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簡單連接上升為智能連接 5G加持:AIoT改變工業(yè)

2019-10-16 07:00:38王改靜
通信產(chǎn)業(yè)報 2019年32期
關(guān)鍵詞:鄔賀銓聯(lián)網(wǎng)工業(yè)

王改靜

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)時代,任何一家制造企業(yè)要想不被“淘汰出局”,就需要實現(xiàn)轉(zhuǎn)型升級和工廠自動化智能化水平提升,隨著技術(shù)的不斷革新,企業(yè)轉(zhuǎn)型升級也在提速。

人工智能(AI)和物聯(lián)網(wǎng)(IoT)被認(rèn)為是推動當(dāng)今行業(yè)發(fā)展的主導(dǎo)技術(shù),近年來兩者融合產(chǎn)生了一個新的概念:AIoT(智聯(lián)網(wǎng)),隨著5G技術(shù)的發(fā)展,AIoT在工業(yè)自動化中被寄予厚望。

AI是大腦,IoT是連接

“AIoT”即“AI+IoT”,指的是人工智能技術(shù)與物聯(lián)網(wǎng)在實際應(yīng)用中的落地融合。現(xiàn)在業(yè)內(nèi)有一個說法就是,AI是大腦,IoT是連接。兩者的融合可以提供智能連接系統(tǒng),能夠進(jìn)行自我糾正和修復(fù)。

IoT不管是技術(shù)還是產(chǎn)業(yè),都是由來已久,它解決底層連接和數(shù)據(jù)傳輸問題。同時它帶來的連接設(shè)備和數(shù)據(jù)類型遠(yuǎn)大于傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng),在工業(yè)領(lǐng)域由于設(shè)備的多樣性及工藝流程的復(fù)雜性,其連接系統(tǒng)也更為復(fù)雜,為了更好的理解AIoT,我們需要了解連接系統(tǒng)的發(fā)展。

云計算的出現(xiàn)為物聯(lián)網(wǎng)連接系統(tǒng)提供連接、存儲和計算三個關(guān)鍵功能。借助云計算的基礎(chǔ)架構(gòu),可以使多個設(shè)備之間無縫連接,除了可以發(fā)送機(jī)器對機(jī)器(M2M)消息之外,這些設(shè)備還可以將獲取的遙測數(shù)據(jù)集中存儲在云中,同時對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行計算分析服務(wù)處理,可以獲得洞察力。

AI則可以根據(jù)大量的歷史資料和實時觀察找出對于未來預(yù)測性的洞察。由于同時分析過去的和實時的數(shù)據(jù),AI更容易注意到有哪些資料屬于例外,并做出合理、合適的推斷。

數(shù)據(jù)對于AI的重要性不言而喻,AI需要持續(xù)的數(shù)據(jù)流入,它可以處理和從中學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)越多,其預(yù)測的準(zhǔn)確率也會越高。

AI是IoT的大腦,讓設(shè)備的簡單連接上升為智能連接,讓萬物互聯(lián)進(jìn)化到萬物智聯(lián),IoT是讓AI具備行動能力的身體。就像人類的眼睛、耳朵、鼻子和皮膚感知我們周圍的世界一樣,IoT中數(shù)十億的傳感器和攝像頭采集周圍環(huán)境的數(shù)據(jù),并將這些數(shù)據(jù)發(fā)送給AI進(jìn)行分析和處理。這些數(shù)據(jù)也是AI進(jìn)行深度學(xué)習(xí)的重要養(yǎng)料,協(xié)助AI變得越來越聰明,做出的決定也越來越明智。

正如阿里云首席智聯(lián)網(wǎng)科學(xué)家柯鎮(zhèn)所說:“缺少AI的IoT會變?yōu)椤u肋,缺少IoT的AI會成為‘傻瓜”。

目前,AIoT在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用主要是在工業(yè)機(jī)器人領(lǐng)域。

在自動化普及的工業(yè)時代,生產(chǎn)過程幾乎完全自動化、機(jī)器人具備高度的適應(yīng)能力,工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)不只是實現(xiàn)機(jī)器互聯(lián),還有智能。AIoT在幫助機(jī)器人實現(xiàn)智能互聯(lián)的同時,還能讓管理者任意自如地操控,尤其是在很多危險的工業(yè)領(lǐng)域。

在未來,工業(yè)生產(chǎn)將更進(jìn)一步實現(xiàn)智能化,工業(yè)機(jī)器人將得到更廣泛的應(yīng)用。在AIoT的支持下,機(jī)器人與工業(yè)設(shè)備等完成了完全的互聯(lián)互通,并可對相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行實時持續(xù)處理,從而進(jìn)一步提高效率,降低成本。

5G是連接AI與IoT的橋梁

隨著5G商用牌照的發(fā)放,不少業(yè)內(nèi)人士表示,AIoT將會迎來一個爆發(fā)期,5G將為AIoT的發(fā)展掃清技術(shù)上的障礙。

