12月20日，雷鋒網(wǎng)主辦的「AIoT+智慧城市峰會」在深圳舉行，峰會上華為OceanConnect物聯(lián)網(wǎng)平臺首席架構師苗彩霞做了主題為《+智能  華為OceanConnect使能產業(yè)物聯(lián)》的演講，就華為在構建AIoT基礎設施，以及數(shù)據(jù)驅動智慧城市方面的觀點進行了分享。

以下為苗彩霞的演講內容，雷鋒網(wǎng)做了不改變原意的整理：

智能社會：感知+互聯(lián)+智能

AI經(jīng)歷了近十年的突飛猛進，除去技術的提升，數(shù)據(jù)是更重要的一方面。當有了數(shù)據(jù)的海洋之后，AI科學家們才不會是做無米之炊，AI才會真正融入生活的方方面面。IoT和AI的結合形成了AIoT，這使得智能社會得以繁榮。

整個智慧社會的使能可以從感知、互聯(lián)、智能三個方面進行分析：

第一，數(shù)據(jù)來源。數(shù)據(jù)從哪兒來？物是“死”的，在以前，物在數(shù)據(jù)化中是沒有感知的，萬物感知首先是一顆「芯」，物聯(lián)網(wǎng)的芯片層，以及物聯(lián)網(wǎng)的OS，使得“死”的萬物得以被刻畫出來，在數(shù)字化的世界中擁有完整的畫像，讓人和社會能夠感知這樣的「物」。

第二，物是有信息的。比如說我們看到一個燈，燈有對應的溫度、亮度、電壓、顏色、運行時長，物體的信息傳遞需要互聯(lián)，互聯(lián)就需要有整體網(wǎng)絡?；ヂ?lián)的網(wǎng)絡隨著技術發(fā)展，首先出現(xiàn)了低功耗、廣覆蓋的NB-IoT網(wǎng)絡，使萬物在數(shù)十年的信息傳遞過程中不需要換電池，這也是在技術發(fā)展過程中，從最初的芯片、OS，讓萬物能夠真正把自己的信息刻畫出來，再通過網(wǎng)絡的發(fā)展，真正把信息互通互動。另外，對于互聯(lián)的萬物而言，需要有一個廣覆蓋、分布式的計算和處理技術，因而也就有了云計算和云存儲。云計算和云存儲的發(fā)展，促進了萬物的互聯(lián)和匯聚。

第三，大數(shù)據(jù)、云和人工智能協(xié)同發(fā)展?；跀?shù)據(jù)的發(fā)展，往上對行業(yè)進行了縱深的洞察，對于物的理解，對于運轉效率的自動優(yōu)化，以及基于原有互聯(lián)互通應用的創(chuàng)新、內容的豐富和應用的發(fā)展，形成了從最初的感知到互聯(lián)，到后面的智能，形成了真正的數(shù)字化世界，我認為這是從技術的發(fā)展包括云、IoT、AI在內，才能形成目前整體的繁榮。

華為聚焦基礎設施構建

對于華為而言，我們在物聯(lián)網(wǎng)中想做的其實是整體的物聯(lián)網(wǎng)基礎設施（構建），為大家營造一個基礎的技術平臺。對下，這個技術平臺把所有的萬物智能真正感知、連接上來；對上，我們能夠使能整個行業(yè)和上層應用伙伴，能夠基于底層已連接的萬物和對應的數(shù)據(jù)、支持、能力，能夠做到全面開放，為上層的合作伙伴提供各類應用，包括我們看到的初型應用、智能家居的應用，還是智慧城市的應用。

對于華為而言，最底層是要做萬物連接和融合的設備管理，這樣對各種設備統(tǒng)一的發(fā)放和管理，對數(shù)據(jù)有效的收集，對整個設備本身什么時候做升級，什么時候做配置，什么時候遠程控制，整體service的控制。同時依據(jù)在ICT整體的技術，原有的IoT技術加上大數(shù)據(jù)技術，打造上層靈活的行業(yè)使能能力，依據(jù)華為這么多年在通訊領域以及在垂直行業(yè)中的耕耘，對于行業(yè)內知識圖譜和資產模型的刻畫，像園區(qū)內的車聯(lián)網(wǎng)，以及工業(yè)上的應用，每一層都會有一個對于物分層級的知識圖譜的刻畫，這一層是華為在整體打造的物聯(lián)平臺中，能夠為各行各業(yè)的合作伙伴做支持的重要部分。

