物聯(lián)網(wǎng)副總裁盧托斯坦斯基(Lou Lutostanski)表示，Avnet未來(lái)主義者表示，人工智能(AI)和物聯(lián)網(wǎng)(IoT)將比工業(yè)革命和數(shù)字革命加起來(lái)更深刻地改變商業(yè)和社會(huì)，我們現(xiàn)在開(kāi)始看到這個(gè)世界可能如何形成。然而，就在我們眼前展現(xiàn)未來(lái)的時(shí)候，很少有人談?wù)撊斯ぶ悄茯?qū)動(dòng)的物聯(lián)網(wǎng)是如何以一種有效且有利可圖的方式實(shí)現(xiàn)的。一個(gè)關(guān)鍵因素是在于AI人工智能實(shí)際駐留的地方以及它將如何影響物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)。

許多組織認(rèn)為人工智能的正確位置在云計(jì)算中，因?yàn)檫@是他們展現(xiàn)移動(dòng)數(shù)據(jù)和IT計(jì)算能力的地方。但物聯(lián)網(wǎng)的一個(gè)關(guān)鍵需求是，邊緣的各種傳感器與網(wǎng)關(guān)之間的互操作連接，以及來(lái)自云的雙向連接——這就帶來(lái)了延遲問(wèn)題。

許多人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序?qū)⒄嬲淖冃袠I(yè)，塑造我們的世界，它們需要實(shí)時(shí)響應(yīng)。例如，盡管我們可能不介意亞馬遜Echo的Alexa在回答我們關(guān)于今天天氣的問(wèn)題時(shí)出現(xiàn)的輕微延遲，但在道路上自動(dòng)駕駛汽車(chē)或工廠里的工業(yè)機(jī)械的響應(yīng)能力卻是完全不同的問(wèn)題。

許多人工智能應(yīng)用程序需要大量的計(jì)算能力來(lái)處理算法和設(shè)備數(shù)據(jù)。當(dāng)實(shí)時(shí)響應(yīng)和低延遲非常重要時(shí)，您需要邊緣計(jì)算體系結(jié)構(gòu)。但情況可能并非總是如此。人工智能仍然可以在云、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、邊緣或物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備上完成——或者是這些設(shè)備的組合。要?jiǎng)?chuàng)建最高效和可持續(xù)的物聯(lián)網(wǎng)體系結(jié)構(gòu)，您需要知道哪種類(lèi)型的計(jì)算能力將用于何處。這將使您能夠平衡由云提供的規(guī)模經(jīng)濟(jì)和在邊緣具有AI處理性能的性能需求。有些人稱(chēng)之為“流體計(jì)算”，在整個(gè)網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)中有不同層次的計(jì)算智能和處理，但它實(shí)際上是一個(gè)包羅萬(wàn)象的術(shù)語(yǔ)，表示云中的it計(jì)算能力向操作技術(shù)(OT)的轉(zhuǎn)變，即邊緣的計(jì)算能力。

保護(hù)物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)

當(dāng)然，安全是另一個(gè)問(wèn)題。由于加密和其他安全保護(hù)難以打包到終端設(shè)備中，物聯(lián)網(wǎng)為不良行為者打開(kāi)了許多漏洞。在這里，在IoT設(shè)備和云之間使用安全網(wǎng)關(guān)的體系結(jié)構(gòu)可以減輕安全風(fēng)險(xiǎn)，同時(shí)仍然提供低延遲。從設(shè)備到云的數(shù)據(jù)需要信任。如果在整個(gè)體系結(jié)構(gòu)中沒(méi)有足夠的安全性，那么組織、他們實(shí)現(xiàn)的物聯(lián)網(wǎng)和人工智能系統(tǒng)將很容易受到攻擊。這增加了他們的人工智能決策基于潛在的受損或不良數(shù)據(jù)的可能性。

冗余也是一個(gè)考慮因素。組織需要確定他們是否在他們的體系結(jié)構(gòu)中設(shè)計(jì)了足夠的冗余，以便當(dāng)某些東西下降時(shí)——最終會(huì)——網(wǎng)絡(luò)能夠快速恢復(fù)。

所有這一切意味著在邊緣的人工智能驅(qū)動(dòng)的物聯(lián)網(wǎng)將是一個(gè)高度復(fù)雜的生態(tài)系統(tǒng)，有許多移動(dòng)的部分和多學(xué)科的專(zhuān)業(yè)知識(shí)，隨著時(shí)間的推移，隨著我們對(duì)我們正在塑造的這個(gè)新世界了解的更多，這些知識(shí)將會(huì)不斷進(jìn)化。否則，安全風(fēng)險(xiǎn)、意外停機(jī)、低效率和信息延遲將阻礙組織實(shí)現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)承諾的能力。下一代創(chuàng)新者將需要依賴(lài)多種學(xué)科，才能將他們的視野從理念帶到設(shè)計(jì)，從原型到生產(chǎn)，從操作到維護(hù)。

最后一點(diǎn)是開(kāi)發(fā)新的硬件和軟件。隨著人工智能的發(fā)展，我們將看到更多的制造商為物聯(lián)網(wǎng)部署專(zhuān)門(mén)設(shè)計(jì)人工智能芯片。不僅風(fēng)險(xiǎn)投資家在這一領(lǐng)域支持初創(chuàng)企業(yè)，英特爾(Intel)、微軟(Microsoft)、谷歌和蘋(píng)果(Apple)等大型科技巨頭也在使用定制芯片。微軟(Microsoft)和亞馬遜(Amazon)等大型云計(jì)算公司將推出新的邊緣到云的混合計(jì)算服務(wù)。我們看到大量開(kāi)發(fā)工具進(jìn)入市場(chǎng)，這些開(kāi)發(fā)工具是專(zhuān)門(mén)為加速ai at-the- the-edge解決方案的原型設(shè)計(jì)而設(shè)計(jì)的，這些解決方案的計(jì)算能力需要像我們的集體需求一樣不斷發(fā)展。

將所有這些可移動(dòng)的部分組合在一起意味著在解決方案中提供了很大的靈活性。它需要與咨詢、供應(yīng)鏈和生態(tài)系統(tǒng)資源建立技術(shù)合作伙伴，以適應(yīng)快速變化的世界。在Avnet，我們相信人工智能驅(qū)動(dòng)的物聯(lián)網(wǎng)將是推動(dòng)長(zhǎng)期業(yè)務(wù)增長(zhǎng)所需的破壞性轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵。