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AI的盡頭是AIoT?

http://m.007sbw.cn 2022-12-09 16:01 來源:網絡

  2022年,一家最高日產28000臺空調的產線,已經完成孔位加工的空調底板,一塊塊滑過攝像頭,如果底板加工有質量問題,工位上立刻響起報警聲,紅藍燈光會一直閃爍。每天這28000塊毫無生氣的鋼鐵零件,不是被人,而是被機器和系統(tǒng)關注并識別,從而進入了一個工業(yè)革命以來的新世界——AIoT,萬物智能互聯(lián)的世界。

  AIoT的誕生與發(fā)展

  自古以來,技術和概念都是走在落地、實踐前面的,一個概念從提出到成熟需要一個周期,在技術變遷的長河里大浪淘沙,能抓住技術范式變革的機遇并堅持了下來的畢竟是少數(shù)。

  正如智能手機的演進,是在通信技術、網絡速度、生態(tài)系統(tǒng)等的發(fā)展之上而逐漸成熟,它的普及用了5年時間。

  今年AIoT的再度也爆火不是偶然。

  AI誕生于1956年,因2016年人機圍棋大戰(zhàn)而得到廣泛認知。

  IoT相對于AI還是“小鮮肉”,1995年在比爾蓋茨在《未來之路》中被提出。他想象新世紀的家庭空間: “人們可以佩戴一個電子飾針與房子相連,電子飾針會告訴房子你是誰、你在哪,房子將用這些信息盡量滿足你的需求。”

  十年后,國際電信聯(lián)盟發(fā)布的《ITU互聯(lián)網報告2005:物聯(lián)網》,正式提出“IoT物聯(lián)網”,奠定了“萬物互聯(lián)”的概念基礎。

  換句話說,AIoT的誕生,甚至沒有一個明確的時間點,是由不同技術在發(fā)展中逐漸融合而成。

  2017年,以小米為首的企業(yè)開始大舉進攻AIoT,AIoT迎來首次高光登場。

  歷經了幾年的沉寂,近兩年,從安防公司到AI公司,相繼把AIoT作為公司定位或未來戰(zhàn)略,AIoT又“香”了起來。

  AIoT已經不再是概念,而是一個產業(yè),且是落地最多、市場最大的一個產業(yè)。同時,這也是一個無法賺快錢,需沉下心耕耘的產業(yè)。

  AIoT的應用場景

  IoT行業(yè)幾乎和互聯(lián)網同步發(fā)展,但直到和近幾年才成熟的AI算法結合后,才真正顯出勢能。融合AI技術和IoT設備后,AIoT讓IoT行業(yè)發(fā)生躍遷,有望將成為后互聯(lián)網時代新的矚目點。

  和互聯(lián)網在虛擬空間的連接不同,支撐物聯(lián)網的包含感知層、傳輸層、應用層,從感官到抽象層層遞進,只有三個層次皆不斷進化,這一行業(yè)才可能走上加速之路。

  在感知層,過去搜集信息只能依靠簡單的傳感器,如溫度計、可見光傳感器等,收集的數(shù)據(jù)質量差、維度低。

  但智能傳感器誕生后,大大拓展數(shù)據(jù)收集邊界。智能穿戴設備完成人體指標數(shù)字化,攝像頭、無線設備構成智慧城市智能基礎架構的核心。

  汽車氣象傳感器

  隨著集成電路、MEMS芯片和納米材料技術進步,國內的車用傳感器、醫(yī)療傳感器已經有了重大突破,紅外線、紫外線等不可見光感知器早已落地應用,甚至已經出現(xiàn)了低成本、小微型化節(jié)點的納米傳感器。同時,多維跨域感知、不同的傳感技術實現(xiàn)了相互融合,光敏傳感和聲敏傳感組合后同時感知,帶來更豐富的信息。深入、快速、高效的數(shù)據(jù)收集成為可能。

  而在傳輸層,5G普及后,端到端的網絡延遲只有4G網絡的十分之一,通暢的傳輸通道加上大數(shù)據(jù)、邊緣計算加持,智能傳感器不再僅僅能夠“感知”,而且承擔“思考”的作用,成為數(shù)據(jù)處理的第一站。

