著者 | ヤンヤン
出品 | CSDN（ID：CSDNnews）
国際的なデータ企業である IDC の予測によると、2025 年までに、世界の IoT 接続デバイスの数は 519 億に達し、そのうち中国は 80 億に達します。過去と比較すると、過去 2 年間で IoT の議論は減少しましたが、業界での継続的な展開に影響はありませんでした。
すべてのもののインテリジェントな接続を実現する方法は、長い間業界の主な焦点でした。インターネットが人を主頭脳として、接続するための端末として使用するように、モノのインターネットでは、データを収集、決定、分析する主頭脳と、操作を実行するスマート端末が必要です。AI+IoT、つまり脳と端末の実装としてのAIとニューラルネットワークとしてのIoTの融合の実現。
AIoT 関連技術の継続的な成熟に伴い、ますます多くの企業が AIoT の研究開発と応用に投資し始めており、従来の製造業やエネルギー産業に加えて、金融、医療、健康、農業、都市建設、および管理などの分野で、多くの開発者が大きなチャンスを見ることができます。
AIoT 技術の実践者と制作会社がより多くの可能性を探るのを支援するために、CSDN は「2022-2023 中国 AIoT 開発者調査レポート」をリリースし、開発者のエコロジー、技術ツール、業界シナリオ、開発パス、および将来のパラダイムの側面から分析しました。同時に、この分野のオピニオン リーダーを特別に招待して、レポートに関する詳細な分析とコメントを行ってもらいます。
このレポート全体を通して、いくつかの重要な調査結果があります。
ほとんどの AIoT 開発者はより快適に作業でき、そのうちフリーランスの開発者は 39% を占めています。
3 年から 5 年の技術開発経験を持つ開発者の数は指数関数的に増加しており、この分野での爆発的な時期が 5 年前であることを示しています。
開発者の 38.5% が最も関心を持っている AIoT テクノロジは、データ サイエンス/データ マイニング/データ分析であり、次に機械学習/ディープ ラーニング/ニューラル ネットワークであり、37.6% を占めています。
ジェネレーティブ ラージ モデル テクノロジの突然の爆発は、開発者にとってまだ見られませんが、期待は高いです。
開発者の 42.5% は、自社が製造した AIoT 機器が製造業で使用されていると述べ、開発者の 41% は、認識/制御が自動運転技術における最も困難なリンクであると考えています。
開発者の 43% は、世界の AIoT の開発は基盤となるテクノロジによって支配されていると考えていますが、中国では、AIoT 業界のバリュー チェーンはプラットフォーム、アプリケーション、およびサービス レイヤーによって支配されています。
開発者の 30% は、ウェアラブル デバイス、スマート ホーム、スマート グリッドのアプリケーションにおいて、外国の方が進んでいると述べています。
開発者の 90% 以上が、マシンが人間の仕事の一部を行うことができると考えており、開発者の 41% が、人工知能が意識を生み出す可能性があると考えています。
開発者のエコロジー:自由時間、人数の増加、機械学習/深層学習に焦点を当てる
最近、ChatGPTが国内のAI業界にブームを巻き起こし、大手企業が次々と大規模な言語モデルを展開しています。Meituan を「退職」した後、Wang Huiwen は先月「Light Years Beyond」を設立し、Yuan Jinhui の一流の技術を取得し、ChatGPT の中国語版を作成することを目指しました。王恵文の英雄的な投稿は明らかに業界の熱意を呼び起こし、李開福はプロジェクトAI 2.0を組織し始め、王小川は5000万ドルの入場料を持って白川インテリジェントを設立しました...
AIリーダーが新たな戦場に出たとき、AIoTに携わる開発者はどのようなエコロジーを提示するのか?
