2018年11月13~14日，第七屆GFIC全球家庭互聯(lián)網(wǎng)大會(huì)在上海隆重召開(kāi)，本屆大會(huì)以“+連接，再創(chuàng)新”為主題，共設(shè)12大主題論壇：GFIC全球家庭互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)袖峰會(huì)、GFIC亞太CDN年會(huì)領(lǐng)袖峰會(huì)、4K超高清論壇、IPTV創(chuàng)新論壇、視頻加速論壇、OTT領(lǐng)袖峰會(huì)、家庭大屏營(yíng)銷(xiāo)論壇、融合CDN論壇、跨境加速論壇、亞太物聯(lián)網(wǎng)峰會(huì)、智慧家庭AIoT論壇、5G車(chē)聯(lián)網(wǎng)論壇。在13日上午舉行的開(kāi)幕式暨家庭領(lǐng)袖峰會(huì)上，來(lái)自沃達(dá)豐(Vodafone)集團(tuán)的人工智能首席分析師 Jayshree Kottapalli做了題為《邊緣技術(shù)對(duì)家庭物聯(lián)網(wǎng)的必要性及對(duì)家庭網(wǎng)絡(luò)生態(tài)發(fā)展的影響》的精彩演講。

圖為：沃達(dá)豐(Vodafone)集團(tuán)人工智能首席分析師 Jayshree Kottapalli

   
隨著5G時(shí)代的到來(lái)，將會(huì)對(duì)OTT在及移動(dòng)端的應(yīng)用帶來(lái)全新的改變。在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的時(shí)代，除了云計(jì)算的開(kāi)發(fā)還需要對(duì)邊緣計(jì)算進(jìn)行發(fā)掘應(yīng)用。

IOT：通過(guò)數(shù)字手段實(shí)現(xiàn)人與機(jī)器的連接

物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代主要致力于實(shí)現(xiàn)人與機(jī)器的互聯(lián)互通，需要更多的應(yīng)用解碼技術(shù)，便于機(jī)器與人的語(yǔ)言互相理解，因此會(huì)形成一個(gè)數(shù)據(jù)化的系統(tǒng)，這就要求我們需要有一個(gè)新的大腦和一個(gè)新的分析系統(tǒng)，包括云計(jì)算與分析能力及邊緣計(jì)算分析。
   
工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代需要大量的投資，不僅僅是硬件的網(wǎng)絡(luò)，還包括5G時(shí)代IPv6相關(guān)的投入，麥肯錫的數(shù)據(jù)顯示，在2025年工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)將會(huì)產(chǎn)生7.5萬(wàn)億美金的價(jià)值，到2050年將進(jìn)入到通用的人工智能階段。
   
根據(jù)預(yù)算到2020年的時(shí)候物聯(lián)網(wǎng)的設(shè)備數(shù)可達(dá)120到200億，這便會(huì)產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，因此數(shù)據(jù)分析顯得尤為重要。隨著數(shù)據(jù)爆炸時(shí)代的到來(lái)，包括亞馬遜等很多相關(guān)的公司都在積極做出改變，如谷歌的TPU芯片，作為新時(shí)代處理數(shù)據(jù)的高速芯片，比普通的數(shù)據(jù)處理速度要快64倍。
   
傳感器更需要人工智能來(lái)面對(duì)海量的數(shù)據(jù)，經(jīng)由云端去分析處理再傳輸回來(lái)，這就需要借助于邊緣技術(shù)的分析能力，通過(guò)邊緣計(jì)算在移動(dòng)終端的應(yīng)用可以實(shí)現(xiàn)零時(shí)延。
   
家庭中的洗衣機(jī)、冰箱等家電設(shè)備都可以實(shí)現(xiàn)與智能化傳感器的連接，在邊緣端進(jìn)行處理，不僅僅是能夠在邊緣收集海量的數(shù)據(jù)，還能夠在邊緣處理分析數(shù)據(jù)、建模并且產(chǎn)生相關(guān)的一些有價(jià)值的數(shù)據(jù)分析，之后再傳送回云端，這個(gè)新一代的數(shù)據(jù)處理的方式，就是邊緣計(jì)算數(shù)據(jù)的模式。

邊緣技術(shù)的應(yīng)用實(shí)踐
  
以往的中央云端的處理方式現(xiàn)在轉(zhuǎn)由邊緣計(jì)算，這樣一種分布式的方式可以起到一種補(bǔ)充的作用，變?yōu)榱藢?shí)時(shí)分析、低時(shí)延等特性。
   
在云端進(jìn)行進(jìn)一步的處理時(shí)，具備人工智能的IoT傳感器，可以進(jìn)行實(shí)時(shí)的分析，例如對(duì)智能手表、臺(tái)式機(jī)、智能電視、平板電腦、智能手機(jī)等等產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行全面的分析。通過(guò)CTV的識(shí)別系統(tǒng)，就可以不通過(guò)云端在邊緣端就可以實(shí)時(shí)識(shí)別，其背后依賴于算法。
   
為了做好這樣的邊緣端的分析，分析器和處理器必須要盡量接近邊緣端，通過(guò)生成數(shù)據(jù)模型，既能上傳到云端，也能一連接到邊緣端的一些傳感器，并且能夠?qū)崿F(xiàn)端對(duì)端的連接這其中就涉及到了邊緣的分析，包括它的收視率設(shè)備和評(píng)級(jí)相關(guān)的設(shè)備都可以實(shí)時(shí)生成。
   
