alot时代是什么意思

是指人工智能物联网时代。

AIoT（人工智能物联网）=AI（人工智能）+IoT（物联网）。

AIoT融合AI技术和IoT技术，通过物联网产生、收集来自不同维度的、海量的数据存储于云端、边缘端，再通过大数据分析，以及更高形式的人工智能，实现万物数据化、万物智联化。

物联网技术与人工智能相融合，最终追求的是形成一个智能化生态体系，在该体系内，实现了不同智能终端设备之间、不同系统平台之间、不同应用场景之间的互融互通，万物互融。除了在技术上需要不断革新外，与AIoT相关的技术标准、测试标准的研发、相关技术的落地与典型案例的推广和规模应用也是现阶段物联网与人工智能领域亟待突破的重要问题。

概念：

广泛的定义来看，AIoT就是人工智能技术与物联网在实际应用中的落地融合。它并不是新技术，而是一种新的IoT应用形态，从而与传统IoT应用区分开来。如果物联网是将所有可以行使独立功能的普通物体实现互联互通，用网络连接万物，那AIoT则是在此基础上赋予其更智能化的特性，做到真正意义上的万物互联。

随着AI、IoT、云计算、大数据等技术的快速发展，和在众多产业中的垂直产业落地应用，AI与IoT在实际项目中的融合落地变得越来越多。

AIoT作为一种新的IoT应用形态存在，与传统的IoT区别在，传统的物联网是通过有线和无线网络，实现物-物、人-物之间的相互连接，而AIoT不仅是实现设备和场景间的互联互通，还要实现物-物、人-物、物-人、人-物-服务之间的连接和数据的互通，以及人工智能技术对物联网的赋能进而实现万物之间的相互融合。

