1.3　智能硬件與高新技術

隨著人工智能、5G、云計算以及大數據等新一代信息技術的不斷突破和發展，智能硬件已被廣泛應用于各行各業，用于打造智慧、智能行業新概念，比如智能家居、智能城市、智能醫療、智能交通、智能工業、智能物業、智能農業、智能服務、智能教育、智能建筑、智能穿戴等。其中，智能穿戴、智能家居領域的智能硬件主要服務于C端用戶，普及程度較高；智能交通、智能醫療、智能教育領域的智能硬件主要服務于C端用戶和B端機構；智能城市、智能物業、智能服務領域的智能硬件主要服務于B端機構，比如物業、政府、銀行、醫院等。

下面就來介紹一下5G、云計算、人工智能這些高新技術以及它們對智能硬件產品產生的影響。

1.3.1　智能硬件與5G技術

1. 什么是5G技術

5G技術，全稱為第五代移動通信技術，是最新一代蜂窩移動通信技術，也是對2G（GSM）、3G（UMTS、LTE）和4G（LTE-A、WiMax）技術的延伸。與早期的2G、3G和4G移動網絡一樣，5G網絡是數字蜂窩網絡。在這種網絡中，供應商所覆蓋的服務區域被劃分為許多小的地理區域（稱為蜂窩）。蜂窩中的所有5G無線設備通過無線電波與本地天線陣和低功率自動收發器（發射機和接收機）進行通信。收發器從公共頻率池分配頻道，這些頻道在蜂窩中可以被重復使用。本地天線通過高帶寬光纖或無線回程連接與電話網絡和互聯網連接。與手機一樣，當用戶從一個蜂窩移動到另一個蜂窩時，其智能終端設備將自動切換到新蜂窩中的頻道。5G的性能目標是提高數據傳輸速率、減少時延、節省能源、降低成本、提高系統容量和連接大規模設備。

2. 5G技術對智能硬件的影響

5G技術能夠為智能硬件帶來以下改變。

第一，5G技術使智能硬件能夠為用戶帶來極速體驗。5G網絡的最明顯優勢在于，數據傳輸速率遠遠高于先前的移動網絡，理論上的最高峰值可達20Gbit/s。這將提升智能硬件通信、共享數據以及與用戶交互的速度，進而提升用戶體驗。此外，5G促進了一些需要大量傳輸數據的智能硬件的應用和普及，比如AR/VR設備對帶寬和時延要求較高，想要獲得良好的用戶體驗，就要保證高分辨率和低時延。4G時代還不能滿足這一網絡要求，而5G技術的出現給AR/VR的用戶帶來了極致體驗。

第二，5G技術提高了智能硬件的產品性能。智能硬件在與人或其他智能硬件交互時，有時會出現停頓幾秒的情況，這樣的延時往往會給用戶體驗造成不好的影響。而5G網絡下的延時僅為1ms，意味著智能硬件能更加可靠地運行，從而使智能硬件之間以及智能硬件與人之間的連接更加穩定。比如，數據傳輸出現的任何延遲都會影響自動駕駛中的車輛信息的實時傳遞，有可能嚴重地影響交通安全。所以，5G技術的低時延對依賴于實時更新的智能硬件產品（比如智能門鎖、智能安防設備等）至關重要。

第三，5G技術的特性使物聯網具備連接更多設備的能力。5G技術提升的不只是通信速度，還促使整個無線通信協議升級。相對于4G，5G技術在低時延、超低功耗、多終端兼容性等層面進行了跨越提升。而這些功能恰好解決的是物聯網對“快”以外的升級需求。目前，大多數智能硬件是獨立存在的。人與智能硬件的交互需要使用移動終端（比如手機）進行控制。對于某些場景如智能家居來說，最重要的就是各個智能硬件之間的通信和相互配合。5G技術的大帶寬、低時延、高可靠特性以及每平方公里上百萬的連接數量，使連接周圍所有的智能家居產品變得輕而易舉。它還為智能交通、智能制造、智能醫療等場景中的智能硬件的即時海量連接提供了有效的支持。

