AIoT技術(shù)應(yīng)用落地的挑戰(zhàn)與對策建議

王凌霞 王哲

為更好了解人工智能與物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域結(jié)合應(yīng)用情況，深刻把握AIoT技術(shù)應(yīng)用落地面臨的問題與挑戰(zhàn)，賽迪智庫電子信息研究所與人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新聯(lián)盟聯(lián)合舉辦了AIoT技術(shù)及應(yīng)用研討會。特斯聯(lián)科技、英特爾中國研究院、曠視科技、升哲科技、出門問問、中移物聯(lián)等企業(yè)和機(jī)構(gòu)的專家，就人工智能與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的技術(shù)進(jìn)展、應(yīng)用障礙、政策環(huán)境等展開探討并提出建議。

AIoT應(yīng)用落地主要存在四方面挑戰(zhàn)

AIoT概念自2017年左右誕生以來，不僅成為了物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的發(fā)展熱點(diǎn)，也被認(rèn)為是人工智能技術(shù)的重要應(yīng)用方向。人工智能可以最大化物聯(lián)網(wǎng)帶來的價(jià)值，物聯(lián)網(wǎng)能為人工智能提供所需的數(shù)據(jù)流，二者有機(jī)結(jié)合，開拓了人工智能在應(yīng)用層面更多的可能性，正為工業(yè)機(jī)器人、無人駕駛、智能家居、智慧城市以及智慧物流等新興產(chǎn)業(yè)提供重要技術(shù)支撐。但與此同時(shí)，AIoT的應(yīng)用落地面臨著人工智能算法難以直接適配細(xì)分垂直領(lǐng)域、行業(yè)間技術(shù)割裂明顯、商業(yè)模式創(chuàng)新能力欠缺、相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)制定欠缺靈活等諸多問題。

人工智能算法無法直接應(yīng)用于物聯(lián)網(wǎng)的細(xì)分垂直領(lǐng)域?！癆IoT”即“AI+IoT”，指的是人工智能（AI）與物聯(lián)網(wǎng)（IoT）技術(shù)融合應(yīng)用以實(shí)現(xiàn)萬物智聯(lián)。但是，AIoT涉及人的行動(dòng)、機(jī)器的聯(lián)網(wǎng)、數(shù)據(jù)的處理等多方面因素，各細(xì)分領(lǐng)域通常具備獨(dú)特的生態(tài)特點(diǎn)，均需要一套獨(dú)立的應(yīng)用支撐算法。一方面，較為成熟的人工智能算法無法直接套用到具體IoT應(yīng)用中;另一方面，特定應(yīng)用領(lǐng)域AIoT算法難以遷移復(fù)用到其他領(lǐng)域。例如，商湯、曠視等開發(fā)AI算法的企業(yè)，需要與特斯聯(lián)等深耕物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)應(yīng)用的企業(yè)進(jìn)行配合，才能提供針對特定智慧城市服務(wù)場景的解決方案。再如，?？低暽罡卜佬袠I(yè)，其AIoT算法在公共安全領(lǐng)域的適配性較好，但如果遷移到其他應(yīng)用領(lǐng)域則具有明顯的局限性。

行業(yè)間的技術(shù)割裂不利于打造立體化的AIoT應(yīng)用落地主要存在四方面挑戰(zhàn)

AIoT概念自2017年左右誕生以來，不僅成為了物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的發(fā)展熱點(diǎn)，也被認(rèn)為是人工智能技術(shù)的重要應(yīng)用方向。人工智能可以最大化物聯(lián)網(wǎng)帶來的價(jià)值，物聯(lián)網(wǎng)能為人工智能提供所需的數(shù)據(jù)流，二者有機(jī)結(jié)合，開拓了人工智能在應(yīng)用層面更多的可能性，正為工業(yè)機(jī)器人、無人駕駛、智能家居、智慧城市以及智慧物流等新興產(chǎn)業(yè)提供重要技術(shù)支撐。但與此同時(shí)，AIoT的應(yīng)用落地面臨著人工智能算法難以直接適配細(xì)分垂直領(lǐng)域、行業(yè)間技術(shù)割裂明顯、商業(yè)模式創(chuàng)新能力欠缺、相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)制定欠缺靈活等諸多問題。

