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[導讀] 隨著IoT與AI逐步走向融合,AIoT正將以全新的方式改變?nèi)藗兊纳睢? 一、新業(yè)務需求 近年來,物聯(lián)網(wǎng)呈現(xiàn)突飛猛進的發(fā)展態(tài)勢。根據(jù)中商情報網(wǎng)的數(shù)據(jù),2018年全球物聯(lián)網(wǎng)設備已經(jīng)達

隨著IoTAI逐步走向融合,AIoT正將以全新的方式改變?nèi)藗兊纳睢?/p>

一、新業(yè)務需求

近年來,物聯(lián)網(wǎng)呈現(xiàn)突飛猛進的發(fā)展態(tài)勢。根據(jù)中商情報網(wǎng)的數(shù)據(jù),2018年全球物聯(lián)網(wǎng)設備已經(jīng)達到70億臺;到2020年,活躍的物聯(lián)網(wǎng)設備數(shù)量預計將增加到100億臺,2025年將進一步增加到220億臺。全球物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)規(guī)模由2008年的500億美元增長至2018年的近1510億美元。

在中國,物聯(lián)網(wǎng)的大規(guī)模應用與新一輪科技和產(chǎn)業(yè)變革的融合發(fā)展,預計2025年中國物聯(lián)網(wǎng)連接數(shù)將達到53.8億。

隨著物聯(lián)網(wǎng)設備規(guī)模的迅速擴大,工廠所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)規(guī)模也正以極高的速度發(fā)生“膨脹”,單純依靠人工處理越來越難以為繼,企業(yè)急需一些智能化手段,以完成對數(shù)據(jù)的處理、流程的優(yōu)化,AI的出現(xiàn)恰到好處。

物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展至今,已經(jīng)從最開始的未連接狀態(tài)發(fā)展至智能化,所帶來的價值也將變得越來越大。AI的引入,一定程度上是發(fā)展的必然。AI與IoT的融合,將加速智能化進程,充分發(fā)揮物聯(lián)網(wǎng)的價值。

據(jù)IDC預測,中國人工智能市場未來五年將處于高速發(fā)展階段,2018年底中國人工智能市場規(guī)模將達到22.9億美元,IDC預測到2022年市場規(guī)模將達到98.4億美元,2017-2022年復合增長率達到54.5%。而在技術的發(fā)展方向方面,流程重構、合規(guī)治理及洞察服務等無疑是難度最高且極為重要的。

與此同時,IDC在另一份報告中也作出了自2019年起對全球制造業(yè)的十大預測,包括:

預測4:到2020年,為了提高速度,靈活性,效率和創(chuàng)新,80%的制造商需要進行廣泛的重組,將數(shù)據(jù)置于流程的中心。

預測2:到2022年,35%的制造企業(yè)將通過借助以AI和區(qū)塊鏈為中心的平臺創(chuàng)建新的生態(tài)系統(tǒng),從而實現(xiàn)50%的流程自動化。

預測6:到2024年,超過60%的G2000制造企業(yè)將依靠人工智能平臺來推動整個供應鏈的數(shù)字化轉型,從而使生產(chǎn)率提高20%以上。

我們由此可以看出,企業(yè)、尤其是產(chǎn)出大量數(shù)據(jù)的制造業(yè)對自動化、智能化的需求愈加迫切,傳統(tǒng)的自動化、聯(lián)網(wǎng)化已經(jīng)越來越無法滿足需求。從市場的需求看,隨著企業(yè)智能化新業(yè)務的產(chǎn)生,愈加迫切的需求促成了AI與IoT的融合。

二、AIoT全解析

以眾所周知的互聯(lián)網(wǎng)為例,它是由設備、網(wǎng)絡等基礎設施及各種豐富多彩的應用構成的。倘若沒有基礎設施,再精彩的應用也只是空中樓閣,而沒有豐富的應用為支撐,互聯(lián)網(wǎng)的魅力也只能是一個個獨立的機器。

