過(guò)去的 12 個(gè)月無(wú)疑非常艱難，新冠病毒大流行在世界范圍內(nèi)造成了嚴(yán)重破壞。而且，非常不幸的是，現(xiàn)在每個(gè)人都意識(shí)到，Covid-19 可能會(huì)將繼續(xù)存在。

當(dāng)我們開(kāi)始接受這一事實(shí)時(shí)，我們現(xiàn)在正在尋求適應(yīng)我們的生活方式以及與周圍世界互動(dòng)的方式。行業(yè)、企業(yè)和政府都在做相應(yīng)的調(diào)整以適應(yīng)當(dāng)前現(xiàn)狀，以確保人們安全、高效并能夠過(guò)上自己的生活。

我們工作的方式和地點(diǎn)只是大多數(shù)人不得不改變的方式之一。在過(guò)去的一年里，在家工作一直是許多人的常態(tài)，即使我們已經(jīng)擺脫了這種大流行，我們也可能會(huì)看到企業(yè)繼續(xù)允許員工在家工作。因此，這種工作方式重新關(guān)注了我們家庭的重要性，圍繞技術(shù)支持的“智能”家庭的討論從未如此受到人們的關(guān)注。

就在大流行爆發(fā)之際，一種稱為“人工智能+物聯(lián)網(wǎng)”（AIoT）的新型技術(shù)生態(tài)系統(tǒng)正在站穩(wěn)腳跟。 AIoT 代表了連接事物（IoT）和部署在這些事物中的人工智能（AI）的融合。我們之前已經(jīng)探討過(guò)關(guān)于 AIoT 是什么以及它如何改變從醫(yī)療保健到運(yùn)輸?shù)雀鞣N行業(yè)的文章，但沒(méi)有比智能家居更大的機(jī)會(huì)了。

當(dāng)前，智能家居仍然是一個(gè)相對(duì)新興的行業(yè)，因此去年，我們對(duì)阻礙 AIoT 的障礙進(jìn)行了研究。在該研究中，電子工程師強(qiáng)調(diào)了重要的市場(chǎng)級(jí)和設(shè)備級(jí)問(wèn)題。一年后，我們又進(jìn)行了同樣的研究，看看事情發(fā)生了怎樣的變化。人類剛需往往是所有發(fā)明的源動(dòng)力，新冠病毒大流行加速了 AIoT 在智能家居及其他領(lǐng)域的開(kāi)發(fā)和采用。

隨著技術(shù)的不斷升級(jí)迭代，安全性、連接性和可擴(kuò)展性都變得更容易解決。

在我們 發(fā)布的2020 年的報(bào)告《THE EDGE OF TOMORROW》中，工程師將安全性、連接性和可擴(kuò)展性列為 AIoT 面臨的最大市場(chǎng)問(wèn)題。然而，在去年，這些問(wèn)題得到了緩解，許多人認(rèn)為障礙更容易克服。

在安全性方面，人工智能因其對(duì)數(shù)據(jù)的依賴而引發(fā)了隱私問(wèn)題。設(shè)備越“智能”，它需要的信息就越多。然而，在過(guò)去的 12 個(gè)月里，工程師們意識(shí)到在本地而不是在云端處理數(shù)據(jù)可以解決隱私問(wèn)題。家庭可以將他們的數(shù)據(jù)保存在房屋之內(nèi)，而無(wú)需將其發(fā)送給云中的第三方，從而降低了泄漏風(fēng)險(xiǎn)。

通過(guò)將數(shù)據(jù)保存在家中，遠(yuǎn)程網(wǎng)絡(luò)犯罪分子將不得不變成一個(gè)普通的竊賊來(lái)竊取數(shù)據(jù)。雖然這不太可能發(fā)生，但設(shè)備制造商確保在其設(shè)備上進(jìn)行的處理是安全的仍然很重要。一系列設(shè)備級(jí)安全功能——包括安全密鑰存儲(chǔ)、加速加密和真隨機(jī)數(shù)生成器——可以為顯著提高數(shù)據(jù)和決策的安全性奠定基礎(chǔ)。

