作者:Nordic Semiconductor首席技术官兼战略总监Svein-Egil Nielsen 来源:中国电子商情
发布时间:2020-11-27
通过建设构成物联网(IoT)的庞大无线传感器网络,我们正在产生前所未有的海量数据。更多的数据有望带来更好的决策能力,不过,前提是我们自身首先不被信息所淹没。如果要进行适当的数据管理,首先要在边缘处理信息,进行筛选、优化并确定发送到云的内容的优先级。人工智能(AI)是这项工作的最佳工具。
处理信息超载
物联网产生的数据量看来会呈现指数增长。例如,分析机构Gartner预计到2021年,物联网将包括250亿个设备,而所有的设备都会全天候地生成信息。将会生成多少信息呢?国际数据公司(IDC)预测,在未来五年,联网物品将会产生超过79.4 ZB(1 ZB等于十亿兆兆字节)的数据。
这些信息大部分将由带有小型电池的远程无线传感器生成。我们将如此大量的原始数据传输到云是非常昂贵的,并且会迅速耗尽电池。而且,许多数据都是低价值的,通常是确定系统稳定运行的信息,而重要的信息则是涉及事物如何变化的信息。最好是在本地处理数据,以确定哪些数据至关重要且对时间敏感,然后较不频密地使用无线传输(使用相对较高的功率),并且在尽可能短的时间内仅将这类信息发送到云。
小型AI适用于边缘设备,大型AI适用于云
要确定哪些数据是必需的,使用AI是最好的方法。但这必须是经过特别优化的AI工具形式,以期匹配IoT边缘设备的功能、处理器和内存限制。
边缘AI初创公司Imagimob专门从事此类软件的开发,该公司采用经过验证的AI软件,然后对其进行优化。该软件可以在Arm M级处理器上运行,这些处理器是使用Nordic Semiconductor解决方案的电池供电IoT传感器和边缘设备通用的。例如,Imagimob公司开发的系统使用AI“神经网络”来学习和解释用户的手势来控制耳机,而无需传统的开关和按钮。所有AI处理功能都包含在电池供电的耳机中。
借助经过优化的AI,配备了处理器的边缘设备(如Nordic IoT解决方案中使用的Arm M级处理器)可以在本地压缩处理和存储传感器数据,并且仅向云发送必需的数据,从而最大程度地降低了传输成本和功耗。
美国嵌入式设计顾问企业兼Nordic客户Signetik公司的总裁Steve Poulsen指出,AI的任务应当分为两个部分:
•资源受限的边缘设备(“小型AI”)
将使用经优化的软件在本地整理和分类传感器数据
•功能强大的基于云的服务器(“大型AI”)
将使用大量资源来快速、深入地分析筛选后的数据,以发现重要的趋势和模式。
物联网正在静悄悄地改变世界
如今,物联网和人工智能无处不在,但是技术带来的变化却微妙至极,所以大多数人都忽略了它们。这就像人们都站在一个缓慢上升的平台上,却没有意识到。物联网和AI正在不断地改造医疗保健、物流、运输、公用事业计量、零售支付、照明、VR等领域,以及其它更多行业。“人工智能物联网 (AI of Things)”正在逐步形成。它的影响力将帮助我们减缓物联网提供数据的雪崩速度,并开发利用其见解的新方法。
物联网和人工智能是非常自然的匹配,以至于它们的融合已经带来了智能化网络;在众多行业中,这些智能化网络能够越来越多地在无需人工的帮助下解决问题。这对于AI市场的影响将是巨大的:根据市场分析机构Research and Markets数据,到2023年,物联网市场将会占据所有AI芯片组销售额的83%。
届时,人工智能物联网将会支持一场更大规模的技术革命,这场技术革命已经开始,并且正在利用机器人技术、量子计算、自动驾驶汽车和基因组学等领域的并行技术进步成果。