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5G兵临城下:AIoT将面临哪些变革和挑战?

[摘要]5G的到来,将会让AI人工智能和IoT融合的速度、进程加快。
5G的到来,将会让AI人工智能和IoT融合的速度、进程加快。

(挚物·AIoT产业领袖峰会)

近日,在AIoT产业领袖峰会论坛上,来自中国信通院、中国工程院、中移物联、亚信集团、华为、阿里巴巴等等机构、企业的专家、代表共同探讨了5G新形势下,AIoT的发展趋势,以及企业AIoT实践经验分享。

6月6日早间,我国5G牌照尘埃落地,三大运营商、广电各持有一张5G牌照。至此,从去年开始沸沸扬扬的传闻与猜测正式终结。5G的三大特征mMTC海量机器类通信、uRLLC低时延、eMBB增强移动宽带,已经被大众所熟知。

当然,5G相比于以往网络,还有其他很多变化。比如,泛在化,NFV的硬件白盒化,SDN业务控制层和传送承载层分离……更为重要的是,2/3/4G更多面向于消费互联网,5G的应用场景更多在于产业互联网。

趋势、场景与机遇

毫无疑问,5G将作为基础技术推动物联网产业的发展。4G末期,IoT刚刚崭露头角,5G初期,在AI人工智能第三次浪潮强势回归下,AIoT成为共识。而AIoT的发展需要经过三个阶段。

中国工程院邬贺铨说,第一,单机智能阶段,单机系统需要精确感知、识别、理解用户的各类指令,如语音、手势等,并正确决策、执行和反馈。这个过程中设备与设备之间是不发生相互联系的。

第二,互联智能阶段,采用集中的云或者边缘计算控制多个终端(感知器)的模式,构成互联的产品矩阵,打破了单机智能的孤岛效应,对智能化体验场景进行了不断升级和优化。当用户晚上在卧室对着空调说“睡眠”时,客厅的电视、音箱、窗帘、灯都自动进入关闭状态。

第三,主动智能阶段,智能系统根据用户行为偏好、用户画像、环境等各类信息,自我学习、主动提供适用于用户的服务。如清晨光线的变化,窗帘自动缓缓地开启,音箱传来悦耳的起床音乐,空调调整温度。

MarketsandMarkets报告显示,2019年AIoT全球市场规模为51亿美元,2024年将会增长到162亿美元。埃森哲预计,到2030年,工业物联网将为全球经济,带来14.2万亿美元的经济增长。

移动互联网、物联网、大数据、云计算、AI共同催生了很多产业,诸如,视频娱乐、智慧交通、智慧城市、智慧能源、智慧工业、智慧农业、智慧医疗、智慧教育等等。尽管目前,智能家居处于第一阶段,智能产业已经进入第二阶段。

(家居的智能入口)

但AIoT确实既带动了产业链的发展,又通过融入其他技术,改变了原有产业。首先,芯片模组技术升级后需求开始激增,接着芯片模组渗透至终端产业,可穿戴设备、智能家居、行业终端、车联网等。

终端增多又带动物联网平台的发展,比如,中移动的PaaS层物联网开放平台,解决协议适配、海量连接、数据存储、设备管理、规则引擎、事件告警等应用开发。互联互通产生海量的数据,数据的管理与治理又推动数据行业。

(5G在工业物联网的应用)

Ericsson AB 2016数据显示,AIoT整个产业链中,硬件/终端占据25%,通信服务占10%,平台服务占10%,软件开发/系统集成/增值服务占据55%。

在企业数字经营转型的大环境下,AIoT驱动着行业数字化的变革。目前,已经有不少成功的案例,据华为IoT服务产品部总经理王强介绍,电力+AIoT让配电更加的智能化,其包括了四个方面,末端设别全接入;数据全采集;数据预处理;智能控制/调度。

此外,还有AIoT+物流,AIoT+交通,AIoT+汽车等。物流与AIoT融合后,较以往在仓库效率、配送效率、单检查效率、发票效率等均有很大的提升。AIoT+交通,通过聪明的车、数字化的路、超低时延的网、智能的云平台,减少事故、减少拥堵。

而物联网破局之路,也绝不仅仅限于云计算、中台等机遇中。传统行业的场景需求或许更大,以农业为例,中国每年生产7亿头猪,占全球48%,产值两亿。然而国内较先进的养猪场每头种猪年产20头,和欧美的25头有不小差距。

国内每年有8千万头仔猪在出生72小时内死亡,母猪的误压致死是一个主要原因。另,国内玉米年产量2.57亿吨,东北占据40%。然而2019年7月锦州港东北玉米离岸价1870元/吨,美国2号黄玉米离岸价1253元/吨,到岸税前价1595元/吨。农产品成本高的背后原因是,金融资本难打通产业链。

那么,AIoT则是未来改变这些行业的关键变量。养猪引入传感器、监控、计算机视觉等,金融行业引入专注管理的AIoT系统......AIoT正在以超越人们想象的发展,激活、渗透、覆盖到各种新兴的场景中。

问题与挑战

当然,硬币具有两面,AIoT的发展也存在诸多问题和挑战。AIoT的标准化问题,企业间合作兼容性问题,威胁情报共享,安全保障性问题等。众所周知,IoT多种技术制式并存,且分属不同阵营,NB-IoT窄带物联网、LTE-M属授权频段,LoRa、Sigfox、Weightless、HaLow等属非授权频段。

不同技术的特性、特点、优势有所不同,国际上主要以NB-IoT、LTE-M、LoRa三种为主。在我国三大运营商、设备商华为,推进授权频段NB-IoT、LTE-M;阿里巴巴、腾讯等互联网厂商则推进非授权频段技术LoRa。

无论是NB-IoT还是LTE-M,均基于4G的基础之上。2016年NB-IoT最先推出时,因其覆盖能力、连接数比移动互联网高,简单、功耗低、成本低等优点,非常适合不需要单独组网,基于运营商网络的中、小型企业。

5G到来后,NB-IoT、LTE-M需要技术升级;另外,NB-IoT存在一些缺点,如带宽固定在一定范围之内的问题;传感器是固定的,不能移动;模块不支持语音通话。正是这些缺点的存在与限制,给其他物联网技术、标准带来机会。如eMTC可支持1M带宽,支持语音对话,传感器可移动。

从IoT到AI+IoT,AIoT既有IoT的缺点,又有AI行业存在的缺点和问题。正如邬贺铨所说,AIoT面临四个方面的挑战,第一,算力问题,普通计算机计算能力有限,训练模型往往需要数周、数月时间。密集和频繁地使用高速计算资源面临成本压力。

第二,算法问题,AI训练需要时间非常长,目前仅训练一些简单的识别尚需数周时间,面对未来场景的丰富性,有必要在算法层面进行增强。基础算法非常复杂,应用的企业开发能力不足。而华为IoT服务产品部总经理王强也称,AI存在用不起的情况。

第三,平台兼容性问题,物联网产品本身碎片化,而各AI公司生态之间又缺乏协同,本地算力、网络连接能力、平台间不兼容,要把框架里的算法部署到数量众多的物联网设备上,大规模部署问题重重。

第四,安全问题,AI智能决策性正确性受到IoT数据精确度影响,AI分析结果还缺乏可解释性。AIoT存在被攻击而成为僵尸物联网的风险。

AIoT未来的发展之路,必定光明中有曲折。




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