AIoT 是下一个重大的平台变革
软件曾吞噬世界。现在，硬件正在反向吞噬软件。
这指的不是消费级小玩意，而是工业硬件。传感器、摄像头和边缘节点构成了能源、制造和物流行业的支柱。
当你为这些硬件加入 AI 时，就得到了 AIoT。
Web 和移动端开发者遵循的是不同的规则。他们假设互联网是可靠的，数据是干净的。而 AIoT 打破了这些假设。
传感器数据通常很杂乱。你会看到：
- 离线传感器产生的空值 (Null values)
- 故障导致的极端离群值 (Outliers)
- 同步失败导致的缺失时间戳
- 数据流中的长时间断层
你的 AI 模型必须能够处理这些混乱。你的流水线必须保持韧性。你的边缘设备必须在脱离云端的情况下做出决策。由于这些系统控制着物理资产，因此风险极高。
一个真正的 AIoT 系统分为五个层级：
- 边缘层 (Edge Layer)
- 微控制器和嵌入式系统
- 边缘 AI 推理
- 本地决策
- 连接层 (Connectivity Layer)
- MQTT、LoRaWAN 和 Zigbee 等协议
- 边缘到云端的桥接
- 可靠的固件更新
- 数据层 (Data Layer)
- 时序数据库
- 流处理
- 数据质量流水线
- AI/ML 层 (AI/ML Layer)
- 预测性维护模型
- 针对物理空间的计算机视觉
- 实时异常检测
- 应用层 (Application Layer)
- 运营仪表板
- 告警系统
- 与工业软件的集成
从零开始构建既缓慢又昂贵。目前，各家公司正在构建共享基础设施，以更快地解决这些问题。
最难的问题仍未得到解决：
- 在断网期间保持本地与云端数据同步
- 结合振动和声音等不同类型的传感器
- 减少物理环境中的误报
- 在污垢和弱光环境下依然有效的计算机视觉
- 预测复杂联网机器的故障
Web 和移动端市场已经成熟，利润空间很薄。而 AIoT 还处于早期阶段。
精通边缘 AI 和传感器流水线的工程师将引领下一波浪潮。工业界的需求正在增长，而专家供给却很匮乏。
物理世界正在进入它的软件时代。
你在边缘 AI 方面有什么经验？你遇到了哪些难题？欢迎在评论区分享你的看法。