如果你的人工智能應用存在巨大隱患……




未來學家預言，人工智能（AI）和物聯網（IoT）將顛覆現有的商業模式、深刻改變人類社會，其影響力甚至會超過工業革命和數字革命的總和。

現在，我們已經初步看到了人工智能和物聯網世界的雛形。然而，即使未來發展前景正在我們面前慢慢呈現，卻也很少有人談及AI驅動的物聯網是如何有效實施並實現盈利的。這次，我們所要探討的其中一個關鍵因素，就是人工智能究竟應置於何處以及它如何影響物聯網架構。


許多企業都相信，人工智能最適合放置在雲端，因為他們正在將企業數據遷移上雲並將IT計算能力交由雲服務器承載。但是物聯網要發揮其功效，就要求各種邊緣傳感器必須實現與網關可互操作的連接以及對雲端的雙向傳輸，而這將造成了延時問題。

想要真正地改變行業並重塑未來世界，許多人工智能和機器學習的應用程序必須實現實時響應。舉例來講，雖然Alexa智能語音助手（亞馬遜Echo系列音箱）在回答天氣問題時出現略微延遲我們也不太在意，但如果行駛在路上的自動駕駛汽車或者工廠裡的工業機械出現響應延遲，那可就是另外一回事了。




許多人工智能應用程序都需要超強的運算能力來處理算法和設備數據。當實時響應和低延時成為至關重要的因素時，就需要依靠边缘计算架构。但情況並非總是如此。人工智能仍然可以在雲端、數據中心、邊緣或者物聯網設備上運行，或者是在以上幾項組合的基礎上運行。


要創建最高效和可持續運作的物聯網架構，你需要了解在何處運用哪種類型的計算能力。這樣，你就能夠平衡雲計算所帶來的規模經濟與在邊緣引入人工智能處理能力的性能需求之間的關係。有人稱之為“流動計算”(fluid computing)，在整個網絡架構中存在不同層次的計算智能和處理，但要實現從雲端中的IT計算能力向運營技術（OT）、邊緣計算的轉變，其內涵則要豐富得多。





物聯網架構的安全保障

當然，安全是另一個關鍵問題。由於加密和其他安全防護措施難以在終端設備上實現，物聯網給別有用心的人留下了很多漏洞。在物聯網設備和雲之間採用安全網關的架構，可以在實現低延遲的同時，降低安全風險。

從設備到雲端的數據必須可信。如果整個架構沒有足夠的安全性，那麼企業及其所部署的物聯網和人工智能係統就容易受到攻擊。這種情況下，基於可能被盜用或不良數據做出人工智能決策的可能性會增加。





冗餘也是一個考慮因素。企業需要確定其是否在架構中設計了充足的冗餘，以便在出現某些故障時（這種情況將難以避免），網絡能夠迅速恢復。

所有這些意味著人工智能驅動的邊緣物聯網將會是一種非常複雜的生態系統，涉及許多變化的因素和多學科的專業知識，並且隨著我們越來越了解自己正在打造的嶄新世界，這些專業知識也將隨著時間的推移而不斷演進。否則的話，安全風險、意外宕機、效率低下和信息延遲等問題，將會阻礙企業佈局物聯網業務。新一代的創新者需要依賴多學科的知識，才能實現他們從構思到設計、從創建原型到批量生產、從運營到維護的願景。





最後要強調的一點是新硬件和軟件的研發。隨著人工智能不斷向邊緣側發展，我們將會看到越來越多的廠商為物聯網部署而設計專門的人工智能芯片，不僅僅是風投所支持的初創企業，包括英特爾、微軟、谷歌和蘋果這樣的科技巨頭也在進入定制芯片領域。

微軟、亞馬遜等提供雲服務的商業霸主們將會推出新的從邊緣到雲的混合計算服務。我們將會看到大量專門為推動邊緣人工智能解決方案的原型創建而設計的開發套件湧入市場，而這些解決方案的計算能力也將隨著人類需求的改變而不斷發展。

將以上所有因素整合到一起，意味著在解決方案中提供了極大的靈活性。這需要一個像安富利一樣集諮詢服務、供應鍊和生態系統等必要資源於一體的技術合作夥伴，來引領這個飛速變化的世界。在安富利，我們相信人工智能驅動的邊緣物聯網是實現顛覆性變革從而促進企業長期業務增長的關鍵所在。



文章作者：

安富利物聯網副總裁 Lou Lutostanski





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