與之類似的,如果我們將AIoT進行粗略分類,大抵也可以分為這樣兩類:基本組成部分與應用程序。

1. 基本組成“元素”

AIoT是指AI與IoT的互補融合,因此在組成上,幾乎涵蓋兩種技術的核心“精華”。如果我們追本溯源,將AIoT進行分類,可分為數(shù)據(jù)、連接、用戶、流程、可視化等五大類。

數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)是AIoT非常核心且基礎的部分。對于IoT來講,幾十億臺設備的聯(lián)網(wǎng)所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量遠超人力所能及,而數(shù)據(jù)又是物聯(lián)網(wǎng)的主要產(chǎn)出。

正如前文所講的那樣,數(shù)據(jù)規(guī)模正變得越來越“龐大”。 據(jù)IDC預測,物聯(lián)網(wǎng)設備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)從將2013年的0.1ZB增長到2020年的4.4ZB。

AI與IoT的融合正是以數(shù)據(jù)為依托的。對于AI來講,數(shù)據(jù)是其發(fā)展的養(yǎng)料,源源不斷的龐大數(shù)據(jù)量為其感知、處理和進步奠定了基礎。

連接

連接的價值毋庸置疑,無論是設備聯(lián)網(wǎng),亦或AI的接入,所有的一切都需要連接。沒有連接,AIoT的所有功能都將成為美好的愿景。

過去的2018年里,國內(nèi)的物聯(lián)網(wǎng)連接呈現(xiàn)“大象狂奔”的態(tài)勢。知名市場研究公司Counterpoint曾發(fā)布報告顯示,截止2018年年中,中國的三大運營商物聯(lián)網(wǎng)連接數(shù)已占據(jù)全球蜂窩物聯(lián)網(wǎng)60%以上份額,預計到2025年依然保持在60%以上。

用戶

所有一切新興技術,最終服務的對象都是人。因此,用戶的直觀體驗至關重要。

在智能家居等C端領域,用戶更加在乎的是設備“懂我”,期望智能產(chǎn)品能夠滿足自己“飯來張口、衣來伸手”的“懶人”生活;在工業(yè)等B端領域,企業(yè)客戶更加需要搭載AIoT的智能產(chǎn)品能夠降低成本,提高效率等。

因此,滿足用戶的需求是AIoT的重點方向,需要針對不同群體需求達到真正智能。

流程

AI與IoT的融合,是在IoT廣泛連接物聯(lián)設備的基礎之上的。為什么IoT之后仍需要AI助力?因為連接不是目的,智能才是方向。

目前的物聯(lián)網(wǎng)設備大都存在流程的冗余,通過AIoT的幫助,對于個人用戶來講,設備將更加好用智能、速度更快;對于工廠企業(yè)來講,節(jié)省了成本,提高了效率。

可視化

物聯(lián)網(wǎng)設備所產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù),一定程度上包含著無論是機器設備,亦或者個人用戶的關鍵信息。對于企業(yè)來講,能夠真正將這些信息利用起來,并成為可視化的、可量化的資源顯得尤為重要。

AIoT時代,將數(shù)據(jù)等信息可視化的表現(xiàn)出來,不僅能夠將數(shù)據(jù)與業(yè)務緊密聯(lián)系,也能幫助企業(yè)及時發(fā)現(xiàn)市場趨勢,以為更多應用的開發(fā)提供智能化輔助。

2.應用

不只是基礎組成“元素”,如何讓AIoT得以發(fā)揮巨大效用才是重中之重。在AIoT的落地環(huán)節(jié),仍然需要各種服務及平臺作為支撐,從而將其強大能力具體顯現(xiàn)。