因此，在觀看電視節(jié)目?jī)?nèi)容的過(guò)程中，可以實(shí)時(shí)的進(jìn)行分析，包括對(duì)內(nèi)容的感興趣度，收視率評(píng)級(jí)的分析，實(shí)時(shí)的分析都可以進(jìn)行。所有的這些都需要邊緣計(jì)算，因此智能的傳感器能夠發(fā)揮作用，并且在高速5G時(shí)代帶來(lái)的便利，也可以讓邊緣計(jì)算更好地發(fā)揮作用。其所建立的hub的模式，在邊緣計(jì)算的應(yīng)用下可實(shí)現(xiàn)高速率低延遲的傳輸。
       
以智能家居為例，會(huì)有很多數(shù)據(jù)的生成，無(wú)線的路由器可成為一個(gè)微網(wǎng)，將這些設(shè)備相互聯(lián)通，以家庭網(wǎng)絡(luò)為連接，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)全面的控制，將分析出來(lái)的結(jié)果送回到云端。例如對(duì)家庭溫度的控制、自動(dòng)的電力分配，家庭警報(bào)系統(tǒng)等等，都是一些可行的應(yīng)用。
   
此外用戶每天使用的設(shè)備數(shù)據(jù)也會(huì)發(fā)回給制造商，這樣原廠商可以對(duì)他們生產(chǎn)并售出的產(chǎn)品進(jìn)行數(shù)據(jù)相應(yīng)的分析結(jié)果，可以用于他們更好地保養(yǎng)并且制造銷(xiāo)售出去的這些設(shè)備，并且用于對(duì)于下一代的產(chǎn)品進(jìn)行改造和升級(jí)。
   
對(duì)于用戶而言，也能借助于邊緣計(jì)算更好進(jìn)行數(shù)據(jù)收集、分析和處理，打造一個(gè)全新的未來(lái)，擁有數(shù)據(jù)并且使得各個(gè)端到端的數(shù)據(jù)，并且用一些相應(yīng)的門(mén)鎖人臉識(shí)別系統(tǒng)，包括3D沉浸式的體驗(yàn)，因此未來(lái)不需要到實(shí)體店，通過(guò)3D的沉浸式虛擬體驗(yàn)就可以去實(shí)現(xiàn)“逛店”。還可通過(guò)手機(jī)端該、沉浸式3D等方法，完成銀行業(yè)務(wù)。這需要通過(guò)與邊緣計(jì)算形成組合，發(fā)揮其巨大的威力。
   
邊緣計(jì)算能更好地服務(wù)于IoT

沃達(dá)豐通過(guò)采用Hub或者Spoke的模式，不用過(guò)去邊緣計(jì)算云端的處理方式，而是通過(guò)接進(jìn)數(shù)據(jù)源邊緣端的分析和計(jì)算方式，來(lái)進(jìn)行更多實(shí)時(shí)的對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行的處理，在數(shù)據(jù)大量增長(zhǎng)的當(dāng)前，可與周邊的設(shè)備和中央的云端形成相互補(bǔ)充，通過(guò)邊緣計(jì)算可以有效地實(shí)施。
   
把原先云端中央室的學(xué)習(xí)能力能夠分配到分布式的邊緣中心，數(shù)據(jù)的交換協(xié)議、數(shù)據(jù)的使用協(xié)議、數(shù)據(jù)的安全協(xié)議等等可形成統(tǒng)一，數(shù)據(jù)在這樣一個(gè)互聯(lián)互通的時(shí)代中是開(kāi)放的，因此要避免被應(yīng)用到不良的領(lǐng)域。
   
為了實(shí)現(xiàn)人工智能與邊緣計(jì)算的全面結(jié)合應(yīng)用，沃達(dá)豐的傳感器也在進(jìn)行著持續(xù)的演化，機(jī)器智能化、智慧化是不可避免的，這會(huì)對(duì)芯片的升級(jí)提出新的要求。沃達(dá)豐與谷歌、英特爾等公司進(jìn)行了合作，旨在制造越來(lái)越智能化的人工智能芯片，這樣使得數(shù)據(jù)能夠進(jìn)行很好的交互。
   
數(shù)據(jù)的驗(yàn)證也就是驗(yàn)證數(shù)據(jù)的正確性，只有數(shù)據(jù)正確了以后，才能形成準(zhǔn)確分析的結(jié)果，然后再根據(jù)分析的結(jié)果來(lái)采取一些改進(jìn)的措施，在這個(gè)過(guò)程當(dāng)中邊緣端的一些處理和分析變得額外重要，根據(jù)這樣的一些數(shù)據(jù)分析結(jié)果，及時(shí)采取一些改善的措施。
   
深度學(xué)習(xí)也變得越來(lái)越重要，可以更好地來(lái)實(shí)現(xiàn)邊緣計(jì)算的價(jià)值，這會(huì)是一個(gè)逐步演化的過(guò)程。人工智能可會(huì)促使所有智能家居與用戶加快交互性，進(jìn)而使其發(fā)揮更大的作用，這也是云計(jì)算與邊緣計(jì)算未來(lái)潛力的價(jià)值所在。