AIoT：人工智能如何改变互联设备

近年来，物联网（IoT）深刻改变了我们与周围世界互动的方式。智能互联设备已成为我们家庭、工作场所和城市不可或缺的一部分，将自动化和效率提升到新的水平。与此同时，AI的出现正在进一步改变IoT生态系统，将这些互联设备推向自主和高级智能的新时代。AIoT（物联网人工智能）的一些比较有前景的应用包括预测监控、工业自动化、自动驾驶和智能家居设备。

众所周知，物联网设备会生成大量数据，必须快速处理这些数据才能提供有用的见解；另一方面，AI需要大量的计算资源，而这些资源在资源受限的边缘设备上并不总是可用的。当尝试直接在IoT设备（例如传感器或微控制器）上运行复杂的AI模型时，这个问题尤其明显，这些设备的处理和内存能力通常有限。为了克服这些限制，需要使用模型压缩或量化等技术对AI模型进行优化，使其在资源不足的硬件上运行。

这就是各种类型的专用AI芯片和传感器发挥作用的地方，使得直接IoT设备上运行高级算法变得越来越可能。虽然仍然存在挑战，但技术进步正在迅速克服这些障碍，为 AI 和 IoT 将成为我们日常生活中不可或缺的未来铺平了道路。

真实的AIoT应用

将AI集成到IoT设备中为一系列创新铺平了道路，这些创新正在彻底改变各个领域。例如，AI使IoT设备能够超越简单的数据收集和传输，使它们能够实时分析信息并做出自主决策。从简单的监控到行动和适应能力的转变代表了一个根本性的转变，它放大了所收集数据的价值，并大规模提高了运营效率。

这种类型的一个例子是预测性监控：通常，对关键系统（如工业机器或公共基础设施）的监控是基于定期和定时的检查，这种方法虽然有效，但并不总是能防止可能导致中断和高成本的突发故障。AI与IoT相结合，提供了更先进的解决方案。安装在机器上的物联网传感器可以持续收集数据，监测温度、振动和能耗等参数。当通过机器学习模型实时分析所有这些数据时，可以识别表明即将恶化或故障的模式，因此，系统可以在故障发生之前警告操作员，从而允许及时进行维护干预并减少停机时间。

预测和预防问题的能力代表了企业层面的竞争优势，尤其是在运营连续性至关重要的行业，例如制造或能源。AIoT也正在影响工业自动化。在智能工厂中，物联网设备连接了生产过程的每个阶段，从原材料供应链到最终分销，创建了一个智能的集成生态系统，其中每个组件都相互连接。

由于人工智能的实施，现在可以分析来自设备的数据流，优化生产过程并使前所未有的自动化水平成为可能。例如，在装配线中，物联网传感器可以持续监控机器性能，而人工智能算法可以分析数据以识别效率低下或异常情况，从而实现一定程度的动态自动化，从而提高生产效率，减少浪费和运营成本。当检测到与最佳参数的偏差时，系统可以自动调整生产过程，无需任何人工干预即可纠正问题。

人工智能可用于质量管理、实时分析成品和识别任何缺陷，这要归功于可用于检查每个组件或产品并将其与理想模型进行比较的计算机视觉算法。当检测到缺陷时，系统可以立即追踪问题的原因，从而快速纠正。自动检查减少了手动检查的需要，加快了流程并提高了可靠性。然而，人工智能在物联网中的影响不仅限于工业部门。

智能家居设备也从这种协同效应中受益；近年来，家庭自动化呈指数级增长，连接设备范围从智能恒温器到语音助手，其中人工智能是使这些设备真正“智能”的引擎，使它们能够从用户的习惯中学习并主动适应他们的需求。人工智能集成到家庭设备中还可以提高安全性，例如智能监控摄像头，它使用面部识别算法来区分人，在检测到可疑活动时发送警报，以创建一个完整的自动化保护系统。如果摄像头检测到入侵，系统可以自动锁门、开灯并向用户发送通知。

众所周知，智能恒温器可以分析与用户日常行为相关的数据，以自动调节温度，以最大限度地提高舒适度并降低能耗。AI和IoT融合的另一个战略领域是能源管理。随着人们对可持续性和效率的日益关注，AI模型被用于控制和优化能源消耗，以实时监控能源消耗，识别低效的使用模式并提出更改建议以减少浪费。

例如，在智能建筑中，AI可以分析来自温度、湿度和占用传感器的数据，以优化供暖、通风和照明的使用，从而减少对环境的影响和运营成本。支持AI的IoT设备还可以相互协调，以更有效地分配能源负载。例如，如果家庭配备了太阳能电池板和电池，AI可以根据太阳能生产和预期能源消耗的预测来管理电池的充放电，从而最大限度地提高自用并减少对电网的依赖。

