IEEE邹卓：AIoT数据与处理能力有鸿沟，需研发新架构

“过去10年，物联网的发展与部署日增成熟，AI和互联网是相互驱动、相互融合的关系，而不是简单叠加。”
日前，IEEE（电气电子工程师学会）高级会员、复旦大学信息科学与工程学院教授邹卓在IEEE年度媒体交流会活动上分享AIoT技术（智联网）的发展现状。
邹卓介绍，AI（人工智能）与IoT（物联网）的相互赋能主要体现在两方面，IoT能够提供数据，为AI实现模型训练、提高精准性奠定基础；另一方面，AI技术为IoT设备提供更智慧的信息交互与分析的手段，以及更丰富的应用场景。
在智慧物流领域，AIoT对各流程行为的数据分析可以提高货物进出仓效率，激活仓储容量。在工业领域，AIoT可以为实现机器人与工业设备的互联互通，并对相关数据进行实时处理，起到降本增效的作用。
据《2020年中国智能物联网（AIoT）白皮书》显示，2019年，受益于城市端AIoT业务的规模化落地及边缘计算的初步普及，中国AIoT市场规模突破3000亿大关。
不过，现阶段的AIoT技术离走向广泛且成熟的应用仍有一段距离，从传感器、芯片等核心器件，到工业信息系统的垂直集成，都尚有不少有待突破的关键技术。
邹卓指出，当前AIoT的数据产生与数据处理能力之间存在鸿沟。“海量数据如何更加高效地处理与存储、如何有效地产生价值都是现在急需解决的问题”，需要研发新的架构与计算范式。
“我们能不能受到生物或者自然界的启发，来实现更加高效、低成本的本地化感知与处理？”邹卓介绍，生物是效率非常高的计算和认知系统。以大脑为例，它是一个大规模并行系统，大约有860亿个神经元，每个神经元有成千上万个连接。
受此启发，他和团队正在开展面向AIoT的类脑芯片与神经拟态系统研究，希望借助类脑技术大规模并行、事件驱动、实时环境交互、感算存紧密耦合协同等特点，开发能够如人脑般感知、传递、处理和运用信息的智能芯片与系统。