除了安全性之外，工程師還認(rèn)為連接性對(duì) AI 部署構(gòu)成了巨大障礙，38% 的人表示擔(dān)心該技術(shù)克服延遲問(wèn)題的能力。例如，當(dāng)家庭醫(yī)療監(jiān)控需要根據(jù)心臟病等可能改變生活的情況做出決定時(shí)，他們無(wú)法承受不可靠的連接問(wèn)題的負(fù)擔(dān)。然而，現(xiàn)在，設(shè)備上的處理減少了對(duì)網(wǎng)絡(luò)的需求，使網(wǎng)絡(luò)延遲成為一個(gè)有爭(zhēng)議的問(wèn)題；只有 27% 的行業(yè)專家認(rèn)為連接性是智能家居應(yīng)用的主要障礙。

如果要?jiǎng)?chuàng)建不受延遲影響的應(yīng)用，智能家居行業(yè)應(yīng)該轉(zhuǎn)向設(shè)備上處理。某些 AIoT 芯片現(xiàn)在速度快且可預(yù)測(cè)，執(zhí)行確定性以個(gè)位數(shù)納秒為單位進(jìn)行測(cè)量，這使產(chǎn)品能夠快速思考和做出決策。

最后，去年，工程師強(qiáng)調(diào)了可擴(kuò)展性問(wèn)題。工程師們意識(shí)到連接設(shè)備的數(shù)量正在增加，這給云基礎(chǔ)設(shè)施帶來(lái)了越來(lái)越大的壓力。 2020 年，大約四分之一的工程師認(rèn)為可擴(kuò)展性是邊緣技術(shù)成功的主要障礙。然而，專家們現(xiàn)在開(kāi)始看到 AIoT 根深蒂固的可擴(kuò)展性的好處。邊緣處理消除了對(duì)云的依賴，消除了任何潛在的增長(zhǎng)和擴(kuò)展問(wèn)題?，F(xiàn)在，只有不到五分之一的工程師認(rèn)為云基礎(chǔ)設(shè)施可以阻礙邊緣人工智能。

好消息是，電子行業(yè)不需要做任何特別的事情來(lái)保持 AIoT 的可擴(kuò)展性，因?yàn)?AIoT 擴(kuò)展的主要技術(shù)障礙之一是云需要處理數(shù)十億臺(tái)設(shè)備和 PB 級(jí)數(shù)據(jù)。

供電能力提升，功耗降低。

隨著過(guò)去一年 AIoT 市場(chǎng)的成熟，在技術(shù)方面也取得了進(jìn)步。設(shè)備上的處理能力有所提高，同時(shí)減少了啟用 AI 所需的功耗和支出?，F(xiàn)在，芯片足夠靈活，可以以比以往任何時(shí)候都更實(shí)惠的價(jià)格滿足 AIoT 的多樣化需求。

隨著 AIoT 芯片成為產(chǎn)品制造商更現(xiàn)實(shí)的選擇，工程師如何過(guò)渡到使用它們？

關(guān)鍵考慮因素之一是開(kāi)發(fā)環(huán)境。很多時(shí)候，新的芯片架構(gòu)意味著新的和不成熟的專有編程平臺(tái)，工程師需要時(shí)間來(lái)學(xué)習(xí)和熟悉。相反，工程師應(yīng)該尋找可以使用他們熟悉的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)技術(shù)訪問(wèn)的靈活平臺(tái)——C 語(yǔ)言中的完全可編程性、FreeRTOS 等運(yùn)行時(shí)環(huán)境和 TensorFlow Lite 等 AI 工具流。使用熟悉的平臺(tái)意味著工程師可以快速對(duì)芯片進(jìn)行編程，而無(wú)需學(xué)習(xí)新的語(yǔ)言、工具或技術(shù)。

滿足 AIoT 系統(tǒng)所有計(jì)算需求的單一編程環(huán)境是設(shè)計(jì)速度的根本推動(dòng)因素，這對(duì)于開(kāi)啟快速、安全的家庭 AI 新時(shí)代至關(guān)重要。