【邊緣計算】晶片企業都在扎堆佈局這一新領域：邊緣智慧；物聯網“網”的本質：5G、LPWAN、SDN、NFV、TSN...

不提美中貿易戰，就事論事的看中興事件，積累到這種程度並非一日之寒，化解也並非一日之功。不用向別人解釋，也不用推卸責任，中興會找到屬於自己的最優解。

 

成熟的企業就是能承受一切，包括一切過往、一切後果。

 

鬧出聯發科的一場虛驚，只怪圍觀群眾“感性”的“早慧”，和“理性”的“遲到”，青黃未接。

 

作者“碧樹西風”在《中興事件持續發酵下的人間百態》中的一句話令我印象深刻，他寫道：“一碗牛肉麵，真的要用牛肉，真的要用面，真的要燉很久，這麼簡單的道理，偌大一個國家，這麼多精英，過去這麼多年了，咋就不能懂呢？”

 

我們不妨看看晶片巨頭們都燉了什麼“牛肉麵”，還在鍋裡的燉煮的其中一味，名叫“邊緣智慧”。

 

由於業界已經對“資料驅動未來”形成共識，越來越多的資料恰恰來自邊緣側，因此作為基礎的晶片，尤其是垂直行業的智慧晶片，將在未來競爭中佔據越來越重要的地位。

 

邊緣智慧更易滿足不同行業對於安全性和實時性的需求，它不僅可以承載將感測器資料採集、彙總或傳輸等基本功能，還能實現智慧資料處理，讓資料變得更有價值。因此將智慧下沉到終端裝置的邊緣智慧，得到了諸多青睞。

 

巨頭們扎堆佈局邊緣智慧

 

為了把智慧帶入邊緣裝置，ARM最新推出了Project Trillium專案，這套新的ARM IP組合提供增強的物體檢測OD、機器學習ML和神經網路NN功能。

 

ARM表示，全新的機器學習IP套件在今年4月提供早期預覽，預計2018年年中，搭載相關技術的終端產品就會上市。

 

隨後，英偉達在GTC 2018年度大會上宣佈，將聯合ARM打造IoT裝置的AI晶片專用IP，這款機器學習IP整合到ARM的Project Trillium平臺上，在數10億物聯網裝置上實現深度學習。

 

英特爾也在為Linux基金會最新的開源邊緣計算專案Akraino Edge Stack貢獻程式碼。Akraino專注於邊緣計算技術的研發與應用，加快建設邊緣網路生態系統，英特爾向其開放了網路邊緣虛擬化軟體開發套件（Intel® NEV SDK）。

 

除了晶片巨頭之外，軟體、電商、IT巨頭們也紛紛看好邊緣智慧的前景，其中微軟尤為醒目。

 

3月底，微軟CEO納德拉向全體員工發出題為“擁抱我們的未來：智慧雲與智慧邊緣”的郵件。微軟首次將“智慧邊緣”提升到與“智慧雲”同等的地位。

 

也許有人認為，微軟的“智慧邊緣”只不過是概念炒作，並沒有實際價值…

 

或許他們還沒有看到微軟為了進軍“智慧邊緣”，放棄了什麼，為什麼放棄，因此也就不會理解微軟佈局“智慧邊緣”的堅決。

 

微軟為此拆分了曾經安身立命的Windows部門，重組為3大事業部，再上征途。

 

漢諾威工博會中的邊緣智慧

 

未來，一輛自動駕駛汽車，是一個帶車輪的邊緣資料中心；一部無人機，是一個帶機翼的邊緣資料中心；一臺機器人，是一個有胳膊有腿的邊緣資料中心…

 

在大多數情況下，一種新趨勢的驗證往往率先起步於B2B領域，當達到技術盈餘的階段時，才會向B2C端擴散。

 

在剛剛結束的漢諾威工博會中，邊緣智慧也是顯性趨勢之一，更為可貴的是，很多企業都給出了邊緣智慧的落地路徑。

 

因此，不妨看看其中的佼佼者。

 

