インターネットを頻繁に閲覧している人は、最近多くの都市が公共交通機関に盲導犬を徐々に受け入れ始めていることをご存知でしょう。

広く流布しているデータによれば、2017年時点で中国には盲導犬がわずか116匹しかおらず、これはジャイアントパンダよりもさらに珍しい数だが、盲導犬サービスを必要とする視覚障害者は800万人もいる。

盲導犬は、選抜、訓練、実習、そして配置に至るまでの難易度と費用の高さから、視覚障害者にとって旅行の「贅沢品」となっています。盲導犬は1匹あたり12万元から15万元かかり、寿命はわずか十数年です。たとえ幸運にも盲導犬を飼えたとしても、引退後、視覚障害者はどのように外出するのでしょうか？これは、話題が薄れた後も、文明社会が継続的に考察し、改善していく価値のあるテーマです。

最近、トルコの視覚障害者であるクルシャット・ジェイラン氏がArmの最新プロセッサとNPUをベースに開発したAI杖が注目を集めています。この杖は、より多くの視覚障害者にとって新たな可能性を開くかもしれません。

では、視覚障害者が持続可能かつ安全な方法で社会生活に溶け込むために AI が役立つためには、どのような技術的条件が必要でしょうか?

AI搭載の白杖：盲導犬に匹敵するのはまだかなり難しい。

白杖とAIを組み合わせることで、視覚障害者の移動がスムーズになるのでしょうか？盲導犬の主な機能から推測してみましょう。

まず、盲導犬は障害物を正確に識別する必要があります。

これには、道路上の穴、車、歩行者、手すりなどの障害物を回避し、信号などの重要な道路状況情報を認識することが含まれており、視覚障碍者のスムーズな移動を支援します。AIに精通している人は、マシンビジョン、カメラ、センサーを用いて周囲の障害物を検出することは難しくないことを知っています。そこで、クルシャット・ジェイラン氏は、従来の補助杖に地図ナビゲーション、障害物検出アルゴリズム、LED警告灯、マイクを統合したAI搭載白杖を開発しました。超音波検出器を使用することで、最大160cmの高さの障害物を検知できます。

同時に、盲導犬は目の不自由な人が障害物を安全に回避できるように誘導する必要もあります。

盲導犬は、飼い主が適切に歩いたり止まったりできるよう、持ち手付きのベストを着用しています。さらに、盲導犬はリアルタイムの情報に基づいて自ら判断を下すため、時には指示に「知的に逆らう」こともあります。「前進」の指示が安全ではないと判断した場合、飼い主が指示を続けさせても従いません。

白杖は視覚障害者の行動を完全に自分の手でコントロールしますが、音声アシスタントやAI推論チップが自律的な安全警告を発するにもかかわらず、これらの「目」はユーザーの行動を制限することはほとんどできず、当然ながら一定の安全リスクを伴います。さらに、デバイスの技術的限界により人身事故が発生した場合、責任の所在や倫理的ジレンマといった問題が生じますが、現状では社会には適切な緊急時対応計画や備えが十分に整っていません。

重要なのは、盲導犬も視覚障害者の生活に組み込まれる必要があるということです。

盲導犬は、飼い主と一定期間暮らすことで、飼い主の生活習慣を非常によく理解するようになります。例えば、飼い主の通勤経路、習慣、行きつけのスーパーマーケット、友人などを覚えています。こうしたパーソナライズされた記憶能力は、ニューラルネットワークを介したディープラーニングによってAIによって実現することも可能です。

ただし、機械学習のトレーニングには多くの場合、膨大な計算能力が必要となるため、AIキャンアルゴリズムはデータをクラウドにアップロードすることによってのみ完了します。このプロセスは必然的に時間遅延と情報プライバシーのセキュリティリスクをもたらします。

飼い主との特別な感情的な絆と信頼を築き、社会的な輪を広げるのに役立つ盲導犬に関して言えば、超人工知能が実現される前のAI杖は、明らかに盲導犬とは比べものにならないほど劣っている。

全体的に見て、AI搭載の白杖は視覚と聴覚レベルでのナビゲーションと障害物回避が可能ですが、判断力、推論力、感情知能の面では盲導犬にはまだ及ばないと言えるでしょう。限られた、比較的安全な環境（オフィスビルなど）での使用は、AI搭載の白杖がその価値を発揮できる最初のシナリオとなるかもしれません。

これにより、新たな疑問も浮かび上がります。AIoT の救世主として宣伝されているエッジ インテリジェンスは、なぜ期待通りに私たちの生活を変えていないのでしょうか?

