AI與IoT相輔相成。IoT為AI提供深度學習所需的海量數據養料，而其場景化互聯更為AI的快速落地提供了基礎。AI則將連接後產生的海量數據經分析決策轉換為價值。

中國每年生產7億頭生豬，占全球48%。然而，其中8000萬頭小豬在出生72小時內就會死亡。母豬誤壓致死是一個主要原因，而每一小時就會發生6.4萬次這樣的擠壓事件。與此同時
，人工解救措施正在變得越來越昂貴。

麵對這樣的現實問題，作為物聯網新範式的智聯網（AIoT）
，能否幫助延續幾千年的養豬行業
？

這是8月8日在京舉辦的首屆“摯物·AIoT產業領袖峰會”上
，鐳場景實驗室創始人暨CEO武軍提到的智聯網應用的有趣場景之一。他表示，通過安裝攝像頭
、傳感器等
，智聯網可以扮演小豬崽“拯救者”的角色。

在中國工程院院士鄔賀銓看來，5G的發展賦予了AIoT 新的動能。“5G是連接AI（人工智能）與IoT（物聯網）的橋梁，其具備的高帶寬
、高可靠、低時延及大連接等特點開拓了AIoT更廣闊的應用領域。”

AIoT是IoT的發展方向

AIoT即AI+IoT，指的是AI技術與IoT在實際應用中的落地融合。自兩年前阿裏巴巴創始人馬雲提出“物聯網的本質是智聯網”這一論斷後，AIoT一詞便火速走紅，發展至今

，已成為2019年當之無愧的熱詞。穀歌、微軟、阿裏巴巴……越來越多的企業開始將AIoT作為自己的核心戰略，越來越多的應用開始將物聯網與人工智能結合在一起。

10年前
，中國提出建設“感知中國”，開啟了我國物聯網發展的新紀元。歐盟出台了《物聯網——歐洲行動計劃》，表示要采取措施確保其在建構新型互聯網過程中起主導作用。然而，“過去10年間，物聯網的發展並沒有我們想象得那麼快”。在中國信息通信研究院副院長餘曉暉看來，這主要是因為物聯網存在碎片化、標準化、技術條件不足等諸多方麵的問題。

隨著5G
、邊緣計算等技術的發展
，餘曉暉認為，目前物聯網發展所需要的技術板塊已經基本具備，基於泛在的
、深度的連接形成“數據驅動的智能”已成為可能

，而這是一個新的方法論，是麵向第四次工業革命的全球數字化轉型的方法論。其中，物聯網


、人工智能無疑是這一方法論的基礎，也是發展最為迅速、創新最為活躍的領域之一。正是在這樣的背景下
，“未來十年將迎來物聯網真正爆發的階段”。

在鄔賀銓看來，“AIoT是IoT的發展方向
，IoT需要AI來提升其價值”。IoT標準主要解決數據傳輸技術
，而AIoT關注新的IoT應用形態，更強調的是服務，特別是麵向物聯網的後端處理及應用。

應該如何理解AI和IoT之間的關係呢

？鄔賀銓認為，AI與IoT相輔相成。IoT為AI提供深度學習所需的海量數據養料，而其場景化互聯更為AI的快速落地提供了基礎。AI則將連接後產生的海量數據經分析決策轉換為價值。

從單機智能到主動智能

市場研究機構MarketsandMarkets近日發布報告稱，2019年全球AIoT市場規模為51億美元，到2024年
，這一數字將增長至162億美元，複合年增長率將達到26%。這其中，5G的發展功不可沒。

在鄔賀銓看來
，“5G的增強移動帶寬


、高可靠、低時延和廣覆蓋等特性與邊緣計算的結合
，使得AI與IoT融為一體”。其表現之一是“引領了IoT標準的演進”。

與4G相比，5G技術的發展使得無線與網絡技術從麵向消費應用擴展到了產業應用。正是在這樣的趨勢下，通信行業組織3GPP通過仿真向國際電信聯盟（ITU）提交報告，說明在LTE和未來5G頻段工作的NB—IoT（窄帶物聯網）和eMTC（增強型機器類型通信）這兩種物聯網連接標準能滿足5G的連接密度要求，因此可納入5G低功耗廣域網物聯網標準，使其成為物聯網應用新的技術標準主流。

