AIoT は私たちの未来をどのように定義するのでしょうか?

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AI と IoT ほどエキサイティングで重要なテクノロジーの組み合わせはほとんどありません。

関連団体の統計によると、私たちの日常生活の周囲には 100 億を超えるモノのインターネット (IoT) デバイスが存在します。 5G の導入により、この驚異的な成長傾向はさらに加速するでしょう。Business Insider は、2025 年までに世界中で 640 億台を超える IoT デバイスが使用されるようになると考えています。

モノのインターネットの発展により、人工知能は次世代の技術現象となりました。フォーブス誌のインタビューで、45年前に農作物の収穫量を向上させた技術の研究で「AIのゴッドファーザー」と呼ばれることが多いジム・ナイト氏は、AIを「社会のゲームチェンジャー」であり、私たちの生活やテクノロジーとの関係を完全に変える可能性があると説明しました。

もちろん、これらのテクノロジーが統合されて「モノの人工知能」、つまり AIoT が形成されるのは時間の問題です。 IoT は「愚かな」デバイスをインターネットに接続しますが、AI はそれらのデバイスに「頭脳」を提供し、独立して動作する能力を提供します。彼らは一緒になって、私たちが知っている世界を変えるでしょう。

AIoT には大きな可能性があることは明らかですが、今のところ多くの人がその大きなビジネスの可能性を認識していないようです。電子機器メーカーやテクノロジー業界全体にとって、この新興市場については多くの議論がなされていますが、AIoT は大部分において、現実というよりは概念の段階に留まっています。この隔たりを理解するために、世界有数の IoT チップ サプライヤーである XMOS は、AIoT の実現の最前線にいる人々、つまり最終的に AIoT を構成するデバイスの設計と製造に携わる電子技術者に話を聞きました。

XMOS は調査を実施し、200 人の電子技術者から意見を求め、AIoT テクノロジー、市場の障壁、将来の製品設計、ビジネスの優先事項などに関する見解を探りました。これらの電子技術者は、コンシューマーテクノロジー、自動車、製造、スマートシティ、スマートホーム、ヘルスケア、小売など、さまざまな業界から来ています。彼らの口から、AIoTの将来の発展の傾向を垣間見ることができます。

AIoT はすべてをどのように変えるのでしょうか?

調査によると、電子工学エンジニアは AIoT の可能性を強く認識しており、40% が AIoT がテクノロジーを根本的に良い方向に変えるだろうと答え、44% が人間とテクノロジーの関わり方を改善するために重要になるだろうと答えています。

AIoT の潜在的な用途はまだ多くが想像されていませんが、すべての垂直市場にわたってすぐにチャンスが生まれます。顔認識や画像認識、音声制御、存在検出などの新しい機能は、デバイス上の知能や低電力処理と組み合わされ、革新的な体験を可能にし、テクノロジーが私たちの生活に与える影響を根本的に変えています。

こうしたあらゆる可能性を秘めているため、企業はそれを商業的な成功に変えたいと熱望しています。調査によると、電子機器設計者の 82% が AI によって自社のデバイスの競争優位性を高めることができると考えており、42% が AI によって競争優位性が大幅に向上すると考えています。

電子工学技術者が発見したビジネスチャンス

では、AIoT に対するこのような需要を考えると、製品の用途はどこにあるのでしょうか?

• スマートホーム - AIoT は、セキュリティ、利便性、自動化を向上させる機会を提供します。 邪魔されることなく、家庭環境を完全に制御できます。
• コネクテッド ヘルスケア – 製品開発者は、モニタリング機能 (心拍数や呼吸パターン) を拡張し、高度な診断機能を追加し、早期の「医療」アラート機能を有効にして、医療専門家が患者を遠隔でモニタリングできるようにします。
• インダストリー 4.0 – 高度な遠距離音声制御により、ハンズフリーの精密操作が可能になり、標準、速度、安全性が向上します。 EDGE-AI (エッジ人工知能) は、欠陥検出とターゲット保守のためのリアルタイムのデータキャプチャと推論を実現します。
• スマート シティ – 安全性、セキュリティ、利便性、効率性が向上します。 AI は交通の流れを最適化し、車両は空いている駐車スペースを感知し、街灯が点灯し、存在検出と音声 (タッチではなく) 制御はウイルス感染の抑制に役立ちます。

