi)來(lái)。

AIoT想要跨越AI這座山峰,需要解決的是一個(gè)全場(chǎng)景的問(wèn)題,從基礎(chǔ)的算法,到開(kāi)發(fā)訓(xùn)練,再到應(yīng)用部署能力等等。未來(lái)AIoT的進(jìn)步與落地,仍然需要企業(yè)間競(jìng)爭(zhēng)與合作,促進(jìn)資源分享與技術(shù)進(jìn)步。

物聯(lián)網(wǎng)的進(jìn)展仍很“簡(jiǎn)單”

如果說(shuō)在AIoT中AI扮演著大腦的角色,IoT則需要構(gòu)建連接,實(shí)現(xiàn)萬(wàn)物智聯(lián)的第一步萬(wàn)物互聯(lián)。盡管物聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)出現(xiàn)了相當(dāng)長(zhǎng)的一段時(shí)間,但是目前的物聯(lián)網(wǎng)也仍然處于發(fā)展的初期階段。

技術(shù)

物聯(lián)網(wǎng)分為感知層、網(wǎng)絡(luò)層、平臺(tái)層和應(yīng)用層,盡管物聯(lián)網(wǎng)近些年發(fā)展迅速,但是從各個(gè)層面來(lái)看,仍然存在一些問(wèn)題。

從感知層來(lái)看,其關(guān)鍵技術(shù)主要包含射頻技術(shù)(RFID)和傳感器技術(shù),以傳感器技術(shù)為例,目前來(lái)看,傳感器仍存在一些關(guān)鍵技術(shù)制約。傳感器的設(shè)計(jì)技術(shù)涉及到多種學(xué)科、理論、材料、工藝等,設(shè)計(jì)軟件昂貴,設(shè)計(jì)過(guò)程復(fù)雜等因素長(zhǎng)期存在,國(guó)產(chǎn)傳感器無(wú)論是可靠性還是封裝技術(shù)等,都存在嚴(yán)重不足。

從網(wǎng)絡(luò)層來(lái)看,盡管多年來(lái)在網(wǎng)絡(luò)層已經(jīng)發(fā)展出藍(lán)牙、Wi-FiNB-IoT、LoRa等多種技術(shù),但技術(shù)方面仍有掣肘。以安全性來(lái)講,一方面是物聯(lián)網(wǎng)本身接入方式的安全問(wèn)題,另一方面是數(shù)據(jù)傳輸面臨的網(wǎng)絡(luò)相關(guān)安全問(wèn)題。物聯(lián)網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)核心仍然主要依賴(lài)于傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),目前普及使用的IPv4存在網(wǎng)絡(luò)地址空間短缺等問(wèn)題,盡管未來(lái)升級(jí)IPv6可以解決一些問(wèn)題,但I(xiàn)Pv6新的特性也仍然會(huì)存在一些問(wèn)題,例如拒絕服務(wù)攻擊(DDoS)等異常流量攻擊將仍然猖獗。

從平臺(tái)層和應(yīng)用層來(lái)看,目前各大公司都在構(gòu)建生態(tài),但是各公司生態(tài)之間缺乏連接,猶如一個(gè)個(gè)孤島。盡管各公司期望自身生態(tài)能夠包含物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)鏈的方方面面,但以單獨(dú)的一個(gè)個(gè)生態(tài)來(lái)講仍然很難,龐大的物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)鏈條需要各生態(tài)群策群力,共同構(gòu)建。

應(yīng)用

IoT目前來(lái)看前景良好,已經(jīng)逐步從藍(lán)圖變?yōu)楝F(xiàn)實(shí),在很多領(lǐng)域也逐步閃現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)的影子。但是,互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展到現(xiàn)在的看似蓬勃,但仍然處于發(fā)展的初期,技術(shù)的應(yīng)用落地仍然十分簡(jiǎn)單。

造成如此“困境”,一方面是兼容性問(wèn)題。以智能家居為例,人們總是期待家居環(huán)境更加智能,但萬(wàn)物互聯(lián)時(shí)代的智能家居不應(yīng)該也不會(huì)僅僅體現(xiàn)在某款產(chǎn)品上,而是整體的一種感受。但對(duì)于物聯(lián)網(wǎng)公司而言,由于各品牌間兼容性問(wèn)題的存在,企業(yè)不得不利用第一款產(chǎn)品牢牢綁定用戶(hù),創(chuàng)造用戶(hù)粘性。例如,購(gòu)買(mǎi)了小米的智能音箱也很難再選用其他不兼容品牌的產(chǎn)品,尤其是存在競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系的一些品牌。而盡管有些號(hào)稱(chēng)龐大生態(tài)伙伴的產(chǎn)品互相兼容,但仍然免不了是一個(gè)個(gè)孤立的生態(tài)孤島。

