让AIoT成为现实

物联网的出现意味着一直孤立存在的机器突然能够产生数据，并以一种为众多应用打开革命性操作模式的方式相互“交谈”。

人工智能(AI)已经在公众意识中存在了很长时间。对许多人来说，最难忘的智能化身是 HAL 9000，这是一个虚构的人工智能角色，最早出现在 1968 年 Arthur C. Clarke 的《太空奥德赛》(Space Odyssey)科幻电影系列中。令人高兴的是，HAL 9000 与当今的 AI 系统几乎没有任何相似之处，后者具有更直接的意图，并且几乎总是在大型远程数据中心中“运行”。它们能够吸收、构建和处理大量数据，基于复杂的分析算法产生新的见解，并在某些仍然有限的情况下简化决策。

人工智能物联网(AIoT)是这两种并行趋势的交汇点，它带来了一个复杂、智能的决策和分析过程网络的潜力，它可以整理和解释大量数据，这些数据使得以前不可能完成的事情成为可能。至关重要的是，AIoT 将在设备本身上处理这些数据。这些设备的独特之处在于，魔法发生在你的手中或附近，与数据中心和外部网络无关。

在与非网推出的《回顾 2019，展望 2020》年终专题活动中，XMOS 首席执行官 Mark Lippett 从边缘计算、背后的硬件以及 2020 趋势的分析等角度，向笔者介绍了他们对 AIoT 的独到洞见。

XMOS 首席执行官 Mark Lippett

边缘处理

你可能会问，鉴于云的便利性和普及性为什么还需要 AIoT。对于许多企业来说，数字转型仅仅意味着将他们的服务和网络转移到云基础架构中，并且很容易假设人们可以毫无问题地将数据发送到这一无形资源或从这一无形资源中发送数据。

事实是，云根本跟不上 IoT 不断增长的规模。通信基础设施带宽有限，数据中心无法交付计算。这导致了网络带宽、延迟、计算可扩展性、能源管理和安全性等诸多问题。除了本地化的私有规模之外，仅依靠现有的云架构根本不是一个现实的选择，这反过来会限制 AIoT 应用的范围和潜力。

根据《商业内幕情报》(Business Insider Intelligence)的预测，最早到 2025 年将有 640 亿台 IoT 设备——比 2018 年的 100 亿台激增了 600%以上——AIoT 迫切需要具有令人难以置信的处理能力的设备才能满足用户的期望。

AIoT 不是与庞大的云网络之间来回发送数据，而是将处理能力移向或直接移到生成数据本身的设备上。这减轻了过载网络和电力消耗大、成本高的数据中心在请求压力下的负担，以极大提高性能的方式分配工作负载。

然而，这里显然存在财政困难。对于许多希望利用 AIoT 的企业来说，全面覆盖其网络端点所需的高端 CPU 投资是完全不现实的。但如果没有能力大幅提升处理能力，AIoT 本质上就是一个白日梦。

它背后的硬件

因此，对能够实现高性能处理而又不损害价格的芯片的需求正在迅速增长。任何希望生产出满足这些业务需求的处理器的制造商，都有以下不确定的平衡各方利益的行动待执行：

1.成本。满足此需求的处理器比许多人认为是满足计算能力需求的唯一解决方案的优质替代产品便宜。从第三方硬件 / 软件的费用到处理器的类别及其功能所需的组件，这里有很多旅途危险需要协商。

2.性能。廉价并不意味着要降低性能，否则整个操作将变得毫无意义。产品背后的思想需要能够用复杂的算法和架构来补偿成本削减措施，以确保达到质量标准。

3.通用性。完美地划分价格和性能之间的关系是一件好事，但假如结果是专门为一种用途而设计的芯片（例如，驱动语音识别），那么大多数 AIoT 行业根本没有获得解决方案。你可以看到，最大的秘密是 AIoT 根本不是一个真正的市场，它是 100 个市场和 10,000 个细分市场的总和——每个市场都有不同的需求。端点解决方案必须灵活且经济地交付每个细分市场所需的计算类（AI、DSP、控制和 IO）的组合。