為了解決邊緣智慧“最後一公里”的通訊問題，工業網際網路產業聯盟AII、Avnu聯盟、邊緣計算產業聯盟ECC、華為、施耐德電氣、貝加萊等超過20家國際組織和業界知名廠商，聯合釋出包含工業互聯6大場景的TSN+OPC UA測試床，驗證TSN網路的高確定性和低時延。

 

 

ABB、慧與HPE和威圖聯合推出了專門為工業和電信環境定製的安全邊緣資料中心SEDC，幫助使用者通過IT資訊科技與OT運營技術的融合，實現低延遲及安全可靠的數字化轉型。

 

西門子的“Siemens Industrial Edge”邊緣計算解決方案，可以使使用者完全控制資料，並從擴充套件功能和現場效能中獲益。

 

其中，最為亮眼的是日本一家新晉成立的邊緣計算組織：Edgecross聯盟。這家聯盟成立於2017年11月29日，目前不僅建立了統一的邊緣計算軟體平臺，而且獲得了諸多OT企業的積極響應。

過程往往比結果更具說服力。關於邊緣智慧，Edgecross聯盟都做了什麼？有哪些思考？

 

Edgecross聯盟的邊緣智慧落地路徑

 

Edgecross聯盟由6家公司創始發起，分別是三菱電機、研華、歐姆龍、日本電氣、日本IBM和日本甲骨文，旨在解決IIoT架構中的邊緣整合問題。

 

Edgecross將工業電腦IPC作為通訊和資料採集的核心，藉助邊緣計算開放軟體平臺，實現本地的實時反饋和響應，以及與雲端的整合和協同。

 

按照路徑規劃，Edgecross聯盟已向成員企業提供開發套件，助其簡化資料採集和開發工作，從各種現場介面和通訊協議中整合資料。接著，在2018年春季，聯盟將釋出Edgecross開放式平臺和應用市場，提供基礎性的邊緣計算軟體服務。典型應用將通過為機器裝置提供預防性維護開展落地實踐。

 

本屆漢諾威工博會上，作為聯盟的活躍成員之一，三菱電機率先推出了iQEdgecross軟體，這是一款開放式邊緣計算軟體平臺，融入AI技術提高生產效率並加強預防性維護。作為iQEdgecross的周邊產品，三菱電機還將在6月推出實時資料分析儀和4款資料採集器。

 

此前，三菱電機就已嘗試將AI技術用於工業現場。其名為Maisart的AI品牌開發了智慧控制技術，使得工業機器人等裝置能夠迅速掌控並靈活的適應不斷變化環境中的目標物件。例如，適應非剛性物體形狀的變化，測試表明，該技術只需3.5ms即可掌握狀態的變化。

 

基於三菱電機的貢獻，Edgecross聯盟將在5月8日正式推出Edgecross邊緣計算開放式平臺的商業版，屆時還將同步推出Edgecross應用市場，提供工業APP下載服務。

 

Edgecross基礎軟體的主要特色包括：

 

• 實時診斷和反饋：通過分析和診斷邊緣側採集的資料，實現對生產現場的實時反饋。

 

 

• 在生產現場建立模型：通過分層和抽象生產現場產生的工業大資料，直接建模並讓資料為操作員或APP所用。

 

 

• 使用各種應用程式：IT應用程式可以輕鬆應用於工廠自動化FA現場。

 

 

• 採集所有型別資料：跨越裝置和網路，採集並彙總資料。

 

 

• 工業PC上執行：可被安裝於各種型別的工業電腦IPC。

 

 

Edgecross建議的硬體配置：

 

專案	配置（推薦）	配置（最低）
作業系統OS	Windows 10 Pro/ Enterprise/IoT Enterprise 64bit
CPU	不低於Intel Core i3	不低於Intel ATOM E3826 1.46GHz
記憶體	不低於8GB	不低於4GB
硬碟	不低於64GB	不低於4GB
外部介面	至少一個Ethernet（RJ45）埠

 

Edgecross價格體系：

 

產品	型號	價格（不含稅）	銷售形式	發售日期
Edgecross基礎軟體 單個裝置	ECP-BS1-W	98,000日元 約合RMB 5,700元	通過Edgecross應用市場銷售 可供Edgecross聯盟外部企業採購	5月8日
Edgecross基礎軟體 5個裝置	ECP-BS1-W-5	240,000日元 約合RMB 14,000元
Edgecross基礎軟體 10個裝置	ECP-BS1-W-10	450,000日元 約合RMB 26,000元

