1.3 智能硬件与高新技术
随着人工智能、5G、云计算以及大数据等新一代信息技术的不断突破和发展，智能硬件已被广泛应用于各行各业，用于打造智慧、智能行业新概念，比如智能家居、智能城市、智能医疗、智能交通、智能工业、智能物业、智能农业、智能服务、智能教育、智能建筑、智能穿戴等。其中，智能穿戴、智能家居领域的智能硬件主要服务于C端用户，普及程度较高；智能交通、智能医疗、智能教育领域的智能硬件主要服务于C端用户和B端机构；智能城市、智能物业、智能服务领域的智能硬件主要服务于B端机构，比如物业、政府、银行、医院等。
下面就来介绍一下5G、云计算、人工智能这些高新技术以及它们对智能硬件产品产生的影响。
1.3.1 智能硬件与5G技术
1. 什么是5G技术
5G技术，全称为第五代移动通信技术，是最新一代蜂窝移动通信技术，也是对2G（GSM）、3G（UMTS、LTE）和4G（LTE-A、WiMax）技术的延伸。与早期的2G、3G和4G移动网络一样，5G网络是数字蜂窝网络。在这种网络中，供应商所覆盖的服务区域被划分为许多小的地理区域（称为蜂窝）。蜂窝中的所有5G无线设备通过无线电波与本地天线阵和低功率自动收发器（发射机和接收机）进行通信。收发器从公共频率池分配频道，这些频道在蜂窝中可以被重复使用。本地天线通过高带宽光纤或无线回程连接与电话网络和互联网连接。与手机一样，当用户从一个蜂窝移动到另一个蜂窝时，其智能终端设备将自动切换到新蜂窝中的频道。5G的性能目标是提高数据传输速率、减少时延、节省能源、降低成本、提高系统容量和连接大规模设备。
2. 5G技术对智能硬件的影响
5G技术能够为智能硬件带来以下改变。
第一，5G技术使智能硬件能够为用户带来极速体验。5G网络的最明显优势在于，数据传输速率远远高于先前的移动网络，理论上的最高峰值可达20Gbit/s。这将提升智能硬件通信、共享数据以及与用户交互的速度，进而提升用户体验。此外，5G促进了一些需要大量传输数据的智能硬件的应用和普及，比如AR/VR设备对带宽和时延要求较高，想要获得良好的用户体验，就要保证高分辨率和低时延。4G时代还不能满足这一网络要求，而5G技术的出现给AR/VR的用户带来了极致体验。
第二，5G技术提高了智能硬件的产品性能。智能硬件在与人或其他智能硬件交互时，有时会出现停顿几秒的情况，这样的延时往往会给用户体验造成不好的影响。而5G网络下的延时仅为1ms，意味着智能硬件能更加可靠地运行，从而使智能硬件之间以及智能硬件与人之间的连接更加稳定。比如，数据传输出现的任何延迟都会影响自动驾驶中的车辆信息的实时传递，有可能严重地影响交通安全。所以，5G技术的低时延对依赖于实时更新的智能硬件产品（比如智能门锁、智能安防设备等）至关重要。
第三，5G技术的特性使物联网具备连接更多设备的能力。5G技术提升的不只是通信速度，还促使整个无线通信协议升级。相对于4G，5G技术在低时延、超低功耗、多终端兼容性等层面进行了跨越提升。而这些功能恰好解决的是物联网对“快”以外的升级需求。目前，大多数智能硬件是独立存在的。人与智能硬件的交互需要使用移动终端（比如手机）进行控制。对于某些场景如智能家居来说，最重要的就是各个智能硬件之间的通信和相互配合。5G技术的大带宽、低时延、高可靠特性以及每平方公里上百万的连接数量，使连接周围所有的智能家居产品变得轻而易举。它还为智能交通、智能制造、智能医疗等场景中的智能硬件的即时海量连接提供了有效的支持。
1.3.2 智能硬件与云计算
1. 什么是云计算
智能硬件通常将收集到的数据上传到互联网，与服务器进行通信和交换信息。在过去，为了支持智能硬件功能的实现，智能硬件厂商需要去购买硬件设备（服务器、带宽、存储等）以及软件服务（数据库、分析工具等），还需要专门的工作人员（运维工程师等）来维护服务器的正常运行。智能硬件厂商的规模越大，需要购置的服务器就越多。众多的服务器可能会变成一个数据中心，服务器的数量将直接影响数据中心的数据处理能力。而其中的设备、人力、建设、维护等各方面成本是中小型智能硬件厂商难以承担的。于是，云计算应运而生。
云计算是分布式计算技术的一种，基本思想是通过网络“云”将庞大的计算处理程序划分成无数个较小的子程序，然后通过多个服务器所组成的巨大系统分析和处理这些子程序，最后将得到的结果返给用户。早期的云计算基本上是简单的分布式计算，负责任务分发，并进行计算结果的合并。利用这项技术，可以在数秒内完成对数以千万计甚至亿计的信息的处理，从而达到与超级计算机同样强大效能的网络服务能力。现阶段的云计算已不只是一种分布式计算，而是分布式计算、效用计算、网络存储、虚拟化、负载均衡、内容分发网络等计算机和网络技术发展融合的结果。
广义上讲，云计算是一种计算服务（计算服务包括服务器、存储、数据库、网络、软件、分析等方面，主要用于分析和处理数据），而提供计算资源的网络被称为“云”。云计算把许多计算资源集合起来，通过软件实现自动化管理，只需要很少的人参与，就能让资源快速运行起来。基于云计算，智能硬件厂商可通过互联网获得计算能力，而无须耗费巨额资金去购买数据库、软件和设备。服务器等IT基础设施或软件都由云服务供应商升级、维护。我们可以将计算资源视为一种可以在互联网上流通的商品，就像水、电、煤气这类资源一样，可以方便地按需购买和使用。
