远光智能物联平台(YG-AIoT)是做什么的?

远光智能物联平台(YG-AIoT)是做什么的?,第1张

随着大数据、人工智能、边缘计算等新技术的深入发展,万物互联时代到来,物联网正成为连接物理世界与虚拟世界、驱动数字经济与实体经济深度融合的重要支撑⌄依托多年服务大型集团企业信息化建设的实践经验与产品技术积累,远光软件基于“云、边、端”一体化协同理念,创新推出新一代智能物联平台YG-AIOT,为设备厂商、方案服务商、应用开发商提供设备智能化、连接智能化、数据智能化、运维智能化的服务能力,帮助用户简化业务实现流程,快速落地物联网应用。

随着物联网、云计算、人工智能等新一代信息技术的发展,已经达到一定规模的企业,为了加强企业数字化建设,开始部署私有物联网平台,通过海量数据积累来对市场作出预判并增强与用户之间的粘性,高效满足用户新需求。一个好的私有物联网平台可以带给企业IT结构的转型与巨大的经济效益。
要做物联网私有云平台的可以看一下机智云物联网߅。机智云拥有团队丰富的大数据、开发架构设计和实战经验,能够满足企业私有物联网平台开发需求。机智云基于超过10年、千万级设备接入的物联网云平台建设和运维经验,推出可私有化部署的物联网云平台产品Gizwits IOT Enterprise(GIE)。这是由机智云从公有PaaS平台提炼整合而成的私有部署版产品,能够为物联网企业提供更加高效、可靠的私有云解决方案,支持远程托管运维升级、全球化部署、自助开发及具备开放API可对接企业管理系统。
机智云GIE私有云产品是一套相对成熟的IoT连接产品,已在多个行业部署使用,帮助多个品牌企业建设完成物联网私有云平台,包括智慧能源运维云平台、智能家居管理云平台、物联网系统管理平台、物联网运营管理系统、智联网数据中台、物联网数据中台等,携手行业合作伙伴共享AIoT商业价值。

AIoT即AI + IoT的简称,是指人工智能技术与物联网在实际应用中的落地融合。

AI+IoT=AIoT就是AI(人工智能)与IoT(物联网)相结合产生的智联网。也就是赋予每一个物体“AI”的能力。换句话来理解,就是将“大数据时代”变成“大数据分析时代”。

“AIoT”一词早在2017年便开始在网上频频刷屏,成为物联网的行业热。

作用

物联网的感知层处于网络的边沿,分布最为广泛,主要用来完成信息的感知和采集。感知层设备多种多样,种类非常丰富,常见的有RFID、红外感知设备、摄像头、智能手机以及各种传感器设备。根据应用的不同,采用的感知设备可能不同。

例如智能社区,感知层设备主要由门磁、微卡口、智能门禁、智能摄像机等实时传感设备组成;而在智能物流系统中,感知层设备主要由RFID标签、阅读器组成。感知层是物联网信息和数据的来源,从而达到对数据全面感知的目的。

IoT,简单来说,就是物联网,是Internet of things的简称,是物物相连的互联网,既能实现物与物之间的信息交换,又能实现物与人之间的信息交流。IoT是即计算机,互联网之后的又一大信息产业发展浪潮,可谓是发展前景十分广阔。

目前,IoT的一个重要应用就是智能家居,智能家居作为一个已经发展了几十年的产业,在最近几年终于迎来了大爆发,智能语音也成为继路由器之后的又一智能家居控制中心,带着新中心的浪潮,IoT产业也迎来了大爆发。

小米CEO雷军的说法,小米的IOT战略经历了2个阶段。

第一个阶段 以“参股+实业”来扩张生态

小米的生态链布局,采取的是“参股+实业”的双向驱动方式 ,以“占股不控股”的模式不断扩张其生态链规模。

小米之所以取得这么大的成就,表面上看,是小米已经形成的庞大的智能硬件生态链和整个生态的环境,营销渠道有线上的小米商城和线下的小米之家;实际上,却是小米对生态链企业“投资而不控股”的策略,这与苹果、Google等同样布局 loT 生态的厂商有很大不同。

小米的“造链运动”就是这么来的。雷军在布局IOT之初,就提出了“100 家生态链企业”的战略目标。时至今日,小米生态链已经成为拥有上百家硬件厂商,其IOT开发者平台也接入了多达上亿台设备,成为目前“最大消费IOT平台 ”。

