截止今年6月，阿里云相繼上線了ET城市大腦、ET工業(yè)大腦、ET醫(yī)療大腦，以及ET環(huán)境大腦。ET城市大腦解決了杭州的交通擁堵問題，交警到達現(xiàn)場的時間從15分鐘降到3分鐘；ET醫(yī)療大腦幫助浙江大學附屬醫(yī)院，預防及早期發(fā)現(xiàn)甲狀腺結(jié)節(jié)與肺癌，醫(yī)療準確性大幅提升；ET工業(yè)大腦讓光伏生產(chǎn)商協(xié)鑫的良品率提升了1%，一年節(jié)省成本上億。
 
　　將來阿里云會面向更多行業(yè)推出相應(yīng)的ET大腦，各個ET大腦的問世，表面上看是阿里云業(yè)務(wù)發(fā)展的細分行為，本質(zhì)上則是各類企業(yè)升級轉(zhuǎn)型的強需求，倒逼阿里I2oT不得不加速落地的步伐。
 
　　同樣，阿里巴巴的I2oT基礎(chǔ)設(shè)施層也需要著重強調(diào)。結(jié)合現(xiàn)有業(yè)務(wù)來看，阿里不太可能重新造輪子，自己去做芯片和硬件。
 
　　2016年底，阿里巴巴投資了軟件定義網(wǎng)絡(luò)SDN芯片公司Barefoot Networks，其開發(fā)了世界上第一個SDN芯片，名為Tofino，比現(xiàn)在市場上任何其他芯片都快，能以6.5Tb/s的速度處理網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包。
 
　　至于人工智能專用芯片，東邪的打法是結(jié)合阿里云已有優(yōu)勢，給開發(fā)者和企業(yè)提供底層的芯片架構(gòu)和計算能力。2017年1月，阿里云發(fā)布異構(gòu)計算解決方案：彈性GPU實例和FPGA解決方案。GPU解決方案擅長AI領(lǐng)域的模型訓練，實現(xiàn)高速計算能力，F(xiàn)PGA解決方案適合AI領(lǐng)域的在線的預測/分類，實現(xiàn)高吞吐和低延遲。
 
　　在邊緣計算領(lǐng)域，阿里選擇與合作伙伴聯(lián)手布局。2014年7月上海慶科聯(lián)袂阿里云推出全球首款物聯(lián)網(wǎng)操作系統(tǒng)MiCO，同時發(fā)布了一系列基于MiCO系統(tǒng)的物聯(lián)網(wǎng)開發(fā)套件MiCOKit，進一步降低物聯(lián)網(wǎng)開發(fā)門檻。
 
　　對于數(shù)據(jù)寶藏，阿里自然也是極為看重。前段時間更是為了爭奪數(shù)據(jù)，不惜與順豐“撕破臉”，上演了一出“數(shù)據(jù)封殺門”。另一方面，在亞馬遜收購全食超市之前，阿里也已開始了對實體店的收購，東邪對人們線上線下購物習慣進行數(shù)據(jù)收集，優(yōu)化店鋪設(shè)計和庫存管理。
 
　　對標Amazon Go的“無人零售計劃”已經(jīng)進入了現(xiàn)場搭建階段。這一計劃在阿里實驗室中籌劃N久，首先搭建的是無人咖啡館“淘咖啡”，7月初將在淘寶造物節(jié)上面世?！疤钥Х取睂⑹且粋€占地200平米的線下實體店，集商品購物、餐飲于一身，可容納用戶50人以上。

 
　　可以說，IoT圈的東邪西毒有著很多相似之處，同是電商起家，同是云計算的領(lǐng)頭羊。亞馬遜自2006年推出AWS后，實現(xiàn)了從零到占集團營業(yè)利潤3/4的大發(fā)展，順利甩掉了“電商”公司的帽子。阿里尚在掙扎擺脫外界對其“電商”的定義。如此大角度的轉(zhuǎn)型與革新，東邪與西毒的底氣都是來自對未來I2oT的賭注。

I2oT，要AI和IoT在一起才最好
　　最后，不得不來解讀一下東邪西毒共同看中的武功秘籍“I2oT”。AI與IoT可謂相濡以沫、相輔相成：如果沒有AI，IoT不會很智慧，如果沒有IoT，AI不會很強大。
 
AI之于IoT，感知者和引導者
 
　　估計你也被AI的各類文章淹沒了吧，的確，AI絕對是技術(shù)行業(yè)的熱門話題。根據(jù)CB Insights的數(shù)據(jù)，2016年有超過550家AI初創(chuàng)公司共募集資金超過50億美元。各個國家各個公司對于人工智能的投資和布局如火如荼。在人工智能獲得非凡進步的同時，物聯(lián)網(wǎng)IoT獲得了更大的發(fā)展。當物聯(lián)網(wǎng)中融入了AI，不僅可以讓設(shè)備聽懂聲音、看懂圖像，還能另其自主學習。

