何謂AIoT？
2021-11-04
作者
Kavita Char，瑞薩電子(Renesas Electronics America)資深產品行銷經理
AIoT可應用於各種市場，因此未來將持續看到更多將人工智慧納入物聯網終端的應用，以及越來越多製造商把人工智慧作為重要的投資領域。
在過去十年中，從醫療裝置、家庭和建築自動化到工業自動化，物聯網(IoT)裝置的數量呈爆炸式成長。穿戴式裝置、感測器、電器和醫療監視器等裝置都是連網的，能夠收集和共用大量資料。根據IDC的一項預測估計：到2025年，將有416億個互連的物聯網裝置或「物」，它們將產生79.4ZB的資料。
造成這種成長的一個關鍵是無所不在的無線連接，無線連接允許事物之間的互連並將它們連接到網際網路。這種超連接具有很多優點：自動化控制、允許裝置之間的輕鬆通訊和資料共用。它還允許收集和共用大量的資料，並用這些資料做出智慧決策。隨著互連裝置數量的增加，生成的資料量也在增加。IDC預測：在2018~2025年間，這些裝置產生的資料量的年複合成長率(CAGR)將達到28.7%。
人工智慧(AI)邏輯上能夠讓物聯網更好地發揮作用。物聯網終端裝置可以內置智慧功能，使它們不僅可以收集和共用資料，還可以分析資料、從中學習、做出決策並採取行動，而整個過程無需任何人工干預。人工智慧和物聯網的結合(AIoT)創造了「智慧」裝置，這些裝置能從生成的資料中學習並自主做出決策。新的人工智慧技術正在實現邊緣智慧，並可以顯著降低與雲端分析相關的需求和成本，人工智慧技術可望幫助物聯網發揮最大的潛力。
圖1：AIoT的六要素。
AIoT可以讓運算更接近資料產生的地方。在邊緣裝置上運作的人工智慧技術可以自動處理並分析從感測器和其他物聯網裝置上生成的資料——例如溫度、壓力、濕度、振動或聲音——並使用這些資訊做出決策和執行操作。
為什麼要將人工智慧置於邊緣？
過去，由於機器學習模型的複雜性，人工智慧應用主要在雲端執行。但是由於缺乏可靠的高頻寬連接，有些應用需要在裝置上運作模型，也有些應用本身就無法在雲端運作。這些應用可能需要快速的、即時的操作，由於其延遲而無法在雲端執行。此類應用(例如虛擬助手、工業控制、人臉辨識或醫療裝置)需要快速即時的回應，不能承受雲端的延遲。此外，人們也可能對雲端資料的安全性和隱私性存在擔憂，因此本地裝置上存儲和處理資料的需求會增加。雲端連接和雲端服務可能很昂貴，而且還會拉高與其相關的裝置或服務的成本。
因此，邊緣人工智慧具有自主性、低延遲、低功耗、低頻寬要求、低成本和高安全性的優勢，這使其對新興應用更具吸引力。在邊緣裝置上增加運算能力可以最佳化人工智慧，人工智慧可用於許多物聯網應用，例如振動分析、語音處理、影像分類和電腦視覺，這些應用需要結合使用機器學習與DSP運算和推理。
物聯網中的人工智慧——市場的驅動因素和市場趨勢
AIoT可讓使用者將原始物聯網資料轉換為有用的資訊，使系統可以從這些資料中學習並基於此做出決策。MarketsandMarkets預測，全球人工智慧在物聯網市場的規模從2019年的51億美元將成長到2024年的162億美元。推動市場發展的主要因素是有效地處理大量即時資料，並從物聯網裝置中獲取有價值的資訊、進行即時監控、增強用戶體驗並減少維護成本和停機時間。
近年來的各種市場報告都顯示：物聯網終端裝置越來越多地採用人工智慧技術，企業從發展雲端人工智慧轉向了邊緣人工智慧，以減少延遲和成本，並實現即時監控。物聯網領域的許多科技公司都在大力投資人工智慧，用於開發新的「智慧」產品、提高業務效率並使用資料來深入業務洞察和增強客戶體驗。
此外，以人工智慧為核心的物聯網新創企業獲得的投資和並購正在快速成長。而且，亞馬遜(Amazon)、IBM、微軟(Microsoft)和Oracle等物聯網平台供應商正在為他們的通用和工業物聯網平台整合人工智慧功能。
AIoT的優勢
提高運作效率：AIoT可以處理和檢測人眼發現不了的即時運作資料中的模式，並可使用該資料隨時設置運作條件，從而最佳化業務成果。因此，人工智慧可以協助最佳化生產流程並改善工作流程，從而提高工作效率並降低營運成本。
改善風險管理：人工智慧可以協助機構用資料及時辨別風險，並利用這些資訊最佳化流程，以提高安全性和減少損失，並做出更明智的業務決策。可利用人工智慧降低風險的應用包括預測航空公司的機械故障和檢測工廠車間的安全風險。
提供新產品和新服務：能夠從大量資料中處理和提取資訊，協助開發新技術，例如語音辨識、人臉辨識和預測分析。這些新創建的功能可被用於許多應用，例如在交付服務、災難搜索和救援行動中使用的機器人、智慧視訊門鈴、語音虛擬助手，以及車輛或建築自動化系統的預測維護等。