这种模式的好处是见效快,能够快速的打开市场。但潜在的问题是,真正能够进入小米IOT平台的智能设备,大多来自于甘愿接受小米管控的小企业。市面上销量大、口碑好的家电、智能设备厂商都很难进入这个“圈子”,这就让消费者的选择极其有限。

2017年11月,小米对外宣布开放小米IoT开发者平台。

小米公司创始人、董事长兼CEO雷军正式宣布,小米IoT平台联网设备超过8500万台,日活设备超过1000万台,合作伙伴超400家,已经稳居全球最大的智能硬件IoT平台;雷军认为小米已经成为全球最大智能硬件IoT平台。

在大会上,小米 科技 董事长兼CEO雷军表示小米初步完成了当初的目标,现在要开启小米IoT战略第二阶段,小米将全面开放IoT平台并启动小米IoT开发者计划,AI+IOT战略。

而在小米IoT战略的第二阶段,“AI”将成为关键词,小米方面表示希望能在AI 技术的加持下,将硬件、软件、云服务和新零售业务串联起来。

所谓AI+IoT,就是人工能智能+物联网。人工智能技术现在基本上都是基于机器学习和大数据,还不能算是真正的智能。但物联网已经逐渐发展起来了,尤其是即将到来的5G时代,很有可能促进物联网行业的进一步起飞。

从小米第一阶段的IOT战略布局,我们可以了解到:

一,现在接入的智能产品主要有三种

1,小米自有品牌的智能产品,如小米手机、小米手环、小米音箱、小米智能空气净化器等

2,小米生态链产品,即小米投资入股的产品

3,第三方产品,这也是小米更加开放的表现。

二,小米布局AIoT有三大优势:硬件优势、大数据优势和丰富的生态链布局优势。

1,硬件优势

小米AIoT战略,也是以手机作为第一入口,然后以小米音箱、小米手环、空气净化器、智能灯等与家庭相关的智能产品作为辅助入口,进而建个人、家庭的智能家居场景 。

雷军在2018 MIDC 小米AIoT开发者大会宣布,2018年小米IoT平台已连接了超过132亿台智能设备(不含手机和笔记本电脑),遍布全球超过200个国家和地区,日活设备超过2000万台,每日处理设备请求高达800亿次。内置小爱同学的激活设备数超过1亿台,月活跃用户超3400万。

活跃的物联网设备为海量数据获取及万物互联提供了坚实基础,这是小米布局AIoT战略的硬件优势。

2,大数据优势

2018年7月,在中国大数据应用大会上,小米大数据产品总监赵辉华曾表示,小米有三亿的用户,在三亿用户中有超过日活21个的千万小米应用,这些应用都沉淀到云服务上;在大数据全局搜索方面,小米已经接入了16类的垂直内容,日均用户量是1600万,日均请求量四千多万。

3,丰富的生态链布局优势

AI+IoT 是如今小米最有想象力的业务,远胜于手机。大到智能电视、空调、洗衣机,小到闹钟、移动电源、电动牙刷,小米生态链已经形成了一张大网,小米凭借着用户量、设备数与数据积累,正试图构建一个完整的生态。随着 5G 商用的加速,设备的连接能力将有明显的飞跃,因此 IoT 也将迎来发展的黄金期。在AIoT领域,小米布局很早,积累也较为深厚,已经形成了强大的生态链体系,且线上线下渠道也都已打通。这是小米AIoT战略布局的生态链布局优势。

对于小米来说,推动AIoT战略加速落地,不仅是时机成熟,更是势在必行,所以就有了后面一系列的大动作!

在2017年11月的小米IoT大会上,小米宣布在人工智能领域与百度达成合作,双方将在知识图谱、深度学习、语音、视觉、自然语言处理、人机交互、机器人、无人驾驶、AI芯片等领域展开深度合作。也就是说,小米的智能硬件需要通过DuerOS等外援来补充技术。

