当我们谈及到技术时通常都会带有一些炒作,很多次号称”下一个大事件”都变成了”下一个大坑”,炒作的速度是不是已经超过了技术发展的速度?高清电视?聊天机器人?甚至是增强现实技术(AR)?在当今快速发展的技术驱动型领域区分清楚现在可能发生的事情和不远将来可能发生的事情这两个概念是至关重要的。
人工智能(AI)可能是目前最常被滥用的流行语之一,每个人都声称他们的产品有人工智能技术,即使根本就没有。如果确实采用了AI技术那么又是哪一种呢?狭义上的AI是指设备可以在不需要任何人为交互的作用下执行一系列特定的任务,或者通常我们理解的AI是指设备几乎可以自己做出决定。现实的情况中这些都是狭义上的AI,但是炒作的人很可能不知道其中的区别——他们只是在炒作AI这个概念。
这种对于科技术语的过度滥用不仅会给消费者带来困惑(某些情况下还会引起担忧),还会给那些确实变得越来越智能的产品带来负面的影响,反而会没人注意这类产品的改进以及带来的好处。
AIoT不断向前发展,它很可能是流行语滥用的一个受害者
用外行人的话说AIoT是AI和IoT的结合,将智能赋予给终端设备。随着AI不断融入终端产品比如传感器、摄像机、移动手机等,在很多情况下不再需要云计算的支持,而是将一些任务转移到物联网终端设备本身来处理,消除了数据通信过程中的所有延迟,最终它会把物联网数据转化为有用的信息,从而帮助改进决策过程,在最需要的环境完成处理。
以自动驾驶汽车为例,它集成多个摄像头用于计算机视觉、目标识别、车道预警、疲劳驾驶监控等,此外还有实现传感器融合的其他传感器(比如热成像、雷达和激光雷达)。通过在终端设备中进行处理可以将车辆接收和发送数据所需的带宽降到最低,并消除了数据分析的延迟。在节点连接或延迟要求非常敏感的时候,比如以100mph的速度行驶时(当然是在高速上)终端处理可能就是生与死的区别。
AIoT对于Imagination意味着什么?
我们认为AIoT是AI和IoT的自然发展,它们是互相促进的。AI通过机器学习的能力为IoT赋能,将数据转化为有用的信息,同时IoT通过增加互联和数据交换驱动AI的发展。
我们开发的IP已经在数十亿台设备上进行了应用,比如智能手机、平板电脑、机顶盒和汽车等。通过不断的共享数据将这些产品变得更加的智能,进一步改变我们所生活的环境。
在智慧城市中,AIoT将使得越来越多的智能终端设备不再仅仅是数据生成器,而是扮演数据聚合、数据交换、数据驱动和决策的大脑。在城市中这意味着可以通过不断更新道路的基础设施以及车辆管理来降低或者消除交通堵塞,此外更好的数据共享还能制定车辆更优的出行路线,并且可以及时为紧急救护车扫清道路。汽车能够与路灯、交通信号灯和路标进行数据通信看似是一个非常疯狂的想法,但是在未来这将成为普遍的现象。
AIoT系统将会根据实时和预测的信息做出明智的选择,例如当我们看到高速公路上的标志显示过时的信息是多么令人沮丧,原因可能是我们认为没有及时更新,有时我们不会被及时通知走下一个路口,最终成为三英里长拥堵的一部分,所以车辆与车辆(V2V)或车辆与基础设施(V2X)之间的数据共享和及时的检查是有非常重要意义的,可以保证整个过程不会出现故障。在不久的将来V2X将成为基本的需求——但这个需求将会涉及数万亿个传感器的AIoT系统的设计。
谈到工作场所,未来工厂将变得更加安全,因为之前“哑巴”的工业机器人和车辆将使用AIoT来感知周围的环境,同时重点关注工作人员的安全,从而确保工厂的整体安全。如果一个工作人员进入到机器人工作的范围内,它能够立即明白发生了什么,并迅速进入到安全模式。
当然我们未来的商店也会更加的智能,你可以自由选择自己的商品,比如一瓶啤酒,当你离开商店时相应费用会计入你的账户中,你的积分也会被同步更新,货架上的商品也会被及时补充,这些功能需要传感器和摄像头的协同工作,而且不需要人为干预。
这些场景需要从一开始设计就要考虑到安全和隐私,在Imagination我们的芯片和软件团队互相合作致力于将AIoT系统变为现实,它将服务我们更多的人。
AIoT会成为2019年的科技流行语吗?
AIoT的概念仍然相对来说比较新,虽然行业炒作现象不断增加,但关键是要区分哪些是当前可能实现的,哪些仍然离我们很遥远。
AIoT会成为下一个大事件吗?
我们认为这是数万亿个细分场景的共同发展的趋势,它们加在一起就是一个重大的机遇,当然这也需要持续性的开发,比如5G、WiFi等新型的网络互连方式,此外软件方面的开发也需要有不断的进展,包括狭义上的AI以及更加广泛意义上的AI应用。
上一篇:中国的独角兽公司正在迅速崛起
下一篇:如何破解两把“剪刀差”加速AI落地?Xilinx给出了答案
推荐阅读最新更新时间:2024-11-05 13:17
- 不止射频:Qorvo® 解锁下一代移动设备的无限未来
- 物联网助力电动车充电设施走向未来
- Nordic Semiconductor推出nRF54L15、nRF54L10 和 nRF54L05 下一代无线 SoC
- 射频 FDA 如何使用射频采样 ADC 来增强测试系统
- 基于OPENCV的相机捕捉视频进行人脸检测--米尔NXP i.MX93开发板
- Nordic Semiconductor nRF54H20 超低功耗 SoC 荣获 2024 年世界电子成就奖 (WEAA)
- 英国测试装配神经系统的无人机:无需经常落地进行检查
- 超宽带的力量:重塑汽车、移动设备和工业物联网体验
- 意法半导体发布面向表计及资产跟踪应用的高适应易连接双无线IoT模块
- SI-8008TMX 1.5A表面贴装型输出可变降压开关稳压器IC典型应用电路
- DER-566 - 70W通用输入非PFC反激式充电器电源
- TCR5SB42、200mA、4.2V 输出电压 CMOS 低压降稳压器的典型应用
- #第一届立创大赛#模块化MINI两轮平衡小车
- 使用 Diodes Incorporated 的 AP1512T5 的参考设计
- 使用 Semtech 的 SC1592 的参考设计
- 使用具有 PowerPath 和 2A 输入限制的 LTC4162EUFD-L42M 9V 至 35V、2 节、3.2A 充电器的典型应用
- AM1G-0509SZ 9V 1 瓦 DC/DC 转换器的典型应用
- 具有线路压降补偿的车用 USB 充电器的参考设计
- DC-DC验证板