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2019年8月7日，宜鼎國(guó)際（Innodisk）在全球頂級(jí)閃存峰會(huì)2019 Flash Memory Summit（簡(jiǎn)稱“FMS”）上舉辦了為期一天的AIoT峰會(huì)，分享多個(gè)AIoT智能存儲(chǔ)解決方案。

物聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)存在了相當(dāng)長(zhǎng)的時(shí)間。人工智能（AI）也超過(guò)它的迭代份額。但兩者的結(jié)合呢？這才剛剛開(kāi)始在聚光燈下占有一席之地，它實(shí)際上涉及到將人工智能技術(shù)嵌入物聯(lián)網(wǎng)組件。

(AIoT是人工智能和物聯(lián)網(wǎng)融合而成的結(jié)果，圖片來(lái)源ARC Advisory Group)

基于邊緣或云的人工智能

人工智能和物聯(lián)網(wǎng)的融合被稱為AIoT，無(wú)論是在邊緣還是在云端，它都是一個(gè)強(qiáng)大的工具。AIoT技術(shù)的目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)更高效的物聯(lián)網(wǎng)操作，改善人機(jī)交互，增強(qiáng)數(shù)據(jù)管理和分析。如果實(shí)施得當(dāng)，這些人工智能分析可以將物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有用的信息，以改進(jìn)決策過(guò)程。

雖然AIoT還有一些基本問(wèn)題需要解決，但并不是無(wú)法克服的。這些問(wèn)題主要集中在軟件方面，包括操作系統(tǒng)和應(yīng)用程序代碼，以及適當(dāng)?shù)馁Y源分配和劃分。此外，后端管理和制造過(guò)程也各不相同，并將繼續(xù)出現(xiàn)分歧。宜鼎國(guó)際（Innodisk）明白智能產(chǎn)品和具有人工智能及物聯(lián)網(wǎng)功能的應(yīng)用程序是未來(lái)的發(fā)展方向，并將很快成為市場(chǎng)的主流。

在邊緣，最新的微控制器與大量的傳感器相結(jié)合，允許在不返回云端的情況下在本地進(jìn)行相對(duì)高效的處理和決策。這具有一些明顯的優(yōu)勢(shì)：首先，當(dāng)與基于云端的決策相關(guān)的延遲消失時(shí)，它允許進(jìn)行實(shí)時(shí)決策。在自動(dòng)駕駛或醫(yī)療設(shè)備等應(yīng)用中，這一時(shí)機(jī)至關(guān)重要；其次，不必通過(guò)一種潛在的昂貴介質(zhì)（即蜂窩網(wǎng)絡(luò)）傳輸，從而能節(jié)省成本。

隨著邊緣處理能力的新水平的提高，開(kāi)發(fā)人員了解到機(jī)器學(xué)習(xí)（人工智能的一個(gè)子集）在邊緣進(jìn)行是可能的。隨著時(shí)間的推移，機(jī)器可以變得更智能，決策可以被改進(jìn)，以提高準(zhǔn)確性，超越以前沒(méi)有用戶交互的可能。在某些情況下，它甚至比人類能處理的要好得多。

同樣的性能提升也在云端以更大的規(guī)模出現(xiàn)，主要是由于消除（或減少）了電源和空間限制。這才是人工智能真正有潛力發(fā)光的地方。最新的微處理器所能做到的事情顯而易見(jiàn)，但當(dāng)你把處理能力和今天（或未來(lái)）的人工智能算法結(jié)合起來(lái)時(shí)，可能性是無(wú)限的。

宜鼎國(guó)際（Innodisk）AIoT峰會(huì)

為了幫助工程師和開(kāi)發(fā)人員利用這一新興技術(shù)，宜鼎國(guó)際（Innodisk）舉辦了為期一天的AIoT峰會(huì)（2019年8月7日，加利福尼亞州，圣克拉拉凱悅酒店），該峰會(huì)以宜鼎國(guó)際（Innodisk）及其合作伙伴關(guān)于AIoT及其許多應(yīng)用程序的專家講座和討論為特色，所涉及的行業(yè)包括工業(yè)、制造業(yè)、自動(dòng)化、公共設(shè)施、交通運(yùn)輸、機(jī)器人、農(nóng)業(yè)和醫(yī)療保健等。

AIoT峰會(huì)的與會(huì)者能了解到宜鼎國(guó)際（Innodisk）如何通過(guò)開(kāi)發(fā)創(chuàng)新的工業(yè)嵌入式閃存和其他內(nèi)存解決方案來(lái)推動(dòng)AIoT的未來(lái)。本次AIoT峰會(huì)的最終目標(biāo)是幫助工程界推進(jìn)下一代智能人工智能物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，在講座結(jié)束后，與會(huì)者更與宜鼎國(guó)際（Innodisk）及其戰(zhàn)略合作伙伴進(jìn)行了充分的交流。

原文發(fā)布于embedded-computing.com

作者：Richard Nass