人工智慧 （AIoT） 代表人工智慧 （AI） 與物聯網 （IoT） 的融合，創造出強大的協同效應，徹底改變了各行各業。這種整合結合了 AI 的分析和決策能力，進而強化 IoT 裝置的能力，進而帶來更智慧、更有效率的系統。
AI 和 IoT 整合的最佳實例之一是製造業的預測性維護，這證明了 AI 的分析能力和 IoT 的資料收集能力之間的強大協同作用。在這個使用案例中，機器安裝的 IoT 感測器會持續監控各種參數，如磨損、溫度和振動。然後 AI 演算法分析了這些感測器收集的資料，以預測何時需要維護，從而防止代價高昂的故障和優化生產流程。
請繼續閱讀，了解 AIoT 的基礎知識、其優勢，以及挑戰與考量。
了解 AIoT 的基礎知識
AIoT 結合了 IoT 的連線能力與資料收集能力，以及 AI 的分析與學習能力。它不僅讓裝置能夠收集和傳輸資料，還能即時處理和分析資料，並做出自主決策和預測。
舉例來說，在智慧家庭中，AIoT 裝置可學習使用者對照明與溫度的偏好，並依據活動與時間自動調整設定。
AIoT 系統的主要元件包括：
- IoT 感測器和裝置，從環境中收集資料
- 連線基礎架構，實現資料傳輸
- AI 演算法，可處理和分析資料
- 邊緣運算，可在裝置層級進行即時處理
- 雲端運算，提供額外的處理能力和儲存
這些元件共同打造智慧系統，能夠自動收集、處理資料並採取行動。
AIoT 的優勢
AIoT 在各個領域提供眾多優勢，包括：
提高效率
AIoT 可大幅提升營運效率，尤其是在製造業。AI 驅動的 IoT 系統能夠即時監控機械，讓公司能夠偵測瑕疵、簡化工作流程，並最佳化生產線。透過及早發現潛在問題，製造商可以減少浪費、減少停機時間，並提高生產力。AIoT 的自動化功能也降低了對人工作業的依賴，進而實現更具成本效益的營運。
預測性維護
如上所述，預測性維護是 AIoT 最有價值的應用程式之一。AIoT 系統能持續分析工業設備與車輛內建感測器的資料，預測故障發生前何時需要維護。這種積極主動的方法將意外停機時間降至最低，延長資產壽命，並降低維修成本。從製造廠到運輸車隊，企業都受益於 AIoT 防止昂貴中斷的能力。
改善醫療
AIoT 透過實現遠端患者監測和個人化治療，為醫療保健帶來革命性的改變。配備 AIoT 技術的智慧型穿戴式裝置可即時追蹤生命徵象，例如心率、血壓和血糖值。這些資料有助於醫療專業人員及早發現健康問題、及時介入，並建立量身訂做的治療計劃。AIoT 驅動的遠端監控還能減少醫院就診次數，並藉由在舒適的家中進行持續追蹤，強化病患照護。
智慧城市
AIoT 在開發智慧城市方面扮演了關鍵角色，優化了城市基礎設施和公共服務。在交通管理方面，AIoT 系統分析交通感測器、攝影機和 GPS 裝置的即時資料，以改善交通流量、減少擁塞，並強化公共安全。物聯網驅動的智慧照明和廢棄物管理解決方案進一步有助於節能和清潔城市環境。這些進步促成了更具永續性和高效率的城市。
個人化體驗
零售商利用 AIoT 創造個人化的購物體驗。支援物聯網的智慧商店會追蹤客戶行為、偏好和購買模式，以提供量身訂做的建議和促銷活動。這項技術提供即時協助，並簡化購物流程，進而提升客戶滿意度。此外，AIoT 可優化庫存管理，確保商店內儲存需求高的產品，同時盡可能減少浪費。
AIoT 的挑戰與考量
儘管 AIoT 具有明確的實用性和潛力，但它還伴隨著某些挑戰和考量。包括：
資料隱私與安全
AIoT 最關鍵的挑戰之一，就是確保連線裝置所收集和處理的大量資料的隱私性和安全性。隨著 AIoT 系統收集了從個人健康記錄到金融交易的敏感資訊，以及關鍵基礎設施的營運資料，這些系統成為網路攻擊的主要目標。
AIoT 網路安全措施不足的後果包括：
- 企業蒙受財務損失和聲譽受損
- 因未能保護客戶資料而造成的法律責任
- 客戶和利害關係人的信任受損
- 潛在的 AI 演算法操作，導致有害結果
為了降低這些風險，組織必須實施網路韌性和全面的安全策略，包括：
- 對靜態資料進行強效加密
- 健全的驗證機制，如雙因素驗證
- 定期安全性稽核與更新
- 遵守 GDPR 和 CCPA 等資料隱私法規
互通性