AIoT市場の障壁

安全

調査では、電子技術者の 45% がデータ セキュリティを成功への最大の障壁として挙げており、その理由は簡単に理解できます。 テクノロジーが進化するにつれ、消費者や企業は、制御の喪失、潜在的な悪用、サイバー犯罪を恐れ、データを保護する姿勢を強めています。 AIoT では、データをデバイス間で共有する必要があり、セキュリティ上のリスクが生じます。しかし、エッジ AI では、データの処理、推論、意思決定をクラウドではなくデバイス上で実行できるため、この問題が効果的に軽減され、データ漏洩や脆弱性の (認識される) リスクが軽減されます。

接続性

調査によると、エンジニアの 38% が、ネットワーク帯域幅の制限が AIoT にとって深刻な問題であると指摘しています。デバイスの急増とデータの爆発的な増加により、処理と伝送に課題が生じます。

エンジニアの 32% は、遅延がスマート デバイスの開発に影響を与えていると考えています。安全性が重要視されるアプリケーションでは、アクションを瞬時に実行する必要があるため、接続性と帯域幅は「あれば便利」というだけでなく、非常に重要です。デバイスは、即座にアクションを実行したり推奨事項を提供したりするために、複数のセンサーから（周囲の変化する環境に基づいて）データを収集、照合、処理する必要があります。

車両センサーが良い例です。衝突の可能性が検出されると、車のセンサーには危険を検知してクラウドにデータを送信し (接続があると仮定)、「停止」コマンドが返されるのを待つ時間が十分にありません。さらに、産業機械は潜在的に危険な環境でも安全性とセキュリティを維持する必要があります。

スケーラビリティ

IoT はクラウドに依存していますが、電子工学エンジニアの 24% は、クラウド コンピューティングの能力では、AIoT がサポートするさまざまなアプリケーションを IoT がサポートできるほど十分に拡張できないと考えています。今後数年間でスマートデバイスの数は爆発的に増加し、接続されたこれらのデバイスはこれまで以上に大量のデータを送信するようになります。 これはクラウドに非現実的な要求を課すことになります。クラウドは AIoT の規模や、推論や意思決定のほとんどに必要な速度に合わせて設計されていないからです。

AIoTデバイスの障壁

市場の障壁はそれ自体重要ですが、エンジニアは、対処する必要があるいくつかの深刻なデバイスレベルの技術的障壁も指摘しました。

コストと電力のトレードオフ

コストは依然として電子工学技術者が直面する最大の障害の一つです。 従来、AI システムでは、ほとんどのエンドポイント IoT デバイスにとってコストと電力が高すぎるハイエンド CPU が使用されています。 AIoT を経済的に実現するには、今日の低コストのマイクロコントローラの処理能力と機能を大幅に向上させる必要があります。

デザインの複雑さ

AIoT での設計は非常に複雑な作業になる可能性があり、設計の複雑さは大きな障壁となります。 AIoT システムには、信号調整、推論と分類、通信、制御、接続など、さまざまなカテゴリのコンピューティングが必要です。 これらは、別々の開発環境を持つ個別のソリューションによって提供されることが多く、システム設計が複雑になり、時間がかかります。

エンジニアの 65% は電力消費が課題であると考えており、49% は設計の複雑さが成功の障壁であると考えており、48% は BOM コストの削減方法に苦慮しており、40% はデバイス上の処理能力の向上を望んでいます。

発達の障壁にどう対処するか?