在5G技術(shù)加持下,AIoT在未來20年將成為全球備受矚目的黑科技。

中國工程院院士鄔賀銓表示,“5G是連接AI與IoT的橋梁,其高帶寬、高可靠低延時、大連接開拓了AIoT更廣闊的應(yīng)用領(lǐng)域”。

那么5G和AI、IoT之間是什么關(guān)系?鄔賀銓表示,5G是將AI和IoT連接起來,成為一個可靠的高帶寬、大連接、低時延的通道。通過5G將IoT提升到人工智能的層面,體現(xiàn)IoT的價值,同時,5G幫助AI與IoT結(jié)合,產(chǎn)生落地效應(yīng)。

在工廠內(nèi)部WiFi無線網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用得最多,但無線技術(shù)的帶寬、可擴(kuò)展性、抗干擾能力很難滿足工廠環(huán)境的實際應(yīng)用需求。

而5G在可靠性、抗干擾能力上可以滿足工廠環(huán)境需求,因而可以用在企業(yè)外網(wǎng)和企業(yè)內(nèi)網(wǎng)中。

鄔賀銓指出,現(xiàn)在應(yīng)用較多的公用網(wǎng)絡(luò)上的5G是一種利用TDD(時分雙工)的模式,在某個頻率上根據(jù)時序的不同分為上行下行,工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中,需要上傳的帶寬高,回傳指令的帶寬低,TDD的下行較上行時隙多。

現(xiàn)在應(yīng)用較多的公用網(wǎng)絡(luò)上的5G是一種利用TDD的模式,在某個頻率上根據(jù)時序的不同分為上行下行,工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中,需要上傳的帶寬高,回傳指令的帶寬低,TDD的下行較上行時隙多。

這其中,機(jī)器人將來會大量應(yīng)用,“5G+8K+移動邊緣計算”可以讓機(jī)器人反應(yīng)更敏感。商飛公司用8K高清攝像頭掃描飛機(jī)蒙皮鉚接質(zhì)量,通過5G寬帶快速連接企業(yè)的云平臺,顯著提升效率與檢測質(zhì)量,商飛還利用5G的低時延同步兩個攝像頭,將從兩側(cè)獲取的視頻合成飛機(jī)精確的3D視像。

機(jī)器視覺也將得到廣泛應(yīng)用,數(shù)據(jù)顯示,中國每天在產(chǎn)線上進(jìn)行目視檢查的工人超過350萬,其中僅3C行業(yè)就超過了150萬人。但人工檢測準(zhǔn)確度不高。機(jī)器視覺需要借助邊緣計算與中心云的大規(guī)模AI比對分析能力,5G為云連接提供寬帶和快速通道。

AIoT發(fā)展還存在諸多挑戰(zhàn)

雖然AIoT已經(jīng)成為行業(yè)技術(shù)發(fā)展風(fēng)口,但鄔賀銓認(rèn)為,AIoT發(fā)展將經(jīng)歷單機(jī)智能階段、互聯(lián)智能階段及主動智能階段三個發(fā)展階段。

第一階段段是單機(jī)智能階段:單機(jī)系統(tǒng)需要精確感知、識別、理解用戶的各類指令,如語音、手勢等,并正確決策、執(zhí)行和反饋。而這個過程中設(shè)備與設(shè)備之間是不發(fā)生相互聯(lián)系。

第二階段是互聯(lián)智能階段:采用集中的云或邊緣計算控制多個終端(感知器)的模式,構(gòu)成互聯(lián)的產(chǎn)品矩陣,打破了單機(jī)智能的孤島效應(yīng),對智能化體驗場景進(jìn)行了不斷升級和優(yōu)化。當(dāng)用戶晚上在臥室對著空調(diào)說出“睡眠模式”時,客廳的電視、音箱,以及窗簾、燈等都自動進(jìn)入關(guān)閉狀態(tài)。

第三階段是主動智能階段:智能系統(tǒng)根據(jù)用戶行為偏好、用戶畫像、環(huán)境等各類信息,自我學(xué)習(xí)、主動提供適用于用戶的服務(wù)。例如,清晨伴隨著光線的變化,窗簾自動緩緩開啟,音箱傳來悅耳的起床音樂,空調(diào)調(diào)整到適應(yīng)白天的溫度。

AIoT發(fā)展還面臨很多的挑戰(zhàn),包括算力、算法、平臺兼容性、安全性四個方面。

第一是算力,普通計算機(jī)的計算能力有限,利用其訓(xùn)練一個模型往往需要數(shù)周至數(shù)月的時間。密集和頻繁地使用高速計算資源面臨成本壓力。

第二是算法,AI的訓(xùn)練所需的時間非常長,目前僅訓(xùn)練一些簡單的識別尚需數(shù)周時間,面對未來應(yīng)用場景的豐富性,有必要在算法層面予以增強(qiáng)。此外,基礎(chǔ)算法非常復(fù)雜,應(yīng)用的企業(yè)開發(fā)者能力不足。

第三是平臺兼容性,物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品碎片化,而各AI公司生態(tài)之間又缺乏協(xié)同,本地算力、網(wǎng)絡(luò)連接能力、平臺間的不兼容,要把框架里的算法部署到數(shù)量眾多的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備上,大規(guī)模部署問題重重。

第四是安全性,人工智能呢決策的正確性受IoT數(shù)據(jù)的精確度影響,AI的分析結(jié)構(gòu)還缺乏可解釋性,AIoT還存在被攻擊而成為僵尸物聯(lián)網(wǎng)的風(fēng)險。

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