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AIoT化 推動智慧城市走向應用智能

隨著人工智能、大數據、物聯網、云計算等技術逐漸滲透到各個應用場景,技術賦能下的行業變革可謂肉眼可見,政務服務、智慧警務、智慧醫療智慧教育智慧交通等領域,智慧升級正從概念朝實踐應用持續貫穿。而這些細分行業的不斷完善,也昭示著智慧城市建設的日新月異。

技術的發展推動著城市運轉,但這并不是一個簡單的過程。各方參與者們在馬不停蹄發力的時候,也需要靜下心來縷清思路,以便少走彎路。近日,筆者參加了一場關于《AIoT與智慧城市應用的融合》的主題論壇,論壇就如何實現AIoT技術在智慧城市中的落地應用展開了相關探討,筆者根據現場記錄做了簡短梳理:

自2017年開始,“AIoT”一詞便開始頻頻刷屏,成為物聯網的行業熱詞。“AIoT”即“AI+IoT”,指的是人工智能技術與物聯網在實際應用中的落地融合。當前,已經有越來越多的人將AI與IoT結合到一起來看,AIoT作為各大傳統行業智能化升級的通道,已經成為物聯網發展的必然趨勢。AI、IoT“一體化”后,“人工智能”逐漸向“應用智能”的方向演進。

AIoT技術應用,先打好物聯傳感基礎

Semtech市場戰略總監甘泉表示,AIoT要想做好,首先要進行大量的數據采集分析,然而,目前前端傳感器的數量并不夠多,收集的資料、數據信息也不夠多,而且客戶習慣的養成和特性的培養,這個過程也沒有達到非常高的量,所以這兩方面將是未來AI以及物聯網技術落地行業市場的重點。

“等數據量增加到現在的十倍甚至一百倍的時候,AI以及IOT技術服務帶來的價值可能增加一百倍甚至一萬倍,這是一個持續增長的過程。而在促進數據連接,物物互聯的過程中, LoRa技術將發揮越來越重要的作用。” 甘泉表示。

LoRa以及NB-IoT均具有遠距離傳輸、低功耗的應用優勢,也因此成為物聯網應用的兩大關鍵無線通信技術。據甘泉介紹,相比于NB-IoT技術,LoRa可實現更低的應用成本。

比如NB-IoT的基站建設成本需要十幾萬,而LoRa基站成本則只需要幾千到萬元級別,其建設成本僅占到NB-IoT基站的二十分之一。因此,如果一棟樓的網絡覆蓋通過運營商可能要花費十幾萬,而使用LoRa只需要幾千元。這也是近幾年來,為什么LoRa技術能夠快速落地在各個細分的物聯網應用場景下的重要原因。

據了解,目前很多智慧社區的水表、氣表、電表、熱表等設備都用上了LoRa技術,基于 LoRa技術的智能(水、電、氣)表可自動采集實時數據并反饋給管理平臺,提高工作效率,保證服務質量。另外,智慧城市中的能源管理、智慧建筑、物流、智慧生產、智慧農業很多也都使用了LoRa技術。

甘泉表示,LoRa進行數據的采集和自動傳輸只是第一步,往后可以通過數據進行反向自動控制。比如通過數據發現水電氣表走數異常,進而自動推斷是否有煤氣泄露事件、斷水斷電等情況從而第一時間加以干預,保證用戶的生命財產安全。同樣,在城市管理、物流、農業等大的應用場景中,通過采用LoRa技術構建起更多的具有感知能力的物聯網節點,能夠助力智慧城市運行。

清華大學深圳研究所博士后、綠米算法工程師曲曉峰同樣認為, 當前物聯網端的傳感器數量還不夠多, 因此在物聯網上運行一些人工智能功能仍存在一定障礙。但包括智慧社區、智能家居等在內的行業市場已經顯露出了AIoT化的應用趨勢。比如在智能家居領域,業內已經推出了不少帶有AI功能的智能終端產品,像智能音箱、智能門鎖等爆款單品。

曲曉峰還提到,從智能家居的角度看,今年一整年的變化,人工智能+物聯網,市場需求正逐漸被培育起來,倒逼著廠商從云端及方案端拿出更成熟的產品滿足市場用戶的需求。

技術要上天,應用要落地

社區和家庭的智能化升級是能夠讓大眾直觀感受到AIoT技術賦能作用的,談及AIoT的落地應用,康行科技聯合創始人潘江宇直言,人工智能技術很火,但是現在國內的小區很難見到有真正用到AIoT的人工智能技術的產品,為什么少見?

潘江宇分析認為,首先是成本問題,用戶沒有辦法承擔起較為昂貴的應用成本。要實現AIoT更快速的落地,一是要進行成本控制,二是提高應用的便捷程度,因此廠商需要提供傻瓜式的服務,從用戶的角度出發來反推系統設計。

“只有讓用戶覺得你的東西有用才有市場,前期做再多的噱頭,是懸在半空中的,最終還是要落地。技術要上天,但是產品要落地。”潘江宇強調。

如何落地?對于這個問題,潘江宇認為,不管是拿數據還是提供服務,端是重要的,一定要有端,一定要在場景中——這是物聯的基礎也是核心。怎么樣在人工智能時代,將智能端設備放到場景中服務場景,這是廠商要做的努力,也是這個時代的訴求。

挖掘數據價值,助推智能到智慧的升級

前面我們提到要落實AIoT技術應用,先要打好物聯傳感基礎,而建立物聯網節點的出發點則是為了收集更多的數據,有龐大的數據基礎在,AI、大數據才有用武之地。

在這個論點之上,和而泰地產事業部總經理潘子健進一步指出,物聯網從連接開始,走到現在大家都在關注數據,再到計算,也可以理解為它是AI的一種計算能力和服務,最終它是要通過這樣的路徑來體現它的價值。

潘子健認為,設備連接只是第一步,數據也還是開始,到了中間計算環節,我們要構建起能夠在各個領域、各個產業落地的智能化的大數據,基于物聯網的價值體系。只有這樣,物聯網、大數據、人工智能才能跟最終的商業價值進行綁定,也只有最終的價值落地,才能夠實現真正的萬物互聯。這個過程中,數據價值的深度挖掘是關鍵,通過數據提煉出信息,信息構建成知識,然后用知識來推動各行各業實現更高效、理性的運行。

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