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AIoT技術憑借獨特的信息化和智能化優(yōu)勢，正不斷從各個領域發(fā)力，打造更加立體、多維互通的智慧化體系。例如，在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)時代，工廠的自動化、智能化不單單是實現(xiàn)機器互聯(lián)，更是“智能連接”。 而AIoT可以為機器人與工業(yè)設備等裝上“智慧大腦”，在實現(xiàn)互聯(lián)互通的同時可對相關數(shù)據(jù)進行實時處理，從而進一步降本增效。在智慧物流領域，AIoT對各流程行為的數(shù)據(jù)分析可以提高貨物進出倉效率，激活倉儲容量。
鄒卓教授介紹，AIoT并不意味著AI+IoT的單純技術疊加，而是AI與IoT的相互賦能。一方面，IoT能夠源源不斷地提供數(shù)據(jù)，為AI實現(xiàn)模型訓練、提高精準性奠定基礎。另一方面，AI技術亦為IoT設備提供了更智慧的信息交互與分析的手段，以及更豐富的應用場景。面對龐大的IoT產生的海量數(shù)據(jù)，具有高能效并且能夠在邊緣部署的AI技術，無疑是數(shù)據(jù)處理和智能應用規(guī)劃的好手。與此同時，在高速率、大容量、低時延的5G催化下，AIoT將駛上信息傳輸“快速通道”，通向更廣闊、更精深的探索空間。
鄒卓教授分享AIoT技術發(fā)展及其應用
AI技術進階升級，助推AIoT縱深發(fā)展
然而，AIoT離成為一把趁手的工具、走向廣泛且成熟的應用，仍然需要經(jīng)歷相當長的路徑，從傳感器、芯片等核心器件，到工業(yè)信息系統(tǒng)的垂直集成，都尚有不少有待突破的關鍵技術。
隨著萬物智聯(lián)逐漸成為現(xiàn)實，技術的進化與應用將對信息的感知、數(shù)據(jù)的傳輸存儲、處理與認知的深度融合提出更高的要求。因此，作為AIoT的核心之一，更加高能效、低成本智能感知與處理對AIoT的規(guī)?；瘧弥陵P重要。鄒卓博士介紹，他和團隊正在與新氦類腦合作，開展面向AIoT的類腦芯片與神經(jīng)擬態(tài)系統(tǒng)研究，借助類腦技術大規(guī)模并行、事件驅動、實時環(huán)境交互、感算存緊密耦合協(xié)同等特點，開發(fā)能夠如人腦般感知、傳遞、處理和運用信息的智能芯片與系統(tǒng)，有望突破摩爾定律以及馮諾依曼架構的瓶頸，提升AIoT節(jié)點的智能化程度，同時提高集成度、降低能耗。AI的持續(xù)迭代，將不斷釋放物聯(lián)網(wǎng)的無窮潛力，開啟AIoT應用層更廣闊的想象空間。