　　麥克風和攝像頭，正在成為IoT的終極傳感器。由于視頻和音頻采集的相關(guān)元器件成本正在下降，傳感器現(xiàn)在可以用更低成本的嵌入式設(shè)備，采集多樣化的數(shù)據(jù)。5G網(wǎng)絡(luò)的推進以及云端存儲成本的降低，都在激發(fā)視頻和音頻數(shù)據(jù)的激增。
 
　　物聯(lián)網(wǎng)視頻和音頻信號源的重要性也在逐步提升。比如在Amazon Go的超市中，數(shù)據(jù)分析師可以通過拍攝到的購物者在瀏覽商品時的視頻，利用算法分析人流量。
 
　　AI還有助于減少IoT中應(yīng)用的傳感器數(shù)量。未來物聯(lián)網(wǎng)中數(shù)以兆計的各式傳感器，有機會透過使用少量的通用傳感器來實現(xiàn)。在物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展過程中，原本人們預期在生活周遭將充斥著大量傳感器，如今隨著AI及機器學習等技術(shù)的進步，情況可能將有所改變。有證據(jù)顯示，基于通用超級傳感器，利用AI建構(gòu)出虛擬傳感器，以取代部分實體傳感器，不但感測能力更強大，還能降低實體傳感器的數(shù)量。
 
　　卡內(nèi)基梅隆大學近期揭露了一項合成傳感器技術(shù)，研究團隊打造出一個感測裝置，上面搭載了智能家電中常見的傳感器，可偵測聲音、光線、溫度、電磁活動等，不過基于隱私考慮，暫時未將相機鏡頭納入。這個裝置只要插入墻上的電源插座或USB插槽便可使用，并能透過Wi-Fi進行連結(jié)，部署起來可說相當容易。一旦感測裝置偵測到附近的活動時，便會激發(fā)獨特的識別模式，通過機器學習算法進行處理，以便在軟件中創(chuàng)建合成傳感器。
 
　　除此以外，AI能“引導”設(shè)備讓其自主學習，還可以促進設(shè)備間的相互學習。如果設(shè)備能夠分享他們學習到的東西，這對于持續(xù)迭代或是進化的系統(tǒng)很有幫助。這也就意味著這些設(shè)備知道如何更好地適應(yīng)新的環(huán)境。
 
IoT之于AI，飼養(yǎng)者和倒逼者
 
　　AI獲得成功的必要因素之一就是數(shù)據(jù)。正如吳恩達所說，對于AI而言，數(shù)據(jù)比算法重要。而物聯(lián)網(wǎng)正是AI的數(shù)據(jù)“飼養(yǎng)員”。根據(jù)思科的統(tǒng)計，到2020年，物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)量將增長到600澤字節(jié)（1澤字節(jié)大約等于1萬億GB），這也代表著IoT擁有可供開發(fā)者使用，訓練AI系統(tǒng)的巨大潛在數(shù)據(jù)。
 
　　有些公司開始愿意付費購買數(shù)據(jù)，因此也就催生了“數(shù)據(jù)貨幣化”或者叫“數(shù)據(jù)集市”的新商業(yè)。根據(jù)IDC的預測，到2019年IT項目的40%將實現(xiàn)數(shù)據(jù)貨幣化。有些公司已經(jīng)正在考慮出售數(shù)據(jù)，2017年3月，富士通開始討論出售物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，大陸汽車和德爾福公司，也有同樣想法。
 
　　與此同時，IoT正在“倒逼”AI走向邊緣，不必通過云端的運算能力來實現(xiàn)，而是就近在邊緣計算完成。越來越多的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備需要在本地使用AI處理數(shù)據(jù)，例如與自動駕駛或者安全監(jiān)控相關(guān)的應(yīng)用都有嚴格的實時性要求，需要在數(shù)據(jù)輸入后迅速做出反應(yīng)。
 
　　有些公司已經(jīng)發(fā)布了新型的AI平臺，堅持不在云端實現(xiàn)機器學習，加速在邊緣設(shè)備上的人工智能任務(wù)。這類平臺為設(shè)備性能進行了優(yōu)化，在不降低AI性能的情況下，減少內(nèi)存占用和功耗。嚴格在設(shè)備上運行能夠確保用戶數(shù)據(jù)的隱私，并且能保證各種應(yīng)用在沒有網(wǎng)絡(luò)連接時也能夠工作和響應(yīng)。
 
　　“問世間是否此山最高，或者另有高處比天高！”通過這次強行碰瓷《射雕》，今后當你在觀賞《東邪西毒I2oT星球大戰(zhàn)》影片時，拆解他們你來我往的過招也許會是一種全新的享受。至于IoT圈的南帝北丐中神通嘛，且聽猴年馬月的下回分解。