赢在Cloud，只是暂时；输掉AIoT，将是永远
|
另一份报告则聚焦于边缘 AI 市场，指出边缘 AI 推理芯片市场在 2018 年的规模为 19 亿美元；而边缘训练市场在同一年度的规模只有 140 万美元。虽然边缘 AI 训练市场目前还很小，但在 2019 年至 2024 年之间，整体边缘 AI 市场规模估计可达到 31% 的复合年平均成长率(CAGR)。 更应关注的是由边缘 AI 开启的巨大市场。具体而言，ABI Research 认为边缘 AI 将覆盖三大利基市场： 第一个利基市场是基于异构运算的机器人。 第二个利基市场是智能工业应用，包括智能制造、智能建筑与石油天然气等领域。 第三个利基应用是在“非常边缘”的地方，也就是将超低功耗 AI 芯片嵌入到传感器与其他广域网上的小型终端节点。 就在本周，Linux 基金会总经理 Arpit Joshipura 抛出一个非常激进的预测，他认为在 2025 年边缘计算将会超越云计算。 无论这一预测能否成真，边缘计算的崛起，引起了云计算巨头们的极大重视。 虽然云计算的几大巨头保持明显的领先位置，但排序仍在动态变化，领先只是暂时。如果一步踏错，就有可能满盘皆输。 以亚马逊为例。在云计算服务上，亚马逊虽然依旧处于霸主地位，但根据最新财报数据显示来看其增速依旧在放缓。据亚马逊最新财报显示，亚马逊云计算服务 AWS 第二季度营收为 83.8 亿美元，同比增长 37%，去年同期增速为 49%。在云计算发展趋势越来越迅速的环境下，亚马逊的云服务业务却放缓了脚步，这势必将影响他的发展劲头。 在云端，亚马逊推出 AI 芯片，不仅可以摆脱对少数供应商的高度依赖和束缚，还可以降低成本，进一步巩固优势。 在边缘，AI 芯片有利于推进亚马逊在 B2B 和 B2C 领域的渗透。 比如在智能家居这个市场，亚马逊以 Alexa 和 Echo 系列智能音箱为开端，现在已经奠定了在智能家居里面的基础。无奈竞争者众多，例如谷歌就在亦步亦趋，对于亚马逊来说，通过定制芯片可以更便捷的打造自己的差异化方案，这点显得尤为重要。 写在最后算力革新是手段，数据增值是目的。 如果说云边端全栈芯片正在引发的算力革新，属于智能时代生产力的变革，那么更应该关注的是生产关系的变化，也就是企业之间将以何种方式协作，让数据能够被高效使用。 云计算巨头的自研芯片将会服务于自己的业务和生态，他们都没有将芯片销售作为商业模式，而是致力于拉通由硬到软、由芯片到应用的整个垂直架构。智能设备连接带来的数据以标准服务的方式承载于开放平台之上，更容易横向贯通不同 AIoT 应用企业或服务商之间，基于整体数据服务的分工与协同。 一直以来，物联网硬件和物联网数据的重要性都被低估了。过去几年大家都在喊着设备先联网，但是发现联网后产生了一大堆数据没法变现。现在如果大家还在想着设备先智能、先 AI，就仍然不会在数据和应用变现方向产生突破。 在刚刚结束的云栖大会上，阿里通过一些实际案例，展示了数据“升维”的潜力，从单一的数据感知、迈向 AIoT 的多维感知，将人的数据、车的数据和社会公共服务数据打通，探索利用应用业务合作，达成创新变现的可能性。 比如阿里将搭载斑马智行系统的智联网汽车与云栖小镇智慧停车系统打通，只要汽车驶入违章区域违规停放，被违章监控探头成功锁定识别后，违停预警系统在 20 秒左右便会发出预警通知，通过车机语音和手机短信的方式提醒车主及时驶离，并推送周边停车场以及泊位信息，引导车主有序停放。 这套“智慧防违章”系统不仅大幅度降低了违停发生率，减少车主因为临停产生的罚单，也减轻了城市管理基层工作人员的负担，降低了疏导交通的成本，提高了城市运行效率。根据统计，“智慧防违章”系统让杭州云栖小镇区域违停率下降了 37.8%，车位周转率提升了5%。更重要的是，这是一个城市管理实现违停“硬性执法”到“柔性执法”的有效转变，运用数字化和智能化实现人性化服务。 在这个场景中，通过物联网硬件有效采集和综合利用各种数据，成为关键能力。其中涉及到各种角色，包括物联网数据的提供者、数据价值的获得者、合作与协同的撮合者…大家如何各取所需、共享收益？新型生产关系中不同角色的定位和分工还在重构和裂变的过程中。 【编辑推荐】
点赞 0 （编辑：核心网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