另一方面,是設(shè)計(jì)理念問(wèn)題。物聯(lián)網(wǎng)走進(jìn)生活是為了讓生活更方便更舒適,然而目前的很多物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的使用都與智能相悖而行。

現(xiàn)在的智能家居市場(chǎng)有很多產(chǎn)品都是貫以智能之名,其實(shí)只是將產(chǎn)品與智能手機(jī)相連——這根本不能被稱(chēng)之為智能家居。例如,市面上有很多智能空調(diào),所謂“智能”是其可以通過(guò)手機(jī)控制。但是,使用遙控器控制空調(diào)觸手可及,相比之下,使用手機(jī)APP再進(jìn)行控制是非常麻煩的。目前,許多廠商似乎仍然認(rèn)為通過(guò)接入智能手機(jī)APP就實(shí)現(xiàn)了家居智能,然而這一觀點(diǎn)顯然是不成熟的。智能家居不應(yīng)僅是通過(guò)智能手機(jī)控制,而應(yīng)以用戶(hù)的使用體驗(yàn)是否更便捷舒適來(lái)判斷。

其實(shí)任何技術(shù)最終落地都是要處理與人的連接,連接是人與產(chǎn)品交互的第一步,一定程度上影響著用戶(hù)對(duì)產(chǎn)品的認(rèn)可度。如果一個(gè)產(chǎn)品從開(kāi)機(jī)到聯(lián)網(wǎng)需要非常復(fù)雜的方式,恐怕很少有用戶(hù)愿意使用。因此,簡(jiǎn)化用戶(hù)的操作變得尤為必要。

生局?死局?

AIoT已經(jīng)成為2019的開(kāi)年熱詞,盡管現(xiàn)在來(lái)看還存在各種各樣的問(wèn)題,但毫無(wú)疑問(wèn)今年將會(huì)迎來(lái)AIoT的一波熱潮,但光環(huán)之下,AIoT的未來(lái)或明或暗仍不甚清晰。

每項(xiàng)技術(shù)的誕生之初總是會(huì)被大眾追捧,即使是現(xiàn)如今非常普遍的互聯(lián)網(wǎng),早在世紀(jì)初也曾面臨泡沫的破滅。自1995年至2001年間,在歐美及亞洲多個(gè)國(guó)家的股票市場(chǎng)中,與科技及新興的互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)企業(yè)股價(jià)高速上升。2000年4月,納斯達(dá)克指數(shù)一路狂飆突進(jìn)到歷史頂點(diǎn),5400多點(diǎn)。但不幸泡沫破裂,資本市場(chǎng)崩盤(pán)。寒冬持續(xù)了3年時(shí)間,才慢慢走出低谷。

技術(shù)初期由于被追捧而產(chǎn)生泡沫是一件很正常的事情,但是泡沫總會(huì)破碎,因此會(huì)對(duì)產(chǎn)業(yè)帶來(lái)陣痛。而泡沫如果很大,帶來(lái)的鎮(zhèn)痛或許會(huì)非常痛,甚至摧毀產(chǎn)業(yè)。AIoT現(xiàn)在來(lái)看處在初期,從本文可以看出,無(wú)論AI還是IoT在技術(shù)方面都有待改進(jìn),但已經(jīng)有越來(lái)越多的巨頭企業(yè)入手AIoT,AIoT的火熱在短時(shí)間內(nèi)仍然會(huì)是概念,因此會(huì)產(chǎn)生泡沫。那么,產(chǎn)生的泡沫有多大呢?