2018年第二次开发者大会上,小米AIoT将开放全面升级,Zigbee方案接入到小米IoT平台,云云互联,可以与其他云,并支持标准蓝牙Mesh

在落地应用上,小米开始在AR(owlii)、智慧酒店(全季酒店)、智慧家装(爱空间)上进行落地。

AIoT平台将接入智能门锁。

2018年,小米也开始向海外扩张IoT业务,2018年2月,智能电视进入印度市场,并在2018年第四季度在印度市场出货量排名第四。

最后,我们再来看看小米2018年年度财报,2019年3月19日,小米发布了2018年财报。

2018年,小米智能手机收入1138亿元,同比增长413%。报告期内,小米智能手机出货量达119亿台,同比增长298%。

2018年,小米IoT与生活消费产品分部的收入为438亿元,较去年增长869%,也成为小米2018年增速最快的业务。

从该业务在整体营收中的占比来看,2018年全年达到251%,而2017年为205%;2018年第四季度,该业务营收占比甚至达到了336%,而2017年同期为242%。IoT业务无疑成为小米2018年第四季度和全年的最大亮点。

根据财报公布的数据,截至2018年12月31日,小米IoT平台已连接的IoT设备数(不包括智能手机和笔记本电脑)约为151亿,同比增长1932%。拥有5个以上小米IoT设备(不包括智能手机和笔记本电脑)的用户数约230万,同比增长1091%。

此外,小爱音箱累计出货量超900万台,小米电视全球出货量840万,同比增长2255%。报告期内,小米也开始向白电领域进军,分别在2018年7月和12月推出了米家空调和米家互联网洗烘一体机。

从2018年的年报可以看出,今年开始,小米的动作也确实比以往更频繁。

1月11日,他们宣布启动“手机+AIoT”双引擎战略,雷军称小米将在未来的5年内,持续在AIoT领域投入累计超过100亿元,ALL in AIoT;

2月26日,又成立集团技术委员会,成立人工智能部、大数据部、云平台部;

3月7日,小米成立了AIoT战略委员会,由IoT平台部、人工智能部、生态链部、智能硬件部等十几个核心业务部门的总经理、副总经理组成。

2019年4月2日,小米决定拆分松果电子部分团队为大鱼半导体,新部门以后将专注AI、IoT芯片研发,而松果电子继续研发手机芯片。

而这些动作背后都有一个整体的指导思想,AIoT战略要如何深入?设备层面,小米已经积累了五六年的优势,很显然,想要真正把握住这个万亿级的大市场,只有由设备下潜到基础核心技术层面,包括芯片、人工智能、连接技术、边缘计算等等。移动互联网时代的无数次实践已经证明,只有对全产业链的把握,才能在千变万化的时代中以不变应万变,小米跑得更早,所以也有更多的时间积淀这个能力。

我们看到,在小米前进的路途上,也在不停的思考,及时更新战略。胜不喜,败不骄之余,小米的AIOT战略也有不得不要面对和考虑的问题。

一,AI技术先天不足

IoT是一个生态,并非是单一的设备模式,核心驱动力肯定离不开AI技术。而在小米IoT战略的第二阶段,人工智能成了整个生态的关键词,小米希望在AI技术的加持下,将硬件、软件、云服务和新零售业务串联起来。

小米在AI技术上的不足,导致小米的IoT模式不够完美,甚至还容易遭到外界和投资者的“挑刺“。

所以,在2017年11月的小米IoT大会上,小米宣布在人工智能领域与百度达成合作,双方将在知识图谱、深度学习、语音、视觉、自然语言处理、人机交互、机器人、无人驾驶、AI芯片等领域展开深度合作。也就是说,小米的智能硬件需要通过DuerOS等外援来补充技术。

小米之所以和百度合作,原因有二

1,在国内的互联网巨之头中,百度是最早选择“All in AI”的玩家,数据上的优势加之时间上的红利,百度在人工智能技术上有着深厚的基础。尤其是以对话式人工智能 *** 作系统DuerOS的出现,打开了国内人工智能 *** 作系统的先河。在DuerOS的合作名单中,已经出现了美的、海尔、TCL、vivo、海信、HTC、联想等超过130家的合作伙伴,在AI技术方面的积累与小米在硬件场景上的布局有着很强的互补性。

2,百度也是这场合作的受益者,小米庞大的IoT基础和大数据,不仅可以为百度的人工智能提供丰富的训练样本,也在加速人工智能技术在实际场景中的落地。除此之外,DuerOS和小米IoT在场景和应用上存在一定的交叉,百度和小米的合作便意味着,小米的供应链优势可以丰富百度人工智能生态,将AI技术应用到更多场景,进而为DuerOS和小米用户带来更好的用户体验。

