AIoT进一步发展面临哪些技术挑战?

AIoT是人工智能和物联网的结合,被认为是信息技术领域的未来发展方向。作为一个新兴技术领域,AIoT无疑会带来革命性的影响,但同时也面临着一些严峻挑战,这将决定AIoT能否成功推进和落地。

一、海量数据的存储与分析能力

AIoT系统会产生和汇聚极其庞大的数据集。这需要建立可以有效存储、管理和分析海量数据的数据中心和云平台。目前的存储和计算技术水平与这一需求还存在显著差距。此外,缺乏统一的技术标准和协议也会制约数据共享和整合。

二、强大算力的基础设施建设

AI算法对算力提出了极高的要求。要分析处理海量数据并实时做出响应,就必须具备强大的计算能力。这对基础设施提出了硬件升级换代以适应AI运算需要的新要求。

三、AIoT系统架构和容错性

要将海量传感器和执行器有机连接在一起并构建起一个灵活、安全、robust的AIoT系统架构,提出了许多新的挑战。分布式结构给系统容错性、协同性等带来难题。智能算法本身的鲁棒性也有待加强。

四、网络传输和系统安全问题

庞大的数据传输流量对现有网络容量提出挑战。此外,海量连接也增加了系统暴露在网络攻击和数据泄露风险之中的攻击面。在网络和数据安全上还没有成熟有效的解决方案。

五、缺乏系统集成和协同能力

AI、IoT、云计算等技术之间存在“鸿沟”,真正意义上的深度融合还有待实践。缺乏系统集成和管理的能力将会影响AIoT系统的实际落地推广。

六、可解释性和可信赖性难题

黑盒式的AI系统不利于解释和理解,也降低了人们的信任感。如何提高AI系统的透明度和可解释性,让用户对系统决策建立信心,是AIoT推进过程中需要回答的问题。