  正因為感知層和傳輸層的革命性進步,最終迎來物聯(lián)網應用層的飛躍。

  需要注意,IoT時代,數(shù)據(jù)通道越來越重要,甚至成為處理前哨,但過去算力匱乏,企業(yè)只能依靠自身單維度線性感知、聯(lián)網、計算,當AI釋放計算力,網絡化的計算智能大幅提升計算速度,人工智能加持IoT,行業(yè)才可能實現(xiàn)數(shù)據(jù)感知到數(shù)據(jù)認知的飛躍。

  阿基米德曾說過一句名言:“給我一個支點,我就能撬起地球” ,從這一點看,AI技術正是IoT的支點,有了這一支點,AI、云和大數(shù)據(jù)構建的數(shù)字孿生,用戶得以在數(shù)字空間提升機器智能化,讓覆蓋全球物聯(lián)網數(shù)據(jù)從“原石”轉化為可用的“珍貴礦產,驅動知識生產革命跟進一步。

  目前來看,感知層、傳輸層、應用層的技術經歷過底層技術的漫長發(fā)展,有更深的積淀,必然也會迎來更長更有力的爆發(fā)期。

  根據(jù)Markets and Markets報告顯示,全球數(shù)字化轉型市場規(guī)模將將從2021年的5215億美元增長到2026年的1.2萬億美元,復合年增長率高達19.1%。

  基礎設施搭建日益完善,市場需求已然升溫,物聯(lián)網還在快速生長、連接,物信融合正在進行中。

  顯然,此時,正是進入AIoT行業(yè)的最佳時期。從傳統(tǒng)安防企業(yè)到互聯(lián)網巨頭、AI公司,陸續(xù)進入到這個行業(yè)。

  以一向低調的安防圈為例,近些年,紛紛明確提出AIoT的戰(zhàn)略,這既是由于在AIoT上技術能力的積累不斷成熟,也是因為其業(yè)務已經從傳統(tǒng)的安防走向了更廣的智能物聯(lián)業(yè)務,故而從安防公司向AIoT公司進化成為一件水到渠成的事。

  海康威視CEO胡揚忠曾表示,如果說過去20年,??低暢蔀槿蜃畲蟮陌卜缽S商,未來10年,海康威視將成為全球最大的AIoT廠商之一。

  不像互聯(lián)網行業(yè)追求“唯快不破”,每一家進入AIoT行業(yè)的企業(yè)必須明了并接受的前提是:這是一個有廣闊前景的大行業(yè),但卻是一個慢賽道。

  一位業(yè)內專家曾給出一個生動的比喻,來形容互聯(lián)網的“快”和AIoT的“慢”:如果說致力于連接的互聯(lián)網行業(yè)像是在“造摩天大樓”,連接萬物的物聯(lián)網行業(yè)則是像在造一座復雜的“立體城市”。我們可以迅速造好大樓,甚至看到每一天樓層數(shù)目的變化,但造城是個浩大而緩慢的工程,它不僅需要地面的高樓,還有隱藏于地下的管網,是一整個生態(tài)系統(tǒng)的環(huán)環(huán)相扣。

  AIoT行業(yè)即使進入加速發(fā)展的黃金時代,也未必有不斷的跳躍式爆發(fā),更不可能出現(xiàn)如Facebook或亞馬遜那樣病毒式席卷全球的擴張。

  厚雪賽道的特質是長時間的維度上,也擁有足夠廣闊的容納性。根據(jù)麥肯錫預測,到2025年,全球AIoT市場規(guī)模將達到11.2萬億美元,這一數(shù)字是2017年的10倍。

  相比互聯(lián)網進入存量市場后慘烈的廝殺,AIoT行業(yè)無疑還有巨大的發(fā)展空間,離紅海的近戰(zhàn)階段還很遙遠。

  AIoT產業(yè)鏈長而分散。從最前端芯片-通訊模組-感知設備-射頻識別技術到通道層面的無線通信到應用端SaaS平臺和人工智能平臺,各個顆粒度的廠商都可以找到自己的安身之地。

  以感知層為例,根據(jù)Allied Market Research報告,從2020到2027年,全球智能傳感器市場將以18.6%的復合年增長率增長,2027年將達到1436.5億美元。

  但AIoT巨大成長空間背后,卻一個難以賺快錢的行業(yè)。“AIoT不像那些有大項目、大單品、大平臺的行業(yè),它有自身的特點。”一位從業(yè)20余年的從業(yè)者表示。而這一特點即是碎片化帶來的極度分散。