在AIoT落地過程中,不外乎需要一些基建服務、運營平臺、生產(chǎn)力平臺以及分析平臺。

對于用戶來講,通過雷達、wifi等基建服務可以保障AIoT的基本功能,為后期的運營分析等奠定基礎。

運營平臺則包括智能手機、工廠管理系統(tǒng)等,用戶可以通過平臺有效管理其上搭載AIoT的設備。

分析處理能力是AIoT非常關鍵的能力之一,在具體的分析管理中,平臺的引入也為用戶的可視化、易管理提供了幫助,因此分析平臺也十分必要。

綜上來看,AIoT的這些落地需求也存在著新的商機,尤其為系統(tǒng)集成商、服務提供商和咨詢公司等帶來了新的機會。

三、企業(yè)AIoT戰(zhàn)略

對于企業(yè)來講,AIoT存在著非常巨大的價值。雷軍此前坦言,5G+AIoT將是下一代超級互聯(lián)網(wǎng)。

盡管價值巨大,看起來非常誘人,但企業(yè)若想要能夠真正分一杯羹,著實存在一些挑戰(zhàn),但風險與收益同在,挑戰(zhàn)與機遇并存。

1. 商業(yè)挑戰(zhàn)

任何新興技術的引進,對于企業(yè)來講,都存在挑戰(zhàn)。盡管理論層面的數(shù)據(jù)可以顯示出該技術的先進性,但技術與企業(yè)融合的難易程度、最終效果等等都存在不確定性。

對于企業(yè)而言,最迫切需要AIoT所帶來的無外乎降低成本、提高利潤率、增加收入。如何在真正落地中滿足企業(yè)需求,是擺在企業(yè)心中的一大問號。

盡管智能化一直是人們對科技的高度向往,而AIoT能夠將這一目標無比拉近,但是,利用AIoT降低成本并非易事。

首先,AI的投資多,見效慢。AI的前期投入相當龐大,無論是算力研發(fā)中硬件成本,還是人才的薪酬等投資都是巨大的。以AlphaGo為例,其算力相當于12000塊常見的消費級1080TI TPU,所花費逾千萬。而目前,人工智能相關崗位的薪酬也是非常之高的,甚至有消息稱,年薪 25 萬的 AI 工程師僅僅是白菜價。

昂貴的前期成本投入,并不能確保后期帶來更高的收益,因此,對于企業(yè)來講,AIoT是一項高額高風險的投資。

其次,模型的構建難,準確性也無法保證。傳統(tǒng)工業(yè)領域的IT從業(yè)人員缺少模型的構建與管理經(jīng)驗,無法保證實現(xiàn)模型預測的準確性,也無法對模型進行全生命周期管理及升級,以更低成本和更高效率進行模型和算法的迭代。

正因此,企業(yè)很難從AIoT中獲得利潤率的提高,從而進一步抑制了企業(yè)對該技術的“興趣”。

最后,因為企業(yè)在降低成本及提高利潤率等方面存在問題,因此依靠AIoT增加收入也就變得更加困難。

2. 解決方法

但老話說的好:只要思想不滑坡,方法總比問題多。盡管現(xiàn)存的許多問題阻礙了AIoT的商業(yè)化進程,但與之相對應的解決方法總是有的。

首先。企業(yè)間以合作的形式,可以有效降低成本,獲得更大利潤。試想一下,原本一家企業(yè)做AIoT需要從AI及IoT全方位下手,但通過合作的方式,企業(yè)只需要專注于一小部分,例如數(shù)據(jù)、連接等等,通過互補合作的方式,可以有效降低成本、提高效率。

另外,企業(yè)需要創(chuàng)建新的“服務”模型。在AIoT所引領的智能化時代初期,用戶的需求是逐步塑造與形成的,相對應的,新的商業(yè)模型存在很大發(fā)展空間,如何滿足用戶所需值得深入挖掘。

結語

AIoT是一個龐大的產(chǎn)業(yè)鏈,圍繞它可以產(chǎn)生無限可能,價值是巨大的。但事物的發(fā)展不會一帆風順,處于發(fā)展起步階段的AIoT,在實際落地之中又有重重困境。盡管對企業(yè)來講,解決問題的方法不止一個,但AIoT最終能否淬火之后達到繁榮生態(tài),仍含有太多不確定性。

來源:物聯(lián)網(wǎng)智庫

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