人工智能算法無法直接應(yīng)用于物聯(lián)網(wǎng)的細(xì)分垂直領(lǐng)域。“AIoT”即“AI+IoT”，指的是人工智能（AI）與物聯(lián)網(wǎng)（IoT）技術(shù)融合應(yīng)用以實(shí)現(xiàn)萬物智聯(lián)。但是，AIoT涉及人的行動(dòng)、機(jī)器的聯(lián)網(wǎng)、數(shù)據(jù)的處理等多方面因素，各細(xì)分領(lǐng)域通常具備獨(dú)特的生態(tài)特點(diǎn)，均需要一套獨(dú)立的應(yīng)用支撐算法。一方面，較為成熟的人工智能算法無法直接套用到具體IoT應(yīng)用中;另一方面，特定應(yīng)用領(lǐng)域AIoT算法難以遷移復(fù)用到其他領(lǐng)域。例如，商湯、曠視等開發(fā)AI算法的企業(yè)，需要與特斯聯(lián)等深耕物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)應(yīng)用的企業(yè)進(jìn)行配合，才能提供針對特定智慧城市服務(wù)場景的解決方案。再如，?？低暽罡卜佬袠I(yè)，其AIoT算法在公共安全領(lǐng)域的適配性較好，但如果遷移到其他應(yīng)用領(lǐng)域則具有明顯的局限性。

行業(yè)間的技術(shù)割裂不利于打造立體化的AIoT應(yīng)用場景。目前AIoT落地應(yīng)用還停留在技術(shù)堆積階段，缺少融合貫通的系統(tǒng)設(shè)計(jì)，各行業(yè)的場景邏輯五花八門，存在嚴(yán)重的技術(shù)割裂現(xiàn)象。這一方面不利于打造貫通各行業(yè)的物聯(lián)網(wǎng)場景化服務(wù)，另一方面顯著提高了AIoT落地的技術(shù)組合成本。例如，目前北京、上海、深圳等特大型城市的消防煙感、公共安防、城市用水、生活服務(wù)等模塊共同組成了城市感知系統(tǒng)，但各模塊的AIoT技術(shù)框架卻相對分離，無法形成貫通各行業(yè)的智能物聯(lián)能力。

商業(yè)模式缺乏創(chuàng)新降低了AIoT技術(shù)創(chuàng)新轉(zhuǎn)化落地速度。AIoT應(yīng)用落地離不開商業(yè)模式的推動(dòng)，但是很多當(dāng)前或潛在的用戶還不能很快響應(yīng)AIoT技術(shù)創(chuàng)新，無法從前瞻性、系統(tǒng)化的角度向市場提出需求。例如，在公共安全領(lǐng)域，AIoT算法演進(jìn)多由政府部門主導(dǎo)，與企業(yè)商業(yè)創(chuàng)新的出發(fā)點(diǎn)不同，兩者很難實(shí)現(xiàn)平衡。再如，AIoT技術(shù)在文博數(shù)字化、無人機(jī)、城市水質(zhì)監(jiān)測等領(lǐng)域已有一定應(yīng)用，但是相關(guān)行業(yè)用戶往往只考慮現(xiàn)階段要解決的問題，沒有為AIoT在該領(lǐng)域的可持續(xù)創(chuàng)新留出空間。

標(biāo)準(zhǔn)制定不夠靈活融通限制了AIoT應(yīng)用創(chuàng)新活力。目前，多數(shù)AIoT技術(shù)應(yīng)用的標(biāo)準(zhǔn)制定未能充分考慮靈活性，部分政府機(jī)構(gòu)針對特定領(lǐng)域出臺的AIoT技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)存在強(qiáng)制合規(guī)要求，導(dǎo)致企業(yè)為了合規(guī)只能沿用舊有技術(shù)，一定程度上限制了創(chuàng)新發(fā)展。甚至在極端情況下，某項(xiàng)標(biāo)準(zhǔn)出臺可能直接終止技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)。例如，2019年5月14日，美國舊金山城市監(jiān)督委員會以8∶1的結(jié)果通過一項(xiàng)名為《反監(jiān)控條例》的法令，禁止警察和其它政府機(jī)構(gòu)購買和使用人臉識別技術(shù)，此舉勢必嚴(yán)重影響該地區(qū)相關(guān)AIoT技術(shù)的應(yīng)用創(chuàng)新。與此同時(shí)，AIoT標(biāo)準(zhǔn)地區(qū)差異化現(xiàn)象普遍存在，使企業(yè)疲于應(yīng)對，造成了不必要的生產(chǎn)損耗，也影響了跨地域AIoT的應(yīng)用。