二,研发资金不足

AI技术研发的投入和生态打造,是一件相当长周期的事儿。拿百度在AI技术领域的投入为例,5年前就一直持续砸资金,直到今天还谈不上形成规模化收入。所以,技术是需要积淀的,需要长期研发,共同攻关,不是临时抱佛脚就能解决的。而且更关键的一点是,与主流互联网企业百度、腾讯、阿里和美团比,小米身上的硬件痕迹过重,缺乏应用服务的场景支持,少了大数据这一侧持续训练和学习的支持,玩AI的难度就更大一些了。

在人工智能方面,华为终端今年预计投400亿研发iot物,百度每年在此技术的投入均在15%以上,阿里在未来对达摩研究院投入1000亿以上。而小米姗姗来迟,在2016年才涉足AI研发,在接下来的五年里,小米将继续在AIoT上投资100多亿元。

三,IoT芯片“核芯”不足

从IoT的开发上看,大致可以分为三个层级:硬件设备、 *** 作系统和处理芯片。目前国内没有哪一家公司能够将这三个层级全部做好。小米做到了最大普及程度的消费级硬件设备,百度、阿里则是拿出了 *** 作系统,华为在芯片和硬件上更为侧重。

从物联网产业链来看,主要包括感知层、网络层、平台层、应用层几大方面。除了网络层之外,其他方面则厂商争夺的重点。而从产业环节而言,芯片无疑是物联网系统的核心。为此,想要构建自主生态,打造低功耗连接,芯片的作用不可言喻。

小米由于缺乏核心技术,在许多关键领域都不得不依赖其他企业。例如,在手机AI芯片、IOT 芯片方面,小米都缺乏实力,无法像华为那样依托自家的麒麟芯片实现自主的产品以及技术迭代。这也导致了小米在高性能、低功耗IOT芯片方面的研发能力和产品迭代速度也远远落后于华为。

相对于手机芯片,物联网芯片本质上还是通信芯片,具有一定的相通性,但对于小米而言想要进入也并非易事。

以华为这么大的投入力度,在芯片自主研发的路上也不是一帆风顺。自2004年开始,华为就开始布局自主研发芯片,2009年才研发出第一颗K3芯片,并且还是试水。之后更是经历了多次实验,才在2014年成功研制麒麟芯片,并最终应用到华为手机之中。由此可见,芯片的研发难度有多大。

小米自2014年成立小米松果电子以来,第一款NB-IOT芯片在2017年底才推出。虽然在时间点上,并没有落后很多,但是显然华为等厂商已经抢先一步。从布局方面来看,首款NB-IOT芯片的推出,小米IOT生态布局也趋向于进一步完善。

而且,在小米的IOT产品系列中,除了手机这个核心产品掌握在自己手里外,其余产品大多依赖生态链企业去研发制造。问题是,这些生态链企业也和小米一样,面临“缺芯”的困扰。

所以,未来小米需要在IoT芯片领域加大研发力度。

四,生态链并非固若金汤

小米在布局生态链的过程中,采用“占股不控股”模式。看似明朗的背后,隐藏着哪些风险。

借助小米品牌的声誉以及小米在互联网渠道的优势,多家小米生态链企业迅速发展,更有数家企业年营收迅速从零增加至超过十亿元,这无疑进一步提升了小米的名声,但是随着小米生态链企业的成功,一些质疑也伴随而来,担忧它们过于依赖小米将难以持续发展壮大,去小米化呼声日益严重!

以小米生态链企业的典范--华米为例,2015年、2016年来自小米的收入占其营收的比例超过九成,而净利润分别为-038亿元、024亿元,到2017年、2018年来自小米的收入占比降低到八成以下,其净利润分别提升至2305亿元、4748亿元,华米也不忌言净利润的增长主要是由于自有品牌Amazfit业务发展所取得。

对比之下,可以看出华米虽然依赖小米贡献了大部分收入,但是小米方面带来的净利润较低,而它在2017年、2018年取得净利润的大幅增长主要来自于拓展自有品牌业务。

小米生态链企业,依托小米的销售渠道,离开小米将面临失去市场的风险。同时,小米对生态链企业的管控虽然越来越弱,要求却越来越严格。

不仅如此,竞争也是生态链企业面临的严峻考验。在内部,同一类别产品有多家企业竞争,例如,同时做智能锁的云丁、云柚和绿米;同时做空气净化器的睿米、琭珞含章和星月电器。

在外部,越来越多的企业加快了进军IOT市场的速度,华为与硬件厂商合作,在智能家居领域打造一个更开放的生态;OPPO、vivo、TCL 则是共同合作,宣布成立IoT开放生态联盟。