調査データによると、ほとんどの AIoT 開発者は労働条件に比較的快適に取り組んでいます.図 1 では、フリーランスの開発者が 39% を占め、40.0% がアルバイトまたは余暇に参加しています。フリーランスの開発者。対照的に、フルタイムの開発者は最も少なく、調査対象人口の約 5 分の 1 しか占めていません。これは、開発者コミュニティがますますフリーランスの仕事に傾倒していることを示している一方で、AIoT がフリーランスの開発者が集まる分野であることも示しています。
図1 AIoTに参加する開発者の状況
2017年以降、AIoTが頻繁に取り上げられるようになりましたが、それ以前は、開発者はAIまたはIoTの独立した分野にいる人がほとんどでした。また、スマート ホーム、スマート マニュファクチャリング、スマート シティ、その他の着陸アプリケーションが最前線に押し出されると、AIoT は徐々に業界の主流の議論の方向性になりました。図 2 から、3 ～ 5 年の技術開発経験を持つ開発者の数が指数関数的に増加していることを理解するのは難しくありません。
近年、市場の可能性を継続的に探求しているおかげで、ますます多くの開発者がこの分野に参入することを選択しています。調査によると、過去 1 ～ 2 年間にこの分野に参入した開発者の割合は 32% で、昨年はさらにこの数字が 41% に増加しました。
図 2 開発者が AIoT 技術の開発に費やす時間
彼らが従事している技術分野に特化すると、機械学習/深層学習アルゴリズム エンジニア、データ サイエンティスト/データ アナリスト/データ マイニング エンジニア、およびコンピューター ビジョン/画像認識/画像処理エンジニアのチームは比較的大きく、上位 3 位にランキングされています。 10.5%、10.4%、9.1%。また、ソフトウェア技術者とハードウェア技術者の全体統計では、ソフトウェア技術者の割合が38.5%で、ハードウェア(チップ、センサー、コントローラー技術者+インテリジェントハードウェア技術者)の9.2%よりはるかに高い。
図3 開発者がAI/IoTに携わる技術分野
テクニカル ツール: データ サイエンス / 機械学習 + AI 大規模モデル + ストレージ / クラウド コンピューティング + ツールボックス
Li Yanhong 氏は今年初め、「第 4 次技術革命の兆候を判断するとしたら、それはディープ ラーニング アルゴリズムだと思います」と公言しました。同時に、「大規模な言語モデルの出現は、クラウド コンピューティングのゲーム チェンジャーであり、クラウド コンピューティングのゲームのルールを変える」とも考えています。
彼の予測と一致して、AIoT の分野で開発者が最も関心を持っている技術はデータ サイエンス/データ マイニング/データ分析であり (図 4 を参照)、開発者の 38.5% がこの選択をしており、機械学習/深層学習/ニューラル ネットワークが 37.6% を占めており、この結果は AI 計算データ、アルゴリズム、および計算能力の 3 つの主要な原則に完全に準拠しています。一般的な技術では、開発者の 29.4% がコンピューター ビジョン/画像認識/画像処理を選択しており、依然としてビジョンへの期待が高いことがわかります。
上記の AIoT 向け AI テクノロジの役割は、主に、開発者がさまざまな IoT デバイスから収集された大量のデータを処理および分析するのに役立ち、それによって企業により正確で有用な洞察と意思決定のサポートを提供できるという点に反映されています。同時に、開発者がスマートなアプリケーションを構築するのに役立ち、IoT デバイスのリアルタイムの監視と制御において重要な役割を果たすことができます。
また、AIGC/大言語モデルを選択する人が 4.8% にとどまるのも意外であり、今年の 2 月から 3 月にかけては、特に暑い時期が集中しています。
図 4 開発者が AIoT に関心を持つ技術的な方向性