 

Edgecross系統整體架構：

 

序號	專案	型別	供應商	必要性	備註
1	基礎軟體	軟體	Edgecross聯盟	必要	包含閘道器通訊
2	資料採集器	軟體	Edgecross聯盟企業	必要	當從不同網路採集資料時，需要多個資料採集器
3	邊緣計算平臺	軟體	Edgecross聯盟企業	可選	當使用Edgecross時，本軟體非必須
4	工業電腦	硬體	Edgecross聯盟企業和外部企業	必要	支援市場主流工業電腦
5	網路	硬體	Edgecross聯盟企業和外部企業	必要	支援主流工廠自動化FA領域網路協議
6	IT系統	軟體/硬體	Edgecross聯盟企業和外部企業	可選

 

通過Edgecross應用市場銷售的產品包括：

 

產品型別	供應商	備註
基礎軟體	Edgecross聯盟
Edgecross資料採集器	Edgecross聯盟企業	產品通過聯盟認證 產品售價由企業決定
Edgecross邊緣APP應用	Edgecross聯盟
維護維修/服務	Edgecross聯盟或聯盟企業	本產品是指與Edgecross應用市場中在售產品相關的維護維修與服務

 

以上產品將在5月8日通過聯盟網站www.edgecross.org正式釋出。

 

“軟體定義一切”SDX正在逼進邊緣智慧

 

進入今天的結語。

 

Edgecross聯盟和三菱電機的選擇耐人尋味。他們沒有選擇以市場上出貨量最大的工業控制器PLC為基礎，也沒有從流程工業PA出發，而是選擇以工業電腦IPC為主打，從工廠自動化FA入手，通過邊緣計算開放式軟體平臺，提供較為完整的應用和功能。

 

 

這也許預示著，在邊緣計算時代，工業電腦IPC的重要性將被提升，PLC（可程式設計邏輯控制器）、PAC（可程式設計自動化控制器）和IPC（工業電腦）之間的功能差別將被進一步縮小，甚至趨同。就像固定電話、大哥大、功能機，最終都向著智慧手機的方向邁進一樣。

 

依託於工業電腦的軟PLC，正在嘗試基於軟體虛擬化和多核等技術，在同一個硬體平臺上融合運動控制、可程式設計控制、資料分析等多個技術與應用，向工業現場的底層應用進一步滲透。這一趨勢有可能將加速傳統工業系統金字塔架構的逐步扁平化。

 

而其背後的助推力量則是“軟體定義一切”SDX的思維。

 

隨著硬體通用性和軟體多樣性的提升，人們意識到實現某些場景只需改變軟體，就可賦予同一裝置多種不同功能，甚至具有前所未有的新功能。

 

在《5G、LPWAN、SDN、NFV、TSN…一文帶你看懂物聯網“網”的本質》一文中，當討論物聯網中“網”的演進歷程時，我曾經提到過“解耦”的思維模式，由此應運而生的各種“軟體定義產品”此起彼伏，推動硬體和軟體之間的協同工作進入一個新的高度。而這一思維，似乎也正在邊緣計算領域落地生根。

作者：物女王（彭昭） 物聯網智庫 原創

---

5G、LPWAN、SDN、NFV、TSN…一文帶你看懂物聯網“網”的本質

作者：物女王（彭昭）

物聯網智庫 原創

轉載請註明來源和出處

------   【導讀】   ------

5G、LPWAN、SDN、NFV、TSN…這些層出不窮的新鮮名詞都與物聯網中的“網”有關，你是否對它們有所耳聞？你是否能說出它們的全稱？你是否瞭解它們各自的含義？

|物女心經專欄|寫的第065篇文章。

---

物聯網是一個跨界融合的產物，無論是IoT中的各種智慧裝置、使用的通訊網路、還是分析平臺和各類應用，都在進行持續裂變。其中，圍繞物聯網中“網”展開的一系列技術裂變，已經多到讓人應接不暇的地步，因此這篇文章我將聚焦物聯網與通訊行業接壤的領域，濃縮呈現你所需知道的一切。

