在当今科技领域，人工智能与物联网的融合正引发一场深刻的变革，专家预测未来五年内物联网价值将逼近 1 万亿美元，实现翻倍增长。

   物联网人工智能（AIoT）的崛起，正推动着我们的设备从单纯的数据收集工具向智能决策单元转变。然而，这一进程并非一帆风顺，其中蕴含着诸多障碍需要跨越。

   边缘处理虽具有强化隐私、提升自主性以及加快实时处理速度等显著优势，但也面临着一系列挑战。硬件的局限性、系统复杂性的增加以及设备功能与成本效益之间的微妙权衡，都是我们必须审慎考量的因素。

   从变革的层面来看，目前正经历着双重演变。其一，物联网正掀起一场边缘革命。边缘计算从根本上重塑了设备处理数据的模式，不再完全依赖远程云服务器，而是让设备在本地或邻近网络内实现信息处理。这一转变大幅降低了延迟，减少了资源消耗，实现了更高效的数据传输。其二，人工智能正广泛渗透各个行业，物联网领域也不例外。从预测性维护到智能助手，融入人工智能的设备开启了新的自主化与实用化水平。而边缘计算的加入，更是将其推向了新的高度。在人工智能加持的边缘场景中，设备生成数据并在本地进行处理，进而依据数据做出决策，实现了设备功能的重大飞跃，使其不仅能够收集和传输数据，还能独立地解释和处理数据。据 Gartner 报告，到 2024 年及以后，边缘人工智能和生成人工智能将成为物联网极具价值的贡献力量之一，对于期望基于本地数据实现针对性业务成果的企业而言，原生 AI 应用程序、代码生成工具和平台等将具有关键意义。Gartner 预估到明年，95% 的新工业物联网部署将涵盖分析和 AI 边缘推理功能，而在 2022 年这一比例尚不足 30%。

   AIoT 具有诸多显著优势。其正快速推动着重大转变，边缘人工智能彻底改变了联网设备的数据处理方式，有望大幅提升速度、降低延迟，并为下一代产品创造全新可能。其中，隐私保护尤为关键。通过在设备本地处理数据，最大限度减少了敏感信息传输至云服务器的风险，有效缓解了消费者和企业日益增长的担忧。这对于处理个人数据的设备，如智能家居助手或健康监测可穿戴设备等，意义重大，因为隐私泄露可能引发严重后果。此外，边缘人工智能还能实现近乎实时的处理和决策，这对于需要瞬间响应的应用程序而言是一项颠覆性技术。同时，它赋予了设备前所未有的自主性，使其在网络连接不佳的区域也能有效运行。

   然而，AIoT 也面临着诸多挑战。首先是硬件限制，AI 模型需要强大的处理能力，这就引发了功耗问题，尤其在业界日益倾向于实时操作系统、廉价芯片和资源受限设备的背景下，技术难题更为突出。再者，整合 AI 通常需要对设备架构进行全面改造，这对于小型 IoT 设备而言，可能会减缓其在各行业中的应用推广速度。边缘计算的局限性也带来了额外的考量，边缘设备和网络的存储容量远低于云基础设施，当面对可能从 GB 到 TB 规模不等的 AI 模型时，开发人员就面临着在模型复杂性与边缘实际限制之间艰难平衡的问题，这往往需要做出一定的妥协，进而影响 AI 集成的整体效果。

    展望未来，我们期待着技术能够成功解决上述难题。目前，我们已经见证了智能安全摄像头通过运行边缘人工智能实现人脸检测并做出安全决策等应用案例。这是一个蓬勃发展的新兴领域，开发人员或许能够找到新的方法来缩小技术规模、改善功耗并提升效率。但就当下而言，这些都是设计过程中必须考虑的不足之处。预计云和边缘设备连接的混合模式将共同为大数据解决方案提供支撑。物联网已然在减少业务停机时间、预防高昂维护成本以及改善长期决策等方面表现出色，加入人工智能后，聚焦安全与效率，有望进一步提升其行业价值主张。我们拭目以待未来该行业是会走向大量智能有限的小型设备的普及，还是会被众多简单传感器所主导，并由一个集中的、高度智能的家庭助理负责处理数据和发布命令。无论未来走向如何，更先进、更强大的设备即将登场，而要实现这一目标，设计师必须直面系统复杂性和硬件限制等关键挑战。

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