工赋开发者社区 | 智能物联网：概念、体系架构与关键技术

智能物联网是人工智能与物联网技术融合的产物，实现从“万物互联”到“万物智联”的演进，具有泛在智能感知、云边端协同计算等新特征，其体系架构分为智能终端层、边缘智能层、云计算层，关键技术涵盖智能感知、网络通讯、协同计算、隐私保护四个层面。

智能物联网的概念

智能物联网是当前人工智能与物联网技术相融合的产物，正成长为一个具有广泛发展前景的新兴前沿领域。它对物联网感知、通信、计算和应用通过人工智能技术赋能，呈现泛在智能感知、云边端协同计算、分布式机器学习、人机物融合等新特征，具有更高灵活性、自组织性、自适应性，实现从“万物互联”到“万物智联”的演进。

智能物联网的发展背景

• 物联网终端设备大规模普及：导致终端数据和连接出现井喷式增长。据华为 GIV 和思科预测，到 2025 年全球连接的设备数将达到 1000 亿台，到 2030 年将有超过 5000 亿物联网设备接入互联网，届时全球每年产生的数据总量达 1YB，相比 2020 年增长 23 倍。海量数据连接需要计算能力更高的物联网体系架构以实现数据的及时分析和处理。
• 数据处理的实时性、隐私性要求更为迫切：新的物联网业务不断衍生，与各产业深度融合催生产业物联网兴起。许多特殊领域应用场景，如安防监测、自动驾驶、在线医疗等，对数据实时性要求高，需要较低的数据传输时延，同时因与人们日常生活深度融合，对隐私性保护要求极为迫切。
• 深度学习等人工智能技术的兴起：以深度学习为代表的新一代人工智能技术快速发展，在很多领域任务上取得更好性能结果。但随着网络层数增加，模型参数规模变大，计算成本提高，为其在物联网环境的部署和执行带来很大挑战。
• 物联网终端计算能力不断提升：传统物联网终端主要负责数据采集与传输，随着智能芯片、嵌入式处理器、感知设备等的发展和小型化，终端设备被赋予智能数据处理能力，能在成本约束下完成部分数据处理和智能推理任务，为提升计算实时性和保护数据隐私性提供支撑。
• 边缘计算和边缘智能的兴起：边缘计算在用户或数据源的物理位置或附近进行计算，能就近提供边缘智能数据处理服务，降低延迟，节省带宽。其兴起解决了智能物联网发展的瓶颈问题，Gartner 将边缘计算列为 2020 年十大战略技术趋势之一。

智能物联网的体系架构

传统物联网体系架构分为 3 层：

• 感知层：如同人的各种感觉器官，由各种各样的传感器设备组成，用来感知外界环境的温/湿度、压强、光照、气压、受力情况等信息。
• 网络层：相当于人的神经系统，由各种异构网络组成，将来自感知层的各类信息通过网络传输到应用层。
• 应用层：是用户和物联网间的桥梁，通过云计算、大数据、中间件等技术，为不同行业提供应用方案。

智能物联网以高效的智能信息、实时处理为中心，随着边缘计算和边缘智能的引入，形成云边端协同的 AIoT 体系架构，系统分为三层：

• 智能终端层：负责数据的采集和初步处理，利用智能芯片和嵌入式处理器等设备，具备一定的智能数据处理能力，能在成本约束下完成部分数据处理和智能推理任务。
• 边缘智能层：在用户或数据源的物理位置或附近进行计算，提供边缘智能数据处理服务，降低延迟，节省带宽，就近对数据进行处理和分析，实现数据的实时处理和初步决策。
• 云计算层：提供强大的计算和存储能力，对边缘智能层上传的数据进行深度分析和处理，为大规模的数据分析和复杂模型的训练提供支持，同时实现数据的长期存储和管理。

智能物联网是“软硬协同”的智能系统，在云边端协同的智能物联网体系结构之上，软件平台也是核心组成要素。软件平台在设备和应用之间提供互操作能力，能够集成异构的计算和通信设备，简化应用的开发，并为运行在异构设备上的多种应用和服务之间提供互操作能力，一般体现为中间件形式，如微服务框架。

智能物联网的关键技术

智能物联网的人机物融合、泛在计算、分布式智能、云边端协同等新特质，以及区别于传统物联网的体系及软件结构带来了很多新的挑战问题，从智能感知 - 网络通讯 - 协同计算 - 隐私保护四个层面分别介绍 AIoT 关键技术：

• 智能感知层面

  泛在智能感知：通过各种传感器实时采集各类数据，如环境数据、运行数据、业务数据、监测数据等，实现对物理世界的全面感知和数据获取，为后续的智能化处理提供基础。

  群智感知计算：利用大量普通用户携带的移动设备作为感知节点，通过用户参与和数据共享，实现对大规模、复杂环境的感知和监测，充分发挥群体的智慧和力量。

• 网络通讯层面

  群智物联网通信：研究如何在物联网环境中实现高效、可靠的通信，满足不同应用场景对数据传输的实时性、可靠性和安全性要求，支持大规模设备的互联互通和信息交互。

• 协同计算层面

  终端适配深度计算：针对物联网终端设备资源受限的特点，研究如何在终端设备上进行深度学习模型的适配和优化，使其能够在终端设备上高效运行，实现部分数据处理和智能推理任务，提高计算的实时性和数据隐私性。

  物联网分布式学习：利用物联网中多个设备的计算资源，采用分布式学习算法进行模型训练，避免将大量数据集中到云端进行处理，降低数据传输成本和隐私泄露风险，提高学习效率和模型的泛化能力。

  云边端协同计算：通过云计算、边缘计算和终端计算的协同工作，实现数据的分层处理和任务的合理分配。边缘计算负责对实时性要求高的数据进行本地处理和初步决策，云计算负责对大规模数据进行深度分析和复杂模型训练，终端计算负责数据的采集和初步处理，提高系统的整体性能和效率。

• 隐私保护层面

  安全与隐私保护：研究如何在智能物联网环境中保障数据的安全和用户的隐私，防止数据泄露、篡改和恶意攻击，采用加密技术、访问控制、匿名化处理等手段，确保数据的保密性、完整性和可用性。

智能物联网的未来研究方向

• 软硬协同终端智能：进一步优化智能芯片和嵌入式处理器等硬件设备，提高终端设备的计算能力和能效比，同时开发与之适配的软件系统，实现软硬协同的终端智能，提升终端设备的自主决策和智能处理能力。
• 面向 AIoT 的智能演进：研究如何使智能物联网系统能够自适应地学习和进化，根据不同的应用场景和环境变化自动调整模型和参数，提高系统的智能水平和适应性。
• 新一代智能物联网络：探索新的网络架构和通信技术，满足智能物联网对高速、低延迟、高可靠通信的需求，支持大规模设备的互联互通和海量数据的实时传输。
• 动态场景模型持续演化：针对智能物联网应用场景的动态变化，研究如何实现模型的持续学习和更新，使模型能够及时适应场景的变化，保持较高的准确性和性能。
• 人机物融合群智计算：深入研究人机物融合环境下的群智计算理论和方法，充分发挥人类、机器和物体的智慧和优势，实现更高效、更智能的协同计算和决策。
• 通用 AIoT 系统平台：研发具有“自组织、可配置、抽象化”等特征的通用 AIoT 操作系统、中间件等系统平台，降低智能物联网应用的开发难度和成本，推动智能物联网生态的发展。

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