 

5G、LPWAN、SDN、NFV、TSN…這些層出不窮的新鮮名詞都與物聯網中的“網”有關，你是否對它們有所耳聞？你是否能說出它們的全稱？你是否瞭解它們各自的含義？

 

好的技術一定符合簡諧之美，事物的本質規律也永遠是一目瞭然的，如果一種技術讓你覺得眼花繚亂、紛繁複雜，那麼要麼是你理解偏了，要麼是這項技術本身“忽悠”的價值大過實際應用。

為了恢復通訊技術的“簡”與“美”，在這篇文章中，我嘗試使用最為通俗易懂的語言，讓你在不需要大量CT（通訊技術）和IT（資訊科技）知識的情況下，亦理解這些技術的內涵。從“外行看熱鬧”到“內行看門道”就是本文的初心了。

一個比喻，串聯各種通訊領域熱詞

 

話不多說，進入正題。為了更直觀的體現各種最新通訊技術的關係和比較，我以郵寄快遞包裹的過程為例進行說明。

 

雖然終端使用者的核心需求是把各種包裹寄到目的地，在選定了一家快遞公司之後，使用者並不用關心這家公司到底使用哪種交通工具、海陸空哪種運送方式、快遞小哥是中日韓哪種混血兒…這些細節，但不同快遞公司之間畢竟有價格差異，服務水平也不同，使用者有必要了解基本的快遞過程，比如“功耗”、“頻寬”、“可靠性”、“成本”等，做到對快遞支出心中有數。

 

各種通訊技術在不同裝置之間傳遞資料的過程，就跟快遞公司遞送包裹的過程如出一轍，各司其職完成分工協作。在這裡，如果將資料比喻成貨物，通訊網路比喻成道路，攜帶資料的網路報文比喻成送貨車輛，那麼故事就這樣開始：

 

1. 先從快遞的“入口”說起，NB-IoT、TSN、Zigbee、WiFi等等這些通訊協議，專供物聯網應用，就像各種快遞貨車一樣，解決的是如何從各種終端裝置中，將資料包裹遞送到就近的分揀站。

 

比如NB-IoT（窄帶物聯網）這個型別的貨車發車間隔長，各個車輛的貨箱很小，雖然一次裝不了多少包裹，但卻極為省油，運輸成本很低。

 

TSN（時間敏感網路）這類車輛專門遞送智慧工業和智慧汽車領域對時間極為敏感、要求實時送達的包裹。為了解決實時性的問題，TSN定製了一種特殊的快遞車型，就像電影《黑衣人》中秒變火箭的飛行汽車一樣，保證送貨車輛的速度和時效。

 

2. 在取貨的過程中，遇到大資料量，對傳輸速度要求較高的資料包裹時，普通的快遞貨車不夠用了，這時就需要有線標準乙太網、3G/4G、以及5G中相應的寬頻通訊技術登場了。它們提供的交通工具是輪船、火車和飛機，傳輸距離長、載貨量大、服務質量高。

 

3. 在快遞的過程中需要一些基礎設施，比如機場、車站、轉運站，這些工作由閘道器、交換機、路由器等裝置承擔。它們不僅負責資料包裹的繼續傳遞，還負責包裹的快遞路徑規劃。

 

以前各個城市之間的送貨道路和轉運站由於沒有統一的交通訊號系統，加之方言不通難以跨城合作，不僅需要人為疏通交通系統，而且包裹的跨城快遞效率不高。

 

於是有人提出建設跨越各個城市的智慧交通系統，也就是SDN（軟體定義網路）。SDN通過統一的智慧交通排程“中樞”，解決了人為排程的問題，實現快遞路徑的自動規劃，還加強了對於交通狀態的視覺化能力，多種手段避免擁堵路段的產生。

 

4. 有了智慧交通系統之後，人們還想對各類的送貨基礎設施在不改變原有硬體的情況下，做到最高的通行效率優化，而且希望有安防措施避免對資料包裹的攔路搶劫或惡意損毀。

 

