作者:Moshe Sheier, Ceva
在物聯(lián)網(wǎng)(IoT)領(lǐng)域,人工智能(AI)無(wú)處不在,并且發(fā)展迅猛(因此稱為AIoT)。我們逐漸意識(shí)到,單純依賴云端AI存在諸多問(wèn)題:延遲高、成本大(耗電服務(wù)器、傳輸費(fèi)用)、不穩(wěn)定(鏈路中斷),還有隱私風(fēng)險(xiǎn)。將更多AI處理任務(wù)轉(zhuǎn)移到本地,在IoT設(shè)備上完成,這些問(wèn)題得以解決。然而,幾乎所有AIoT應(yīng)用仍需依賴互聯(lián)才能真正發(fā)揮作用,因?yàn)楸镜刂悄芴幚砗蟮慕Y(jié)果必須傳輸?shù)酵獠渴澜?。既然IoT設(shè)備上的AI承擔(dān)了更多計(jì)算,是否意味著,我們只需要一個(gè)輕量級(jí)的連接來(lái)負(fù)責(zé)與云端或其他設(shè)備通信?答案是否定的。無(wú)線連接技術(shù)本身也在變得更加智能。在通信協(xié)議層面,使用AI可提升可靠性與效率,引入新型通道感知方式,甚至在一群相關(guān)的AIoT設(shè)備之間支持分布式學(xué)習(xí)。AI與通信之間的聯(lián)系不僅沒(méi)有減弱,反而愈發(fā)緊密!
機(jī)遇
據(jù)預(yù)測(cè),到2030年,基于TinyML芯片組的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備出貨量將達(dá)到60億臺(tái),覆蓋農(nóng)業(yè)、智能家居、交通運(yùn)輸、可穿戴設(shè)備、醫(yī)療健康、智慧城市和公共事業(yè)等多個(gè)領(lǐng)域。根據(jù)不同應(yīng)用場(chǎng)景,這些設(shè)備必須支持一系列通信協(xié)議,從蜂窩網(wǎng)絡(luò)和Wi-Fi,到藍(lán)牙與802.15.4協(xié)議??梢粤舷?,任何打造AIoT產(chǎn)品的公司都不會(huì)僅僅滿足于將AI和連接功能簡(jiǎn)單拼接,而是會(huì)將通過(guò)更深層次的整合解決方案來(lái)打造差異化產(chǎn)品。這種整合會(huì)是什么樣子?
AI助力通信
在復(fù)雜的通信環(huán)境中,AIoT設(shè)備必須動(dòng)態(tài)地選擇干擾最小、可用性最高的信道,并能夠根據(jù)接入點(diǎn)或基站的環(huán)境條件和流量需求調(diào)整通信策略。過(guò)去,這種通道評(píng)估/優(yōu)化由預(yù)設(shè)查找表完成,如今已無(wú)法滿足更復(fù)雜的需求,必須借助AI來(lái)管理。
這種優(yōu)化不僅關(guān)乎吞吐量。對(duì)于安全關(guān)鍵型應(yīng)用,如車聯(lián)網(wǎng)(V2X)或外科與工業(yè)機(jī)器人等場(chǎng)景,超低延遲是基礎(chǔ)要求。這是5G蜂窩標(biāo)準(zhǔn)(及后續(xù)標(biāo)準(zhǔn))的關(guān)鍵組成部分,需網(wǎng)絡(luò)與終端設(shè)備共同保障,而AI驅(qū)動(dòng)的信道優(yōu)化正日益成為這二者的保障。
另一個(gè)新興的應(yīng)用是定位,能幫助我們?cè)谥腔鄢鞘兄袦?zhǔn)確找到像包裹、共享單車這樣的移動(dòng)設(shè)備,非常實(shí)用。基站與邊緣設(shè)備之間的通信可提供飛行時(shí)間(ToF)與到達(dá)角度(AoA)數(shù)據(jù),但其精度可能受到信號(hào)反射及其他因素的影響。AI可以通過(guò)長(zhǎng)期學(xué)習(xí)來(lái)克服這些限制。
通信賦能AI
這是一個(gè)非常有前景的方向,通過(guò)通信技術(shù),特別是Wi-Fi和移動(dòng)網(wǎng)絡(luò),為AIoT設(shè)備增加一項(xiàng)新的感知能力。系統(tǒng)會(huì)監(jiān)測(cè)信道狀態(tài)信息(CSI),這種信號(hào)常常會(huì)受到障礙物或人走動(dòng)的影響,然后匯總房間、辦公室、整棟樓甚至整座城市中多個(gè)設(shè)備的數(shù)據(jù),它可以判斷出是否有人或物體在移動(dòng),甚至能精細(xì)到檢測(cè)出呼吸頻率。
這種感知輸入非常依賴智能處理,以便從噪聲中提取有用信號(hào),過(guò)濾反射和無(wú)關(guān)動(dòng)作(如天花板風(fēng)扇、寵物活動(dòng)),從而專注于人類活動(dòng)。這項(xiàng)技術(shù)可以應(yīng)用于家庭安防、手勢(shì)識(shí)別以及非侵入式健康監(jiān)測(cè)。
AIoT在該類應(yīng)用中的具體作用仍在不斷發(fā)展,但正如許多其他場(chǎng)景所顯示的那樣,邊緣設(shè)備(如智能音箱、智能電視、智能插座等)具備一定程度的AI處理能力正逐漸成為必需,因?yàn)樗鼈兲烊环植加诃h(huán)境各處。本地智能也有助于對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,減少需傳輸至中央樞紐進(jìn)行最終分類的數(shù)據(jù)量。
另一個(gè)同樣引人關(guān)注的例子是聯(lián)邦學(xué)習(xí)。對(duì)于成批系統(tǒng)(如車輛、自動(dòng)駕駛汽車、自動(dòng)清潔設(shè)備等),學(xué)習(xí)必須是一個(gè)持續(xù)進(jìn)行的過(guò)程,不能每次都把海量數(shù)據(jù)傳回云端進(jìn)行訓(xùn)練。相反,訓(xùn)練應(yīng)首先在各個(gè)邊緣系統(tǒng)本地進(jìn)行,隨后將優(yōu)化后的AI模型在本地節(jié)點(diǎn)間之間共享,最后再統(tǒng)一上傳到云端進(jìn)行整合和優(yōu)化。這就是聯(lián)邦學(xué)習(xí)中“聯(lián)邦”的含義。每個(gè)邊緣系統(tǒng)都要把自己學(xué)到的東西貢獻(xiàn)出來(lái),共同提升整個(gè)系統(tǒng)的智能水平。邊緣AI顯然發(fā)揮了作用,而通信也不可或缺——因?yàn)樗?fù)責(zé)把本地訓(xùn)練的成果高效上傳,也要把最新的全局模型下載回來(lái)。
同時(shí)具備通信與AI技術(shù)和專業(yè)能力的企業(yè)極為罕見(jiàn)。Ceva正好擁有這樣的專長(zhǎng),并擅長(zhǎng)提供將AI和通信高度集成的整體解決方案,也能提供支持兩者并行協(xié)作的靈活選項(xiàng)。若您想了解當(dāng)前行業(yè)的發(fā)展趨勢(shì),或看看我們能如何助您一臂之力,歡迎訪問(wèn)我們的官網(wǎng)或致電聯(lián)系。