物联网设备的激增正在不断产生联网设备数据,收集和分析这些数据是在2023年实现转型的首要任务。我们也发现有越来越多在各领域的企业在大量投资这个领域,让端智能化带来的大量数据能更好的被收集并有效利用。

电子工程专辑,6月29日,Aspencore在深圳与深圳市新一代信息通信产业集群一起联合主办举办《AIoT 2022国际生态发展大会》。在国际生态发展大会上,亚马逊云科技中国区商用市场事业部华南区总监 余道敏分享《智能物联 变革未来》演讲主题,他表示,“根据数据统计,边缘基础设施的计算和存储支出将达到212亿美元,70%的企业将在物联网边缘运行不同程度的数据处理,在部署新 IT 基础设施企业中有50% 以上将部署在边缘。”

“物联网设备的激增正在不断产生联网设备数据,收集和分析这些数据是在2023年实现转型的首要任务。我们也发现有越来越多在各领域的企业在大量投资这个领域,让端智能化带来的大量数据能更好的被收集并有效利用。”

亚马逊云科技中国区商用市场事业部华南区总监 余道敏

伴随万物互联的物联网时代推进,数以百亿甚至千亿设备接入网络,物联网市场规模也日益扩大,物联网设备数据将助推各行业发展。

余道敏表示,随着端的智能化,物联网设备数据降低运营支出,推动企业业务增长是企业变革的主要动机。亚马逊云科技客户将智能物联应用在能源管理、远程医疗、车联网、库存追踪、智能家居、提高生产力、提高作物产量等方面。

余道敏指出,关于转型的数据还需要考虑以下几个事项:

1、数据访问。集成使用不同协议的新设备和遗留设备数据;

2、数据管理。整合大量非结构化的离散机器数据;

3、扩展。管理资产、设备群以及不同站点的数据;

4、实时决策。按照最低延迟限度,在边缘开展运营;

5、安全性。保持运营资产和数据的安全性。

亚马逊云科技分享其IoT+AI服务跟解决方案主要有四部分:

第一部分,设备软件,比如设备连云SDK能够实现端的设备跟云有效的连接,还有本地计算/ML引入边缘设备、微控制器IoT操作系统、硬件模块设备开发与连云支持,这里解决了连接的问题;

第二个是连接&控制问题,因为软件跟连接是很紧密的结合。余道敏表示,对很多客户来讲,其实设备的种类越来越多,复杂性增加,怎么对海量IoT设备有效控制,设备的连云能力、安全管理服务也是很重要。

第三部分是数据,这也是云服务中最关键的部分,如何对事件检测和响应,对视频识别、图像识别、语音处理等数据收集并解释,以及数据分析和可视化构建IoT应用程序。

第四部分是ML/AI服务,对图像/视频的分析,自动提取文本/手写字/数据、文本转语音/语音转文本,医学信息提取,基于对话AI构建等。

AIoT服务讲求一个完整的闭环服务,能有效并快速的打通端到云。端AI的算力能力在不断提升,随着应用场景的智能化、复杂化,大量的AI能力还是要靠云来做实现,把云的模型训练好,数据采集到云上做训练,训练好之后又反给端,端这边有更多的智能性。

余道敏表示,AIoT应用最广的其实是智能家居,这跟我们团队服务的客户是非常接近的,包括像智能手机、智能家电到智能安防领域里。比如远程医疗健康服务的乐心远程科技、安防领域的华来科技借助亚马逊云科技 AI+IoT 服务实现设备全球互通互联和智能化;西门子构建基于亚马逊云科技的MindSphere 物联网系统,提升监控设备综合效率 (OEE)等。

责编:Amy.wu
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