這時就需要用到NFV（網路功能虛擬化），它對道路本身進行了優化，在不改變原有基礎設施的情況下，解決了道路承載靈活性的問題。當有特殊快遞需求時，NFV可以快速建起一條虛擬道路，當車輛通過之後，虛擬道路取消，相關資源釋放回資源池。NFV還可以創造虛擬警察，讓劫匪難以下手。

 

看到這裡，相信你對各種技術在整個縱向的資訊傳遞流程中，各自解決什麼問題已經有了大致的瞭解。接下來我將聚焦核心趨勢，主要包括5G、軟體定義網路和實時物聯網，把相關的重點技術進行分組，橫向談談它們各自的使命。

 

寬、窄、快、慢都支援的5G

 

老百姓對5G的印象是它比現有的4G快上10-100倍，但是5G帶來的可不只是網速的飛昇，還有一大堆技術名詞，包括uRLLC、eMBB、mMTC等以及向5G演進的NB-IoT、eMTC、LTE-V等，有數十種之多，令人感覺雲裡霧裡，晦澀難懂。

 

其實對於使用者來說，相比網速更重要的是5G在網路能力上的提升，它將可承載更多種類的物聯網裝置對各種通訊場景的需求。為了解決這一問題，與4G有明顯不同，5G使用創新性的思維，能同時支援高頻寬和窄頻寬、低時延和高時延這些“兩極分化”的場景，可以說是能寬能窄、能快能慢地應對終端需求。

5G中窄帶的分支，從現在物聯網領域中熱門的eMTC（增強型機器對機器通訊）和NB-loT（窄帶物聯網）演進而來，圖中的Cat M/Cat NB就是其演進的路徑，未來實現在每平方公里百萬級終端接入和超低功耗、超低成本的mMTC場景。這些低功耗廣域網路LPWAN代表性技術的一個核心功能是對“物”的感知資料的傳輸，而所傳輸的資料基本上具有“小包、低頻”的特點。這些小批量的資料卻是使用者直接業務所需要的，可以說是“直擊”使用者業務痛點。當然，這個窄帶的分支一般不承載關鍵性的高可靠業務，可以承擔大量並不要求實時性、敏感性的通訊任務，作為5G“慢”的場景支援。

 

5G中寬頻的分支，主要是增強型移動網際網路（eMBB），可以提供高達1Gps到數十Gbps的頻寬，就像高速公路從原來3車道變成13車道一樣，能夠大幅增加車流。如果從場景上做簡單劃分，eMBB針對3D/超高清視訊等大流量移動寬頻業務，未來這些終端可能眨眼就用了好幾個G的流量。從上圖的演進路徑可以看出，我們並不是從最初4G商用的頻寬一下子跳到5G的高頻寬，這個過程中廠商在階梯式地提升網路頻寬直至演進到5G所要求的頻寬。

 

5G中的“快”的分支，就是高可靠低時延通訊（uRLLC），eMBB解決車道寬度和可同時容納車輛的容量，而uRLLC解決速度直達的問題。很多時候我們往往將高頻寬和高速度混為一談，但實際上超高的頻寬並不一定帶來速度的本質的提升，更需要突破“時延”的障礙。“時延”是端到端傳輸的速度，舉例來說在搶紅包時，一些手機連線的WiFi的頻寬高於4G，但通過4G往往比WiFi更容易搶到，因為4G的時延低於WiFi。未來5G端到端的時延要達到毫秒級別，是人的反應速度極限的100倍以上，像一些工業自動化、自動駕駛場景下這樣的網路反應速度才是可靠的。

 

別看這麼多場景，5G能夠在一張網路上承載寬、窄、快、慢各種“兩極分化”的場景，可以說是全新的變革。

關於5G的進一步闡述，可以閱讀物聯網智庫推送過的文章《秒懂5G，通俗易懂外行也能看明白！》。如果你還對物聯網領域中廣泛使用的各種LPWAN技術感興趣，推薦你閱讀物聯網智庫CEO趙小飛的新書《物聯網沙場“狙擊槍”》。

 

立足於軟硬“解耦”的軟體定義網路

 

SDN（軟體定義網路）和NFV（網路虛擬化）無疑是當下IT領域最為炙手可熱的趨勢。在不久之前剛剛結束的巴塞羅那MWC展會上，幾乎所有CT與IT廠商均把SDN與NFV作為降低通訊成本的戰略方向，提出了針對性的產品和方案。

