如今，AIoT應用已從消費、互聯網等泛C端領域，向工業制造、能源、交通、醫療等傳統行業輻射，提供專屬行業的解決方案，并不斷探索更多行業應用。當前，在數字經濟發展的大浪潮中，以物聯網、人工智能為代表的新興技術在經濟發展史上扮演的角色愈發重要。
AIoT是人工智能和物聯網的融合應用，一方面，人工智能幫助物聯網智慧化處理海量數據，提升其決策流程的智慧化程度，改善人機交互體驗，幫助開發出高層次應用，提升物聯網應用價值。另一方面，物聯網通過萬物互聯，其無所不在的傳感器和終端設備為人工智能提供了大量可分析的數據對象，讓人工智能得以落地應用。
如今，AIoT應用已從消費、互聯網等泛C端領域，向工業制造、能源、交通、醫療等傳統行業輻射，提供專屬行業的解決方案，并不斷探索更多行業應用。
近日，由高科技行業門戶OFweek維科網主辦、OFweek人工智能網和OFweek物聯網承辦的“OFweek 2022物聯網與人工智能在線大會暨在線展”成功舉辦，吸引了上萬名行業人士觀看直播。本次會議聚焦AI技術的創新場景并立足于物聯網生態解析行業及市場應用，攜眾多行業領軍企業共同打造。
云知聲康恒受邀OFweek 2022物聯網與人工智能在線大會暨在線展主題分享
云知聲聯合創始人、副總裁康恒被主辦方特別邀請，作了題為“從AI芯片到全場景智能，深度與廣度并行破解AIot之困”的分享，受到了與會者熱烈歡迎。
云知聲康恒受邀OFweek 2022物聯網與人工智能在線大會暨在線展主題分享
首先，AIoT并不是AI+IoT的的簡單加法組合。
AI的落地非常依賴IoT的發展與普及。首先，AI的落地有三個重要因素，被稱為AI的三駕馬車，分別是算法、算力與大數據。先不提算法與算力，但就大數據而言，在不同的場景里邊，每個場景都需要海量的數據來支撐。
就語言交互的技術來講，需要落地到具體的場景中去應用。語音交互系統為了更加精準的理解用戶的對話，除了語音的一些數據外，還需要需要結合實際的語境、位置、對話環境等參數來做具體的處理。
那這些數據如何來？就必須得依賴物聯網的設備如傳感器等采集數據再上傳到互聯網反饋給AI，做出處理。如果沒有物聯網的海量數據采集與互聯網的連接，僅僅依靠算法和算力，就只能停留在實驗室階段，不能被快速產業化應用。
同時，IOT的快速普及，對AI技術的發展其實也有一個內生的需要。首先因為IoT的產品形態非常豐富，很多場景下，傳統的交互方式不能滿足用戶的交互需求。比如說如何在沒有屏幕的設備上實現交互？如何在不能使用雙手的情況下進行交互等？
在此背景下，AI技術也給IoT行業的發展帶來的新的繁榮。彼此擁抱，互相成就，緊密疊加，這或許才是AI與IoT之間形成的新的產業AIoT的最好注解。
截止目前，國內的AIoT設備數量已經超過348億。
IoT雖然具備巨大的市場容量啊，但是碎片化非常嚴重。主要體現在以下幾個方面：1.應用場景多元化；常見的如家居、辦公、汽車、零售等；2.產品形態多樣化；如電視、空調。冰箱、音箱等3.AI技術需求多樣化。比如說有需要語音的、有需要圖像的、有需要手勢的等等。
總結起來就是IoT行業，它的特點就是通過無數的碎片化的需求，組成的巨大的市場總和，但是在落地過程中，不僅要考慮技術本身的先進性，更得考慮，一方面，如何讓我們的用戶接受以及更好的使用？另一方面，作為供應商，在技術落地額度過程中，如何更高效、成本更低？如何把AI的價值更好的傳遞客戶？
挑戰二：行業數字化改造亟需AIoT，但不限于AIoT
AIoT目前最多的被用來解決行業數字化問題。那么，行業的數字化僅僅是把我線上線下的數據打通，并連接起來么？
并不然。行業數字化核心在于基于對行業深入了解的前提下，把整體線上線下數據連接，并打造一個大的框架，進行過程化運營,來解決行業遇到的實際問題，而非閉門造車。線下場景就非常需要AIoT支撐，但如何結合業務需求設計整體AIoT應用框架，是行業數字化成敗的關鍵點之一。
這是AIoT遇到的兩大挑戰。那針對這兩大挑戰，如何應對？
· 以AI芯片緩解碎片化，云+芯一體化方案降低TTM
IoT與AI 的結合，其實最終都是需要以芯片的形式去呈現。所以云知聲選擇把AI的技術與物聯網的技術做深度融合，并直接做到芯片中。
即選擇把AI的技術與物聯網的技術做深度融合，并直接做到芯片中。通過聲源定位、遠場降噪、喚醒和識別等AI技術、進行本地識別以及云端識別，聽懂人的聲音中蘊藏的信息，然后通過云進行深入的用戶意圖理解，并融合多終端信息融合與決策，結合知識圖譜以及云端能力，將用戶需要的內容和信息，通過語音或者圖像以及其他形象化的方式，傳達給用戶。
并最終通過AI芯片在硬件上的集成，使得硬件立即轉換成面對物聯網的智能硬件，極大地緩解了IoT行業的碎片化需求問題。
由于AI的高速發展，各行各業都把AI當成是顛覆性的技術。
但是其實在進入AIoT的過程中，還是必須有所選擇的。
那么，那些行業以及應用場景比較適合快速進入AIoT的進程呢？其實是有2大標準的；
第一是行業的體量足夠大。應用AIoT促進產業智慧化，哪怕提升1%的效率，也將帶來顯著效果。
第二是應用場景在AI的技術加持之下，解決問題的效率要足夠高。應用AI促進智慧產業化，必須有足夠的精度，從而實現效率的有效提升；
· 基于技術平臺，以深度和廣度兩個方向同時擴展AIoT落地
從實踐來講，我們主要是從深度以及廣度上來做布局。那么，芯片就是我們在深度方向上做的實踐落地路徑。我們通過上游的的可定制化的芯片定制要求，把云知聲的芯片能力批量做賦能，實現我們在深度上的落地應用；
目前，云知聲自2018 年以來，基于多種專用芯片，已經陸續發布了三代共6款語音芯片解決方案，并在2021年達到出貨近千萬的成績.其蜂鳥芯片系列是其在AIoT深度上最重要的實踐，已經助力多家IoT企業實現數字化轉型，降本增效。
更重要的是，云知聲的芯片完全開源開放的，大大的降低了方案商在語音交互產品化過程中的的成本。
廣度上，我們則通過選擇適合數字化的行業和場景，不斷擴展AIoT的應用。
目前，我們的技術與方案已經落地在全場景智慧家居、1+N全屋智能等行業。關于全屋智能，目前已經為廣州世貿天鵝灣、廣州亞運城、廣州天悅、珠海人工島等提供了優秀智能化解決方案。
如若您有AIoT的相關需求，歡迎搜索“云知聲官網”咨詢！
政策與經濟
京公網安備 11010802020613號