目前來(lái)看,AIoT領(lǐng)域的融資規(guī)模還鮮少有超億元的大額融資。對(duì)于其他大企業(yè)而言,小米號(hào)稱(chēng)五年投入100億,但這個(gè)數(shù)字對(duì)于研發(fā)來(lái)講并不算特別巨大,即使剛剛宣布專(zhuān)注AIoT技術(shù)研發(fā)的OPPO,早前在手機(jī)研發(fā)方面年投入也逾百億元。而其他巨頭雖然也早早在AIoT領(lǐng)域耗資布局,但是更多的也是專(zhuān)注技術(shù)以及生態(tài)。

如此看來(lái),AIoT的泡沫可能并沒(méi)有想象中那么大,尤其是對(duì)于專(zhuān)注于技術(shù)的企業(yè)而言,更是如此。例如,華為和云知聲在芯片領(lǐng)域持續(xù)發(fā)力,所積累的技術(shù)與經(jīng)驗(yàn)都是具有極高價(jià)值的;百度持續(xù)關(guān)注安全領(lǐng)域,而數(shù)字時(shí)代的安全也是至關(guān)重要、不可或缺的。

更重要的是,泡沫即使產(chǎn)生了巨大影響,但能否華麗轉(zhuǎn)身仍然有賴(lài)于技術(shù)本身。早前的互聯(lián)網(wǎng)泡沫來(lái)勢(shì)洶洶,造成的巨大沖擊更是數(shù)年才得以緩了過(guò)來(lái)。但是數(shù)字時(shí)代是大勢(shì)所趨,互聯(lián)網(wǎng)最終仍然會(huì)蓬勃發(fā)展,并延續(xù)至今。以現(xiàn)在來(lái)看,泡沫對(duì)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生了一定的良性影響,無(wú)論國(guó)內(nèi)外的互聯(lián)網(wǎng)科技巨頭仍然占據(jù)著最賺錢(qián)企業(yè)的席位。毫無(wú)疑問(wèn),物聯(lián)網(wǎng)和AI是近年來(lái)非常熱的兩個(gè)概念,終其原因是人們相信其將會(huì)如互聯(lián)網(wǎng)般改變生活。而且,作為優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)的兩個(gè)領(lǐng)域,AI與IoT之間的融合的好處是顯而易見(jiàn)的。

當(dāng)然,雖然我們相信AIoT在未來(lái)會(huì)產(chǎn)生巨大影響,但在當(dāng)下仍然還很難在生活中直觀感受到?;蛟SAIoT的熱度在未來(lái)會(huì)有一些反復(fù),但對(duì)于產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域而言,終究會(huì)慢慢滲透進(jìn)入我們的生活。

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    AIoT(Artificial Intelligence of Things)是指人工智能(AI)與物聯(lián)網(wǎng)(IoT)的融合,旨在通過(guò)人工智能技術(shù)提升物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的智能化水平,實(shí)現(xiàn)更高效的數(shù)據(jù)處理、更精
    的頭像 發(fā)表于 07-12 15:48 ?949次閱讀
    <b class='flag-5'>AIOT</b>是什么意思?<b class='flag-5'>AIOT</b>的應(yīng)用場(chǎng)景和作用

    ESP8266工作時(shí)燙請(qǐng)問(wèn)正常嗎?

    問(wèn)題如標(biāo)提:ESP8266工作時(shí)燙,手接觸都感覺(jué)燙,請(qǐng)問(wèn)正常嗎?
    發(fā)表于 07-08 08:22

    AI未來(lái)缺電 盡頭是光伏和儲(chǔ)能

    今年以來(lái),黃仁勛、奧特曼和馬斯克在各自的演講中都強(qiáng)調(diào)了一個(gè)共同的觀點(diǎn):人工智能的未來(lái)將面臨電力短缺問(wèn)題。
    的頭像 發(fā)表于 03-12 15:13 ?988次閱讀

    uvc usb3.0經(jīng)常無(wú)法識(shí)別或容易掉線(xiàn)怎么改善?

    你好,咨詢(xún)一下,現(xiàn)在我們有一批板子uvc usb3.0經(jīng)常無(wú)法識(shí)別或容易掉線(xiàn),不穩(wěn)定。請(qǐng)問(wèn)一下軟件層面有改善方法嗎?
    發(fā)表于 02-28 06:55

    MOS管為什么容易失效?MOS管有哪些失效?

    在電子元件中,金屬-氧化物半導(dǎo)體場(chǎng)效應(yīng)晶體管(MOS管)是獨(dú)特且重要,然而相比其他元件,MOS管容易失效,導(dǎo)致電路無(wú)法正常運(yùn)行,因此工程師必須查找原因并解決問(wèn)題。
    的頭像 發(fā)表于 01-23 09:21 ?1061次閱讀