  C端家庭用戶和B端企業(yè)客戶會有完全迥異的軟硬件要求和期望,B端用戶涵蓋不同行業(yè),即使同一行業(yè)內部不同客戶之間也有千差萬別的細微需求。AIoT顯然無法以可復制的標準產品滿足用戶需求。

  碎片化意味著非標,想要迅速獲得邊際效益的快公司會發(fā)現(xiàn)很難短期內看到成效。對于一家企業(yè)而言,要從技術、產品、營銷、生產等各個方面接受碎片化對效率提升的限制,去想方設法實現(xiàn)一定程度上的規(guī)?;?,才能騰出盈利空間。滿足碎片化需求開發(fā)和快速交付的體系,是一個非常復雜的工程。

  以物流讀碼為例,客戶們有不同尺寸的二維碼和條碼,這些條碼在不同的光線、角度下呈現(xiàn)度不同,都會影響讀碼結果。僅僅是補光就要給出不同解決方案。目前AI技術都是基于訓練的模型,需要采集不同行業(yè)樣本、做不同算法選擇,并非只是簡單掌握算法模型就能落地。

  這也是AIoT行業(yè)公司區(qū)別于互聯(lián)網公司高調光鮮的原因。在這一賽道的參與者更需要吸納務實低調的做事態(tài)度,而非互聯(lián)網流量為先,高舉高打的思維。

  前面提到的曾國藩從6歲讀書到27歲中進士,以書生之力創(chuàng)造了不大不小的軍事史奇跡。制勝法寶無非六個字:“結硬寨,打呆仗”。不得不說,這不過是他領軍前在文淵閣任文職時挖好“深井”人生理念的落地。

  以AIoT產業(yè)來說,“井”的深度必須直達用戶需求的每個場景,解決碎片化需求,要從底端到地面應用的全通道重鑄。

  比如在生產端,碎片化意味著小批量、多批次、大規(guī)模的產品制造需求,極其考驗公司的彈性化交付、精益生產能力,甚至有些產線的改造通常要耗費十年以上反復研究測試。

  另一方面,碎片化背后是復雜、多樣化的使用場景,需要釋放多維度、大范圍感知技術。以??低暈槔?,提供的硬件設備型號已經接近3萬種,使用場景從可見光延伸至全電磁波譜。只有這樣的硬件覆蓋度,才能滿足大小不一的顆粒度。

  除了在智能物聯(lián)網感知技術上的突破,AIoT也是個站在AI、物聯(lián)網、通訊交叉點的行業(yè),必須動員足夠多的參與者融入生態(tài)。只有在賦能行業(yè)、研發(fā)不斷精進的過程中,AIoT企業(yè)才能理解不同行業(yè)的上下游需求,積累起自己的護城河。

  以極端溫度場景為例,在低溫環(huán)境,??低暫托袠I(yè)客戶合作,推出冷庫專用相機,針對結霜起霧做了特別優(yōu)化,能在-60度情況下正常工作。而在高溫場景,海康威視和多家冶煉廠合作相應方案,熱成像相機可以在1500度極高溫環(huán)境下運作,并且針對冶煉廠需求,接入了軌道機器人、環(huán)境傳感器等設備,實現(xiàn)在線監(jiān)測、實時預警、檢修任務指派等特殊功能。

  標準化產品能通過企業(yè)自身研發(fā)投入完善,但定制化的客戶洞察只能靠案例和場景完善、拓展。當落地案例足夠充裕,便能將“定制產品”的客戶共性需求轉化為“基線產品”,降低邊際成本,實現(xiàn)規(guī)?;蛡€性化并存,最終領先于對手。

  這考驗的不僅是硬件生產制造或軟件開發(fā),而是從前端到后端綜合全鏈條落地、跟進能力。這種細顆粒度解決碎片化需求的路線,要求公司具備耐心和決心,甚至接受投入產出不成正比的魄力。

  有了一批行業(yè)愿意沉下心挖好“深井”的公司,不惜余力的堅持,AIoT這一價值萬億的大賽道才展示出無限潛能。從點走向面,最終形成網絡后,AIoT將重新定義空間和聯(lián)結,打破物與物之間的界限,為第四次工業(yè)革命浪潮掀起新的波瀾。

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