使得用户获得更加个性化的更好的使用体验、更好的 *** 作感受。最终目的是让用户或使用方获得：“安全、简单、便捷、舒适的体验”。

市场研究机构IDC日前发布了中国制造业物联网市场预测报告，预计到2020年，中国制造业企业物联网支出将高达1275亿美元，未来五年年均复合增长率将为147%。其中软件和服务将会引领中国制造业物联网支出快速增长，二者所占市场份额将超过60%。而Gartner公司研究预测，全球目前已有约50亿个能够连接无线网络的各类产品和设备，这还不包括手机和电脑。到2020年，这个数字预计将高达210亿。这些互联产品所产生的海量数据将催生未来工业企业的新模式：生产服务。一直以来，传统工业关注如何制造产品，产品的销售在某种意义上意味着“结束”，而在未来，产品售出以后则是真正的“开始”——生产商基于产品被终端用户使用时所产生的数据了解其使用情况，提供后续运营与维护，并基于用户信息开发出其他服务。
物联网已经成为国家战略新兴产业，并写入“十三五”规划当中。而“中国制造2025”更是中国政府实施制造强国战略的第一个十年行动纲领。在中国政府政策与资金的支持下，推动智能制造发展、提升网络化协同制造水平、加快制造业向服务转型将成为制造业发展的主要方向，将会在未来3至5年推动制造业物联网支出保持较高增长。
中国物联网在制造业的发展虽然仍处于初期阶段，但是其应用的深度与广度在不断加强，新的应用场景不断涌现。随着新兴技术（如云计算、大数据和移动技术）与物联网的融合以及IT（信息技术）与OT（运营技术）集成，物联网技术的潜能将加速释放。IDC预计，未来两年，中国制造业物联网发展将呈现以下三大趋势。
——物联网平台竞争将日趋激烈。随着越来越多的企业部署物联网应用，IDC认为，制造业物联网平台将是代表智能制造变革与重塑的主要方向之一。未来的平台，既可以来自硬件领域，也可以来自软件领域。在硬件管理领域，主要是生产设备的连接管理；软件领域主要包含企业应用管理平台、企业信息显示与报告平台，以及企业数据分析与洞察平台。
——物联网应用将加速制造业创新。制造业物联网应用将引领制造业企业进入创新和变革的新时代。物联网应用的低成本感知、高效的数据收集、实时的数据记录、分布式计算和高级数据分析等优势，必将加速信息技术和制造业深度融合，创新企业的研发、生产、运营、营销和管理方式。此外，机械学习技术不断取得突破，也将促进制造业数据分析变得更加迅速和精确。
——边缘计算将成为下一个热点。随着物联网终端的大量部署，物联网产生数据将呈现几何式的增长，因此通过分散的终端设备和物联网网关进行数据过滤和处理，将是制造业物联网应用的重要发展方向。同时，数据将逐渐成为企业的重要资产，边缘的智能化，将在网络或者数据中心出现异常时，保证数据的安全，帮助企业规避风险。
IDC制造业高级研究经理王岳表示：“中国制造企业已纷纷开始部署物联网战略，旨在提高企业生产运营效率，并加速由生产向服务转型。随着智能制造的推进，信息技术与运营技术的快速融合，以及 数字化双胞胎 概念的普及，物联网技术将在制造业获得更大的发展空间。同时，物联网与云计算、移动技术、大数据等新兴数字技术的结合，将进一步释放物联网的潜能，为打造物联网生态闭环奠定了坚实的技术基础。相信未来，随着生态的逐渐成熟，基于物联网平台的行业与细分行业应用将迎来快速增长。”
物联网在工业领域的应用不仅使数据流、硬件、软件实现智能交互，更将从本质上颠覆传统工业模式，形成新的工业业态，而“软硬结合”将是未来工业企业在这一轮技术革命新浪潮中脱颖而出的核心竞争力。全方位整合的安全工业物联网解决方案能够为工业企业提供一站式服务，不仅能够实现设备与资产的智能互联、数据管理和现场控制，还可以实现大数据分析和智能协同，大幅提升生产力。这正是得益于物联网和大数据平台的构建。霍尼韦尔过程控制部的陈延表示：“传统制造业的工艺越来越精密化，工业设施和 *** 作过程也日益复杂，物联网在工业领域的应用未来不仅要着眼帮助提高生产效率，同时也要关注过程的安全性、可靠性。此外，物联网还将给工厂管理人员和工人带来全新的工作体验，蓝领和白领之间的界限未来将日渐模糊。”
此外，物联网和大数据平台的出现让工人也日益融入互联平台。例如，在未来的互联工厂里，作业人员的便携式设备可以实时地与指挥中心进行信息和数据交互，实时快捷地参与整个厂区的监测和 *** 控。万物互联时代，物联网对传统工业形成新的挑战，也带来新的机遇。对中国制造企业来说，软硬件相结合、效率和安全并重将成为未来工业企业的核心竞争力。
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Predix工业云平台是GE面向行业推出的一个工业云平台。不同的组织，能在上面控制数据的连接，并使用第三方开发者的分析软件。 一方面Predix为大量开发者提供便利，开发各种工业级APP。开发者只需关注如何解决问题，而无须关心如何获取以及连接数据；另一方面用户作为数据托管方，则可以使用这些APP，进行设备管理、运营维护等。
传统意义上OT技术是用于对机器设备的监视和控制，但GE眼中的OT技术已经超越这些概念，将机器设备与云服务连接，通过数据的分析可以帮助进行设备故障预测和整体健康程度的评估。通过融合IT和OT技术，GE正在重新定义工业自动化。GE通过内置的传感器对机器设备的数据采集已有多年，但这些物联网前的传感器主要用于对设备运行实时性能的监测，比如显示某一特定测点的压力值，设备专家通过监视各测点的数值从而推断设备的性能，然后这些实时数据就被丢弃，不再进行收集存储[1] 。
机器设备产生的海量时间序列数据与社交数据和交易数据差别很大，针对工业数据的存储、分析必须针对性地进行优化，以帮助理解机器设备的行为表现。为了处理这些海量的数据集，GE需要一个新的平台来安全连接设备并分析数据，就这样在2013年，一个基于云计算的软件平台Predix被开发出来。不仅仅通过运营数据分析降低设备的服务成本，也通过这些运营数据有效指导产品研发的改进。受到Amazon提供S3、EC2等云服务的启发， GE的管理层意识到他们也可以将Predix以云服务的形式推向市场，从而开启设备运营的联接、分析服务市场。Predix正式诞生。
Predix是GE推出的全球第一个专为工业数据与分析开发的云服务平台，负责将各种工业资产设备和供应商相互连接并接入云端，并提供资产性能管理（APM）和运营优化服务。Predix承担的角色类似个人电脑中的Windows和智能手机中的IOS、Android *** 作系统。对于纷繁复杂的工业设备和工业数据类型来讲，Predix与其说是通过 *** 作系统来运营工业互联网，不如说是为海量的工业数据找到了一种相对标准和统一的承载和呈现形式。传承于GE工业化基因，Predix提供标准的方式来运行工业级的分析能力，连接机器、数据和人，提供分布式计算、大数据分析、资产数据管理、机器和机器通信和应用移动性，“端到端”的安全访问机制确保数据、设备、网络和系统的授权访问。

IBM公司战略总经理Roger Premo与波士顿咨询集团企业软件和云副总监Pranay Ahlawa参加了这个有关于软件基础设施和云体系结构演变的会议。他们讨论了传统软件体系结构是否可以在将来扩展，以及体系结构选择可能扮演的角色。

Ahlawat重申了Marc Andreessen出名的“软件正在吞噬世界”一词，然后在这一观点后面加上了一些数字。Ahlawat说：“如果您看一看软件，这大约是一个半万亿美元的行业，平均SaaS公司将其收入的大约20%至25%用于软件开发。”他说，组织如何构建软件以及他们做出的选择具有战略重要性。

