AI已来，大联大加速IoT产业智能化演进
“AI无处不在”，从人脸识别、语音识别、自动驾驶等应用场景分析，越来越多的AI算法已经逐步落地。正是得益于AI的迅速发展，IoT产业智能化演进也获得了强大的推力。目前，AI与IoT融合形成的AIoT已经成为一个大共识，大赛道、大市场。
我们在前面几期采访中也了解到，大联大与英特尔联手针对IoT进行了紧密的产业生态合作。本期采访中，大联大控股旗下的世平集团（下简称：大联大世平）物联网解决方案事业部中国区总监刘汉细致介绍了大联大在AIoT以及IIoT领域的发展动态。
据Omdia数据，2020年全球范围内前端智能化渗透率达16%，预计到2025年将达64%。但是要达到如此高渗透，首先要解决AIoT最大的痛点，下游应用场景与需求的高度碎片化，物联网终端异构、网络通信方式与平台多样化。
从当前AIoT领域发展趋势来看，硬件加上定制算法的模式更适合能够规模复制的单一场景，但AIoT市场的场景和需求是碎片化的、复杂的、存在大量变化的。所以，我们需要一个平台型产品和产业级的通路角色来解决相关问题。
刘汉表示，人工智能会涉及到深度学习和推演算法两个层面，深度学习是基于各个高校、研究机构去构建模型。在产业应用方面，推演算法更加贴近企业和行业实际发展需求。
英特尔研发的OpenVINOTM是介于AI算法模型和推演算法的中间平台层产品，它的作用就是把全球构建完成，并且最优质的算法模型全部都转化成统一的API/SDK接口，进而供下游的各个垂直应用厂商根据不同场景去调用，高效地开发出推演算法。
尤其是在IIoT领域，由于工厂人员多，工作场景复杂，AI低成本、全平台、高效率、高兼容的优势凸显。据悉，在IIoT领域，大联大IoT与爱动人工智能协同合作，寻找合适的硬件厂商，客制化解决方案，帮助他们开发市场并将解决方案推向更广阔的市场，甚至支持通过生态系统合作伙伴的协同作业来扩展业务。
从人脸识别到着装识别、从车辆安全到辅助驾驶等场景，大联大IoT与爱动超越人工智能携手，正在让终端客户的工业生产变得更安全、更高效。
刘汉补充到：“我们团队不仅具备AI算法模型的转化能力，还能够从英特尔超过数千个深度学习算法模型的数据库中调用客户想要的模型，然后转化成推演算法，供终端的客户去做二次开发。”
以英特尔的算法模型和生产工具链为基础，基于大联大产业通路经验和产业上下游场景落地能力，两家头部企业的结合将会在未来打造出更为强大的AIoT数字空间。
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