值得注意的是，云计算不是一种全新的网络技术，而是一种全新的网络应用概念。云计算的核心概念就是以互联网为中心，提供快速且安全的云计算服务与数据存储，让每个使用互联网的用户都可以使用网络上的庞大计算资源与数据中心。
2. 云计算对智能硬件的影响
云计算能够为智能硬件带来以下改变。
第一，云计算使智能硬件产品更智能。物联网时代下，智能硬件将产生海量的数据，而传统的硬件架构的服务器很难满足数据管理和处理要求。云计算利用其规模较大的计算集群和较高的传输能力，能有效地促进物联网数据的传输和计算。此外，云计算集成了大量大数据和AI应用，可以满足智能硬件产品在不同场景下的数据采集、数据存储、数据分析等需求。比如一款智能体脂秤不仅能测量用户的体重和体脂等信息，还能够把用户的体测信息上传至云端，建立用户的体测数据档案，并能够结合历史体测数据评估用户的健康情况和预测用户体测信息的变化趋势，提供合理的生活、饮食、运动等方面的建议。这些使智能硬件更智能的功能和服务，都是基于云计算（结合人工智能和大数据）实现的。
第二，云计算使减小智能硬件产品的体积和降低成本成为可能。以增强现实（AR）设备为例，AR的本质是在现实世界中有机地融合虚拟信息，增强人们对真实环境的感知体验。为了给终端用户带来良好的体验，AR设备需要能准确地识别和跟踪目标，并具备高质量的图像渲染能力，这就要求其具备一定的计算能力和一些其他特性，需要算力更强的芯片以及其他电子元器件。这无疑会让AR设备的成本和重量增加、尺寸和功耗增大，从一定程度上降低了用户的购买欲望以及操作体验。如果利用云计算的数据存储和高速计算能力来完成图像的高质量渲染以及虚拟对象位置的准确识别，则会降低AR设备因本地渲染和计算而引起的额外的设备功耗，减少对AR设备本地存储的限制，使AR设备不必安装昂贵的芯片以及其他电子元器件。通过云计算，AR设备性能得到了明显的改善，为用户带来了更好的操作体验。
1.3.3 智能硬件与人工智能
1. 什么是人工智能
人工智能是研究与开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它试图了解智能的实质，并对人的意识、思维过程进行模拟，生产出以与人类相似的方式做出反应的智能机器或系统。该领域的研究包括机器人、语音识别、图像识别、自然语言处理、专家系统、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、计算机视觉、自动程序设计等方面。简单来理解，人工智能就是能够模仿人类智能执行任务的系统或机器，它可以根据收集到的大量信息不断地进行迭代，并能够根据历史数据和实时数据做出预测。
当人工智能（AI）与物联网（IoT）相结合，AIoT的概念就诞生了，即物联网将智能硬件产生、收集的海量数据存储于云端，通过大数据分析以及人工智能系统，实现万物数据化、万物智联化。AIoT不是新技术，而是人工智能技术与物联网在实际应用中的融合，是一种新的IoT应用形态。物联网通过其网络终端的智能硬件以及各种传感器，使人工智能系统能够感知到外界并与之进行交互。比如人工智能系统可以通过摄像头去看，可以通过麦克风去听，可以通过喇叭去说，还可以通过各种传感器去感受外界的声、光、热、电、力等。如果说人工智能系统是大脑，那么物联网就是让人工智能系统具备感知能力和行动能力的身体。人工智能系统分析并处理数据后，再通过智能硬件（比如机械臂、无人机等）与外部世界进行交互。这样的协同模式将使物联网中的智能硬件表现得更加智能，从而更好地满足用户需求。
2. 人工智能对智能硬件的影响
人工智能能够为智能硬件带来以下改变。
第一，人工智能能够使智能硬件根据外界环境自主行动，从而减少人的参与。人工智能系统常常被集成在云端，而物联网将智能硬件收集到的海量数据不断地上传到云端。这些数据被人工智能系统处理和分析后，转化为具体的操作指令，再通过物联网传递给终端的智能硬件来实施。比如，亚马逊的智能仓储机器人通过云端线路管控系统（类似于铁路的调度中心）自动规划路线，并将货物投到对应的300多辆货车当中。在此过程中，人工智能系统通过大数据分析和实时采集数据来指挥智能分拣机器人工作，不需要人为控制和干预。
第二，人工智能使智能硬件能够根据历史和实时数据，对未来的情况进行一定的预测和分析。基于分析历史数据和实时数据对用户行为进行预测，并主动为用户提供服务和建议这样的功能，基本上是无法通过智能硬件本身来实现的，所以单凭智能硬件还远远不能满足用户对智能化服务的需求，而人工智能可以。人工智能系统所处理的数据越多，它的积累和学习就越多，进而不断地提升预测的准确率，变得越来越智能。比如谷歌旗下的自动驾驶公司Waymo通过雷达、声呐、GPS和摄像头等传感器，持续收集路况信息、行驶区域的地图信息、场景信息（交通灯、车道等）等，并通过人工智能系统进行分析，以此来预测道路中的行人、其他车辆的运动轨迹和位置。基于预测结果，Waymo可以合理规划车速、车辆行动轨迹等，从而保证自动驾驶车辆能够安全和正确地应对各种环境。