最新の AI テクノロジのブレークスルーに関する別の質問では、開発者の 26.6% が生成型人工知能について楽観的です (図 5)。上記の 4.8% とここでの 26.6% は、ジェネレーティブな大規模モデル テクノロジの突然の発生が開発者にとってまだ見られないことを示していますが、期待はポジティブです。生成型人工知能に加えて、大規模なデータ セットと大規模なモデルのオープン ソースも開発者にとって有望な方向性であり、2 つのオプションはそれぞれ 23.4% と 20.9% を占めています。
図 5 開発者が楽観視している AI ホットスポット テクノロジのブレークスルー
さらに、大規模な IoT アプリケーションは大量のデータを処理する必要があり、それらを効果的に保存および管理する必要があります。クラウド コンピューティングは、大規模なデータ ストレージ上に構築された主要なテクノロジであり、開発者がデータをより適切に処理および分析するのに役立つ強力なコンピューティング パワーとスケーラビリティを提供します。調査 (図 6) によると、開発者の 30% 以上が日常的にデータ ストレージ関連の問題に対処しており、続いてクラウド コンピューティングが 28% を占めています。
図 6 開発者が最も触れている AIoT テクノロジ
現在、AIoT 開発者ツールのアプリケーションは、主に視覚画像、音声合成、自然言語処理の分野に集中しています (図 7 を参照)。調査データによると、ほぼ 30% の開発者が AI ポートレート復元ツールを使用する予定です.このテクノロジは、開発者がポートレートを自動的に修復および強化し、アプリケーション デバイスでの顔検出の効果と精度を向上させるのに役立ちます. 2 位と 3 位は AI ターゲット検出と AI ビデオ キーイング/ポートレート キーイングで、いずれもマシン ビジョンに関連し、人工知能音声合成が続きます。
図 7 開発者が使用する AI ツールボックス
業界シナリオ: 製造 + 自動運転 + サプライヤー
人工知能とモノのインターネット技術の組み合わせの製品である AIoT は、IoT デバイスをより自動化し、インテリジェントにします. 製造分野も、コストの削減と効率の向上という根本的な要求に基づいて、AIoT と密接に統合されています.
開発者の 42.5% は、自社が製造した AIoT 機器が製造業で使用されており、製造業がデータを分析および最適化し、インテリジェントな製造を実現するのに役立っていると述べています。もちろん、他の分野も急速に発展しており、その中でも金融、運輸、物流も AIoT 技術の応用にとって重要な分野です (図 8 を参照)。
図 8 AIoT 技術が適用される産業分野
調査データ (図 9) によると、開発者によって開発された製品のアプリケーション シナリオは非常に広く、一部の分野では特に高い現象はなく、分布は比較的均一です。その中で、画像認識およびレコメンデーション システムで使用される製品は、それぞれ 19% および 18% と比較的高い割合を占めています。
図 9 AIoT 製品の適用シナリオ
自動運転は、AI の最高峰として知られ、IoT の重要な適用シナリオでもあります。しかし、システム設計と関連技術の実装に関しては、開発者はまだ多くの課題に直面しています (図 10)。その中で、開発者の 41% は、認識/制御が自動運転技術で最も困難なリンクであると考えており、次に予測/計画、ハードウェア システム、ビジョンが続き、それぞれ 28%、26%、26% を占めています。今後、開発者は、これらの困難を克服し、自動運転技術の性能と信頼性を向上させるための詳細な研究と努力を継続する必要があります。
図 10 自動運転が直面する主な問題点
AIoT サプライヤーのランキング (図 11) では、開発者の 26% が自社は主に Huawei と協力しており、1 位でした。Huaweiに加えて、他の国内IoTサプライヤーも急速に発展しており、その中でXiaomiも重要なサプライヤーの1つであり、開発者の14%がXiaomiが提供するIoTサービスを利用していると述べています。中国の上位 5 社には、ZTE、H3C、TP-LINK も含まれています。
図 11 AIoT 分野のサプライヤー
開発パス: プラットフォーム、アプリケーション、およびサービス レイヤーのリーダー、ウェアラブル デバイスは将来的に期待できます