集成 AI 的智能物联网传感器

该传感器支持图像识别、人数统计、目标检测、物体识别、计数器重启等多种 AI 模型，并配备了Himax的高性能、低功耗 AI 视觉解决方案，该解决方案支持Google的TensorFlow Lite框架、Edge Impulse和其他几个TinyML AI平台。SenseCAP A1101 的主要技术特点是边缘计算实现高数据安全性和隐私性、简单的数据可视化、高工业保护等级和企业可扩展性。只需点击几下，就可以通过SenseCAP Mate应用程序和SenseCAP仪表板查看和管理数据。该传感器还与其他第三方工具广泛兼容。

借助此设备，可以通过第三方训练工具训练和生成模型，并将其部署在SenseCAP A1101上，或使用产品中提供的两个演示模型测试传感器。还可以使用SenseCAP A1101收集图像并通过注释平台生成数据集，或与 AI 合作伙伴合作进行数据集生成、模型训练、算法开发等，从而为特定应用用途定制和部署模型。总体而言，SenseCAP A1101需要二次开发才能部署在实际应用中。

图 1：SenseCAP Vision AI 的工作原理

图 2 显示了为 SenseCAP A1101 传感器训练 AI 模型的流程。用户可以采用 Seeed Studio 提供的模型，通过训练工具生成自己的模型，或者获取可由 Seeed 合作伙伴实施的商业模式。这款支持 AI 的智能传感器是那些想要开发边缘 AI 或图像识别应用程序并正在寻找可靠且经济实惠的硬件平台入门的人的绝佳选择。LoRaWAN 网络易于设置且维护成本低，因此该解决方案具有高度可扩展性。

图 2：AI 模型训练流程

SenseCAP Mate App 和 SenseCAP Cloud 等免费软件服务的存在，使得只需单击几下即可轻松使用数据。只需简单的步骤即可通过 SenseCAP Cloud 连接传感器，并在几分钟内通过 LoRa 传输数据。为了提高 SenseCAP 传感器信息的可用性，Seeed Studio 提供了多个官方频道和在线资源，其中包含有关如何配置和使用传感器的详细文档、数据表、评论和用户手册，以及教程和编程技巧。

Broadcom在AIoT应用中的潜力

Broadcom 提供了几类旨在支持 AI of Things 应用的产品，例如光学和成像传感器解决方案，这些解决方案对于需要视觉处理的实际用例至关重要。这些技术包括面部识别、计算机视觉、智能监控和环境监测。这些环境中的 Broadcom 解决方案在图像采集和处理方面提供高性能和低延迟。Broadcom 的主要产品还包括用于智能摄像头和安全设备等应用的 CMOS 图像传感器，以及集成到设备中以监控环境参数（光、湿度、温度等）的环境传感器。

Broadcom 环境传感器可以与 AI 模型结合使用，以提高能源效率和智能建筑控制。除了片上系统 （SoC） 和 AI 处理器（旨在加速边缘设备上的应用，并且对于在 IoT 设备上本地运行推理至关重要）之外，还有用于 AIoT 的无线连接解决方案和高性能、高速存储器，可实现快速高效的数据处理。Broadcom 还提供专为尖端网络设计的芯片，这对于支持需要在设备和以 AI 为中心的网络之间快速通信的基础设施至关重要。对于需要处理大量传感器数据以促进 IoT 设备和 AI 之间快速交换信息的应用程序，高效的网络管理至关重要。

Broadcom连接芯片确保设备能够有效地相互通信以及与云通信，并兼容最新的 Wi-Fi 6 和 Wi-Fi 6E 技术，非常适合智能家居、智慧城市和工业 4.0 等应用。Broadcom 低功耗蓝牙 （BLE） SoC 结合了蓝牙和 Wi-Fi 连接，提供节能解决方案。

BLE 主要用于需要低功耗的应用，例如可穿戴设备、智能传感器和集成高级功能的医疗设备。Broadcom 还为 AIoT 设备提供集成安全解决方案，这对于保护敏感数据和确保应用程序中的隐私、提供网络攻击保护以及确保处理的数据得到充分保护至关重要，尤其是在智能设备、安全摄像头和工业基础设施中。

总结

人工智能正在从根本上改变物联网生态系统，为互联设备带来新的智能和自主性水平，从预测性维护到工业自动化、智慧城市、自动驾驶，甚至家居设备。将 AI 集成到 IoT 设备中提高了效率和自动化程度，并且还实现了更高水平的定制和适应性，从而改善了我们与技术和周围环境的交互。随着 AI 的不断发展，我们可以预期互联设备中将有越来越多的功能能够大规模提高运营效率。

需要解决的挑战之一当然是数据安全和隐私，事实上，物联网设备中的 AI 需要访问大量个人和敏感数据，这引发了对这些信息保护的担忧。除了在设计和实施支持 AI 的 IoT 系统时必须考虑的监管标准外，还必须实施强大的安全措施，以便在传输和存储过程中保护数据。尽管前方面临许多挑战，但 AI 在 IoT 中的潜力是巨大的，创新和增长的机会几乎是无限的。

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