1.3.2　智能硬件與云計算

1. 什么是云計算

智能硬件通常將收集到的數據上傳到互聯網，與服務器進行通信和交換信息。在過去，為了支持智能硬件功能的實現，智能硬件廠商需要去購買硬件設備（服務器、帶寬、存儲等）以及軟件服務（數據庫、分析工具等），還需要專門的工作人員（運維工程師等）來維護服務器的正常運行。智能硬件廠商的規模越大，需要購置的服務器就越多。眾多的服務器可能會變成一個數據中心，服務器的數量將直接影響數據中心的數據處理能力。而其中的設備、人力、建設、維護等各方面成本是中小型智能硬件廠商難以承擔的。于是，云計算應運而生。

云計算是分布式計算技術的一種，基本思想是通過網絡“云”將龐大的計算處理程序劃分成無數個較小的子程序，然后通過多個服務器所組成的巨大系統分析和處理這些子程序，最后將得到的結果返給用戶。早期的云計算基本上是簡單的分布式計算，負責任務分發，并進行計算結果的合并。利用這項技術，可以在數秒內完成對數以千萬計甚至億計的信息的處理，從而達到與超級計算機同樣強大效能的網絡服務能力。現階段的云計算已不只是一種分布式計算，而是分布式計算、效用計算、網絡存儲、虛擬化、負載均衡、內容分發網絡等計算機和網絡技術發展融合的結果。

廣義上講，云計算是一種計算服務（計算服務包括服務器、存儲、數據庫、網絡、軟件、分析等方面，主要用于分析和處理數據），而提供計算資源的網絡被稱為“云”。云計算把許多計算資源集合起來，通過軟件實現自動化管理，只需要很少的人參與，就能讓資源快速運行起來。基于云計算，智能硬件廠商可通過互聯網獲得計算能力，而無須耗費巨額資金去購買數據庫、軟件和設備。服務器等IT基礎設施或軟件都由云服務供應商升級、維護。我們可以將計算資源視為一種可以在互聯網上流通的商品，就像水、電、煤氣這類資源一樣，可以方便地按需購買和使用。

值得注意的是，云計算不是一種全新的網絡技術，而是一種全新的網絡應用概念。云計算的核心概念就是以互聯網為中心，提供快速且安全的云計算服務與數據存儲，讓每個使用互聯網的用戶都可以使用網絡上的龐大計算資源與數據中心。

2. 云計算對智能硬件的影響

云計算能夠為智能硬件帶來以下改變。

第一，云計算使智能硬件產品更智能。物聯網時代下，智能硬件將產生海量的數據，而傳統的硬件架構的服務器很難滿足數據管理和處理要求。云計算利用其規模較大的計算集群和較高的傳輸能力，能有效地促進物聯網數據的傳輸和計算。此外，云計算集成了大量大數據和AI應用，可以滿足智能硬件產品在不同場景下的數據采集、數據存儲、數據分析等需求。比如一款智能體脂秤不僅能測量用戶的體重和體脂等信息，還能夠把用戶的體測信息上傳至云端，建立用戶的體測數據檔案，并能夠結合歷史體測數據評估用戶的健康情況和預測用戶體測信息的變化趨勢，提供合理的生活、飲食、運動等方面的建議。這些使智能硬件更智能的功能和服務，都是基于云計算（結合人工智能和大數據）實現的。

