革新和数字革新的总和。现在，咱们现已开始看到了人工智能和物联网国际的雏形。可是，尽管未来开展前景正在咱们面前渐渐展示，却很少有人谈及AI驱动的物联网是怎么有用施行并完成盈余的。咱们所要讨论的其间一个关键要素（假如它不是仅有一个关键要素的话），便是人工智能终究应置于何处以及它怎么影响物联网架构。

  许多企业都信赖，人工智能最适合放置在云端，因为他们正在将企业数据迁移上云并将IT核算才干交由云服务器承载。可是物联网要发挥其成效，要求各种边际传感器有必要完成与网关可互操作的衔接以及对云端的双向传输，而这将构成延时问题。

  想要真实地改动职业并重塑未来国际，许多人工智能机器学习的应用程序有必要完成实时呼应。举例来讲，尽管亚马逊Echo系列音箱的Alexa智能语音帮手在答复气候问题时呈现稍微推迟，咱们或许不太介意，但假如行进在路上的自动驾驶轿车或许工厂里的工业机械呈现呼应推迟，那可便是别的一回事了。

  许多人工智能应用程序都需求超强的运算才干来处理算法和设备数据。当实时呼应和低延时成为至关重要的要素时，就需求依托边际核算架构。但状况并非总是如此。人工智能依然能够在云端、数据中心、边际或许物联网设备上运转，或许是在以上几项组合的基础上运转。要创立最高效和可继续运作的物联网架构，你需求了解在何处运用哪种类型的核算才干。这样，你就能够平衡云核算所带来的规模经济与在边际引进人工智能处理才干的性能需求之间的联络。有人称之为“活动核算”（fluid computing），在整个网络架构中存在不同层次的核算智能和处理，但要完成从云端中的IT核算才干向运营技能（OT）、边际核算的改动，其内在则要丰厚得多。

  当然，安满是另一个关键问题。因为加密和其他安全防护办法难以在终端设备上完成，物联网给心怀叵测的人留下了许多缝隙。在物联网设备和云之间选用安全网关的架构，能够在完成低推迟的一同，下降安全危险。从设备到云端的数据有必要可信赖。假如整个架构没有满足的安全性，那么企业及其所布置的物联网和人工智能体系就简单遭到进犯。这种状况下，根据或许被盗用或许不良数据做出人工智能决议计划的或许性会添加。

  冗余也是一个考虑要素。企业需求确认其是否在架构中规划了足够的冗余，以便在呈现某些毛病时（这种状况将难以避免），网络能够敏捷康复。

  一切这些意味着人工智能驱动的边际物联网将会是一种非常复杂的生态体系，触及许多改动的要素和多学科的专业常识，而且跟着咱们越来越了解自己正在打造的簇新国际，这些专业常识也将跟着时刻的推移而不断演进。不然的话，安全危险、意外宕机、功率低下和信息推迟等问题，将会阻止企业布局物联网事务。新一代的立异者需求依靠多学科的常识，才干完成他们从构思到规划、从创立原型到批量生产、从运营到维护的愿景。

  最终要着重的一点是新硬件和软件的研制。跟着人工智能不断向边际侧开展，咱们将会看到越来越多的厂商为物联网布置而规划专门的人工智能芯片，不仅仅是风投所支撑的草创企业，包含英特尔、微软、谷歌和苹果这样的科技巨子也在进入定制芯片领域。微软、亚马逊等供给云服务的商业霸主们将会推出新的从边际到云的混合核算服务。咱们将会看到很多专门为推进边际人工智能解决方案的原型创立而规划的开发套件涌入商场，而这些解决方案的核算才干也将跟着人类需求的改动而不断开展。

  将以上一切要素整合到一同，意味着在解决方案中供给了极大的灵活性。这需求一个像安富利相同集咨询服务、供应链和生态体系等必要资源于一体的技能协作伙伴，来引领这个飞速改动的国际。在安富利，咱们信赖人工智能驱动的边际物联网是完成推翻性革新然后促进企业长时间事务增加的关键所在。

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