物聯網趨勢：物聯網中的人工智能、機器學習和邊緣計算

作者：佚名 2022-06-17 11:13:33

物聯網的核心包括收集和分析數據、洞察力以及涉及機器、人員、事物和地點的流程的自動化。因此，物聯網是傳感器、執行器、連接性、云和邊緣計算和存儲、人工智能和機器學習智能以及安全的組合。

“邊緣”有一些神奇之處。例如，在環境科學中，有人研究“棲息地邊界”，即某些種類的植物大量生長在邊緣，但沒有進一步生長。同樣，在天文學中，我們也看到了發生在宇宙邊緣的戲劇性現象。

這似乎與人類社會沒有什么不同，因為一場新的革命正在醞釀，高計算能力正在向邊緣移動，逐漸被稱為邊緣計算。

工業4.0，也被稱為第四次工業革命，嚴重依賴物聯網技術，重新定義汽車、交通、醫療、公共出行、零售和商業。由于AI和ML推動了所有5G和物聯網創新，它們的結合是一種自然現象。

5G最重要的創新之一是為物聯網提供強有力的支持，包括對低成本、長電池壽命傳感器的支持。

隨著數據存儲和計算成為“結構連續體”。這種結構涉及所有領域，大量AI、ML和邊緣計算解決方案最終將根據用例找到它們的最佳區域和發揮的作用。

新一代的云服務提供商，如 Google 、Amazon和Microsoft，引入了全新規模的IaaS(基礎設施即服務)，具有可管理性、透明性和分析能力，且價格具有競爭力。

來自LoRAWAN、NB-IoT和快速增長的5G的眾多選項使得提供先進的物聯網解決方案更容易、更可行。

計算芯片的巨大進步使得邊緣設備功能變得強大——允許本地化數據評估和實時決策，完全避免往返服務器。

其他一些轉變也開始顯現，更明顯地體現在玩家參與度方面。例如，電信運營商的超大規模(如上所述)和運營技術轉型(OT，如機器控制系統進入IT領域)。

越來越多的物聯網應用正在構思和構建，希望它們將被企業和消費者消費和支付。然而，由于各種原因，它最好是從離客戶最近的位置交付，而該區域是活動的中心。

企業和消費者的空間，是所有這些玩家想要支配的空間。

這個空間本質上意味著，工作負載將從中央數據中心轉移到本地或本地專用邊緣計算云。中央數據中心的轉移有時可能意味著將本地數據中心轉移到本地專用的邊緣計算云。

這意味著，從資本支出模型到運營支出模型的轉變，影響了企業的財務模型。

在某種程度上，這增加了價值鏈的一個新方向。云正在向邊緣移動，也就是現在業界所稱的邊緣云。

邊緣云是智能邊緣設備(包括傳感器、節點和網關)與軟件(算法、安全棧、連接模塊、傳感和執行組件、完整棧中的處理器)的簡單組合，以處理每個網關中的數百個傳感器。

數以千計的此類節點通過高級集群和節點重新配置自動聚集在一起，在某種超級智能物聯網網絡出現故障時重新路由。

各種技術已經就位，可擴展的用例也越來越普遍。他們甚至制定了標準化的協議，將數據轉移到云上進行非關鍵數據處理，但實時數據處理仍保留在邊緣云上。

隨著芯片產量的增加和價格的下降，我們預計數百萬的物聯網設備將通過邊緣云進行通信，并幫助人類生活。AI/ML向邊緣的移動是一個不可逆的過程，實際上也是一種必然。

部署這些技術的行業可以明顯看到以下好處:

AI圖像處理、物體檢測和音視頻識別能力也得到了顯著提高。它們現在作為附加功能提供給某些芯片供應商。我們預計，隨著部署的增加，這些技術將變得更加普遍，價格也將得到改善。

邊緣計算是否被過度炒作?一些假設正在推動邊緣云理論的非凡繁榮:

目前尚不清楚邊緣云市場的規模是否會像它所宣稱的那樣大。有證據表明，這可能是一個高增長的行業。但是，此服務的所有權元素仍在定義中;電信公司與超大規模企業、專業的企業系統集成商以及云邊緣專家。
邊緣云是一種萬能的解決方案，而不是特定于用例的解決方案。目前還不清楚哪些應用程序需要邊緣云功能，可能是用于制造RPA和醫療保健，與零售應用程序的應用程序。企業仍在評估商業案例，模型的成本將隨著時間的推移而增加。
邊緣計算是尋找應用程序的解決方案嗎?幾微秒的往返延遲是否使消費者準備花更多的錢?我們是否將邊緣存儲誤認為邊緣計算，并將所有這些應用程序一視同仁?
集中式數據中心的沉沒成本如何?它們現在會未被充分利用，還是最終只存儲非關鍵數據?如果邊緣計算的一切都是關于實時的，那么5G切片可能是解決方案的一個重要元素。如果是這樣的話，電信公司和超大規模企業之間能否建立起一種可持續的商業模式。

這些真相很快就會大白于天下。隨著該領域的進一步發展，AI/ML技術將如何在新的世界秩序中重新組合將變得更加明顯。這可能會定義服務提供者的新定位，他們與解決方案提供商的聯盟，以及組合的商業模型。

AI/ML的結合，最終將形成一個獨特的格局，在未來十年推動消費者和用戶。?

責任編輯：華軒來源：千家網