 

也許這組詞彙讓你覺得有些陌生。如果探究SDN和NFV的內在邏輯，其實很簡單，核心的思維是“分離”和“解耦”。SDN將控制平面（可以簡單理解為上述例子中的車輛排程）和資料平面（例子中道路上行駛的車流）進行了分離，NFV將網路中使用的軟、硬體進行了分離，各自解耦發揮最大功效。

推動SDN和NFV發展的主要驅動力來自資料中心和廣域WAN，但它們的存在，可供物聯網等場景借鑑和使用。SDN和NFV解決了物聯網中業務靈活性和敏捷性的需求。面對迭代越來越快的通訊技術，不停更新硬體和基礎設施來跟上時代的腳步並不現實，因此就需要讓控制和軟體發揮作用，滿足千變萬化的業務需求，加快部署時間、提高網路的傳輸效率，同時確保硬體投入成本不會大幅增長。

 

這些基於軟體的網路技術（包括SDN，NFV和SD-WAN）提供了靈活設計網路架構的新工具，可以根據物聯網的業務需求定製網路。SDN主要是優化網路基礎設施架構，比如交換機、路由器、無線網路等。NFV主要是提供增值功能的靈活性和低成本，包括負載均衡、安全、廣域優化等。SDN提供的集中式管理控制功能和NFV提供的業務功能虛擬化，可以協調管控分散式IoT系統中的各種資料流和業務流。

 

隨著分散式計算和終端智慧的推進，SDN和NFV正在逐步走向網路邊緣側，推進邊緣計算的發展，物聯網人今後與其“你來我往”的機會越來越多。

 

比SDN和NFV更為重要的是，蘊藏在它們背後的“解耦”思維模式，這一思維催生了各種SDX，此起彼伏，推動硬體和軟體之間的協同工作進入了一個新的高度。

 

最早的SDX出現在無線電領域，裝置功能主要由硬體決定，一種裝置對應一種專用硬體，不但不靈活，價效比也差。隨著硬體通用性和軟體多樣性的提升，人們從而實現只需改變軟體，就可賦予同一裝置多種功能，甚至具有前所未有的新功能。

 

現在這種思維逐漸擴充套件到其他領域，出現了“軟體定義儲存”、“軟體定義網路”、“軟體定義安全”、“軟體定義資料中心”…有人就乾脆說“軟體定義一切”，也就是SDX。其中的集大成者是iPhone，同一款手機硬體通過個性化APP軟體，實現遊戲機、隨身聽、翻譯筆等多重功能。工業領域的軟PLC（工業可程式設計控制器），也是這一思維的成果之一。

 

打通工業通訊壁壘的TSN和OPC-UA

 

最後的這組技術來自工業領域，TSN（時間敏感網路）和OPC-UA（裝置之間的“對話”協議）。它們一起協作解決了標準乙太網在工業應用時的不確定性問題，和工業通訊之間彼此語言不通難以互動的問題。

標準乙太網的本質是一種非確定性網，但在工業領域必須要求確定性，一組資料包裹必須完整、實時、確定性的到達目的地。為了滿足這個需求，TSN自研“飛行快遞貨車”。普通貨車從北京的國貿到天安門，全程5公里，大約需要20分鐘左右，上下班高峰期還會更久。而TSN飛行汽車讓送貨計劃被安排得分秒不差，如果以100公里/小時的速度行駛，TSN貨車將在3分0秒後準時到達天安門，消除了標準乙太網由於交通“擁堵”導致的非確定性。

 

除了解決乙太網的確定性問題，TSN還正在解決工業領域的碎片化問題。要知道如今工業中存在著龐雜的、拗口的、各有所長也有所短的乙太網協議，比如Ethernet/IP、Profinet、Modbus TCP、EtherCAT、PowerLink、SERCOS III等，每種技術的背後都有不同的廠商陣營在支援，哪家也無法一統江湖。工業通訊的碎片化還導致了對於資料包裹的描述不統一，即便收到了包裹，讀不懂裡面的內容也是白費。

 

