王凌霞 王哲

為更好地了解人工智能與物聯(lián)網(wǎng)領域的結合應用情況，深刻把握AIoT技術應用落地面臨的問題與挑戰(zhàn)，2019年上半年，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技術及應用研討會，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)和機構的專家、企業(yè)家出席會議，就人工智能與物聯(lián)網(wǎng)技術的技術進展、應用障礙、政策環(huán)境等展開探討并積極建言獻策。

AIoT應用落地

面臨四方面挑戰(zhàn)

與會專家認為，AIoT概念自2017年左右誕生以來，不僅成為物聯(lián)網(wǎng)領域的發(fā)展熱點，也被認為是人工智能技術的重要應用方向。所謂“AIoT”即“AI+IoT”，是指人工智能（AI）與物聯(lián)網(wǎng)（IoT）技術融合應用以實現(xiàn)萬物智聯(lián)。人工智能可以使物聯(lián)網(wǎng)的價值最大化，物聯(lián)網(wǎng)能為人工智能提供數(shù)據(jù)流，二者有機結合，開拓了人工智能在應用層面更多的可能性，也為工業(yè)機器人、無人駕駛、智能家居、智慧城市，以及智慧物流等新興領域提供了重要技術支撐。不過，AIoT的應用落地還面臨著諸多問題。

人工智能算法無法直接應用于物聯(lián)網(wǎng)的細分垂直領域。AIoT涉及人的行動、機器的聯(lián)網(wǎng)、數(shù)據(jù)的處理等多個方面，各細分領域通常具備獨特的生態(tài)特點，都需要一套獨立的應用支撐算法。一方面，相對成熟的人工智能算法無法直接套用到具體的IoT應用之中;另一方面，特定應用領域的AIoT算法難以遷移復用到其他領域。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)應用的企業(yè)進行配合，才能提供針對特定智慧城市服務場景的解決方案。再如，海康威視深耕安防行業(yè)，其AIoT算法在公共安全領域的適配性較好，但如果遷移到其他應用領域，則有明顯的局限性。

行業(yè)間的技術割裂不利于打造立體化的AIoT應用場景。目前AIoT 落地應用還停留在技術堆積階段，缺少融合貫通的系統(tǒng)設計，各行業(yè)的場景邏輯五花八門，存在嚴重的技術割裂現(xiàn)象。這既不利于打造貫通各行業(yè)的物聯(lián)網(wǎng)場景化服務，同時也顯著提高了AIoT落地的技術組合成本。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、生活服務等模塊共同組成了城市感知系統(tǒng)，但各模塊的AIoT技術框架卻相對分離，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)新拖慢了AIoT技術創(chuàng)新轉化落地速度。AIoT應用落地離不開商業(yè)模式的推動，但很多當前或潛在的用戶還不能很快響應AIoT的技術創(chuàng)新，無法從前瞻性、系統(tǒng)化的角度向市場提出需求。例如，在公共安全領域，AIoT算法演進大多由政府部門主導，與企業(yè)商業(yè)創(chuàng)新的出發(fā)點不同，兩者很難實現(xiàn)平衡。再如，AIoT技術在文博數(shù)字化、無人機、城市水質監(jiān)測等領域已有一定應用，但相關行業(yè)用戶往往只考慮現(xiàn)階段要解決的問題，沒有為AIoT在該領域的可持續(xù)創(chuàng)新留出空間。

標準制定不夠靈活融通限制了AIoT應用創(chuàng)新活力。目前，多數(shù)AIoT技術應用的標準制定未能充分考慮靈活性，部分政府機構針對特定領域出臺的AIoT技術標準存在強制合規(guī)要求，導致企業(yè)為了合規(guī)只能沿用舊有技術，在一定程度上限制了創(chuàng)新發(fā)展。甚至在極端情況下，某項標準出臺可能直接終止技術創(chuàng)新活動。例如2019年5月14日，美國舊金山城市監(jiān)督委員會以8∶1的結果通過一項名為《反監(jiān)控條例》的法令，禁止警察和其它政府機構購買和使用人臉識別技術，此舉勢必嚴重影響該地區(qū)相關AIoT技術的應用創(chuàng)新。與此同時，AIoT標準的地區(qū)差異化現(xiàn)象普遍存在，企業(yè)疲于應對，造成了不必要的生產(chǎn)損耗，也影響了跨地域AIoT的應用。

三點建議

推動形成行業(yè)聯(lián)盟合力。第一，推動人工智能、物聯(lián)網(wǎng)領域的相關企業(yè)組建涵蓋AIoT領域芯片、算法、技術等產(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)展的新模式和新機制，合力構建AIoT融合創(chuàng)新生態(tài)體系。第二，依托行業(yè)聯(lián)盟打造交流創(chuàng)新平臺，圍繞項目協(xié)作、資源協(xié)同、成果孵化、標準制定，以及方案共享、宣傳推廣和人才培養(yǎng)等開展常態(tài)化工作，促進聯(lián)盟成員加強技術對接和產(chǎn)業(yè)配套，構建快速反應的AIoT生態(tài)鏈，提升AIoT創(chuàng)新應用落地的效率，降低技術組合成本。第三，推動骨干企業(yè)牽頭整合聯(lián)盟內(nèi)多領域多企業(yè)的應用方案，向用戶或技術需求方打包整體輸出，不斷提升AIoT相關產(chǎn)品供給的行業(yè)融合度。同時，通過加強與用戶的溝通磨合，加強供需雙方在技術、產(chǎn)品、服務等方面的匹配度，促進AIoT應用創(chuàng)新更快落地。

推動制定兼具靈活性和延續(xù)性的規(guī)范標準。第一，兼顧政策延續(xù)性和標準靈活性，為企業(yè)創(chuàng)新留出足夠的空間，盡可能打消企業(yè)創(chuàng)新活動對政策面的顧慮。第二，加強跨行業(yè)技術標準合作，以應用場景為單位，提升行業(yè)標準之間的交融度，降低AIoT技術創(chuàng)新落地的合規(guī)復雜度。第三，依照技術演進情況不斷升級異常行為檢測、防火墻等AIoT相關安全標準，防御IoT端點設備和AI系統(tǒng)受到攻擊。同時，不斷完善人工智能相關技術標準，提前預防反人工智能等新型安全問題。

同步提升云計算和邊緣計算能力。第一，進一步提升萬物互聯(lián)場景下的云計算能力，發(fā)展云端智能計算和數(shù)據(jù)處理能力，推動形成設備間信息共享、數(shù)據(jù)交互的嶄新生態(tài)。二是加快提升邊緣計算能力，在網(wǎng)絡服務、智能應用業(yè)務、安全與隱私保護等方面，提升邊緣側海量數(shù)據(jù)的分析和處理能力。第三，全面提升物聯(lián)網(wǎng)終端的智能化水平，緊密結合智慧城市、消費電子、智能網(wǎng)聯(lián)汽車、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、智能家居等領域AIoT應用場景的創(chuàng)新需求，加快AIoT領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的推理能力。