距离首次提及物联网 似乎已过去半个世纪
人工智能强势入局 相关应用爆发式增长
而孤岛成片与烟囱四起 成为该行业重大痛点之一
当去碎片化几乎成为行业共识 如何高效推进
全文共2600字 阅读时长约13分钟
AloT是英文“Artificial Intelligence & Internet of Things”的缩写，它融合了AI技术和IoT技术，拆分开来看就是：
AIoT（人工智能物联网）=AI（人工智能）+IoT（物联网）
但是，它不是简单相加，而是结合人工智能、物联网等技术，以大数据、云计算为基础支撑，以半导体为算法载体，以网络安全技术作为实施保障，以5G为催化剂，对数据、知识和智能进行集成。
而在AIoT的发展过程中，嵌入式物联网的重要性不言而喻。
嵌入式物联网痛点之碎片化
碎片化在当下物联网应用中是一个热门词汇，相对于早期嵌入式系统产业的归一化和同质化现象，嵌入式物联网时代的软硬件应用服务呈现出个性化、多样化的碎片化特征。
不知您有没有发现？在物联网时代，应用领域似乎在全方位地渗透我们的工作、学习、生活，手机等智能消费、智能穿戴、车联网、智慧城市、智慧医疗、智能家居、工业物联网、安防、机器人、无人机等等，这些形成了一张庞大的“应用网”。
而在这张网内，无论是硬件体系、软件平台，还是应用场景，大都各具特色，交集甚少。那么问题来了，不同的特征值必然会导致AI芯片、处理器、操作系统等的碎片化。
进入2019的尾巴，早已不是那个一个ARM MCU加上有限个RTOS便能全面撑起嵌入式产业的时代，一场“智能控制”+“智能计算”+“智能存储”的端到云的AIoT深化交叉融合战争即将打响。
据全球第二大市场研究机构MarketsandMarkets近日发布报告称，2019年全球AIoT市场规模为51亿美元，到2024年，将增长至162亿美元，复合年增长率为26%。且MarketsandMarkets指出，物联网设备生成的大量实时数据的有效处理需求，是全球AIoT市场增长的主要驱动力。
针对国内市场，据iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示，在AIoT的技术发展推动下，2018年中国智能硬件市场规模达5000亿元，并呈现高速增长态势，预计2020年将突破10000亿元。
这意味着不论是放眼全球还是中国大陆，AIoT市场前景广阔，而谁能更好地驾驭平台方案，谁就能成为AIoT时代的引领者。
平台整合是否为去碎片化唯一解药？
物联网的发展是未来所趋，从技术的角度来讲，多学科的融合，许多基础的嵌入式技术趋于成熟，而从应用的角度来讲，纵横交错的广度必将导致其碎片化的现象也会日益严峻，如何才能将这些采用不同的芯片、处理器、操作系统的终端设备高效、有机地统一起来？
答案是物联网平台，这是大家已经形成的共识。
然而，众多物联网平台也会带来一系列问题，行业差异、需求多样化，都会带来物联网平台的差异化，开源软硬件是一个很好的方向，但在中国大陆受到大多数企业的排斥，这种现象又加重了物联网平台的孤立和碎片化。
图源 | SAS Software
从一种孤立走向另一种孤立，不是生态链良好发展所能容纳的，因此如何设计出一种统一标准、开放又容易操作的物联网平台，来真正实现平台资源的共享，才是真正所需。
当然，完全的互操作性是不可能存在的，因为有太多的标准，也没有人愿意相互兼容，只有对于平台上来说希望能兼容“天下”。
连接
效率
终端设备服务环境的限制是一个技术难题。
数据处理
如何在传感器和网络层面进行本地化处理（所谓的边缘处理），以发送最小化的数据到云端，也是亟需解决的一个问题。
并行传输
谁也不知道当前的数据基础设施能承受具体多大的数据浪潮，当然5G给大家带来了很大的希望。
安全隐私
重中之重，如何保证设备层面、物联网云层面的通讯足够安全，云端的资料如何坚固不被攻击和泄露。
以上都是未来我们将面对，物联网生态系中的企业将要攻克的一个个难关。
通用与专用完美融合是平台运营之本
好消息是一部分走在前面的企业已经在积极筹备，并已初具雏形，甚至可以满足部分应用企业、组织和个人的需求。
就像研华推出涵盖边缘功能模组（Edge.SRP）、中台（Common App）、产业通用App（Industry App）、行业专用App（Domain-Focused App)等的WISE-PaaS Marketplace 2.0平台。
只是不论从技术还是市场的角度来说，都要经历漫长演变过程，毕竟实践出真知，不是吗？
首先，边缘处理是三年前才出现的一个新名词，大家都在推的边缘计算方案，其实从硬件的角度来看，差别不大，基本都是英特尔的CPU，美光的DRAM等等。
因此，全球各地完善的服务体系和客制化的服务能力，才是制胜关键。而从软件角度来看，针对AI碎片化现象和庞大的体量，部分企业以降低客户的管理成本出发，软件均预载在硬件上，甚至免费提供给客户使用，形成差异化竞争优势。
其次，无论是市场导向还是政策导向的原因，每个区域的产业发展成熟度大相径庭。以中国大陆为例，零售消费类产业相当成熟，市场体量很大、可试验性很强，其工业自动化、零售、交通、能源都是潜力发展领域；在日本，机器人产业相当成熟，尤其是在居家照料领域，是重点发展领域。
在韩国，工业机器人的比较成熟，比如自助加油机器人，这是由于越来越少的韩国年轻人愿意去加油站这样的工作场所工作所迫，因此工业机器人领域潜力非常大；而美国的医疗产业遥遥领先。因此，平台对产业通用与行业专用的应用融合也至关重要。
以交通行业为例，以前都是以视频监控为主，可以知道路是否安全，车辆有无正常行驶等，而一旦加入了AI，我们就可以分析辨识车流的稳定性、驾驶行为的异常，通过大数据分析得到大概率异常事件发生的时间、地点，从而采取措施进行治理与防范。
以医疗行业为例，影像的AI扫描、分析，可以辅助医生辨识病症、病灶，并且在辨识速率和概率方面都有质的飞跃。
再以工业为例，工业4.0和中国制造业2025已经提了很多年，如何提升生产效率是首要目标，但在前几年似乎陷入了瓶颈，而以视觉检测、机械手臂等AI应用的落地将打破壁垒，大大加速工业4.0和中国制造业2025的实现。
写在最后
20世纪70年代，随着单片机的诞生，嵌入式系统开启了人类工具的智能化历史进程；物联网诞生后，嵌入式系统的应用服务进行了自身的角色转变；而近几年AI和边缘计算的出现，则引发了嵌入式系统的一次变革。
应用场景的碎片化现状，计算与控制交叉融合的难点，都实实在在地摆在了科技企业面前，而平台化、开源战略是目前寻求到地唯一主流路线模式，通过开源芯片、开源与可配置的架构、多领域的开源操作系统与开源平台来建立更加友好的生态服务体系，从而在AIoT战场上留下自己的战绩。
无论你是一名科技工作者还是一位企业家，应该都能从这次的对话中找到一点共鸣。
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