aiot雲平台有哪些? 大家可能會發現，在過去一段時間裡，雲計算、AI和物聯網這三件事被同時提及的次數之多，可謂史無前例，下面我們就來聊聊關于aiot雲平台有哪些?接下來我們就一起去了解一下吧!

aiot雲平台有哪些

大家可能會發現，在過去一段時間裡，雲計算、AI和物聯網這三件事被同時提及的次數之多，可謂史無前例。

可能大家已經認為這是某種套路，或者科技八股，廠商如果不同時念叨這哥仨就顯得跟不上潮流。但是沒有無緣無故的愛恨，也沒有無緣無故的并列。為什麼雲計算廠商紛紛選擇了帶上IoT一起玩耍，其中還是有邏輯與産業趨勢的。而其關鍵點或許在于，當雲廠商希望将AI技術和能力賣到一家家商店、工廠，或者政府機構，也就是形成所謂的産業AI，或者産業互聯網市場時——這個生意究竟如何成立？

沿着這個問題，我們會發現假如沒有可聯網、可執行AI交互的端側硬件支撐，雲與AI的産業之夢根本無法成立。

而這個現實反過來導緻了，我們曾經認為雲計算的出現就是要讓硬件繁多的IT産業徹底虛拟化，一切計算都發生在網絡的那頭。但是當AI帶來了新的市場可能時，端側硬件反而變成了雲計算密不可分的組成部分。甚至于在AIoT進入具體場景時，雲計算獲得了成為操作系統和協調系統的新機會。

今天，雲計算市場的一大變數，來自想成為AIoT幕後老闆的野心與困難。

雲之變：想成為AIoT幕後老闆的雲

所以說，AIoT是産業互聯網的理想型，也是一條必經之路。這兩年，這個領域已經有了不少進展。從硬件能力來區分，我們可以将産業互聯網中的AIoT分成三個發展階段。

第一階段，主要以智能攝像頭搭載機器視覺算法為主。今天這樣的搭配已經廣泛應用于交通、零售、安防場景，在工業中主要作用于工業質檢場景。

第二階段，AIoT産生了兩條進化軌迹。一條是能夠處理複雜AI算法、網絡擁有低時延特性的大型AIoT設備。這種設備可以深度運用于工業場景，真正取代部分人工勞動。另一條則是硬件本身無法處理複雜AI算法，但可以通過簡單算法和龐大的設備聯接數，解決數據快速流通的問題。這類AIoT設備可以應用于農業、零售、機場、公共服務領域。

第三階段，則是AI交互深度與設備聯接廣度的組合，也就是我們理想中無處不在的深度智能設備。人類可以随時在生産、生活中呼喚複雜的AI服務。

按照這樣的進化軌迹，我們其實可以将産業互聯網的需求，看作是更好網絡條件、更大算力與更複雜AI算法在專有硬件中的集成。

在這個過程裡，雲計算會得到一個巨大的機會：AIoT指揮中心。

衍生問題：雲為AIoT提供什麼？

之所以要先梳理一遍産業市場對AIoT的需求，是因為我們在關注雲 AIoT這個市場變化時，必須首先回答這麼一個問題：企業用AI，可不可以直接購買硬件？這個生意跟互聯網徹底沒關系行不行？

要知道，聯接公有雲也就意味着安全風險，這對于企業核心生産體系來說顯然是很難接受的。

但是從上述讨論可以看出，并不是因為互聯網和雲計算公司話語強勢，企業AI就必須執行網聯化和雲化。

而是從主流趨勢上看，公有雲占據着企業應用AIoT這條軌道上難以避開的位置。或者說，在産業AI的執行過程裡，幾個關鍵能力都必須有公有雲來提供，而企業繞開公有雲體系，則意味着巨大的成本和更新困境。

這裡可以用幾個例子，來分析一下雲到底将為AIoT提供什麼：

1、大型AI任務的處理能力與更新能力

對于大部分企業來說，AI訓練和重型AI任務的推理，如何放在本地進行将會是巨大的算力成本。理想的AI任務處理流程，是雲側訓練、端側部署，數據回傳後再到雲側進行跟進訓練。這個過程也意味着企業可以基于公有雲，随時更新産業中需要的AI模型。雲計算将成為産業互聯網的協同工具。這個能力，是在非雲化的封閉環境中很難完成的。

2、大規模的數據處理能力

企業AIoT體系，其實是建立在數據學習、數據存儲與數據應用的循環體系上。而這意味着企業用戶要實時調用和存進大量的數據。其高同步要求，讓數據很難完全在本地側處理。本地預處理搭配雲端深度處理與存儲，是相對合理的解決方案。

3、公有雲體系的工具融合作用

在企業深度應用AI設備時，面臨的可能不是某些能力的長時間應用，而是大量AI相關軟硬件的協同兼容。這裡有個問題，就是企業用戶需要保持與工具鍊的高度同步，以便随時保持AI技術下的産業競争力。将工具鍊與場景融會貫通，也需要在雲端完成來觸發更高效率。

4、邊緣計算的重要性

企業真正應用AI，很難完全依靠雲或端，邊緣計算往往可以提供效率與成本之間的精準平衡。但邊緣計算所需要的算力與設備結合，很大程度也在雲廠商提供的服務範疇中，并且享受着公有雲産業目前相對高速的技術進化紅利。