第二，云計算使減小智能硬件產品的體積和降低成本成為可能。以增強現實（AR）設備為例，AR的本質是在現實世界中有機地融合虛擬信息，增強人們對真實環境的感知體驗。為了給終端用戶帶來良好的體驗，AR設備需要能準確地識別和跟蹤目標，并具備高質量的圖像渲染能力，這就要求其具備一定的計算能力和一些其他特性，需要算力更強的芯片以及其他電子元器件。這無疑會讓AR設備的成本和重量增加、尺寸和功耗增大，從一定程度上降低了用戶的購買欲望以及操作體驗。如果利用云計算的數據存儲和高速計算能力來完成圖像的高質量渲染以及虛擬對象位置的準確識別，則會降低AR設備因本地渲染和計算而引起的額外的設備功耗，減少對AR設備本地存儲的限制，使AR設備不必安裝昂貴的芯片以及其他電子元器件。通過云計算，AR設備性能得到了明顯的改善，為用戶帶來了更好的操作體驗。

1.3.3　智能硬件與人工智能

1. 什么是人工智能

人工智能是研究與開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新科學。人工智能是計算機科學的一個分支，它試圖了解智能的實質，并對人的意識、思維過程進行模擬，生產出以與人類相似的方式做出反應的智能機器或系統。該領域的研究包括機器人、語音識別、圖像識別、自然語言處理、專家系統、自動推理和搜索方法、機器學習和知識獲取、知識處理系統、計算機視覺、自動程序設計等方面。簡單來理解，人工智能就是能夠模仿人類智能執行任務的系統或機器，它可以根據收集到的大量信息不斷地進行迭代，并能夠根據歷史數據和實時數據做出預測。

當人工智能（AI）與物聯網（IoT）相結合，AIoT的概念就誕生了，即物聯網將智能硬件產生、收集的海量數據存儲于云端，通過大數據分析以及人工智能系統，實現萬物數據化、萬物智聯化。AIoT不是新技術，而是人工智能技術與物聯網在實際應用中的融合，是一種新的IoT應用形態。物聯網通過其網絡終端的智能硬件以及各種傳感器，使人工智能系統能夠感知到外界并與之進行交互。比如人工智能系統可以通過攝像頭去看，可以通過麥克風去聽，可以通過喇叭去說，還可以通過各種傳感器去感受外界的聲、光、熱、電、力等。如果說人工智能系統是大腦，那么物聯網就是讓人工智能系統具備感知能力和行動能力的身體。人工智能系統分析并處理數據后，再通過智能硬件（比如機械臂、無人機等）與外部世界進行交互。這樣的協同模式將使物聯網中的智能硬件表現得更加智能，從而更好地滿足用戶需求。

2. 人工智能對智能硬件的影響

人工智能能夠為智能硬件帶來以下改變。

第一，人工智能能夠使智能硬件根據外界環境自主行動，從而減少人的參與。人工智能系統常常被集成在云端，而物聯網將智能硬件收集到的海量數據不斷地上傳到云端。這些數據被人工智能系統處理和分析后，轉化為具體的操作指令，再通過物聯網傳遞給終端的智能硬件來實施。比如，亞馬遜的智能倉儲機器人通過云端線路管控系統（類似于鐵路的調度中心）自動規劃路線，并將貨物投到對應的300多輛貨車當中。在此過程中，人工智能系統通過大數據分析和實時采集數據來指揮智能分揀機器人工作，不需要人為控制和干預。

第二，人工智能使智能硬件能夠根據歷史和實時數據，對未來的情況進行一定的預測和分析。基于分析歷史數據和實時數據對用戶行為進行預測，并主動為用戶提供服務和建議這樣的功能，基本上是無法通過智能硬件本身來實現的，所以單憑智能硬件還遠遠不能滿足用戶對智能化服務的需求，而人工智能可以。人工智能系統所處理的數據越多，它的積累和學習就越多，進而不斷地提升預測的準確率，變得越來越智能。比如谷歌旗下的自動駕駛公司Waymo通過雷達、聲吶、GPS和攝像頭等傳感器，持續收集路況信息、行駛區域的地圖信息、場景信息（交通燈、車道等）等，并通過人工智能系統進行分析，以此來預測道路中的行人、其他車輛的運動軌跡和位置。基于預測結果，Waymo可以合理規劃車速、車輛行動軌跡等，從而保證自動駕駛車輛能夠安全和正確地應對各種環境。