物聯網技術發展和行業應用在過去幾年獲得了長足發展，我們每次騎乘共享單車、每次用APP繳納水電費、每次遠程查看家中攝像頭，或用手機提前開啟車內空調，都可以切身體會到物聯網帶來的變革。

伴隨今年6月6日我國5G牌照的正式發放，5G時代也正式拉開帷幕。5G+物聯網將構建新一代網絡基礎設施，云計算和邊緣計算將構筑新一代和網絡融合的計算、存儲基礎設施，人工智能則是新一代基礎設施之上的killer app——多種新的技術發展正在共同推動萬物智能時代的到來。

連接和智能將對各個產業帶來深遠的影響，產業與產業、產業內上下游之間的邊界將越來越模糊。萬物互聯、萬物智能將推動越來越多的產業向服務化模式轉型，在各行各業會出現各種服務場景的“運營商”，這一重大變革將重塑各個傳統行業價值鏈，是數字化轉型帶來的重大機遇。

在眾多賦能技術當中，邊緣計算和邊緣智能是構筑萬物智聯體系極其重要的一環。德勤在2018年底推出的Pervasive intelligence一文，很好地總結了邊緣智能給各行業、組織、職能帶來的變革、機遇和挑戰，特此翻譯成中文與各位分享。

智能設備無處不在

隨著新一代人工智能技術賦予越來越多的設備學習經驗、適應變化和預測結果的能力，萬物都在變得更加智能。產業各界也都開始探索新的機遇。

人工智能軟硬件技術的發展，推動了從機器人、攝像頭到醫療設備等大量、多樣化的智能設備的出現。這些設備可以通過視覺，聲音和其他模式識別信息和交互，并且不需要穩定、持久的連接到云端，可以很好地為其用戶提供更高的效率和效能。但這只是冰山一角，在某些行業，智能設備根本改變產業鏈價值的分配方式。

AI技術和產業應用的發展產生很多重要信號，包括：

AI軟件企業在定制AI模型和算法，以便其能在數據中心以外的設備上進行部署

芯片企業越來越多地將對AI的支持直接嵌入到設備中

在研的低功耗AI芯片，可以執行復雜的計算，但僅會消耗以微瓦計量的能量

具有嵌入式AI的設備開始在許多垂直行業出現，包括物流、制造業、農業和醫療等

預計嵌入式人工智能設備的年出貨量將從2017年的7900萬增長到2023年的12億

技術進步推動AI駛出數據中心

軟件和硬件的技術發展正在將AI從數據中心中推向我們在工作和日常生活中使用的機器和設備。

能夠高效運行機器學習算法，同時具備移動設備必需的低功耗的處理器已經進入市場。眾多新一代的AI芯片公司（無論研發云端芯片還是邊緣端芯片）吸引了大量投資。僅2017年，這些公司就籌集了超過15億美元的資金，幾乎是前一年籌集資金的兩倍。

AI芯片領域的創新速度也令人感到驚艷。例如，麻省理工學院的研究人員在2018年推出的一款芯片，它的神經網絡推理速度前一代快3到7倍，但功耗卻最高能降低95%。諸如此類的性能使這些芯片直接適用于諸如傳感器的低功耗物聯網設備中運行AI算法。

人工智能芯片已經開始大量出現在智能手機和其他設備中：德勤預測2018年將有超過5億片移動芯片在包括智能手機，平板電腦和其他智能終端的設備上運行機器學習算法。

AI軟硬件的持續創新將帶來越來越多內置AI能力的設備。一項研究預測，全球所有人工智能推理（或分析）運算中發生在邊緣側的比例將從2007年的6%暴增到2023年的43%。

人工智能不只是變得越來越強，也在變得越來越普及。隨著新一代軟硬件賦予消費者和企業越來越多具有AI功能的設備，我們將進入一個萬物智能的時代。

從萬物互聯到萬物智能

萬物智能時代將以具備AI能力的智能設備的普遍滲透為標志。機器將能從經驗中學習，適應不斷變化的情況并預測結果。這些能力能用來推測用戶需求，甚至通過信息交互和任務協同與其他設備協作完成工作。