経路探索のためのフォグコンピューティング：エッジインテリジェンスの実装における課題

エッジコンピューティングは、その誕生以来、5G、AI、そしてクラウドコンピューティングを補完する優れた技術として認識されてきました。クラウドコンピューティングがIoTの「究極の頭脳」だとすれば、エッジコンピューティングは膨大な「神経終末」であり、多くの「潜在意識」の反応を司っています。

例えば、AI搭載の補助杖はエッジコンピューティングに最適な応用シナリオです。信号が青になった際に「安全に渡れる」と自動的に判断するなど、リアルタイムのインタラクションと判断を実現するために、補助杖は街灯情報をクラウドにアップロードし、歩行指示を出す前にクラウドサーバーで複数階層の検証を行う必要がありません。これにより、遅延に伴うリスクが大幅に軽減され、クラウドコンピューティングの負荷も軽減されます。

しかし、「クラウド ブレイン」を怠惰にさせるエッジ コンピューティングは、AIoT の広範なインテリジェント化のプロセスにおける 3 つの主要な矛盾を業界が解決するのにも役立ちます。

1 つは、計算能力とコストの矛盾です。

エッジAI推論コンピューティングのリアルタイム性と可用性の要件を満たすには、大量のデータをローカルで処理する必要があります。これは、エッジ自体に高性能AIチップを導入するか（コスト管理の観点から明らかに非現実的）、あるいは実世界のシナリオに十分な数のエッジAIシステムを導入することで実現できます。

もちろん、大規模なAIoTのコンピューティングニーズを満たすには、5Gエッジデータセンターの構築や高性能アルゴリズムのトレーニングといったネットワークインフラの変革が必要です。また、NPUやGPUといったコンピューティングリソースの獲得競争も必要であり、これらは一朝一夕で解決できるものではありません。

第二に、瞬時性と電力消費の間には矛盾があります。

補助杖のようなデバイスは、リアルタイム性だけでなく、物体検出、音声認識、ジェスチャーモニタリング、さらには顔認識といった複雑なAIタスクも処理する必要があります。また、広い検知範囲は消費電力の増加にもつながります。バッテリー駆動時間はわずか5時間であるため、視覚障害者が朝に家を出て夕方までにバッテリーが切れると、帰宅が困難になる可能性があります。

エッジコンピューティングは、端末で大量のデータトラフィックをフィルタリングして分析できるため、デバイスからクラウドへの伝送経路が短縮され、必然的に電力消費が改善されます。

3つ目は、利便性と安全性が矛盾していることです。

モノのインターネット（IoT）の相互接続が生活の利便性を飛躍的に向上させることは誰もが知っています。しかし、スマートロックやスマートカメラがハッカーの標的となる時代では、悪意のある人物によってデータが容易に悪用される可能性があります。多くの企業では、AIを自社のプライベートクラウドに導入することを義務付けており、多くの最先端技術の適用範囲が制限され、運用・保守の難易度が高まっています。

エッジコンピューティングは、データをローカルで処理・保存することでこの問題に対処し、プライバシーとセキュリティを保護しながら、効率的でリアルタイムなインタラクションと反復処理を可能にします。エッジコンピューティングの普及は、杖、ペースメーカー、スマートウォッチなど、ユーザーの重要な健康情報を伝達するIoT製品の大規模なアプリケーションにとって不可欠です。

この観点から見ると、AI搭載の杖はAIoTイノベーションのほんの一例に過ぎません。IDCの予測によると、IoT接続数は2025年までに270億に増加し、IoTデバイスの数は1,000億台に達するとされています。クラウドとデバイス間のエッジコンピューティングシステムが成熟するにつれて、さらに多くのイノベーションが生まれ、障がいのある人々の日常生活を支援したり、都市の潜在的な問題を未然に防いだり、AIの計り知れない力を様々な産業に注入したりすることが期待されます。

エッジ インテリジェンスの将来については、まだ適切なタイミングを待つ必要があります。

エッジインテリジェンスの普及は、必然的に巨大な産業の金鉱と新たなビジネスチャンスを生み出すでしょう。誰もがこの技術に参入し、挑戦したいと強く願っているはずです。

ただし、エッジインテリジェンスは避けられないトレンドである一方で、独自の成長リズムとタイミングがあることに留意する必要があります。盲目的に市場に参入しても、何も得られない可能性があります。

現在、エッジ インテリジェンスは、産業環境が完全に成熟するまで待つ必要があります。

まず、インフラを改善する必要があります。

クラウドベンダーが重視する将来のトレンドとして、エッジコンピューティングのハードウェアとソフトウェアは基本的に整備されています。例えば、ARMは人工知能（AI）アプリケーション向けにDynamIQテクノロジーと関連プロセッサをリリースし、ネットワークノードからクラウドに至るまでの分散型インテリジェンスの構築を目指しています。また、NVIDIAのJetson TX2開発ボードは、端末デバイス上でディープラーニング機能をより効率的に実行できます。

