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同
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AIoT技術(shù)憑借獨特的信息化和智能化優(yōu)勢,正不斷從各個領(lǐng)域發(fā)力,打造更加立體、多維互通的智慧化體系。例如,在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)時代,工廠的自動化、智能化不單單是實現(xiàn)機器互聯(lián),更是“智能連接”。 而AIoT可以為機器人與工業(yè)設(shè)備等裝上“智慧大腦”,在實現(xiàn)互聯(lián)互通的同時可對相關(guān)數(shù)據(jù)進行實時處理,從而進一步降本增效。在智慧物流領(lǐng)域,AIoT對各流程行為的數(shù)據(jù)分析可以提高貨物進出倉效率,激活倉儲容量。
鄒卓教授介紹,AIoT并不意味著AI+IoT的單純技術(shù)疊加,而是AI與IoT的相互賦能。一方面,IoT能夠源源不斷地提供數(shù)據(jù),為AI實現(xiàn)模型訓(xùn)練、提高精準(zhǔn)性奠定基礎(chǔ)。另一方面,AI技術(shù)亦為IoT設(shè)備提供了更智慧的信息交互與分析的手段,以及更豐富的應(yīng)用場景。面對龐大的IoT產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù),具有高能效并且能夠在邊緣部署的AI技術(shù),無疑是數(shù)據(jù)處理和智能應(yīng)用規(guī)劃的好手。與此同時,在高速率、大容量、低時延的5G催化下,AIoT將駛上信息傳輸“快速通道”,通向更廣闊、更精深的探索空間。
鄒卓教授分享AIoT技術(shù)發(fā)展及其應(yīng)用
AI技術(shù)進階升級,助推AIoT縱深發(fā)展
然而,AIoT離成為一把趁手的工具、走向廣泛且成熟的應(yīng)用,仍然需要經(jīng)歷相當(dāng)長的路徑,從傳感器、芯片等核心器件,到工業(yè)信息系統(tǒng)的垂直集成,都尚有不少有待突破的關(guān)鍵技術(shù)。
隨著萬物智聯(lián)逐漸成為現(xiàn)實,技術(shù)的進化與應(yīng)用將對信息的感知、數(shù)據(jù)的傳輸存儲、處理與認知的深度融合提出更高的要求。因此,作為AIoT的核心之一,更加高能效、低成本智能感知與處理對AIoT的規(guī)?;瘧?yīng)用至關(guān)重要。鄒卓博士介紹,他和團隊正在與新氦類腦合作,開展面向AIoT的類腦芯片與神經(jīng)擬態(tài)系統(tǒng)研究,借助類腦技術(shù)大規(guī)模并行、事件驅(qū)動、實時環(huán)境交互、感算存緊密耦合協(xié)同等特點,開發(fā)能夠如人腦般感知、傳遞、處理和運用信息的智能芯片與系統(tǒng),有望突破摩爾定律以及馮諾依曼架構(gòu)的瓶頸,提升AIoT節(jié)點的智能化程度,同時提高集成度、降低能耗。AI的持續(xù)迭代,將不斷釋放物聯(lián)網(wǎng)的無窮潛力,開啟AIoT應(yīng)用層更廣闊的想象空間。