比較すると、AIoT の開発パスの選択には、国内と国際で大きな違いがあります。その中で、開発者の 43% は、世界の AIoT の開発は基盤となるテクノロジによって支配されていると考えていますが、中国では、AIoT 業界のバリュー チェーンはプラットフォーム、アプリケーション、およびサービス レイヤーによって支配されています。同時に、開発者の 30% は、ウェアラブル デバイス、スマート ホーム、およびスマート グリッドのアプリケーションにおいて、外国の方が進んでいると述べています (図 12)。
図12 国内外におけるAIoTの発展経路の違い
実際、数年にわたる開発の後、多くの国内メーカーがヘッドマウント VR/AR デバイスの製造を開始しました。このタイプのデバイスは没入感と自由度が高く、ユーザーはよりリアルな VR/AR 体験をいつでもどこでも楽しむことができます。調査によると、59% の開発者が自分またはその友人が VR/AR デバイスを持っていると述べており、41% の開発者がこの分野にまだ関心を持っています (図 13)。
図 13 VR/AR ウェアラブル デバイスの現在の開発
仮想現実と拡張現実の将来のアプリケーションに関して、開発者のほぼ半数が、ゲーム エンターテイメントなどの日常の娯楽におけるこのテクノロジのアプリケーションについて楽観的です。別の 27% の開発者は、この分野について非常に楽観的であり、「Ready Player One」が将来実現すると信じています。また、開発者の約 5 分の 1 は、この技術には実用的な意味がない、または技術自体が困難な問題に直面していると考えており、楽観的ではありません (図 14)。
図 14 VR/AR ウェアラブル デバイスの今後の動向
未来のパラダイム：人・機械・モノの融合、AIoTがもたらす大きな変化と社会的影響
将来、AIoT の進化パラダイムは、人、機械、およびモノの優れた統合に反映されます。一方では、機械は人間の労働を置き換えることができ、他方では、人間と機械のコラボレーションも実現できます。人間の仕事を機械に置き換えることに関して、開発者の 90% 以上が機械が部分的または大部分の能力を発揮できると考えており (図 15)、そのうちの 4% は人間が働く必要がなくなると考えています。開発者は、機械が人類に取って代わることはできないと信じています。
図 15 機械が人間の仕事を変える範囲
AIoT が将来もたらす大きな変化については、開発者の 53% が、AIoT によって作業効率が向上し (図 16)、デバイスとシステムの相互接続によるインテリジェントで自動化された管理が実現され、ワークフローがより効率的かつ正確になると考えています。 . さらに、開発者の 30% は、よりスマートなホーム システムが生活の質を向上させることへの期待を表明しました。開発者の 6% は AIoT に対して不安定な態度を示しており、開発者の 11% は AIoT が失業を悪化させるのではないかと心配しています。
図 16 AIoT が今後もたらす最大の変化は何か
AIoT テクノロジーの幅広い応用により、一連の倫理的、法的、社会的影響ももたらされ、経済発展の道筋と社会生活が変化します。したがって、AIoT 技術が普及する前に、広範な社会的、文化的、倫理的研究を実施する必要があります。では、倫理的、法律的、社会的影響についての議論は、どの時点から始めるべきでしょうか? 開発者の 36% は、早いほどよい、基礎研究段階から開始する必要があると述べています。製品化・サービス化後の社会的利用・実装段階で検討してもよいとの回答が同数ありました（図17）。
図 17 AIoT の倫理的、法的、社会的影響が考慮され始めるのはどの段階か
万物の知性の下で、人工知能に意識の能力があるかどうかは、哲学、心理学、神経科学などの分野で常に疑問視されてきましたが、近年ますます注目を集めています。データによると、開発者の 41% が人工知能が意識を生み出す可能性があると信じています (図 18) シリコンベースの生活について、多くの人々がまだ豊かな想像力を持っているようです。
図 18 人工知能は意識を発達させるか?
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