しかし、それだけでは十分ではありません。エッジコンピューティングと5Gスマートネットワークは、おそらく真に切り離せない「本来の組み合わせ」と言えるでしょう。

一方、現在の4Gネットワ​​ーク構築は一般的に集中型のコアネットワークをベースとしており、ローカルブレイクアウトを実現することが困難です。これは、データがアプリケーション側に到達するまでに非常に長い物理的距離を移動する必要があることを意味します。言い換えれば、4Gネットワ​​ーク上にエッジインテリジェンスを構築する場合、低レイテンシの要件を保証することはできません。

さらに、エッジコンピューティングは単にコンピューティングタスクを分散させるだけではありません。ローカルのアイドル時間を効率的に活用し、タスクを異なるコンピューティングノードに割り当てることも必要です。そのためには、負荷分散を実現し、各エッジノードの効率的な利用を確保するためのインテリジェントなネットワーク展開が必要です。この点において、5Gインテリジェントネットワークはさらに信頼性が高いと言えます。

パンデミックとサプライチェーンの影響により、5Gの構築ペースは予想よりも遅れ、エッジコンピューティングノード（プローブ、処理装置、データセンターなど）の反復的なアップグレードもさらに遅れることになります。

第二に、産業アプリケーション間の連携があります。

AIoTであるため、当然複数のエッジノードが連携し、テクノロジーの統合を通じてAIの可能性を最大限に引き出す必要があります。

例えば、視覚障碍者がAI搭載の杖を使用するとき、電柱、スピードを出す車両、ゴミ箱、信号機といった複数のノードがエッジノードとリアルタイムデータを共有します。AI搭載の杖は、これらのデータに基づいて障害物回避の判断を正確に行うことができ、視覚認識ソリューションよりも効率的で実現可能なものになるかもしれません。

他のノードもデータ共有を通じて旅行ビッグデータを学習して習得することができ、それによって都市全体の交通管理を最適化し、影響を与えることができます。

このような協調型エッジアプリケーションは、現時点ではまだ理想の域を出ていません。より現実的な解決策は、スマートパーク、スマートビル、スマートシティの段階的なアップデートを通じて関連モデルを継続的に蓄積・学習し、最終的には産業グレードのエッジインテリジェンスとコンシューマーグレードのIoTを統合することで、あらゆるもののユビキタスインテリジェンスを構築し、いつでもどこでもAIを利用できるようにすることです。

3つ目に、エコシステムを開発・育成します。

ルールがなければ何も達成できません。完全に接続されたスマートデバイスの未来には、当然ながら統一された標準と仕様が必要です。しかし、多くのクラウドベンダーが数多くのエッジコンピューティングツールを提供しているにもかかわらず、AIoT分野の開発者から創造性と革新的なアイデアが湧き上がるのはまだ見られません。

例えば、Googleは2018年7月、スマートコネクテッドデバイスの大規模開発と展開向けに、Edge TPUとCloud IoT Edgeという2つの製品を発表しました。Amazonも2016年の開発者カンファレンスre:Inventにおいて、AWSを断続的に接続するエッジデバイスに拡張することを決定しました。MicrosoftのAzure IoT Edgeも、クラウドワークロードをコンテナ化し、Raspberry Piから産業用ゲートウェイに至るまでのスマートデバイス上でローカルに実行することを可能にします。

従来のハードウェアメーカーが製品をアップデートして繰り返し改良する以外に、AI ガイド杖のように従来の機能を破壊するようなイノベーションはほとんどありません。

根本的な原因は、開発の敷居が依然として高すぎることです。ソフトウェアの利用における技術的障壁や機械モデルのトレーニングコストに加え、統合されたハードウェアとソフトウェアのシステム、そして統一された信頼性の高い業界標準の欠如により、開発者はイノベーションにおいて、クロスプラットフォームの互換性、異機種間データ処理、そして異なる技術やエコシステムの統合に注力しなければなりません。これは間違いなく過剰なエネルギーと時間を消費し、多くの開発者の意欲を削ぎ、より創造的なアイデアの創出を制限しています。

クラウドベンダーが業界標準をリードし、混乱を終わらせ、将来的に競争上の優位性を獲得するには、今、開発者エコシステムを育成することが鍵となるかもしれません。

テクノロジー業界の鉄則は、テクノロジーがアプリケーションに貢献し、新しいアプリケーションが新たな市場リーダーを生み出すというものです。これは4Gやモバイルインターネット、そしてAIやデジタル業界にも当てはまります。

もしインテリジェント社会が、未だに峡谷と絶えず変化する風景に満ちた原始のジャングルであり、謎に満ちながらも発見されるのを待つ無数の宝物で溢れているとしたら、エッジ コンピューティングはその未来へと導く「導きの杖」となるかもしれません。