確保不同 AIoT 裝置與系統之間的無縫通訊仍是一大挑戰。IoT 產業缺乏標準化，導致使用各種通訊協定和資料格式的裝置數量不斷增加。
缺乏互通性可能導致：
- 不同製造商裝置之間的相容性問題
- AIoT 系統的功能有限，效率降低
- 企業和消費者的成本增加
- AIoT 領域的創新速度降低
為了解決這些挑戰，IEEE 等組織正在努力開發標準化的通訊協定和資料格式。
可擴充性
隨著 AIoT 網路的擴展，管理與處理越來越多的資料量變得越來越複雜。
此可擴充性挑戰影響了 AIoT 系統的各個層面，包括：
- 資料處理：AIoT 裝置產生的大量資料可能會讓傳統資料處理系統不堪負荷。
- 網路基礎架構：現有的網路基礎架構可能難以處理 AIoT 裝置增加的資料流量。
- 資料儲存：管理並儲存 AIoT 裝置所收集的大量資料，會帶來重大挑戰。
為了解決這些可擴充性問題，組織正在探索解決方案，例如：
- 分層資料儲存，以優化成本並改善效能
- 邊緣運算可處理更接近其來源的資料
- 分散式運算基礎架構，可處理大規模資料處理
- 先進的資料管理和儲存解決方案
能源效率
許多 AIoT 裝置所需的持續運作，讓能源消耗成為重大問題。在電源有限或成本高昂的應用中，這種挑戰尤其嚴重。
改善 AIoT 裝置能源效率的關鍵考量包括：
- 處理器選擇：選擇合適的 AI 微控制器或片上系統，平衡電力和效能
- 高效率的電力管理：實施動態電壓擴展和低功耗模式等策略
- 記憶體優化：使用外部 QSPI 快閃記憶體進行模型儲存並實作記憶體壓縮技術
- 無線連線：選擇節能無線協定，如藍牙低功耗或 LoRaWAN
AIoT 的未來
AIoT 的未來前景看上去是有希望的，並伴隨著各種潛在的發展。
進階邊緣 AI：IoT 裝置的即時情報
AIoT 未來最令人振奮的方面之一，就是先進邊緣 AI 的興起。傳統上，IoT 裝置高度依賴雲端運算進行資料處理和決策。然而，隨著更複雜的 AI 演算法的開發，邊緣 AI 使 IoT 裝置能夠直接在裝置上在本地處理資料。這意味著更快的決策，並降低對雲端基礎架構的依賴，進而提高效率。
在邊緣端執行複雜的 AI 演算法，不僅能將延遲降至最低，還能減少將大量資料傳送至中央伺服器的需求，以節省頻寬。在自動駕駛車輛、工業自動化和智慧城市等應用中，邊緣即時處理對於確保順暢高效的營運至關重要。
5G 整合：釋放連線能力的潛力
5G 網路的推出已經改變了 AIoT 的遊戲體驗，為 IoT 裝置帶來前所未有的速度與連線能力。使用 5G 時，資料能以遠高於前幾代無線技術的速率傳輸，延遲更低，頻寬更大。這將使 AIoT 裝置能夠即時通訊，實現更快的決策和更可靠的系統效能。
此外，5G 也允許連接大量裝置，支援IoT網路呈指數成長。在醫療保健、製造和物流等產業中，這種改善的連線能力將促進數百萬台裝置的無縫運作，進而強化自動化並建立更智慧的生態系統。
Swarm Intelligence：協作式 IoT 裝置
AIoT 的未來預測的另一個令人驚豔的發展是智慧的崛起，讓 AIoT 裝置能夠以智慧方式協同工作，就像蜜蜂或螞蟻的矛盾。Swarm Intelligence 可大幅提升 AIoT 系統的彈性與擴充性。
結論
AIoT 代表 AI 和 IoT 技術的創新融合，為各產業提供轉型效益。從提高營運效率、實現預測性維護，到革新醫療、優化智慧城市，以及提供個人化體驗，AIoT 正在重塑科技領域。
然而，AIoT 的廣泛採用也帶來了重大挑戰。資料隱私與安全性問題、互通性問題、擴充性需求與能源效率需求，都造成企業組織必須克服的障礙，才能充分運用 AIoT 的潛力。
隨著 AIoT 持續發展，對健全、可擴充、高效率儲存解決方案的需求也越來越重要。這就是 Pure Storage AI 基礎架構解決方案發揮作用之處。Pure Storage 提供一套全面的 AI 儲存解決方案，旨在滿足 AIoT 應用程式的獨特需求。
Pure Storage 為 AIoT 工作負載提供所需的效能靈活性，讓組織能夠順暢地從 GB 擴展到 PB，同時在各種快速變化的工作負載中維持高效能。Pure Storage 提供所需的容量彈性、資料耐久性和操作簡易性，以支援 AIoT 實作的複雜資料生態系統。
