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當(dāng)前位置:首頁(yè) > 物聯(lián)網(wǎng) > 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)文庫(kù)
[導(dǎo)讀]   智能已嵌入現(xiàn)實(shí)世界的萬(wàn)千設(shè)備中。企業(yè)要打通連接各設(shè)備的平臺(tái),需要軟件和硬件雙管齊下,從內(nèi)到外與生態(tài)伙伴緊密合作,才能真正與智能世界接軌。本文來(lái)自:埃森哲中國(guó),由《走向智能論壇》公號(hào)推薦閱讀。

  智能已嵌入現(xiàn)實(shí)世界的萬(wàn)千設(shè)備中。企業(yè)要打通連接各設(shè)備的平臺(tái),需要軟件和硬件雙管齊下,從內(nèi)到外與生態(tài)伙伴緊密合作,才能真正與智能世界接軌。本文來(lái)自:埃森哲中國(guó),由《走向智能論壇》公號(hào)推薦閱讀。

  從物聯(lián)網(wǎng)到智聯(lián)網(wǎng),重塑數(shù)據(jù)處理方式

  時(shí)下,人工智能、機(jī)器人自動(dòng)化、拓展現(xiàn)實(shí)以及各種互聯(lián)設(shè)備……智能似乎已無(wú)處不在。當(dāng)企業(yè)紛紛追逐于這些新一代智能技術(shù)的同時(shí),也面臨著巨大的基礎(chǔ)設(shè)施壓力。

  比如,人們對(duì)存儲(chǔ)和分析數(shù)據(jù)數(shù)量和種類的要求越來(lái)越高,這就使得企業(yè)需要重新考慮新的數(shù)據(jù)處理場(chǎng)合和介質(zhì),對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施進(jìn)行徹底改造,均衡部署云計(jì)算和邊緣計(jì)算,方能真正發(fā)揮這些新技術(shù)的作用。

  智能已嵌入現(xiàn)實(shí)世界的萬(wàn)千設(shè)備中,構(gòu)建智能物聯(lián)網(wǎng)意味著將計(jì)算能力從云端延伸至網(wǎng)絡(luò)邊緣,提高計(jì)算機(jī)處理信息回應(yīng)周圍環(huán)境的智能水平,讓人類與機(jī)器相互理解和溝通。在這個(gè)過(guò)程中,企業(yè)要打通連接各設(shè)備的平臺(tái),需要軟件和硬件雙管齊下,從內(nèi)到外與生態(tài)伙伴緊密合作,才能真正與智能世界接軌。

  一、智能正被植入實(shí)體環(huán)境

  《埃森哲技術(shù)展望2018》研究發(fā)現(xiàn),85%的受訪中國(guó)高管都認(rèn)為,新一代智能解決方案正在進(jìn)入實(shí)體環(huán)境。

  得益于人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),機(jī)器也能接入“雙眼”和“大腦”,越來(lái)越多的智能設(shè)備能夠讀懂人們的生命體征和情緒,并給予實(shí)時(shí)回應(yīng)。通過(guò)整合實(shí)時(shí)感應(yīng)和計(jì)算技術(shù),人類能夠管理以往那些動(dòng)態(tài)、復(fù)雜、不可預(yù)測(cè)的環(huán)境,隨時(shí)隨地即時(shí)響應(yīng)。

  同樣,越來(lái)越多“有意識(shí)的”的監(jiān)控?cái)z像機(jī)被運(yùn)用于執(zhí)行識(shí)別包裹交付時(shí)間及改善智能城市的交通流量,通過(guò)遠(yuǎn)程醫(yī)療追蹤分析患者狀況以及油田災(zāi)難預(yù)警預(yù)防分析。這些實(shí)體設(shè)備植入了集成分析的處理能力,無(wú)需發(fā)送海量數(shù)據(jù)進(jìn)行離線處理。由此可見(jiàn),企業(yè)正致力于智能環(huán)境的開(kāi)發(fā),并從日常生活逐步延伸至生產(chǎn)環(huán)境,而使這一切成為現(xiàn)實(shí)的核心是具有實(shí)時(shí)相應(yīng)能力的硬件。

  所以,為使這些具有特殊用途和定制化的硬件在物聯(lián)網(wǎng)中充分發(fā)揮作用,企業(yè)需要重塑自身的信息基礎(chǔ)設(shè)施。

  二、整合邊緣技術(shù)與云端能力

  預(yù)測(cè)表明,到2020年,智能傳感器和其他物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備將至少產(chǎn)生507.5ZB的數(shù)據(jù)量。顯然,如果還需要通過(guò)遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)傳輸來(lái)完成如此繁重的計(jì)算,便無(wú)法跟上智能的響應(yīng)速度。為充分釋放實(shí)時(shí)智能的無(wú)限潛能,企業(yè)需要懂得取舍,將數(shù)據(jù)交互、生成和決策通過(guò)本地設(shè)備實(shí)現(xiàn),更多地利用邊緣計(jì)算來(lái)提升處理效率。