显然,IoT已经成了厂商们的第二战场,生态链企业面对的竞争日益激烈。

结语:

5G时代的到来,IoT业务也成为众多手机厂商发力的对象。OPPO和vivo在2018年联合多家家电企业成立了IoT开放生态联盟;华为在日前的AWE上宣布升级IoT战略,余承东还定下了三年内拿下中国三分之一IoT设备的目标。

2019年,是5G商用部署的元年,而5G的一个重要使命就是对海量物联网的连接提供支持,它的高速率、低时延、大容量等特性,是物联网体系成熟的必要条件,可以预见,从今年开始,随着5G商用的进程逐渐推进,IoT的发展将驶入快车道。

希望小米一路前行,再创辉煌!

8月8日,由物联网智库主办的首届“挚物·AIoT产业领袖峰会”于北京正式召开。本届峰会汇集近千名AIoT从业者和数十位行业知名专家、学者、大咖,邀请了中国工程院院士邬贺铨、中国信通院副院长余晓晖等业内专家,阿里巴巴、华为、新华三等国内物联网平台巨头,亚信集团、中移物联等通信界企业。另外会上,物联网智库推出了全新子品牌——“挚物”,并成立“挚物·AIoT产业研究院”。

本次峰会立足未来,以AIOT为主角,复盘AIoT落地成果和现状, 探索 AIoT未来赋能潜能。AIoT作为2019的开年热词,已然备受瞩目。 但是物联网依旧存在着发展成本过高、缺乏良性循环的商业模式等诸多问题。本次峰会专家、学者、行业践行者将会从智联网现状、解决路径以及模式 探索 等方面展开讨论。

自1999年物联网的概念被提出,直至2016年物联网才迎来爆发。据相关机构统计,2016年全球可连接设备数量增长31%,这意味着物联网设备中产生的数据量将会以指数级增长。随着5G、云计算、人工智能等新兴技术的推动,“智联网”概念应运而生。众所周知,智联网将会驱动传统产业进行数字化升级,但物联网还未正是兴起,智联网还要等多久?

中国工程院院士邬贺铨

2019年是智联网在各个工业领域进行试验落地的关键一年,智联网的呼声也愈来愈高。然而,智联网的应用落地还存在着很多阻碍。邬贺铨针对这一问题表达了他的观点:“未来AIoT的发展,仍然需要标准化推动,企业间合作提升兼容性,需要威胁情报共享,增强安全保障能力。”

智联网的发展前路漫漫,5G发展助推智联网向前发展。邬贺铨指出:“5G的增强移动带宽、高可靠、低时延和广覆盖与边缘计算结合,使得AI与物理网融为一体。”在智联网的发展历程中,5G网络可以新增eMTC和mMC的窄带物联网标准,使得大企业能够使用承载在公共通信网上的专用物联网。

企业专用物理网的发展,使得边缘计算成为当下最热门的技术之一。邬贺铨在演讲中讲到:“为适应工业传感器、视频业务、VR/AR与车联网及远程医疗等的低时延要求,需将这些业务的存储和内容分发下沉到边缘计算来处理。利用边缘计算可以过滤和压缩数据,节省核心网资源,成本仅为单独使用云计算的39%。”

5G、物联网、智联网均离不开边缘计算,由此可见边缘计算的市场前景广阔。据IDC预测,未来将有超过50%的数据在边缘侧处理,到2020年边缘计算的支出将占物联网基础设施总支出的18%。边缘计算无疑成为了物理网时代下的新宠。 但是,今年智联网的话题日嚣尘上,物联网和智联网发展却不及预期,究竟为何?

5G进入商用元年,AI得到长足的发展,物联网在数年的积累中正在迎来发展的“新拐点”,逐步迈向AIOT方向发展。AI能够帮助物联网提升价值,物联网想进入智联网新时代依然困难重重。华为物联网平台总经理王强表示:“当下,面向AIoT-ICT的基础设施供应商和各行业龙头正面临三大挑战,即联接挑战、行业数字化挑战和AI挑战。”

华为物联网平台总经理王强

为了解决三大挑战,华为采取逐个击破的方式,发挥5G、IOT、AI三大技术优势,从而驱动行业数字化变革,最终形成商业闭环。王强在演讲中讲到:“5G网络可以实现数据采集高并发上行,高可靠、低时延控制下行;物联网作为物理世界与数字世界的桥梁能够连接行业多维度数据;最终通过人工智能深入到各行各业进行形成商业价值闭环。”

