阿尔法视角智能物联网靠什么来支撑？

　　AIoT，无疑是当下最具关注度的产业领域之一，作为物联网的进一步升级，人工智能技术在这一领域扮演着至关重要的作用，能否实现物联网络的智能交互，是AIoT由概念到落地必须要解决的问题。
　　人工智能产业的算法困局
　　人工智能的核心技术是算法，而在算法上，我国的人工智能产业也面临着困局。
　　目前我国人工智能产业发展过度依赖开源代码和现有数学模型，真正属于自己的独创的并不多。开源代码是可以拿过来使用，但专业性、针对性不够，效果往往不能满足具体任务的实际要求。
　　以图像识别为例，用开源代码开发出的AI即使可以准确识别人脸，但在对医学影像的识别上却难以达到临床要求。例如对内科病例的识别，由于边界模糊、对比度低、器官黏连甚至重叠等困难，用开源代码很难做到精准识别。在三维重构、可视化等方面难以做到精准反应真实地解剖信息，甚至会出现误导等问题，这在医学应用上是‘致命’的。
　　是否掌握核心代码将直接影响未来的AI智力大比拼的结果。在获得同样数据的前提下，以开源代码运行，AI深度学习之后或许能输出结果，但由于训练框架固定、算法限制，当用户进行具体的实际应用时，很难达到预期结果，而且难以修改、完善、优化算法。
　　开源代码培育出的AI顶多是个常人，而要帮助AI成长为细分领域专家，需以数学为基础的原始核心模型、代码和框架创新。
　　新型智能硬件设备
　　要达成万物智能互联的理想效果，优越的算法只是第一步，但仅凭算法是远远不够的，因为再先进的算法，都要有硬件设备来承载运行，才能实现其应有的功能与价值。
　　智能物联网必须从集成全面向个性化需求全面靠拢，物联网技术要实现高度集成，才能成为大众化智能硬件和智能设备。
　　而要实现这一切，便需要一种新型的智能硬件，那么新型智能硬件该如何定义呢？
　　阿尔法智汇认为：传统物联网硬件在接入人工智能之后，虽然大大增强了设备的数据感知能力，但同时增加了后台系统处理数据的负荷，十分考验后台服务器性能，且一旦出现网络故障，连接受限时，终端设备无法自主反馈，影响用户使用体验。
　　而新型智能硬件，是具备了基础数据处理和学习能力的自主反馈型终端硬件设备，这类硬件设备可以实现具体应用场景中常规问题的直接处理与反馈能力；新型智能硬件不单单要做常规的感知与数据传输，更是可以在预设的场景中实现单机智能，规避与服务器连接受限而产生的延迟或无法运作的问题，从而进一步提升终端设备的智能体验。
　　因此，适应场景的优质算法与新型智能硬件，将会是支撑智能物联网的两大核心要素。