通過將AI嵌入邊緣，這些設備“智能”能力將不再依賴于互聯網連接，擺脫了向云端傳輸數據造成的時延。低延遲和連接獨立性將為各種新的應用帶來可能——例如車輛導航、增強現實以及醫療等應用——這些場景通常需要在網絡連接不可得或不穩定的情況下，也提供實時反饋和強大高可靠的性能。

萬物智能已經開始在各個行業扎根

智能設備將使各行各業受益。以下列舉了一些行業應用案例，盡管大部分仍處于開發階段或試點階段，但依然可以看到萬物智能不僅可以重塑企業的運營方式，而且在某些領域可以重塑產業鏈生態。

制造業

越來越多的機器人開始配備傳感器和AI能力，使得它們可以安全地和人類協同工作，大大提高了機器人在工廠車間的實用性。這類協作機器人的早期版本主要依靠云端智能，但芯片企業和機器人制造商正在合作將工廠車間或機器人本身具備的計算資源中嵌入AI能力。

這將使得裝配線上的機器人計算運動的運算速度提高1000倍，或者立即響應突發事件，例如承擔另一個出現故障的機器人的任務從而保持生產節拍和防止停機。又如，智能閥可以通過利用附近的智能網關的AI算法，減少化學品泄漏和代價高昂的停機時間。

醫療健康

內嵌AI能力的智能醫療設備可以改變醫療服務的交付方式、降低成本并提高患者的福祉。例如，試驗表明內嵌AI算法的植入設備顯著降低了癲癇患者癲癇發作的頻率。這類智能醫療植入設備能夠感知和避免實時發生的健康風險事件，在提供遠程監測和治療能力的同時降低醫療費用。

建筑工程

利用無人機和智能攝像頭實時監控施工現場的進度，可有效防止工期延誤，減少物資浪費（僅在美國工程施工中的浪費每年就超過1，600億美元）。一家研發人工智能施工現場自動駕駛檢查車的創業公司聲稱，其系統幫助客戶項目提高了38％的生產效率并節省了11％的項目預算。（譯者注：Doxel.ai，2016年創立的建筑業人工智能企業，于2018年獲得A16Z投資）

物流

人工智能正在幫助物流行業降低成本、提高速度和效率。智能倉儲機器人系統利用云端和現場微型數據中心的組合設施提供的AI能力，可以相互通信，協同處理任務，將訂單揀選時間從小時縮短到分鐘。

汽車/交通

自動駕駛汽車也許是嵌入式AI最突出的例子，預計未來最終將通過按需出行服務的方式替代傳統汽車所有權，重塑交通運輸行業。自動駕駛汽車還可能使停車場，交通擁堵和加油站消失，顛覆汽車保險，物流等其他產業鏈上下游傳統的商業模式。

農業

配備攝像頭和計算機視覺能力的除草劑噴灑機器人能夠將除草劑精確施用于雜草，與普通方法相比能夠為農民減少高達90%的除草劑成本。

能源

配備傳感器的聯網風力渦輪機可以共享風況變化的信息，利用在風電場部署的邊緣計算AI算法，每個風機都可以針對不斷變化的風況和相鄰渦輪機的動作對其速度和葉片和轉子角度進行實時調整，最大化發電效率。這一方法能使電廠產量增加4％至8％，同時最大限度地減少風機損耗。

安防

具有嵌入式AI的智能安全攝像頭能夠（引用一名記者的話）“知道你的名字，你拿著的東西，或者你已經閑逛了17.5分鐘”，從而可以實時警告公司或執法部門正在發生的可疑活動。

萬物智能帶來的戰略影響

智能設備有潛力幫助企業達到效率和效能的新高度：自動化流程，減少物資浪費，降低成本，提高產量。但是，萬物智能時代的影響深遠，不僅僅是“更快，更好，更便宜”。

智能設備模糊了傳統業務的邊緣，能夠幫助于擴大現有市場，威脅傳統巨頭，并改變行業價值的分配方式。以下探討了這些可能性。

擴大市場空間

通過降低成本和提高效率，智能設備可以幫助擴大市場空間。例如，采用上述案例中智能倉儲機器人帶來更快的訂單履行和交付時間，贏得一些因為時效性問題不在線上購買生鮮食品的消費者。

