AIoT(智能物联网)结合了物联网(IoT)和应用于物联网的人工智能(AI)。它就是我们努力寻找的适应方法之一。
智能家居的时代需求
人们不得不在工作方式和工作地点上做出改变。居家工作已经成为一种常态。只要员工保持生产效率，企业就乐于继续允许员工远程工作。在家工作使人们重新审视工作的重要性和家庭的价值。如今，围绕科技智能家居的讨论比以往任何时候都来得频繁。
智能家居及相关技术仍是一个非常年轻的行业。我们会看到许多企业推出相关的产品(包括硬件和软件)以及成套的解决方案，电子工程师发现了重要的市场空间以及设备层面的问题。但智能家居真正大规模、经济而安全地进入我们的家庭仍然需要时间。
满足安全和效率的边缘计算
一个设备需要的信息越多，它就越聪明。由于对数据的依赖，人工智能存在安全隐患。本地数据处理可以解决隐私问题。家庭可以将数据保存在自己的墙壁中，而无需与云中的第三方共享，就可以降低数据泄漏的风险。
智能家居设备可以用来存储数据，这样远程网络罪犯就不能轻易通过网络传输这个环节来偷取信息。设备制造商必须确保他们设备上的数据处理是安全的。当涉及到数据和决策时，通过使用设备级别的各种安全特性，例如安全密钥存储、加速加密和实际随机数生成，可以获得更好的安全性。
数据连接也是AI部署的一个重大障碍。例如，当来自智能家居的监测设备发现异常时(如心脏病发作)需要迅速做出决定，家庭医疗监控不能受到连接不良的阻碍，甚至不能接受任何网络延迟。
如果业界想要开发不受延迟影响的应用程序，就应该转向设备上的边缘计算。产品制造商的AIoT芯片现在可以在纳秒内执行，使产品快速思考和精确决策。
还需要注意规模化的问题。联网设备的数量在不断增加，这给远端的云基础设施带来了更多的压力。规模化是边缘技术在过去两年获得大发展的促进因素之一。专家们开始认识到物联网根深蒂固的可扩展性优势。
曾经物联网扩展的主要技术障碍之一是对云处理的需求，以处理未来数十亿多台设备和pb级数据，而这一障碍正在消除。
统一标准的AIoT开发平台
在过去的一年里，人工智能的市场一直在增长。它在技术层面上也取得了进步。人工智能在提高设备处理能力的同时，降低了所需的功耗和费用。开发者现在可以在一个负担得起的价格上去采用合适的芯片以适应各种需求的AIoT。
开发环境则是一个至关重要的考虑因素。新的芯片架构通常意味着工程师必须学习和熟悉的不成熟和未经测试的专有编程平台。
相反，工程师应该能够使用他们熟悉的行业标准方法。行业标准方法包括完整的可编程性和运行环境。工程师可以使用友好的平台快速编程芯片，而无需学习新的语言、工具或技术。
必须有一个能够处理物联网系统的所有计算需求的单一编程环境。在疫情时代，计算需求能力将始终是确保设计速度所需的关键，以在家中引入快速、安全的人工智能。