Ahlawat说，随着混合云、多云和边缘技术的发展，软件开发背后的物理原理在过去的两到五年中发生了彻底的变化。他说：“如今，80%的企业拥有跨越多个云的工作负载，其中三分之二出于多种战略原因而使用多个云。”这意味着当今环境中的应用程序可以跨越数据中心和云平台，甚至可以到达边缘。

Ahlawat说，与这一趋势息息相关的是互联设备和物联网的发展。他说：“直到几年前，仍然存在物联网是否炒作的问题。如今，我们有200亿台互联设备，每年生成约50ZB数据。”Ahlawat说，这方面的用例包括互联房屋和智能城市，它们仍有增长成为主流的空间。

他说，数据和人工智能的进一步发展也影响软件开发。Ahlawat说，“在所产生的所有数据中，有90%是在过去两年中产生的，当我们与大型软件公司和企业交流时，数据和人工智能是他们战略的核心。”他说，这释放了诸如自动驾驶 汽车 和医学成像等变革性用例。

云原生架构和DevOps策略的增长，加快了创新和软件部署的速度，这催生了Ahlawat所说的即将到来的新变革时刻。

他说：“我们相信我们正处于另一次变革的风口浪尖上。”Ahlawat有示边缘5G无线连接的普及也推动了这一变化。这种转变揭示了某些资源的局限性，例如微服务无法扩展以满足企业之间出现的大量新用例，从而推动了进一步发展的需要。

他说：“我们相信明天的架构将有根本的不同。我们认为它们超级复杂。”Ahlawat表示，这意味着软件将在公共云，私有数据中心，个人设备和专用硬件的许多部分中运行。他说：“未来的平台将本地支持跨这些不同基础架构和设备运行的应用程序。”这种转变可能会导致下一代编程语言，新的编程模型(如无服务器的编程模型，使应用程序的开发更加容易)以及对分布式人工智能的本地支持。

借助云计算革新业务

通过云计算进一步发展业务是一个单独小组的重点，该小组由Game sBeat，Venture Beat的主要撰稿人Dean Takahashi主持，微软，埃森哲和主办CES的消费者技术协会的发言人也主持了会议。他们讨论了云可能会改变业务方式以提供更大的访问权限，灵活性和可伸缩性的方式。

埃森哲公司的云服务第一负责人Karthik Narain表示，在发生疫情之后，云计算采取了根本不同的形式。他说，云为组织提供了d性和更快变化的能力。Naran说，“变化是每个组织都会看到的常数，而疫情已经表明组织需要能够适应这种变化，”

他列举了组织根据云资源的需要按比例扩大或缩小规模以更好地适应客户参与度，供应链和其他需求的能力。Naran还表示，组织需要发展成为创新型企业，云服务提供商可以实现这一转变。他说：“这有助于企业创建更新的功能，并将其更快地投放市场。创新产品上市时间的比率也减少了。”

微软Azure副总裁兼首席安全风险官Edna Conway表示，云平台的强大功能和生产力可以在完全部署创新之前提供更多的能力来利用创新。她说：“你可以测试一下。它实际上可以是一个沙箱。”这可能包括在不进行基础设施投资的情况下急于使用更多的计算能力，以 探索 组织可能采取的方向。她将云比喻为超越运行业务运营的测试环境。她说：“可以将其编织到您想要 探索 和试验的平台中。”

消费者技术协会行业情报经理Brian Comiskey表示，为应对这种大流行而向云计算的推动使技术迅速转向了更具数字化，远程功能，自动化和高效的经济。他说：(这是将定义21世纪的根本演变。云计算是实现这一目标的骨干。”

Comiskey表示，云计算可以为企业提供敏捷性和可扩展性，以指导整个经济的数字化转型。

尽管有这些潜在的好处，但是组织对于将 *** 作迁移到云还是本地化云会犹豫不决。Comiskey指出，在某些情况下，云采用率从20%到60%不等。云的采用可能因行业和个人业务轨迹而异。她说，例如，医疗保健正在迁移到云中，但尚未完全采用它，而处于采用范围的低端。未来的数字工厂经常在投机性讨论中提到，可能同样需要更多的时间和更多的采用才能实现其承诺的潜力。她说：“坦率地说，IT和OT(运营技术)的融合意味着我们在IoT和IIoT上的部署速度有所放缓。必须进行技术转变以允许这种情况。”

Comiskey表示，鉴于企业所面临的前瞻性需求，它们在云中的普及率正在上升。他说，想要在云上进行投资的公司应考虑可以首先通过云解决的问题，以增加收入并提高利润。Comiskey引用了Flexera年度云状态报告的预测，称到2020年，将有83%的企业工作负载在云中，其中41%的运行在公共云选项上，20%在私有云上运行，22%混合云。

他说，实际上，公司是根据他们竞争和成长所需的资源挑选供应商和服务。Comiskey说：“人们确实看到了在众多提供商中部署更为成熟的策略的情况。”

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