物聯網下一步當如何?機智云認為數據應當被充分運用起來

2016年09月26日

CNET科技資訊網 9月26日 北京消息(文/齊豐潤): “物聯網”這個在前些年看來還十分前衛、具有科技感的詞語,發展至今這個詞語已經與普通人的生活走得越來越近了。不過從最近的發展來看,物聯網產品卻很少能讓人眼前一亮,而探究其中的原因,除了終端計算能力不足之外,許多優質的數據得不到很好的應用也是不可避免的原因之一。

 

機智云CEO黃灼在Go Day 2016上表示,“物聯網真正的價值就來源于數據,但是就目前來看,數據的能量卻尚未‘覺醒’。”正是看到了這背后的癥結所在,機智云也針對物聯網背后的數據應用退出了全新的機智云4.0,以服務于更多的開發者。

首推物聯網霧計算服務,欲讓物聯網變得更安全、高效

在機智云4.0的物聯網開發平臺上,我們看到了機智云帶來的一套完整的物聯網大數據和機器學習體系,在這套體系之中,機智云帶來了四款新產品起到了不可或缺的作用。

運行在設備通信模組或近場通信網關上的微應用容器,提供霧計算的運行環境,協調程序和底層硬件環境的關系的“ECE邊緣計算引擎”;專門為物聯網應用而生的實時大數據分析、處理、輸出平臺的“RTBD實時大數據平臺”;幫助開發者快速的定義和部署個性化的數據處理業務的“Giga ML吉咖機器學習”;以及專門為物聯網設計的機器學習產品“D3動態數據編排引擎”。

相信許多人對于霧計算的概念并不理解,而且對于霧計算與云計算之間的關系也并不明確,而針對這樣的問題,黃灼也做出了詳細的說明。“從計算方面來說,以前互聯網是由PC跟服務器組成的,PC跟服務器都有比較強的運算能力;到了移動互聯網時代,手機也同樣有很強的計算能力;現在到了物聯網時代,一個花瓶一個桌子一個燈都是一個結點,而目前由于物聯網終端的運算能力有限,大部分物聯網的架構都是把這些設備的數據采到云端去,云端再基于數據的運算做出決策。”

黃灼繼續說道:“云端可以做好多事情但是響應速度慢,引入霧計算是把云端服務器的能力釋放到一些有處理能力的設備,傳統的方法是遠程升級產品的部件,讓它的計算能力得到更新,但這個做法不僅效率太低,而且還很危險,一旦失敗就會造成設備永久失聯了。所以我們采取輕盈的辦法,通過腳本語言本定義了一個叫“微應用”的概念,這些程序跟云端結合起來可以實時的把運算和應用部署到霧端節點上去。我們發現物聯網有太多的機會把云端的能力釋放到設備端跟霧端,讓運算規模跟數據采集的規模都大大提升,效率都大大提升,在云端算完之后通過機器學習的算法都可以在霧計算響應。”

霧與云相結合,讓軟件定義硬件

相信霧計算的提出會讓很多人納悶兒,霧計算與云計算到底是什么樣的關系,而從黃灼的介紹中,我們也不難發現這二者的關系,“我們把云計算作為霧計算的補充,云端永遠有最強大的計算能力,霧端如果喪失了計算能力,可以繼續把數據扔到云端去計算,沒有云計算就沒有霧計算,因為所有動態的算法的分配跟調度都是云端實現的,但是它的調度不需要每分每秒都在做,不需要每次每個決定都需要云端過來。”

對于霧計算來說,其最大的難點就在于如何動態、大規模地部署運算和存儲能力,云端和設備端如何高效協同、無縫對接。復雜的算法如何在云和霧之間合理分解和整合, 需要一個對云管端三者都有控制力的技術平臺來實現。而機智云表示,他們對物聯網設備,通信模塊,網關節點和云端都有強大的控制力,恰好具備把云計算推向霧端的基礎。

而談及到霧計算背后的技術支持時,機智云CTO劉琰表示,他們做的更多的是一種讓軟件定義硬件,讓云端定義硬件的理念。“在霧計算里面有三個比較重要的概念:計算、存儲和網絡。這三塊功能我們做了封裝,把它封裝到運行時里面,在運行時之上提供了一層腳本的解析器,能夠云端編寫相應的模塊把它下載到微應用容器當中,由霧計算引擎進行動態加載實時把這些算法應用到設備還有一些數據上面。”

人工智能X霧計算,要讓所有設備都智能起來

在機智云4.0提供的四款產品中,都提到了對于海量數據的應用,而這其中最重要的一個就是將人工智能與霧計算的結合。這樣的結合可以讓每一臺設備都擁有自己的智能,根據不同的用戶使用習慣和方式,進行機器學習,智能的變更在不同情況下的運行模式。

機智云人工智能負責人黃明表示,“現在我們能做到從云端訓練模型然后把模型推送到終端讓終端進行預測,以后將會是云端參與模型的訓練,同時終端也會參與模型的訓練,兩端的融合性會把實時性以及靈活性會大大提高。而且這一機器學習的周期,大概在20天左右。”

機智云一直都是以打造開放的平臺作為自身的定位,不過相比于其他開放出來的技術,將人工智能的能力開放出來顯然難度更高。黃灼介紹道:“目前,大部分的人工智能都有一個學習的過程,這個學習的過程是需要一定的經驗的,機智云擁有這些經驗,所以對于比較常用的場景,只要封裝成開發者們用起來比較方便的,那么他們的學習過程就可以大大縮短,我們也可以提供機器學習的模組給他們。”

“但是,目前學習的過程還不能完全自動化,但是我們可以提供文檔跟咨詢的技術支持給他們,雖然訓練還沒辦法全自動,但是可以通過一些最佳實踐讓你快速的進入狀態。我們的目標是未來把這些相對體力活的,體力+腦力活的也可以細化到像寫APP那么簡單。”黃灼補充道。

就目前來看,“物聯網的下一站將會是人工智能”這件事已成為了業內很多人的共鳴。對于機智云來說,一直以來專注于深耕物聯網領域讓他們對于物聯網發展有著很深的見解,在他們看來,數據將會是物聯網發展的最大核心。對于開發者而言,數據與人工智能的能力很難靠他們自己的力量去解決,而機智云將這些能力開放出來,自然也為開發者們帶來了新的機遇。

來源:煙臺三和網絡系統有限公司
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