自2017年，“AIoT”一詞便開(kāi)始頻頻刷屏，成為物聯(lián)網(wǎng)的行業(yè)熱詞。“AIoT”即“AI+IoT”，指的是人工智能技術(shù)與物聯(lián)網(wǎng)在實(shí)際應(yīng)用中的落地融合。當(dāng)前，已經(jīng)有越來(lái)越多的人將AI與IoT結(jié)合到一起來(lái)看，AIoT作為各大傳統(tǒng)行業(yè)智能化升級(jí)的最佳通道，已經(jīng)成為物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的必然趨勢(shì)。但是短時(shí)間內(nèi)AIoT的具體落地不能實(shí)現(xiàn)，很多領(lǐng)域?qū)I都有需求，但是AI沒(méi)有很多細(xì)分領(lǐng)域的訓(xùn)練集，AI的公司也沒(méi)有那么多的訓(xùn)練集，所以AI需要去積累，AIoT道阻且長(zhǎng)。

12月13日，聯(lián)動(dòng)原素創(chuàng)始人李曉妍與三位學(xué)術(shù)界專家以及兩位產(chǎn)業(yè)界專家共同探討AI對(duì)物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展起到的跨越式推動(dòng)作用。

未來(lái)的AI要靠“吃”經(jīng)驗(yàn)

澳門(mén)大學(xué)講座教授、數(shù)據(jù)科學(xué)中心主任 賈維嘉

賈維嘉：目前AI的發(fā)展主要靠“吃”大量的數(shù)據(jù)，靠訓(xùn)練，才可以得到一定的成果，那么AI和物聯(lián)網(wǎng)的結(jié)合，究竟是AI先“吃”數(shù)據(jù)再讓物聯(lián)網(wǎng)“拿”數(shù)據(jù)還是物聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)造出數(shù)據(jù)提供給AI呢，這就是一個(gè)先有雞還是先有蛋的問(wèn)題。我的觀點(diǎn)是，未來(lái)的AI不能夠依靠“吃”大數(shù)據(jù)發(fā)展，而是靠“吃”經(jīng)驗(yàn)，“吃”小數(shù)據(jù)就可以做出一個(gè)聰明的角色，我相信這樣的AI會(huì)給工業(yè)界帶來(lái)大幅的提升，也會(huì)為物聯(lián)網(wǎng)帶來(lái)新的升級(jí)。

物聯(lián)網(wǎng)的基礎(chǔ)是大數(shù)據(jù)，但更重要的是感知互動(dòng)

中國(guó)科學(xué)院信息工程研究所研究員 孫利民

孫利民：物聯(lián)網(wǎng)目前最重要的問(wèn)題就是安全。此前美國(guó)遭受大規(guī)模黑客襲擊讓全世界對(duì)物聯(lián)網(wǎng)安全的認(rèn)知更上一個(gè)層次，物聯(lián)網(wǎng)從生產(chǎn)到運(yùn)維各個(gè)環(huán)節(jié)都要把安全考慮進(jìn)去。AI對(duì)物聯(lián)網(wǎng)有十分重要的作用，雖說(shuō)物聯(lián)網(wǎng)的基礎(chǔ)是大數(shù)據(jù)，但更重要的是感知互動(dòng)，甚至可以說(shuō)物聯(lián)網(wǎng)的感知互動(dòng)可以叫做AI感知互動(dòng)。

人工智能處理數(shù)據(jù)，推動(dòng)物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展

陸軍工程大學(xué)指揮控制工程學(xué)院教授 潘志松

潘志松：作為人工智能的從業(yè)者，我想說(shuō)一點(diǎn)：目前我們已經(jīng)部署同時(shí)也是我們最低成本的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)就是視頻數(shù)據(jù)，而人工智能非常適合處理視頻數(shù)據(jù)。比如說(shuō)UID的行人識(shí)別，你在室內(nèi)場(chǎng)景看到的一個(gè)人和廣場(chǎng)上的是不是同一個(gè)人，我們通過(guò)發(fā)型、衣著來(lái)辨識(shí)這是最簡(jiǎn)單的辦法。人工智能不僅可以處理視頻數(shù)據(jù)，在許多場(chǎng)景都有數(shù)據(jù)處理的應(yīng)用，這是我想和大家分享的人工智能推動(dòng)物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的一個(gè)點(diǎn)。

AI可以作為一個(gè)工具，更好的服務(wù)物聯(lián)網(wǎng)的安全

騰訊云物聯(lián)網(wǎng)中心首席安全專家 鄧煜平

鄧煜平：我也想強(qiáng)調(diào)一下網(wǎng)絡(luò)安全的問(wèn)題，從工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)到移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)再到物聯(lián)網(wǎng)，我們可以看到一個(gè)明顯數(shù)量級(jí)的跨越，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)可能是幾億級(jí)，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)是十幾億，到了物聯(lián)網(wǎng)就是成百甚至上千億級(jí)，物聯(lián)網(wǎng)的安全是十分重要的，我們還是呼吁大家重視起來(lái)。未來(lái)工業(yè)上幾百億的設(shè)備連接量、規(guī)范化對(duì)物聯(lián)網(wǎng)的威脅是巨大的，另一方面我們可以關(guān)注下AI安全，很多安全方面的趨勢(shì)和態(tài)勢(shì)包括感知是有規(guī)律的，是可以根據(jù)一些原始的數(shù)據(jù)去分析以及預(yù)測(cè)的，目前我們也在做一些研究，物聯(lián)網(wǎng)安全必須重視起來(lái)，AI可以作為一個(gè)工具，更好的服務(wù)物聯(lián)網(wǎng)的安全。

AI三大要素：場(chǎng)景、數(shù)據(jù)和算法

華為IoT平臺(tái)戰(zhàn)略規(guī)劃專家 邱琦

邱琦：基于當(dāng)前的AI技術(shù)水平有三大要素：場(chǎng)景、數(shù)據(jù)和算法。在物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，物聯(lián)網(wǎng)是一個(gè)高度策略化的產(chǎn)業(yè)，在單獨(dú)的場(chǎng)景里面可能很難找到一個(gè)大的數(shù)據(jù)或者高價(jià)值的場(chǎng)景。事實(shí)上，我們目前最大的痛點(diǎn)是：以一些大公司為代表，有技術(shù)能力但是沒(méi)有行業(yè)的支持；在行業(yè)領(lǐng)域上，有行業(yè)的支持但是缺乏技術(shù)和挖掘數(shù)據(jù)的算法。所以我覺(jué)得物聯(lián)網(wǎng)的玩家最后還是要做云，通過(guò)云的方式，將大量的數(shù)據(jù)匯聚起來(lái)進(jìn)行分析，根據(jù)自己業(yè)務(wù)的特點(diǎn)解決業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)中實(shí)際的問(wèn)題，我在我的業(yè)務(wù)場(chǎng)景中利用我們的數(shù)據(jù)去發(fā)展我們自己的AI技術(shù)，先創(chuàng)造價(jià)值，再把技術(shù)賦能給其他行業(yè)。