協同工作的智能風力渦輪機（參見“群體智能”）可幫助運營方在提高產量的同時降低運維成本，更低的風電價格在許多地區將比傳統能源更具競爭力，對風能的需求可能因此增加。

智能監控攝像頭可以自動分析并采取行動，可以將監控攝像頭的市場空間擴展，代替人工來實現視頻內容監控服務。

群體智能：智能倉儲機器人一起工作完成揀貨，智能風力渦輪機協作以最大化發電，這些都展示了互聯智能設備組成的分布式系統通過協作能力實現更高的速度和效率。

又如智慧城市，AI智能交通信號燈系統在匹茲堡的試運行將期間交通平均行程時間減少了25％，空轉時間減少了40％。

智能交通燈根據各個交叉路口的交通流量做出變燈決策，然后將這些決策傳遞給附近的交通燈，這些信息又納入附近交通燈的決策中。

雖然這樣協作的去中心化系統仍處于早期開發階段，很多創業公司已經在開發類似的系統用來管理農田，巡檢基建設施，和保護人身安全。

威脅傳統巨頭

各種傳統產品公司可能面臨來自提供智能替代品新進入者的競爭。例如，傳統監控攝像頭，除草劑噴淋設備和工業閥門的制造商恐怕會看到其對產品的需求轉向對更智能的替代品的需求；為傳統產品線增加智能化選擇才是明智之舉。

雖然許多智能設備的開發和應用可能需要一些時間，傳統企業必須做好準備面對智能設備完全替代傳統設備的轉折點的到來。汽車制造商為了面對這一轉變做準備，正在通過合作和收購開發自己的自動駕駛技術和車輛。

其他行業的傳統企業同樣應該探索通過合作和并購，將AI能力引入其產品線。

價值轉移

智能設備可能導致產業鏈價值分配的變化。許多行業專家預計，自動駕駛按需出行服務的出現將降低對擁有車輛的需求，將收入從汽車制造商轉移到自動駕駛車隊運營商。其他行業也可以看到類似的因智能設備的速度和效率驅動的變革。

上面提到的除草劑噴灑機器人可以大幅減少除草劑使用量，280億美元的除草劑市場面臨萎縮，其他農用化學品也面臨著同樣的挑戰，這是一個價值1500億美元的全球市。

醫療健康服務者可能會看到AI醫療設備（如前面提到的的癲癇植入設備）將導致部分醫療保健支出從醫院急診轉移到設備、植入手術（和監控服務），為患者和保險公司節省每人每年數萬美元的急救費用。

對業務和技術領導者的影響

萬物智能時代將為各類專業人士帶來機遇和挑戰。

運營人員

需要考慮如何選擇，集成和使用智能設備，以便為其組織獲得更高的速度和效率。

產品營銷人員

需要規劃具有AI能力的新一代產品線。智能手機廠商已經開始利用終端AI能力（例如圖像或語音識別）來增強其產品。Gartner預測，2022年出貨的智能手機中有80％將采用嵌入式AI來實現增強功能，而2017年這一比例僅為10％。

市場戰略人員

需要認識智能設備如何改變其行業的業態。智能設備不僅可以提供更好的產品和服務交付體驗，企業更應該努力探索如何從利用智能設備擴大市場空間或通過產品差異化發掘更大的價值。例如智能設備如何產生新的收入來源和創新商業模式。

部分電信運營商已經開始部署MEC（移動邊緣計算），在基站中構建邊緣計算基礎設施，為附近設備產生的數據提供AI分析服務，或者提供計算資源托管服務。商品制造商可以利用協作機器人的靈活性，為消費者快速生產個性化定制商品。

風控人員

需要與產品營銷人員合作，分析智能產品的潛在風險影響。為了使萬物智能發揮其潛力，需要通過技術和運營措施來識別，評估，管理和監控算法偏差，決策準確性和透明度，數據隱私和網絡安全方面的風險。

還應考慮萬物智能應用的道德規范，特別是在個人權利可能受到嚴重影響的情況下。

萬物智能趨勢對大多數行業產生重大影響可能還需要幾年的時間。但正如上面的例子所示，影響最終會非常深遠。嵌入AI設備最終將在企業生產和消費者生活中無處不在，實現社會效能和效率全新水平。

任何企業都應該現在開始分析萬物智能對其業務和行業的潛在影響，做好準備迎接萬物智能時代機遇和挑戰。