未来学家预言，(ai)和(iot)将颠覆现有的商业模式、深刻改变人类社会，其影响力甚至会超过工业革命和数字革命的总和。现在，我们已经初步看到了和世界的雏形。然而，尽管未来发展前景正在我们面前慢慢展现，却很少有人谈及ai驱动的是如何有效实施并实现盈利的。我们所要探讨的其中一个关键因素(如果它不是唯一一个关键因素的话)，就是究竟应置于何处以及它如何影响物联网架构。

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物联网副总裁 lou lutostanski

许多企业都相信，人工智能最适合放置在云端，因为他们正在将企业数据迁移上云并将it计算能力交由云服务器承载。但是物联网要发挥其功效，要求各种边缘传感器必须实现与网关可互操作的连接以及对云端的双向传输，而这将造成延时问题。

想要真正地改变行业并重塑未来世界，许多人工智能和机器学习的应用程序必须实现实时响应。举例来讲，虽然亚马逊echo系列音箱的alexa智能语音助手在回答天气问题时出现略微延迟，我们可能不太在意，但如果行驶在路上的自动驾驶汽车或者工厂里的工业机械出现响应延迟，那可就是另外一回事了。

许多人工智能应用程序都需要超强的运算能力来处理算法和设备数据。当实时响应和低延时成为至关重要的因素时，就需要依靠边缘计算架构。但情况并非总是如此。人工智能仍然可以在云端、数据中心、边缘或者物联网设备上运行，或者是在以上几项组合的基础上运行。要创建最高效和可持续运作的物联网架构，你需要了解在何处运用哪种类型的计算能力。这样，你就能够平衡云计算所带来的规模经济与在边缘引入人工智能处理能力的性能需求之间的关系。有人称之为“流动计算”(fluid computing)，在整个网络架构中存在不同层次的计算智能和处理，但要实现从云端中的it计算能力向运营技术(ot)、边缘计算的转变，其内涵则要丰富得多。

物联网架构的安全保障

当然，安全是另一个关键问题。由于加密和其他安全防护措施难以在终端设备上实现，物联网给别有用心的人留下了很多漏洞。在物联网设备和云之间采用安全网关的架构，可以在实现低延迟的同时，降低安全风险。从设备到云端的数据必须可信任。如果整个架构没有足够的安全性，那么企业及其所部署的物联网和人工智能系统就容易受到攻击。这种情况下，基于可能被盗用或者不良数据做出人工智能决策的可能性会增加。

冗余也是一个考虑因素。企业需要确定其是否在架构中设计了充足的冗余，以便在出现某些故障时(这种情况将难以避免)，网络能够迅速恢复。

所有这些意味着人工智能驱动的边缘物联网将会是一种非常复杂的生态系统，涉及许多变化的因素和多学科的专业知识，并且随着我们越来越了解自己正在打造的崭新世界，这些专业知识也将随着时间的推移而不断演进。否则的话，安全风险、意外宕机、效率低下和信息延迟等问题，将会阻碍企业布局物联网业务。新一代的创新者需要依赖多学科的知识，才能实现他们从构思到设计、从创建原型到批量生产、从运营到维护的愿景。

最后要强调的一点是新硬件和软件的研发。随着人工智能不断向边缘侧发展，我们将会看到越来越多的厂商为物联网部署而设计专门的人工智能芯片，不仅仅是风投所支持的初创企业，包括英特尔、微软、谷歌和苹果这样的科技巨头也在进入定制芯片领域。微软、亚马逊等提供云服务的商业霸主们将会推出新的从边缘到云的混合计算服务。我们将会看到大量专门为推动边缘人工智能解决方案的原型创建而设计的开发套件涌入市场，而这些解决方案的计算能力也将随着人类需求的改变而不断发展。

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