明らかに、AIoT は製品の競争優位性を向上させ、私たちが知っている世界を変える可能性を秘めています。しかし、調査が示すように、設計者は現在、AIoT が提供する市場機会を活用するために克服しなければならない数多くの障害に悩まされています。しかし、これらの障害を克服すること自体が大きな技術的課題です。

まず、クラウドへの依存を減らす必要があります。これは、モノのインターネットによって急速に確立されつつある運用モデルの劇的な変化です。電子工学エンジニアの 70% は、IoT デバイスからのデータの急増に対応し、AIoT への移行を可能にするには、デバイス上/エッジでの処理をさらに強化する必要があることに同意しています。

しかし、クラウドから離れることで、AIoT に対する他のいくつかの障害も解消されます。重要なタスクをデバイス上の処理に移行することで、IoT を取り巻くセキュリティと遅延の問題が大幅に軽減され、最終的には AIoT をクラウドのコンピューティング制約から解放できるようになります。

もちろん、この変化は明らかな連鎖反応を引き起こします。デバイスで利用できる処理能力を大幅に向上させる必要があります。実際、電子技術者の 77% は、将来の製品に対するデバイス処理能力の要件が増加すると予想しています (25% は大幅に増加すると回答)。ただし、BOM コストや、本質的に低コストで低電力のデバイスの電力予算を増やすことなく、この追加のコンピューティング能力を提供する必要があります。これらは解決不可能な矛盾した要求のように聞こえるかもしれませんが、良いニュースが近づいています。

調査によると、AIoT 製品を市場に投入しようとしているエンジニアには、市場投入までの時間を短縮し、問題となるコストの影響も生じない、柔軟で高性能な処理コアが必要であることがわかっています。 xcore.ai が発売したようなチップは、完全にプログラム可能なポート、高速処理、ニューラル ネットワーク機能を備えており、開発者は日常生活を向上させるスマート製品で AIoT 市場を開拓することができます。

低コストで高性能なIoTチップは特に重要

まず、ほぼ瞬時の意思決定

IoT チップには、最も困難なエッジ AI 操作を処理し、帯域幅の制限や遅延の問題を排除するための優れたコンピューティング能力が必要です。さらに、日常生活を向上させるスマート製品の開発者にとって適切なものとなるためには、AI アクセラレーション、強力な DSP、接続性、汎用コンピューティングを 1 つのデバイスに組み合わせ、高速で柔軟性があり、コスト効率に優れている必要があります。

2番目は、迅速かつ柔軟な展開

IoT プロセッサは低コストで最速の I/O を提供する必要があります。システムの通信と制御に使用されるハードウェア プロトコルは、ソフトウェアで再作成できます。この機能により、組み込みシステム設計者は独自のアプリケーション固有のシリコンを作成し、差別化されたソリューションをこれまでよりも迅速に市場に投入できるようになります。

3番目はデータセキュリティ

チップの機能には、セキュア ブート、ワンタイム プログラム可能なキー ストレージ、乱数生成、カスタム命令などの機能が含まれます。デバイス上のデータ処理、推論、意思決定機能は、データ侵害の（認識される）リスクを軽減し、エンドユーザーのプライバシーに関する懸念を軽減し、全体的なエクスペリエンスを向上させるのに役立ちます。

4番目は、即時の拡張性

AIoT はデバイスの急増をもたらします。迅速かつコスト効率よく多様化できる能力は、設計者にとって非常に重要です。 柔軟なアーキテクチャと包括的な処理機能によりスケーラビリティが提供され、市場投入までの時間が短縮され、必要な経済性が満たされるため、設計者は差別化された AIoT 製品を迅速に市場に投入できます。

全体的に、電子機器設計者の大多数 (82%) は、AI を組み込むことで競争上の優位性が高まると考えており、40% は AIoT がテクノロジー分野に革命をもたらし、強化すると予測しています。

AIoT 業界は転換点に達しました。 AIoT コンセプトをどこまで推進したいかに関わらず、その成功は、デジタル時代にこれまでに見られなかった最も印象的な電子工学の偉業の 1 つを成し遂げられるかどうかにかかっています。

全体的に、電子機器製品の設計者の大多数 (82%) は、AI によって競争上の優位性が高まると考えており、40% は AI によってテクノロジー業界が根本的に変化し、強化されると予測しています。

人工知能業界は転換点に達した。 AIoT の概念をどれだけ深く理解しているかにかかわらず、それは人類の発展の進歩を促進する偉業の 1 つとなるでしょう。