?當(dāng)前IoT、大數(shù)據(jù)和AI技術(shù)的快速發(fā)展與加速融合，催生出智能物聯(lián)網(wǎng)（Artificial Intelligence of Things, AIoT）這一極具前景的新興前沿領(lǐng)域。

其中，AI的模型和算法擅長(zhǎng)從海量無(wú)序數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)規(guī)律、學(xué)習(xí)策略，而IoT則能為數(shù)以?xún)|計(jì)的實(shí)體設(shè)備建立廣泛連接。因此，AI與IoT兩者的融合將發(fā)揮更強(qiáng)大的協(xié)同感知計(jì)算效力，但同時(shí)也將帶來(lái)更多值得深入探索的問(wèn)題和挑戰(zhàn)。

1.IoT將持續(xù)增長(zhǎng)并成為一種勢(shì)頭強(qiáng)勁的網(wǎng)絡(luò)

預(yù)計(jì)2025年我國(guó)IoT連接節(jié)點(diǎn)將達(dá)到200億個(gè)，將遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)互聯(lián)網(wǎng)主體（即人類(lèi)用戶(hù)）的數(shù)量。谷歌預(yù)測(cè)，到2025年世界將被IoT設(shè)備主導(dǎo)。因此，未來(lái)數(shù)百億異構(gòu)設(shè)備和用戶(hù)并發(fā)聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)分析和融合需求將促成IoT與AI的深度融合。

與以人為中心的互聯(lián)網(wǎng)不同，AIoT是把電子、通信、計(jì)算機(jī)、AI四大領(lǐng)域的技術(shù)融合起來(lái)的新型網(wǎng)絡(luò)，在互聯(lián)網(wǎng)連接的基礎(chǔ)上進(jìn)一步拓展，實(shí)現(xiàn)人與人、人與物、物與物以及人與環(huán)境的廣泛互聯(lián)，從而將傳統(tǒng)“互聯(lián)網(wǎng)”和“IoT”的連接范圍和連接方式提升為“人、機(jī)、物”三類(lèi)異構(gòu)主體的聯(lián)結(jié)共生和深度融合。

2.AIoT背景下的群智協(xié)同研究面臨新的研究挑戰(zhàn)

AIoT在架構(gòu)和實(shí)現(xiàn)層面通常包括物理感知層、網(wǎng)絡(luò)連接層、智能計(jì)算層和綜合應(yīng)用層。AIoT首先通過(guò)各種異構(gòu)設(shè)備聯(lián)網(wǎng)實(shí)時(shí)感知各類(lèi)數(shù)據(jù)（環(huán)境數(shù)據(jù)、運(yùn)行數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)等），進(jìn)而在終端設(shè)備、邊緣設(shè)備或云端通過(guò)大數(shù)據(jù)挖掘或ML算法來(lái)進(jìn)行處理、理解和認(rèn)知，如智能感知、目標(biāo)識(shí)別、能耗管理、預(yù)測(cè)預(yù)警、自動(dòng)決策等。

近年來(lái)，AIoT應(yīng)用和服務(wù)已經(jīng)逐步融入智慧城市、智能制造、自動(dòng)駕駛等多個(gè)國(guó)家重大需求和民生領(lǐng)域。由于海量AIoT設(shè)備具有全天候、多層次的感知、計(jì)算、存儲(chǔ)和通信能力，不僅能感知人和環(huán)境，而且能與人（群用戶(hù)）、機(jī)（群應(yīng)用）、物（群智體）交互以滿(mǎn)足應(yīng)用驅(qū)動(dòng)的性能需求。

此外，在終端智能和云邊端層次化資源控制等新興技術(shù)的不斷推動(dòng)下，AIoT在感知、計(jì)算、通信和應(yīng)用四個(gè)環(huán)節(jié)的整體聯(lián)動(dòng)都需要人、機(jī)、物之間有更深入的協(xié)作和互補(bǔ)。

因此，如何使群智能體以分布式協(xié)作的方式通過(guò)自組織、自適應(yīng)和自學(xué)習(xí)增強(qiáng)演化，在AIoT全生命周期內(nèi)實(shí)現(xiàn)群信息的優(yōu)選匯聚和深度挖掘，并始終維持群應(yīng)用總體性能與分布式資源能效間的權(quán)衡優(yōu)化，已成為一個(gè)重要的科學(xué)問(wèn)題。

3.AIoT分布式協(xié)同生態(tài)尚未成熟，但發(fā)展?jié)摿薮?/strong>

微軟、IBM、阿里巴巴、騰訊、華為、京東等企業(yè)近年來(lái)都積極在AIoT領(lǐng)域布局。

2017年，谷歌逐步推出TensorFlow Lite框架支持深度模型壓縮和硬件加速，Edge TPU、Coral Dev Board等硬件開(kāi)發(fā)設(shè)備支持AIoT應(yīng)用落地。微軟在2019年度的開(kāi)發(fā)者大會(huì)上發(fā)布AIoT的戰(zhàn)略布局。

2018年，阿里巴巴宣布進(jìn)軍IoT領(lǐng)域，定位為IoT基礎(chǔ)設(shè)施的搭建者，提供IoT連接和AI能力，實(shí)現(xiàn)云邊端一體的協(xié)同計(jì)算，并開(kāi)發(fā)了輕量級(jí)IoT嵌入式操作系統(tǒng)AliOS Things。

騰訊也推出了一款I(lǐng)oT系統(tǒng)TencentOS tiny，具有低功耗、低資源占用等特點(diǎn)。華為則推出了面向IoT的華為鴻蒙操作系統(tǒng)，作為一種基于微內(nèi)核的全場(chǎng)景分布式操作系統(tǒng)，在5G時(shí)代具有廣泛應(yīng)用前景。

京東也于2018年發(fā)布“城市計(jì)算平臺(tái)”，結(jié)合深度學(xué)習(xí)等構(gòu)建時(shí)空關(guān)聯(lián)模型及學(xué)習(xí)算法解決交通規(guī)劃、火力發(fā)電、環(huán)境保護(hù)等城市不同場(chǎng)景下的智能應(yīng)用問(wèn)題。

然而，影響AIoT發(fā)展的阻礙因素之一是設(shè)備在計(jì)算資源（如算力、存儲(chǔ)）、操作系統(tǒng)、算法框架等方面的異構(gòu)性，而統(tǒng)一的AIoT感知計(jì)算范式尚未發(fā)展成熟。在此背景下，人機(jī)物如何以分布式互補(bǔ)增強(qiáng)或競(jìng)爭(zhēng)對(duì)抗的方式實(shí)現(xiàn)協(xié)同感知、學(xué)習(xí)、計(jì)算和通信以完成復(fù)雜任務(wù)成為重要的研究方向。