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

智能感知與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)研究所 ? 來源:未知 ? 作者:李倩 ? 2018-08-27 16:54 ? 次閱讀
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智能已嵌入現(xiàn)實世界的萬千設(shè)備中。企業(yè)要打通連接各設(shè)備的平臺,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。

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

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

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

智能已嵌入現(xiàn)實世界的萬千設(shè)備中,構(gòu)建智能物聯(lián)網(wǎng)意味著將計算能力從云端延伸至網(wǎng)絡(luò)邊緣,提高計算機處理信息回應(yīng)周圍環(huán)境的智能水平,讓人類與機器相互理解和溝通。在這個過程中,企業(yè)要打通連接各設(shè)備的平臺,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%的受訪中國高管都認為,新一代智能解決方案正在進入實體環(huán)境。

得益于人工智能和機器學(xué)習(xí)技術(shù),機器也能接入“雙眼”和“大腦”,越來越多的智能設(shè)備能夠讀懂人們的生命體征和情緒,并給予實時回應(yīng)。通過整合實時感應(yīng)和計算技術(shù),人類能夠管理以往那些動態(tài)、復(fù)雜、不可預(yù)測的環(huán)境,隨時隨地即時響應(yīng)。

同樣,越來越多“有意識的”的監(jiān)控攝像機被運用于執(zhí)行識別包裹交付時間及改善智能城市的交通流量,通過遠程醫(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。這些實體設(shè)備植入了集成分析的處理能力,無需發(fā)送海量數(shù)據(jù)進行離線處理。由此可見,企業(yè)正致力于智能環(huán)境的開發(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)實的核心是具有實時相應(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,如果還需要通過遠程數(shù)據(jù)傳輸來完成如此繁重的計算,便無法跟上智能的響應(yīng)速度。為充分釋放實時智能的無限潛能,企業(yè)需要懂得取舍,將數(shù)據(jù)交互、生成和決策通過本地設(shè)備實現(xiàn),更多地利用邊緣計算來提升處理效率。

得益于更先進的邊緣分析和數(shù)據(jù)的實時利用,到2025年,企業(yè)丟棄的數(shù)據(jù)量有可能會比存儲量多100倍。

雖然這將減輕云端負荷,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。因為,中間設(shè)備和邊緣設(shè)備可以通過本地數(shù)據(jù)處理來實現(xiàn)即時操作,但云所能提供的是更為強大的“元數(shù)據(jù)洞見”,它可隨時間的推移不斷改進系統(tǒng),并充分利用兩方面的優(yōu)勢重塑新業(yè)務(wù)。

在設(shè)計系統(tǒng)時,若想充分利用基于智能設(shè)備的即時洞見和來源于云端的元數(shù)據(jù)洞見這兩大力量,就需要圍繞內(nèi)存進行全盤考慮。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,及可因決策變動而隨時刪除的部分。經(jīng)過標(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,僅用于在邊緣進行短暫決策的數(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

邊緣計算的加速應(yīng)用將進一步推動萬物互聯(lián)的智能社會成熟發(fā)展。根據(jù)Gartner預(yù)測,未來5-10年物聯(lián)網(wǎng)將會進入一個應(yīng)用爆發(fā)期,邊緣計算也將進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)在交互點上建立“思考”能力。企業(yè)需要提前采取行動,進行技術(shù)和人才儲備,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),并鼓勵他們運用這些技術(shù)來開展新的設(shè)計。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)計算任務(wù)、以及支持存儲密集型運營系統(tǒng)。

過去十年間,企業(yè)普遍采用的是統(tǒng)一的硬件解決方案。如今為了提高計算處理速度,定制專用硬件的做法又開始流行起來。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)。這是一款可以運行深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計算機芯片,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)處理單元來訓(xùn)練和運行人工智能模型。

智能設(shè)備與服務(wù)如今都呈現(xiàn)爆發(fā)式增長的趨勢,企業(yè)有必要在技術(shù)大規(guī)模鋪開之前重新設(shè)計基礎(chǔ)架構(gòu)和硬件解決方案,用來支持這些設(shè)備在各類動態(tài)環(huán)境中實時響應(yīng)。

為了充分釋放人工智能、機器人自動化以及其他革命性技術(shù)的巨大潛力,企業(yè)應(yīng)當(dāng)聚焦于整個業(yè)務(wù)戰(zhàn)略和運營的數(shù)字化轉(zhuǎn)型,從服務(wù)設(shè)計、基礎(chǔ)設(shè)施重構(gòu)、硬件定制等各個關(guān)鍵領(lǐng)域做出新的判斷,最終打造真正讓萬物互聯(lián)的智能環(huán)境。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴

原文標(biāo)題:埃森哲:從物聯(lián)網(wǎng)到智聯(lián)網(wǎng),重塑數(shù)據(jù)處理方式

文章出處:【微信號:tyutcsplab,微信公眾號:智能感知與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)研究所】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

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