  得益于更先進(jìn)的邊緣分析和數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)利用,到2025年,企業(yè)丟棄的數(shù)據(jù)量有可能會(huì)比存儲(chǔ)量多100倍。

  雖然這將減輕云端負(fù)荷,但云仍將繼續(xù)在企業(yè)基礎(chǔ)架構(gòu)中發(fā)揮關(guān)鍵作用。因?yàn)?,中間設(shè)備和邊緣設(shè)備可以通過(guò)本地?cái)?shù)據(jù)處理來(lái)實(shí)現(xiàn)即時(shí)操作,但云所能提供的是更為強(qiáng)大的“元數(shù)據(jù)洞見(jiàn)”,它可隨時(shí)間的推移不斷改進(jìn)系統(tǒng),并充分利用兩方面的優(yōu)勢(shì)重塑新業(yè)務(wù)。

  在設(shè)計(jì)系統(tǒng)時(shí),若想充分利用基于智能設(shè)備的即時(shí)洞見(jiàn)和來(lái)源于云端的元數(shù)據(jù)洞見(jiàn)這兩大力量,就需要圍繞內(nèi)存進(jìn)行全盤考慮。企業(yè)應(yīng)將數(shù)據(jù)資產(chǎn)明確區(qū)分為——必須加以保存的重要部分,及可因決策變動(dòng)而隨時(shí)刪除的部分。經(jīng)過(guò)標(biāo)記、回傳到云端的數(shù)據(jù)資產(chǎn)應(yīng)具備明確的保留必要性,例如收集大量歷史數(shù)據(jù)以完善決策;同時(shí),僅用于在邊緣進(jìn)行短暫決策的數(shù)據(jù)則可拋棄。由此,企業(yè)應(yīng)當(dāng)找尋適用自身的獨(dú)特方法,在云端和邊緣兩處、以及之間的任何地方平衡處理任務(wù)。

  三、企業(yè)需重新聚焦硬件

  邊緣計(jì)算的加速應(yīng)用將進(jìn)一步推動(dòng)萬(wàn)物互聯(lián)的智能社會(huì)成熟發(fā)展。根據(jù)Gartner預(yù)測(cè),未來(lái)5-10年物聯(lián)網(wǎng)將會(huì)進(jìn)入一個(gè)應(yīng)用爆發(fā)期,邊緣計(jì)算也將進(jìn)一步滲透到各類定制硬件中。

  例如,智能攝像頭等圖形處理器等硬件加速裝置可以幫助企業(yè)在交互點(diǎn)上建立“思考”能力。企業(yè)需要提前采取行動(dòng),進(jìn)行技術(shù)和人才儲(chǔ)備,讓技術(shù)架構(gòu)師接受有關(guān)最新硬件加速器技術(shù)的培訓(xùn),并鼓勵(lì)他們運(yùn)用這些技術(shù)來(lái)開(kāi)展新的設(shè)計(jì)。在他們構(gòu)建的新型系統(tǒng)中,云功能將僅用于完成大多數(shù)計(jì)算任務(wù)、以及支持存儲(chǔ)密集型運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)。

  過(guò)去十年間,企業(yè)普遍采用的是統(tǒng)一的硬件解決方案。如今為了提高計(jì)算處理速度,定制專用硬件的做法又開(kāi)始流行起來(lái)。谷歌打造了屬于自己的專為應(yīng)用定制的集成電路芯片,張量處理單元(TPU)。這是一款可以運(yùn)行深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算機(jī)芯片,效率比標(biāo)準(zhǔn)處理器高出30至80倍。而Facebook、微軟、亞馬遜、百度等公司均在使用一系列全新的專業(yè)處理單元來(lái)訓(xùn)練和運(yùn)行人工智能模型。

  智能設(shè)備與服務(wù)如今都呈現(xiàn)爆發(fā)式增長(zhǎng)的趨勢(shì),企業(yè)有必要在技術(shù)大規(guī)模鋪開(kāi)之前重新設(shè)計(jì)基礎(chǔ)架構(gòu)和硬件解決方案,用來(lái)支持這些設(shè)備在各類動(dòng)態(tài)環(huán)境中實(shí)時(shí)響應(yīng)。

  為了充分釋放人工智能、機(jī)器人自動(dòng)化以及其他革命性技術(shù)的巨大潛力,企業(yè)應(yīng)當(dāng)聚焦于整個(gè)業(yè)務(wù)戰(zhàn)略和運(yùn)營(yíng)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型,從服務(wù)設(shè)計(jì)、基礎(chǔ)設(shè)施重構(gòu)、硬件定制等各個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域做出新的判斷,最終打造真正讓萬(wàn)物互聯(lián)的智能環(huán)境。

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