找到解决路径,下一步需要做的便是做大联接,使能安全可信的万物互联。根据Gartner预测,未来5-10年物联网将会进入一个应用爆发期,边缘计算也将进一步渗透到各类定制硬件中。华为凭借自己在智能芯片、边缘计算、云服务的优势,致力于打造全栈、全场景的物联网服务。

在演讲中王强列举了华为在智能交通上的情况:“将交通与智联网相结合共同打造智慧交通就是要做到减事故,少拥堵。在高速公路场景中,华为可以做到10大事故场景预警;在城市交通场景,可以做到18个场景、路口等待时间降低177%。”

华为以行践言,目前,华为AIoT战略已经在城市、园区、交通、车联网、物流、电力等8大行业的200+个项目中进行了 探索 ,在三大场景(海量重复、专家经验、多域协同)将AIoT与行业智慧相结合,实现效率提升、专业传承和突破极限,致力于做行业智能化升级的新引擎,帮助万科、DHL、延崇高速、深圳交警、PSA、东风,国家电网等企业进行AIoT开发应用落地。

智联网能够促进智能系统相互连接,势必会助推着行业应用和技术产业化的快速崛起。在众多行业中,大家纷纷看好制造领域。阿里云智联网首席科学家丁险峰在“智联网驱动数字化变革”的主题演讲前便抛出这样一个问题:“你相信工业物联网的商业模式能够在未来创造万亿级的企业吗?”由此可见,寻找适合工业物联网的商业模式成为第一要务。

阿里云智联网首席科学家丁险峰

现如今,我国正处于从“制造大国”向“制造强国”、“中国制造”向“中国创造”转变的关键时期。但是,我国制造行业存在着高端装备水平较低,工业软件发展缓慢和创新动力不足的问题。对于制造业的企业来说,也在面临着生产成本不断上升,供应链协同低效的瓶颈。丁险峰表示:“基于这样的大背景。亟需加速数字化进程,推进智能制造落地速度,全面优化制造业。”

寻找合适的落地场景是每项新技术必须要经历的过程,智联网的最佳落地场景究竟在哪?亚信集团董事长田溯宁认为:“智联网会激发新场景的出现,在我们向往5G带来的万物互联的新世界的时候,不断 探索 业务模式最为重要。”

亚信集团董事长田溯宁

物联网的破局之路究竟在哪?解决传统行业成为最佳出路。镭场景实验室创始人暨CEO武军是致力于成为物联网场景的定义者和实践者,在其演讲中,提到了一个有趣的场景:“中国每年有8000万头仔猪在出生72小时内死亡,其中母猪误压致死是一个主要原因,人工解救措施将会变得越来越昂贵,物联网的接入有望解决8000万头仔猪。”

5G时代的来临,无疑将物联网推向了高潮。市场研究机构发布的数据显示,2019年全球AIOT市场规模为51亿美金,到2024年,这一数字将增长至162亿美元,复合年增长率为26%。面对智联网发展进程中的诸多挑战,促进数据与管理的融合将是面向挑战的关键。 未来,各项技术不断迭代升级,商业模式日渐成型,AIOT新时代便不会遥远。

AloT的英文全称是“Artificial&InternetofThings”,广义上是指人工智能技术与物联网在实际应用中的落地融合,但伴随着5G浪潮的到来,“AloT”的内涵也愈加丰富。AIoT不是简单的AIIoT,而是应用人工智能、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。

5G、AI等新兴技术在2019年全面爆发,让自动驾驶、城市大脑、AI养老、医疗影像等越来越多应用场景走下“神坛”进入我们的生活。5G具有高速率、大容量、低时延的特性,为万物互联的物联网(IoT)带来更高效的信息传输通道,在智能家居、车联网、无人驾驶、智慧城市、智慧医疗、智慧农村等领域都拥有广阔的前景。而AI技术的加持,则为IoT提供更智慧的信息收集入口,以及更丰富的应用场景。通过AI能够将一个比较孤立的设备拉入场景化,可大大提升IoT的响应空间。


欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出

原文地址: http://outofmemory.cn/dianzi/13059556.html

(0)
打赏 微信扫一扫 微信扫一扫 支付宝扫一扫 支付宝扫一扫
上一篇 2023-05-30
下一篇 2023-05-30

发表评论

登录后才能评论

评论列表(0条)

保存