5、帶領解決方案式的交付能力

此前我們說過，企業購買AI，更多情況不是購買API或者硬件。尤其是非雲原生企業和大型政企，更傾向購買解決方案式的交付品。但誰來帶領産業協同的解決方案商業模式呢？今天來看，雲廠商的機會非常大。基于雲生态為企業提供綜合的AIoT服務，似乎更符合産業鍊對效率的追求。

這幾點，都是雲能夠與AIoT硬件體系聯接的方式。站住了這些位置，公有雲在産業智能化時代的巨大紅利似乎指日可待。但是要客觀看到，這場變革并沒有那麼容易發生，因為今天産業互聯網的混亂局面，正在延遲雲 AI IoT這條路真正走通。

理想與現實間的症結

産業AI聽上去非常美好，各種數據報告都對其給予厚望，甚至給出了可以打開第四次工業革命的預言。

但是真正走到各行業看一看，我們很難聽說工廠主、連鎖店老闆、市政服務設施激進地擁抱AI，大規模換裝AIoT設備。這裡面存在的矛盾，一方面來自技術解決方案依舊不到成熟期，而另一方面，也源自混亂的AIoT市場。

由于AIoT是一個缺乏标準化的技術名詞。而企業服務市場的複雜，又導緻各個雲服務商各自為戰，都在合作和宣傳一些自己技術理解下的解決方案，缺少統一性與兼容性。這個過程裡，很多市場和産業問題都暴露了出來。雲 AIoT到底是不是真正的未來，也就随之被蒙上了一層陰霾。站在企業用戶的角度看，今天不選擇通過公有雲駛入産業AI，主要可能有這樣幾種顧慮：

1、王婆賣瓜：在服務商的表述裡，AI對于企業來說似乎已經非常有用。但當企業真正了解AI後，會發現首先将面臨極其龐大複雜的成本支出。而且如果自身行業缺乏AI實踐，往往會支出大量探索型成本。加上AI可能帶來的實用性不足、上雲帶來的安全隐患等等，會給企業加上層層顧慮，最終讓AIoT變成服務商自己的表演。

2、魚目混珠：雲 AIoT走進産業，似乎每家廠商都是這麼說的。但如果仔細拆分各家廠商的合作方案，就會發現從方案、評判指标，甚至對具體技術的稱呼全都不一樣。這一方面會給用戶十分混亂的困擾感，另一方面也讓用戶難以清楚判斷優劣。今天，即使隻能提供簡單數字化能力的企業服務商，也一定會往AI、IoT這類熱門名詞上挂靠。最終用戶隻覺得亂花迷眼。

3、囫囵吞棗：AIoT解決方案與行業的結合，今天依舊是個巨大問題。大部分所謂的AIoT解決方案，實際提供的依舊是以智能攝像頭為主的機器視覺解決方案。這類方案近乎适用于所有行業，但大部分都是錦上添花的作用。真正與傳感器、流水線、操作系統深度結合的行業AIoT設備與技術，更多時候還處在有待開啟的空白。

産業破障的機會

總體來看，産業應用AIoT體系，是雲計算廠商絕好的機會，也是雲 AI打開巨大産業市場的核心方案。尤其對于産業結構龐大、提質增效需求十分突出的中國市場來說，引導雲 AIoT進行産業革命，絕非不可能之事。

但是這場雲計算聯接的變局中，美好的前景與現實的困難同時存在。野蠻生長期裡，各自為戰的混亂，成為了這個需要平台化與标準化的長尾産業中，最明顯的絆馬索。當然困難同時也意味着機會，想要理清複雜的局面，讓雲 AIoT踏上快速發展紅利期，今天有三件事是值得關注的：

1、雲 AIoT的标準和操作系統

長久以來，物聯網産業缺乏标準都是症結的集中點。當需求倒逼産業走向标準化和平台化，這個問題或許能夠迎來答案。目前，給予學術組織、特定技術，以及操作系統的物聯網協議、标準化進程都在推進當中。雖然難度很大，但并非沒有希望。尤其值得注意的，是基于操作系統、開發系統層面的AIoT标準統一，或許相對來說更具可行性。

2、工業級别的IoT硬件

雲 AI IoT這個組合，最薄弱的其實是IoT硬件層面的創新。中國産業鍊與世界一線水準之間還有不小的差距。而基于AI走進産業的核心需求，去填補工業級IoT設備的空白，是一件産業價值與利益空間兼具的機會，也是突破目前AIoT困境的關鍵一環。

3、坐落在雲、硬件、行業三者之間的開發者

AIoT想要走進産業，重點還是有能夠與行業需求、行業特殊性相結合的解決方案。這往往需要在大的技術廠商、硬件制造廠商與行業用戶之間進行溝通和供需協調的開發者出現。而優質開發者對一個行業的快速改變，很可能在混亂的雲 AIoT産業中造成鲇魚效應，倒逼産業鍊開始出現面對特定市場的協同。因此培養和賦能開發者，也是大廠商必須要完成的任務。

整體來看，基于智能變局，雲走向IoT支點這條路，已經在今天的産業中達成了某種共識。但是與外界的期許，或者說行業人士在發展初期吹下的flag相比，今天的産業實際進度還遠遠不足。

突破或許在旦夕之間，也許在雲山之外。但雲計算産業要湧向IoT所帶來的變化出口，應該已經是毫無疑問的了。這場變革的終點，十分令人期待。