米乐M6官网登录正版下载·什么才是真正的AIOT国内AIOT的发展现状如何了

　　据华为 GIV 和思科预测：到 2025 年全球连接的设备数将达到 1000 亿台，而到 2030 年将有超过 5000 亿物联网设备接入互联网。终端数据和连接出现井喷式增长，海量数据连接需要计算能力更高的物联网体系架构以实现数据的及时分析和处理。

　　随着如安防监测、自动驾驶、在线医疗等特殊的领域应用场景的兴起，对数据的实时性、传输时延要求较高，且对隐私性保护的要求也极为迫切。

　　随着深度学习、机器学习和自然语言处理等人工智能技术的快速发展，为 AIoT 提供了丰富的数据处理和分析手段。

　　随着智能芯片、嵌入式处理器、感知设备等的不断发展和小型化，终端设备被不断赋予了智能数据处理能力，可以在成本约束下完成部分数据处理和智能推理任务。

　　边缘计算：在用户或数据源的物理位置或附近进行的计算，能就近提供边缘智能数据处理服务。它的兴起进一步提升了本地数据处理能力。

　　综上，传统物联网架构的处理和计算能力已不足以支撑物联网络的深度覆盖、海量连接、实时处理、和智能计算等需求，在终端智能及边缘计算等发展背景下，智能物联网 AIoT 作为未来物联网发展的新趋势近年来得到广泛关注[1]。

　　智能物联网 AIoT 可被定义为：通过人工智能、边缘计算、物联网等技术的深度融合，赋能感知、通信、计算和应用等路径实现万物智联，呈现人机物融合泛在计算、云边端泛在协同计算、泛在智能感知、分布式机器学习等新特征，具有更高灵活性、自组织性、自适应性、持续演化的物联网系统。

　　AIoT 以智能信息的高效、实时处理为中心，随着边缘计算和边缘智能的引入，将形成云边端协同的体系架构（如下图所示），其系统分为：智能终端层、边缘智能层和云计算层。

　　人、机、物三种要素可以理解类社会、信息系统和物理世界的三元空间。这三种要素的融合即人、机、物在同一环境或应用场景下和谐共生，但彼此能力差异，需要通过协作交互来实现能力增强。

　　针对海量智能物联网数据及实时性、隐私性等数据处理需求，将 5G 通信、人工智能、云计算、边缘计算等信息技术引入物联网，形成“云—边—端”泛在协同计算的智能物联网体系架构，计算任务可灵活地在不同位置和不同资源上调度执行[3]。

　　利用摄像头、RFID、Wi-Fi、红外、声波、毫米波等感知资源，产生丰富的多模态感知数据，进而通过机器学习和深度学习等方法实现对目标（人、环境或事件等）行为的准确感知。

　　针对单个终端智能体数据和经验有限、模型训练能力弱、应用场景和任务多变等问题，与现有集中式学习模型和框架相区别，在分布式环境下实现多智能终端协作增强学习。

　　将深度学习模型（如实时视频数据处理）离线部署在资源受限且环境多变的物联网终端设备执行，使其具有低计算延时、低传输成本、保护数据隐私等优势，实现对应用场景现场的“全面感知、泛在互联、实时认知、精准调控”。

　　2. 2017年，亚马逊推出了 FreeRTOS 操作系统，适用于小型低功耗的边缘设备进行编程、部署、连接与管理。

　　3. 2018年，阿里巴巴推出了 AliOS Things 物联网操作系统，提供 IoT 连接、智能处理、云边端协同计算等服务；京东发布了“城市计算平台”，结合深度学习等构建时空关联模型及学习算法解决交通规划、火力发电、环境保护等城市不同场景下的智能应用问题。

　　4. 2019年，华为推出了华为鸿蒙操作系统 HarmonyOS，是一种基于微内核、面向 5G 的全场景分布式操作系统，在传统的单设备系统能力基础上，提出了基于同一套系统能力、适配多种终端形态的分布式理念。

　　5. 2021年，微软发布了全新的边缘计算平台 -- Azure Edge Zone，实时数据处理；北大信息技术高等研究院发布了矽璓工业物联操作系统 XiUOS 1.0、XiUOS 2.0，为工业物联网提供智能化的“感、联、知、控”应用框架，帮助工厂数字化转型升级。

　　6. 2022年，中国电信天翼物联发布了分布式物联网操作系统 CTWing OS 2.0，是一个为智能终端汇聚、应用开发运行服务和轻量级应用提供的物联网平台。