AIoT技术在新型物联网实践平台中的应用

张 琰

（武昌工学院，湖北 武汉430065）

0 引言

近年来，随着技术创新和物联网的飞速发展，嵌入式技术变得越来越普及，移动电话、电脑、电视、冰箱、机顶盒、汽车电子产品、智能机器人等都在使用嵌入式技术。特别需要注意的是，嵌入式系统越来越流行，人工智能（AI）和物联网将仍然是未来两年嵌入式体系结构的关键。

1 AIo T技术的定义

一般来说，AIoT是人工智能技术和特定应用中的物联网的登陆组合。它不是新技术应用程序，而是一种新的物联网应用程序，与传统物联网应用程序有一定区别。如果物联网要完成所有可执行其自身功能的通用对象的数据共享，并使用数据来连接世界和所有事物，那么AIoT就是在此基础上赋予其更智能的系统特性，以确保在实际意义上的真正的物联网。

数据信息赋予AI魅力，而AI使物联网成为可能。边缘计算支持点下的AIoT要完成AIoT，要边缘计算功能的支持。边缘计算是指在靠近事物或数据信息源的网络边缘上，接近边缘智能服务，以实现智能连接、实时业务流程、数据优化和应用程序的重要要求。

现代智能机器设备方面具有认知、推理和管理决策的作用，不可避免地依赖于云空间单独测量和计算的能力。以智能家居系统为例，场景的形式化将相应提高边缘计算能力。对于AI集成芯片来说，为满足AI计算能力和跨机设备形状的要求，根据IoT场景定制设计芯片架构；对于本地标识，高频词和网络连接速率是这部分的关键，高频词解决在不连接网络的情况下能充分利用AI。边缘计算完成了智能家居系统行业中人机交互技术的本地识别，降噪、唤醒本地/云空间的高效平衡以及多模式需求，让客户获得“安全，简单，方便，快捷和舒适的感觉”。

2 物联网与AIo T技术密切相关

尽管物联网具有传感器，无线网络和射频识别技术，但物联网系统的实际操作和数据处理均基于嵌入式技术。物联网使用嵌入式系统的硬件配置组件和应用程序流程来控制各种事物，这些事物可能是诸如冰箱、监控摄像机或有线机顶盒之类的电子产品；可能是生产线输送带及制造机械设备及其他工业生产环保设备工程系统；新的现代城市，如交通旅行标志和全智能电度表。可以在云空间中运行的所有设备都可能成为物联网整体应用中的关键一步。

研究机构Gartner预测并分析，2019年全球连接互联网的项目总数将达到142亿，到2021年将达到250亿，这将产生大量数据。Gartner高级副总裁尼克·琼斯（N芯片KJones）表示，数据信息是物联网的驱动力，该公司从数据信息中挖掘出更有意义的信息内容，这将带动高端产品的长期发展。

除了物联网，人工智能还将成为未来嵌入式系统的重要发展。针对人们的日常生活和工业发展计划，预测人工智能在未来几十年内，将产生长期影响。过去，嵌入式物联网产业链的运行模式是通过嵌入式设备收集数据和信息，通过物联网传输数据，并使用云空间人工智能来分析互联网大数据。未来增加人工智能后，嵌入式物联网的运行模式将发生变化，设备的计算能力将得到提高，计算将从云空间移至雾端和边缘端，随着CPU加上GPU或FPGA组合，计算架构也将发生变化，一些嵌入式电子计算机与FPGA协作以节省能源。

3 人工智能物联网（AIOT）综合测试平台

无论是技术工程师还是客户，人们都可以感受到AI和IoT技术向日常生活的转变。AIoT是未来的主要驱动力，将成为公司合理布局的关键行业。小米创始人雷军在全球人工智能交流会议上提到，人工智能带来了人类社会的深刻变革。人工智能和物联网的集成将产生AIoT，这是世界上万物的智能互连。未来这个行业将有很大的发展空间，AIoT将成为新兴市场的关键，例如，工业机械手、智能机器、自动驾驶、智能家居系统和新兴智能城市。

人工智能部分的硬件配置平台基于嵌入式Arm单片机开发板，它具有收集视频、语音、视觉效果和其他传感器数据的能力，以及适用于各种场景的操作。物联网的硬件配置平台是基于物联网课堂教学平台，该模块是根据ZigBee无线数据传输技术完成的，具有功耗低、速度慢、自组织网络等特点，可以应用于人工智能物联网的各种学习训练和应用领域。该平台适用于基础平台和流行的开源系统优化算法，用于面部识别、语音识别、无线通信、传感器原理等。

4 AIo T技术在新型物联网实践活动平台中的应用对策

4.1 促进产业联盟与合作的建立

第一是促进人工智能和物联网行业的相关公司建立覆盖AIoT行业集成芯片，优化算法，技术等产业链上、中、下游的紧密联盟，共同探索新的模型和系统，针对AIoT产业链合作的发展，共同构建AIoT自主创新的绿色生态管理体系。第二是利用行业联盟建立沟通交流的自主创新平台，促进联盟小组正常工作，重点是新项目合作、资源协作、资源规划与共享，以及人才培训。第三是促进领先企业在联盟中率先整合多个行业和多个公司的应用计划，将整体输出打包到客户或技术需求中，并继续改善AIoT相关产品的现场兼容性。此外，随着与客户的沟通和磨合期的改善，双方之间的技术、产品和服务项目的匹配度将得到提高，AIoT的使用将更快地实现独立创新。

4.2 促进制定协调和可持续性的规范和标准

第一是要保持现行政策的连续性，又要有规范和协调的能力，为企业技术创新腾出足够的室内空间，并设法消除企业对技术创新主题活动的担忧。第二是加强跨行业标准和规范的协作，将应用领域用作企业，提高国家标准的集成度，并降低实施AIoT技术创新过程中合规性管理的复杂性。第三是根据技术发展不断升级AIoT相关检测标准，例如，异常行为检查、服务器防火墙等，以抵御网络黑客对IoT节点设备和AI系统的攻击。此外，逐步提高人工智能的相关标准和规范，尽早预防新的安全风险，例如，反人工智能。

4.3 提高云计算技术和边缘计算能力

第一是在物联网的背景下进一步提高云计算的技术能力，以及云空间智能计算和数据处理方法能力的发展，以促进创建资源共享和数据信息的新绿色生态，机器和设备之间的交互。第二是从互联网服务，智能应用业务流程、安全性和隐私维护等方面、加速边缘计算能力的提高，提高边缘大数据的分析和解析能力。第三是全方位提升物联网终端设备的智能系统水平，紧密联系新智慧城市、消费电子、智能联网汽车、工业物联网、智能家居等行业的AIoT应用领域的自主创新需求系统，加速AIoT行业嵌入式集成芯片产品研发的自主创新和优化算法，进一步提高人工智能的端到端逻辑推理能力。

5 结语

综上所述，为了更好地掌握人工智能与物联网行业的集成和应用，并深入掌握关键AIoT技术的实施过程中遇到的问题和挑战，电子信息技术研究室赛迪智库与人工智能产业链自主创新联盟共同举办了AIoT技术与应用研讨会，不断推进AIoT技术在新型物联网实践平台的应用。