對策建議

推動(dòng)形成行業(yè)聯(lián)盟合力。一是推動(dòng)人工智能、物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的相關(guān)企業(yè)組建涵蓋AIoT領(lǐng)域芯片、算法、技術(shù)等產(chǎn)業(yè)上下游的緊密聯(lián)盟，共同探索AIoT產(chǎn)業(yè)合作發(fā)展新模式和新機(jī)制，合力構(gòu)建AIoT融合創(chuàng)新生態(tài)體系。二是依托行業(yè)聯(lián)盟打造交流創(chuàng)新平臺，圍繞項(xiàng)目協(xié)作、資源協(xié)同、成果孵化、標(biāo)準(zhǔn)制定、方案共享、宣傳推廣、人才培養(yǎng)等開展常態(tài)化工作，促進(jìn)聯(lián)盟成員加強(qiáng)技術(shù)對接和產(chǎn)業(yè)配套，構(gòu)建快速反應(yīng)的AIoT生態(tài)鏈，提升AIoT創(chuàng)新應(yīng)用落地的效率，降低技術(shù)組合成本。三是推動(dòng)骨干企業(yè)牽頭整合聯(lián)盟內(nèi)多領(lǐng)域多企業(yè)的應(yīng)用方案，向用戶或技術(shù)需求方打包整體輸出，不斷提升AIoT相關(guān)產(chǎn)品供給的行業(yè)融合度。同時(shí)，通過加強(qiáng)與用戶的溝通磨合，加強(qiáng)供需雙方在技術(shù)、產(chǎn)品、服務(wù)等方面的匹配度，促進(jìn)AIoT應(yīng)用創(chuàng)新更快落地。

推動(dòng)制定兼具靈活性和延續(xù)性的規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)。一是兼顧政策延續(xù)性和標(biāo)準(zhǔn)靈活性，為企業(yè)創(chuàng)新留出足夠的空間，盡可能打消企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)對于政策面的顧慮。二是加強(qiáng)跨行業(yè)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)合作，以應(yīng)用場景為單位，提升行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)之間的交融度，降低AIoT技術(shù)創(chuàng)新落地的合規(guī)復(fù)雜度。三是依照技術(shù)演進(jìn)情況不斷升級異常行為檢測、防火墻等AIoT相關(guān)安全標(biāo)準(zhǔn)，抵御黑客對IoT端點(diǎn)設(shè)備和AI系統(tǒng)的攻擊。同時(shí)，不斷完善人工智能相關(guān)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，提前預(yù)防反人工智能等新型安全問題。

同步提升云計(jì)算和邊緣計(jì)算能力。一是進(jìn)一步提升萬物互聯(lián)場景下的云計(jì)算能力，發(fā)展云端智能計(jì)算和數(shù)據(jù)處理能力，推動(dòng)形成設(shè)備間信息共享、數(shù)據(jù)交互的嶄新生態(tài)。二是加快提升邊緣計(jì)算能力，從網(wǎng)絡(luò)服務(wù)、智能應(yīng)用業(yè)務(wù)、安全與隱私保護(hù)等方面，提升邊緣側(cè)海量數(shù)據(jù)的分析和處理能力。三是全面提升物聯(lián)網(wǎng)終端的智能化水平，緊密結(jié)合智慧城市、消費(fèi)電子、智能網(wǎng)聯(lián)汽車、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、智能家居等領(lǐng)域的AIoT應(yīng)用場景創(chuàng)新需求，加快AIoT領(lǐng)域嵌入式芯片和算法的研發(fā)創(chuàng)新，全面提高人工智能端側(cè)推理能力。