作者：郭斌 劉思聰 於志文
來源：大資料DT（ID：hzdashuju）
當前物聯網、大資料和人工智慧技術的快速發展與加速融合，催生出智慧物聯網（Artificial Intelligence of Things, AIoT）這一極具前景的新興前沿領域。
其中，人工智慧的模型和演算法擅長從海量無序資料中發現規律、學習策略，而物聯網則能為數以億計的實體裝置建立廣泛連線。因此，人工智慧與物聯網兩者的融合將發揮更強大的協同感知計算效力，但同時也將帶來更多值得深入探索的問題和挑戰。
預計2025年我國物聯網連線節點將達到200億個，將遠遠超過網際網路主體（即人類使用者）的數量。谷歌預測，到2025年世界將被IoT裝置主導。因此，未來數百億異構裝置和使用者併發聯網產生的資料分析和融合需求將促成物聯網與人工智慧的深度融合。
與以人為中心的網際網路不同，AIoT是把電子、通訊、計算機、人工智慧四大領域的技術融合起來的新型網路，在網際網路連線的基礎上進一步拓展，實現人與人、人與物、物與物以及人與環境的廣泛互聯，從而將傳統“網際網路”和“物聯網”的連線範圍和連線方式提升為“人、機、物”三類異構主體的聯結共生和深度融合。
02 AIoT背景下的群智協同研究面臨新的研究挑戰
AIoT在架構和實現層面通常包括物理感知層、網路連線層、智慧計算層和綜合應用層。AIoT首先透過各種異構裝置聯網即時感知各類資料（環境資料、執行資料、業務資料、監測資料等），進而在終端裝置、邊緣裝置或雲端透過大資料探勘或機器學習演算法來進行處理、理解和認知，如智慧感知、目標識別、能耗管理、預測預警、自動決策等。
近年來，智慧物聯網應用和服務已經逐步融入智慧城市、智慧製造、無人駕駛等多個國家重大需求和民生領域。由於海量AIoT裝置具有全天候、多層次的感知、計算、儲存和通訊能力，不僅能感知人和環境，而且能與人（群使用者）、機（群應用）、物（群智體）互動以滿足應用驅動的效能需求。
此外，在終端智慧和雲邊端層次化資源控制等新興技術的不斷推動下，AIoT在感知、計算、通訊和應用四個環節的整體聯動都需要人、機、物之間有更深入的協作和互補。
因此，如何使群智慧體以分散式協作的方式透過自組織、自適應和自學習增強演化，在AIoT全生命週期內實現群資訊的優選匯聚和深度挖掘，並始終維持群應用總體效能與分散式資源能效間的權衡最佳化，已成為一個重要的科學問題。
03 AIoT分散式協同生態尚未成熟，但發展潛力巨大
微軟、IBM、阿里巴巴、騰訊、華為、京東等企業近年來都積極在智慧物聯網領域佈局。
2017年，谷歌逐步推出TensorFlow Lite框架支援深度模型壓縮和硬體加速，Edge TPU、Coral Dev Board等硬體開發裝置支援AIoT應用落地。微軟在2019年度的開發者大會上釋出AIoT的戰略佈局。
2018年，阿里巴巴宣佈進軍物聯網領域，定位為物聯網基礎設施的搭建者，提供IoT連線和AI能力，實現雲邊端一體的協同計算，並開發了輕量級物聯網嵌入式作業系統AliOS Things。
騰訊也推出了一款物聯網系統TencentOS tiny，具有低功耗、低資源佔用等特點。華為則推出了面向物聯網的華為鴻蒙作業系統，作為一種基於微核心的全場景分散式作業系統，在5G時代具有廣泛應用前景。
京東也於2018年釋出“城市計算平臺”，結合深度學習等構建時空關聯模型及學習演算法解決交通規劃、火力發電、環境保護等城市不同場景下的智慧應用問題。
然而，影響AIoT發展的阻礙因素之一是裝置在計算資源（如算力、儲存）、作業系統、演算法框架等方面的異構性，而統一的AIoT感知計算正規化尚未發展成熟。在此背景下，人機物如何以分散式互補增強或競爭對抗的方式實現協同感知、學習、計算和通訊以完成複雜任務成為重要的研究方向。
本文摘編自《人機物融合群智計算》（ISBN：978-7-111-70591-8），經出版方授權釋出。
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關於作者：郭斌，工學博士，西北工業大學計算機學院教授/博導，國家傑出青年科學基金獲得者，國家“萬人計劃”青年拔尖人才，智慧感知與計算工信部重點實驗室副主任，西北工業大學計算與藝術交叉研究中心主任，陝西省高校青年創新團隊負責人。
劉思聰，工學博士，西北工業大學計算機學院副教授。研究方向為普適計算、移動嵌入式智慧、智慧物聯網。在ACM MobiSys、ACM Ubicomp、IEEE Transactions on Mobile Computing等高水平會議/期刊上發表論文20餘篇，擁有授權專利4項。
於志文，西北工業大學教授、計算機學院院長，教育部“長江學者”特聘教授，國家傑出青年科學基金獲得者，國家“萬人計劃”科技創新領軍人才，國家重點研發專項專案首席科學家。
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