他舉例說，在5G技術的支持下，AIoT在語音識別和人臉識別及步態識別、智能家居、智能城市

、工業互聯網、機器人等多個領域都大有可為。

例如，如果有些人戴口罩和頭盔以躲避人臉識別，就需要使用步態識別技術，通過身高、腿骨
、肌肉、關節等人體特征和走路姿態進行識別，因為步態難以偽裝。而在最近熱門的垃圾處理問題上，鄔賀銓表示，“智能垃圾桶，能夠實時檢測垃圾桶的情況，在溢滿時自動通知，可提升30%的垃圾清理效率。”

展望AIoT的未來，鄔賀銓認為，其將經曆單機智能
、互聯智能和主動智能三個發展階段。“目前
，對於智能家居而言，還處於單機智能階段，而就工業互聯網
、機器人等智能產業而言，則已經進入到互聯智能階段。”

新時代的挑戰

作為此次峰會的主辦方，對於我們當下的處境


，物聯網智庫創始人彭昭做了這樣一個比喻——冰山

，冰上之上是可見的部分
，冰山之下是被很多人忽視的部分。“不管你愛或者不愛，我們都正在迎來一個全新的時代——智聯網時代。在這個時代
，以前的成功經驗今後都將不再管用。”

而鄔賀銓則認為，目前AIoT僅處於起步階段，“有很大的發展空間，也麵臨重大挑戰”。

在他看來，這些挑戰主要來自四個方麵：算力、算法
、平台兼容性和安全性。具體而言，在AIoT時(shi)代(dai)
，算(suan)力(li)方(fang)麵(mian)的(de)問(wen)題(ti)是(shi)，密(mi)集(ji)和(he)頻(pin)繁(fan)地(di)使(shi)用(yong)高(gao)速(su)計(ji)算(suan)資(zi)源(yuan)將(jiang)麵(mian)臨(lin)成(cheng)本(ben)壓(ya)力(li)。算(suan)法(fa)方(fang)麵(mian)的(de)挑(tiao)戰(zhan)在(zai)於(yu)，麵(mian)對(dui)未(wei)來(lai)應(ying)用(yong)場(chang)景(jing)的(de)豐(feng)富(fu)性(xing)，有(you)必(bi)要(yao)在(zai)算(suan)法(fa)層(ceng)麵(mian)予(yu)以(yi)增(zeng)強(qiang)，而(er)基(ji)礎(chu)算(suan)法(fa)非(fei)常(chang)複(fu)雜(za)，應(ying)用(yong)企(qi)業(ye)的(de)開(kai)發(fa)能(neng)力(li)或(huo)顯(xian)不(bu)足(zu)。平(ping)台(tai)兼(jian)容(rong)性(xing)的(de)困(kun)難(nan)則(ze)是(shi)

，要(yao)把(ba)框(kuang)架(jia)裏(li)的(de)算(suan)法(fa)部(bu)署(shu)到(dao)數(shu)量(liang)眾(zhong)多(duo)的(de)物(wu)聯(lian)網(wang)設(she)備(bei)上(shang)
，大(da)規(gui)模(mo)部(bu)署(shu)問(wen)題(ti)重(zhong)重(zhong)。

安全更是未來的“重中之重”。鄔賀銓認為，在智聯網時代
，“人工智能決策的正確性仍受物聯網數據精確度的影響
，AI的分析結果還缺乏可解釋性。而AIoT還存在被攻擊而成為僵屍物聯網的風險”。

麵對上述問題，鄔賀銓做了如是總結：“未來AIoT的發展，仍舊需要標準化推動

、企業間合作提升兼容性。另外，還需要將各種有威脅的情報進行共享，增強安全保障能力。”

正因為如此
，“創新永遠在路上。”鄔賀銓說。