縮短意外停機時間：在製造業中，裝置故障導致的機器意外停機可能對業務造成極大影響。預測性維護可以透過分析機器資料並主動安排維護來避免裝置故障，從而減少意外停機的發生率和成本。
改善用戶體驗：在零售環境中，AIoT有助於客製專屬購物體驗，並根據客戶資訊、人口統計資訊和客戶行為提供個性化推薦。
降低產品成本：透過將分析和決策帶到邊緣進行處理，人工智慧有助於減少需要傳輸到雲端的資料量，從而降低與雲端連接和雲服務相關的成本。
AIoT應用
AIoT有助於或將有助於哪些類型的應用發展？以下是一些例子。
農業AIoT：農業是可以從AIoT中受益的關鍵領域之一。人工智慧用於創建智慧系統，可根據天氣條件、用水量、溫度和作物/土壤條件調整參數，並對來自感測器的資料進行分析，用於在作物選擇、肥料、灌溉和害蟲防治方面做出最佳決策。人工智慧幫助農民提高產量，並利用資源進行季節性預測和天氣預測，以便作物規劃。內建人工智慧的電腦視覺將被用於監控農作物，辨識問題區域並在必要時發出警報。
圖2：農業中的人工智慧和機器人技術。
機器人：在製造業和消費產品中的機器非常適合搭載人工智慧。搭載感測器的真空吸塵器機器人，可以收集環境資料並使用人工智慧來決定空間中的行進路線。同樣，用於災區重建、包裝/食品配送或搜救行動的機器人可以利用人工智慧來感知複雜的(有時會是惡劣的)環境，並相應地調整機器人的反應。具有辨識臉部和人類情緒能力的機器人也可以被用在零售業中，用於導購並豐富購物體驗。
工業自動化：具備人工智慧的電腦視覺可提高裝配線上的品質控制並進行異常檢測。人工智慧還有助於對機器進行預測性維護，避免機器停機、延長機器壽命並降低製造成本。機器人可用於生產車間或倉庫，用於移動包裹、協助裝配過程、檢查產品品質並執行重複性、高精準度的任務。
圖3：工業自動化中的人工智慧。
自動駕駛車：結合了物聯網和人工智慧的自動駕駛車可自行導航，應對不斷變化的交通、天氣或道路狀況、預測行人的行為。人工智慧還可根據收集到的資料來評估車輛狀況，並為車輛維護提供預測性建議。
圖4：車輛中的人工智慧。
建築/家庭自動化：AIoT可以根據建築的使用情況和使用者偏好資料調整照明和氣候控制，從而幫助公司降低能源成本並提高建築物的能源效率。預測性維護(利用了建築健康系統的診斷資料)允許按需維修而不是依計劃維修，從而幫助公司節省成本。他們還可以在系統故障發生之前進行預警，並進行調整以獲得最佳性能，人工智慧還可以使用攝影機感測器進行自動存取控制。
智慧城市：透過AIoT收集和分析來自感測器和物聯網裝置的大量資料，並提取用於即時調整的資訊，可以創建更高效的城市、維護城市基礎設施並改善社區公共服務。人工智慧的實際應用包括廢物管理、停車管理、交通管理和智慧照明等公共服務。例如，無人機可用於即時監控交通，其資料可用於調整交通訊號燈或車道分配和管理，以減少交通擁堵，所有這些都無需人工干預。同樣，也可以在垃圾箱上安裝感測器，在垃圾箱已滿時提醒清潔工來清空垃圾，從而降低成本。
運輸和物流：人工智慧可應用於車隊管理，提供預測性維護。它可以即時監控車隊，並根據從GPS追蹤器和感測器收集的資料對車輛進行維護。人工智慧還可以透過即時導航幫助車隊營運商降低燃料成本、關注車輛維護並辨識駕駛的危險行為。
零售管理：人工智慧可以利用兩種方式應用於零售。人工智慧和預測性分析可以收集和分析大量資料，零售商可以使用這些資訊進行預測，並做出準確、基於資料的業務決策。AIoT可以使用客戶資訊、人口統計資料和行為分析，為購物者提供個性化推薦，並改善商店營運、產品放置策略、客戶服務和整體使用者體驗。零售機器人可以提供導購服務並提高客戶體驗。
圖5：零售業的人工智慧。
醫療保健：醫療保健中的AIoT可用於多種應用，例如透過分析成像資料來檢測和診斷疾病、利用感測器遠端監控患者情況並在發現異常時示警、透過分析電子病歷(HER)預測患者的疾病風險和藥物的相互作用。此外，機器人手術系統可以執行或協助非常複雜和高精度的手術，並使微創手術成為可能。
人工智慧是物聯網的未來
AIoT正在發展新的應用和使用案例，並將幫助物聯網發揮其最大潛力。AIoT可應用於智慧城市、工業自動化、醫療、農業和智慧家庭等各種市場。未來將持續看到更多將人工智慧納入物聯網終端的應用，以及越來越多的製造商將把人工智慧作為重要的投資領域。
(參考原文：What is the AI of things (AIoT)?，by Kavita Char)
本文原刊登於EE Times China網站
