邊緣物聯(lián)網：人工智能將如何改變物聯(lián)網架構

　　未來學家預言，人工智能(AI)和物聯(lián)網(IoT)將顛覆現(xiàn)有的商業(yè)模式、深刻改變人類社會，其影響力甚至會超過工業(yè)革命和數(shù)字革命的總和。現(xiàn)在，我們已經初步看到了人工智能和物聯(lián)網世界的雛形。然而，盡管未來發(fā)展前景正在我們面前慢慢展現(xiàn)，卻很少有人談及AI驅動的物聯(lián)網是如何有效實施并實現(xiàn)盈利的。我們所要探討的其中一個關鍵因素(如果它不是唯一一個關鍵因素的話)，就是人工智能究竟應置于何處以及它如何影響物聯(lián)網架構。

安富利物聯(lián)網副總裁Lou Lutostanski

　　許多企業(yè)都相信，人工智能最適合放置在云端，因為他們正在將企業(yè)數(shù)據(jù)遷移上云并將IT計算能力交由云服務器承載。但是物聯(lián)網要發(fā)揮其功效，要求各種邊緣傳感器必須實現(xiàn)與網關可互操作的連接以及對云端的雙向傳輸，而這將造成延時問題。

　　想要真正地改變行業(yè)并重塑未來世界，許多人工智能和機器學習的應用程序必須實現(xiàn)實時響應。舉例來講，雖然亞馬遜Echo系列音箱的Alexa智能語音助手在回答天氣問題時出現(xiàn)略微延遲，我們可能不太在意，但如果行駛在路上的自動駕駛汽車或者工廠里的工業(yè)機械出現(xiàn)響應延遲，那可就是另外一回事了。

　　許多人工智能應用程序都需要超強的運算能力來處理算法和設備數(shù)據(jù)。當實時響應和低延時成為至關重要的因素時，就需要依靠邊緣計算架構。但情況并非總是如此。人工智能仍然可以在云端、數(shù)據(jù)中心、邊緣或者物聯(lián)網設備上運行，或者是在以上幾項組合的基礎上運行。要創(chuàng)建最高效和可持續(xù)運作的物聯(lián)網架構，你需要了解在何處運用哪種類型的計算能力。這樣，你就能夠平衡云計算所帶來的規(guī)模經濟與在邊緣引入人工智能處理能力的性能需求之間的關系。有人稱之為“流動計算”(fluidcomputing)，在整個網絡架構中存在不同層次的計算智能和處理，但要實現(xiàn)從云端中的IT計算能力向運營技術(OT)、邊緣計算的轉變，其內涵則要豐富得多。

　　物聯(lián)網架構的安全保障

　　當然，安全是另一個關鍵問題。由于加密和其他安全防護措施難以在終端設備上實現(xiàn)，物聯(lián)網給別有用心的人留下了很多漏洞。在物聯(lián)網設備和云之間采用安全網關的架構，可以在實現(xiàn)低延遲的同時，降低安全風險。從設備到云端的數(shù)據(jù)必須可信任。如果整個架構沒有足夠的安全性，那么企業(yè)及其所部署的物聯(lián)網和人工智能系統(tǒng)就容易受到攻擊。這種情況下，基于可能被盜用或者不良數(shù)據(jù)做出人工智能決策的可能性會增加。

　　冗余也是一個考慮因素。企業(yè)需要確定其是否在架構中設計了充足的冗余，以便在出現(xiàn)某些故障時(這種情況將難以避免)，網絡能夠迅速恢復。

　　所有這些意味著人工智能驅動的邊緣物聯(lián)網將會是一種非常復雜的生態(tài)系統(tǒng)，涉及許多變化的因素和多學科的專業(yè)知識，并且隨著我們越來越了解自己正在打造的嶄新世界，這些專業(yè)知識也將隨著時間的推移而不斷演進。否則的話，安全風險、意外宕機、效率低下和信息延遲等問題，將會阻礙企業(yè)布局物聯(lián)網業(yè)務。新一代的創(chuàng)新者需要依賴多學科的知識，才能實現(xiàn)他們從構思到設計、從創(chuàng)建原型到批量生產、從運營到維護的愿景。

　　最后要強調的一點是新硬件和軟件的研發(fā)。隨著人工智能不斷向邊緣側發(fā)展，我們將會看到越來越多的廠商為物聯(lián)網部署而設計專門的人工智能芯片，不僅僅是風投所支持的初創(chuàng)企業(yè)，包括英特爾、微軟、谷歌和蘋果這樣的科技巨頭也在進入定制芯片領域。微軟、亞馬遜等提供云服務的商業(yè)霸主們將會推出新的從邊緣到云的混合計算服務。我們將會看到大量專門為推動邊緣人工智能解決方案的原型創(chuàng)建而設計的開發(fā)套件涌入市場，而這些解決方案的計算能力也將隨著人類需求的改變而不斷發(fā)展。

　　將以上所有因素整合到一起，意味著在解決方案中提供了極大的靈活性。這需要一個像安富利一樣集咨詢服務、供應鏈和生態(tài)系統(tǒng)等必要資源于一體的技術合作伙伴，來引領這個飛速變化的世界。在安富利，我們相信人工智能驅動的邊緣物聯(lián)網是實現(xiàn)顛覆性變革從而促進企業(yè)長期業(yè)務增長的關鍵所在。