隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的迅速進化，從原有的WiFi技術(shù)、窄帶物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、到現(xiàn)在的5G技術(shù)，整個物聯(lián)網(wǎng)體系都發(fā)生著變化。5G的到來，同時也為ALOT技術(shù)帶來機遇和挑戰(zhàn)。

中國工程院院士鄔賀銓在由物聯(lián)網(wǎng)智庫主辦的首屆“摯物·AIoT產(chǎn)業(yè)領(lǐng)袖峰會”上，針對ALOT技術(shù)如何在5G時代演進這一問題進行了詳細解讀。

5G和AI、LoT之間的關(guān)系及影響：

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；同時幫助AI與IoT結(jié)合，產(chǎn)生落地效應(yīng)。

諸如在語音識別、人臉識別、步態(tài)識別中的應(yīng)用：貴州80%以上的按鍵都運用了“人像大數(shù)據(jù)系統(tǒng)”；

騰訊優(yōu)圖人臉識別能力兩年來已幫助上千個家庭找到了走失的家人；

香港2019年8月發(fā)生的種種暴力事件，暴徒戴口罩、頭盔來躲避人臉識別，需要使用步態(tài)識別技術(shù)，通過身高、腿骨、肌肉、關(guān)節(jié)等人體體型特征以及走路姿態(tài)進行步態(tài)識別。

AloT的應(yīng)用遍布生活領(lǐng)域：

智能家居：智能手機、智能電視、智能音箱、智能門鎖以及智能機器人等，這些都成為智能家居的入口，而5G+邊緣計算能夠更好地達到場景控制應(yīng)用。據(jù)IDC報告預(yù)測，到2020年，全球AI系統(tǒng)將為家電企業(yè)帶來收入超過470億美元，成為產(chǎn)業(yè)發(fā)展的下一個風(fēng)口。

智能城市：智能路燈，通過AI攝像頭自動檢測技術(shù)，實現(xiàn)亮度調(diào)節(jié)，從而降低40％的綜合能耗；智能井蓋，1分鐘感知井蓋位置是否異常，并消除安全隱患；智能垃圾桶，實時檢測垃圾桶的情況，在溢滿時自動通知，可替身30%的垃圾清理效率；

智能產(chǎn)業(yè)：工廠的數(shù)字化，將工廠中的數(shù)控機床、生產(chǎn)設(shè)備連接起來，對于新建工廠而言，光纖是最好的選擇，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。

AloT的發(fā)展階段和挑戰(zhàn)：

 鄔賀銓認為，AIoT將經(jīng)歷3個發(fā)展階段：單機智能階段、互聯(lián)智能階段、主動智能階段；目前對于智能家居，AIoT基本還處于單機智能階段；對于智能產(chǎn)業(yè)，AIoT已經(jīng)進入到互聯(lián)智能階段。

 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：

 算力，普通計算機的計算能力有限，而密集、頻繁地使用高速計算，則資源面臨成本壓力；

 算法，AI的訓(xùn)練所需的時間非常長，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；

 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；

 安全性，人工之鞥呢決策的正確性受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。

由此可見，未來AIoT的發(fā)展，仍然需要標(biāo)準化推動，企業(yè)間合作提升兼容性，需要威脅情報共享，從而增強安全保障能力。