因此TSN和OPC-UA的核心思維是提出了一個可互操作的系統，並支援多個製造商、協議和機構在同一個網路上共享，同時資料使用相同的語言進行解析，不僅可得，而且可用。作為底層的通用架構，TSN使得更多企業可以在此架構上實現OT和IT的融合。這種融合提高了工業裝置的連線性和通用性，並且面向未來，為大資料分析、邊緣智慧、新型業務提供了更快更好的發展路徑。

---

 

你看到了，本文包含的熱詞很多。小結一下，我先是通過一個例子，為你呈現了各種通訊技術的縱向關聯，接著按照三個分組，包括5G、軟體定義網路和實時物聯網，橫向將重點技術進行了解讀。

 

一方面，通訊網路正在歷經一次質變，物聯網人對於物聯網中“網”的認知也必須隨之升級，才能跟上這些變化。通訊網路將從面向硬體的模式，轉變為面向軟體的模式，有效利用通訊網路技術演進中的各種“紅利”，無疑可以讓物聯網的發展事半功倍。

 

另一方面，由於大量物聯網裝置創造了前所未有的多樣性需求，各種感測器和攝像頭需要監控制造生產過程，裝置供應商需要為大型機械提供預測性維護服務，智慧醫療產品需要迅速找到附近的裝置並與之協作/整合…各種各樣的應用都對通訊網路的異構IoT裝置連線能力、可擴充套件性、可靠性、實時性和成本控制提出了更高更細更定製化的要求。通訊行業如果能從市場角度出發，讓產業界更加簡明的理解各種技術解決的行業痛點，將很有助於推動它們落地融入現實場景。

 

最後，衷心感謝華為技術專家史揚在成文過程中對我的大力支援。

人工智慧賽博物理作業系統

AI-CPS OS

“人工智慧賽博物理作業系統”（新一代技術+商業作業系統“AI-CPS OS”：雲端計算+大資料+物聯網+區塊鏈+人工智慧）分支用來的今天，企業領導者必須瞭解如何將“技術”全面滲入整個公司、產品等“商業”場景中，利用AI-CPS OS形成數字化+智慧化力量，實現行業的重新佈局、企業的重新構建和自我的煥然新生。

AI-CPS OS的真正價值並不來自構成技術或功能，而是要以一種傳遞獨特競爭優勢的方式將自動化+資訊化、智造+產品+服務和資料+分析一體化，這種整合方式能夠釋放新的業務和運營模式。如果不能實現跨功能的更大規模融合，沒有顛覆現狀的意願，這些將不可能實現。

領導者無法依靠某種單一戰略方法來應對多維度的數字化變革。面對新一代技術+商業作業系統AI-CPS OS顛覆性的數字化+智慧化力量，領導者必須在行業、企業與個人這三個層面都保持領先地位：

1. 重新行業佈局：你的世界觀要怎樣改變才算足夠？你必須對行業典範進行怎樣的反思？

2. 重新構建企業：你的企業需要做出什麼樣的變化？你準備如何重新定義你的公司？

3. 重新打造自己：你需要成為怎樣的人？要重塑自己並在數字化+智慧化時代保有領先地位，你必須如何去做？

AI-CPS OS是數字化智慧化創新平臺，設計思路是將大資料、物聯網、區塊鏈和人工智慧等無縫整合在雲端，可以幫助企業將創新成果融入自身業務體系，實現各個前沿技術在雲端的優勢協同。AI-CPS OS形成的數字化+智慧化力量與行業、企業及個人三個層面的交叉，形成了領導力模式，使數字化融入到領導者所在企業與領導方式的核心位置：

1. 精細：這種力量能夠使人在更加真實、細緻的層面觀察與感知現實世界和數字化世界正在發生的一切，進而理解和更加精細地進行產品個性化控制、微觀業務場景事件和結果控制。

2. 智慧：模型隨著時間（資料）的變化而變化，整個系統就具備了智慧（自學習）的能力。

3. 高效：企業需要建立實時或者準實時的資料採集傳輸、模型預測和響應決策能力，這樣智慧就從批量性、階段性的行為變成一個可以實時觸達的行為。

4. 不確定性：數字化變更顛覆和改變了領導者曾經仰仗的思維方式、結構和實踐經驗，其結果就是形成了複合不確定性這種顛覆性力量。主要的不確定性蘊含於三個領域：技術、文化、制度。

5. 邊界模糊：數字世界與現實世界的不斷融合成CPS不僅讓人們所知行業的核心產品、經濟學定理和可能性都產生了變化，還模糊了不同行業間的界限。這種效應正在向生態系統、企業、客戶、產品快速蔓延。

AI-CPS OS形成的數字化+智慧化力量通過三個方式激發經濟增長：

1. 創造虛擬勞動力，承擔需要適應性和敏捷性的複雜任務，即“智慧自動化”，以區別於傳統的自動化解決方案；

2. 對現有勞動力和實物資產進行有利的補充和提升，提高資本效率；

3. 人工智慧的普及，將推動多行業的相關創新，開闢嶄新的經濟增長空間。

給決策制定者和商業領袖的建議：

1. 超越自動化，開啟新創新模式：利用具有自主學習和自我控制能力的動態機器智慧，為企業創造新商機；

2. 迎接新一代資訊科技，迎接人工智慧：無縫整合人類智慧與機器智慧，重新

   評估未來的知識和技能型別；

3. 制定道德規範：切實為人工智慧生態系統制定道德準則，並在智慧機器的開

   發過程中確定更加明晰的標準和最佳實踐；

4. 重視再分配效應：對人工智慧可能帶來的衝擊做好準備，制定戰略幫助面臨

   較高失業風險的人群；

5. 開發數字化+智慧化企業所需新能力：員工團隊需要積極掌握判斷、溝通及想象力和創造力等人類所特有的重要能力。對於中國企業來說，創造兼具包容性和多樣性的文化也非常重要。

子曰：“君子和而不同，小人同而不和。”  《論語·子路》雲端計算、大資料、物聯網、區塊鏈和 人工智慧，像君子一般融合，一起體現科技就是生產力。

如果說上一次哥倫布地理大發現，擴充的是人類的物理空間。那麼這一次地理大發現，擴充的就是人們的數字空間。在數學空間，建立新的商業文明，從而發現新的創富模式，為人類社會帶來新的財富空間。雲端計算，大資料、物聯網和區塊鏈，是進入這個數字空間的船，而人工智慧就是那船上的帆，哥倫布之帆！

新一代技術+商業的人工智慧賽博物理作業系統AI-CPS OS作為新一輪產業變革的核心驅動力，將進一步釋放歷次科技革命和產業變革積蓄的巨大能量，並創造新的強大引擎。重構生產、分配、交換、消費等經濟活動各環節，形成從巨集觀到微觀各領域的智慧化新需求，催生新技術、新產品、新產業、新業態、新模式。引發經濟結構重大變革，深刻改變人類生產生活方式和思維模式，實現社會生產力的整體躍升。

---

產業智慧官  AI-CPS

用“人工智慧賽博物理作業系統”（新一代技術+商業作業系統“AI-CPS OS”：雲端計算+大資料+物聯網+區塊鏈+人工智慧），在場景中構建狀態感知-實時分析-自主決策-精準執行-學習提升的認知計算和機器智慧；實現產業轉型升級、DT驅動業務、價值創新創造的產業互聯生態鏈。

長按上方二維碼關注微信公眾號： AI-CPS，更多資訊回覆：

新技術：“雲端計算”、“大資料”、“物聯網”、“區塊鏈”、“人工智慧”；新產業：“智慧製造”、“智慧金融”、“智慧零售”、“智慧駕駛”、“智慧城市”；新模式：“財富空間”、“工業網際網路”、“資料科學家”、“賽博物理系統CPS”、“供應鏈金融”。

本文系“產業智慧官”（公眾號ID：AI-CPS）收集整理，轉載請註明出處！

---

---

版權宣告：由產業智慧官（公眾號ID：AI-CPS）推薦的文章，除非確實無法確認，我們都會註明作者和來源。部分文章推送時未能與原作者取得聯絡。若涉及版權問題，煩請原作者聯絡我們，與您共同協商解決。聯絡、投稿郵箱：erp_vip@hotmail.com

---

---