基于這樣的資產模型、知識圖譜，以這個模型為基礎的數(shù)據(jù)開放和對應的上層能力的調控，對于第三方合作伙伴，包括我們的獨立開發(fā)者、應用開發(fā)商可以直接使用底層能力，去做各種各樣的應用。對于OceanConnect平臺而言，希望為大家打造好最底層的連接、管理、知識圖譜，以及技術方面的流程引擎、自動化規(guī)則、數(shù)據(jù)之間的開放，我們會提供這一層的能力。

最上層最關鍵的是全面開放使能，在開放上主要包括四個方面：

南向的是設備。我們面臨各種各樣的協(xié)議，工業(yè)領域中上百年的歷史，有它的協(xié)議，我們做設備的開放時如何接入這些協(xié)議就是個問題。因為不同設備中有不同的應用，對于一個物的刻畫是千變萬化的，不同的廠家、不同設備類型，對于燈可以控制溫度，有的可以控制閃幾下，有的可以控制顏色。在這方面，華為提供了南向的設備插件市場。

北向提供的底層基礎和控制能力。在行業(yè)的基礎能力上，開發(fā)者可以去做自己本身應用的開發(fā)，例如你想做機械臂的控制、注塑機的控制、注塑機故障預測，包括運行優(yōu)化處理，這時候就可以通過北向的應用開放出的一系列應用開發(fā)端到端的環(huán)境，可以直接在上面開發(fā)各種各樣的IoT應用。

企業(yè)IT、OT集成開放。IT、OT是不分家的，我們真正做系統(tǒng)時，IT、OT不是孤立的，它們會與當前各種各樣的系統(tǒng)有集成，提供集成開放能力。從而無論是從現(xiàn)有的系統(tǒng)、已有的設備，還有針對第三方提供各種各樣的場景，都可以基于我們提供的基礎設施去做開發(fā)。

CP/SP開放。華為將這些稱為IoT基礎設施，其中很關鍵的就是連接能力。連接看起來非常簡單，但是連接如果做到可管、可控、安全，同時還是全球一張網(wǎng)，其實是非常難的。華為在這方面有四十多年的通訊經(jīng)驗積累。

物聯(lián)網(wǎng)設備每天的新增量可能會很大。一個小區(qū)可能一下子新增上萬臺設備，例如水表發(fā)下去，如何智能、有效地調控，就需要用到云網(wǎng)的協(xié)同，基于底層網(wǎng)絡的擁塞狀態(tài)以及設備的哪些信息需要上報，應該怎樣上報，上報的數(shù)據(jù)量有多大，包有多大，都需要AI來做整體分析，去保證網(wǎng)絡的有效性。就好像交通網(wǎng)絡一樣，怎樣調度最大的流量、最快的速度和最低時延，要有一個整體的云網(wǎng)來將其實現(xiàn)可管可控能力。

物聯(lián)網(wǎng)給整體網(wǎng)絡連接的異常和安全管控也是非常重要的，因為設備是千變萬化的，而且設備放在各種各樣的地方，有可能在野外、家里、工廠里，或者是非常危險的地方，這些設備監(jiān)控自身狀態(tài)（是否出現(xiàn)異常行為），檢測導致網(wǎng)絡連接出現(xiàn)紊亂或者異常的原因，我們用到了基于大數(shù)據(jù)的異常設備行為檢測，從最底層的OS層，到中間的邊緣處理的信息，再到設備的處理，到上層應用的處理，整體做了全面的信息收集，并對設備的歷史軌跡做整體特征提取和深度學習，從而保證我們把萬物互聯(lián)之后，沒有搗亂分子，如果出現(xiàn)了也可以進行隔離黑名單。

在整體連接中，這些是非常關鍵的，同時網(wǎng)絡演進也是非常關鍵的，我們現(xiàn)在已經(jīng)有2G、3G、4G，有NB-IoT，未來還會有5G。對于連接而言，也是非常大的需求和學問。我們要去保證在未來正常運行的同時，還能更好地演進。

數(shù)據(jù)驅動，IoT加速產業(yè)數(shù)字化

連接之上則是數(shù)據(jù)，原來的數(shù)據(jù)是割裂的，針對數(shù)據(jù)的分析，主要有以下三方面：

縱深數(shù)據(jù)。縱深數(shù)據(jù)有不同的應用，諸如能源、水務、環(huán)境，縱深數(shù)據(jù)的收集用來保證本領域數(shù)據(jù)特征和數(shù)據(jù)結構。

橫向數(shù)據(jù)。對于不同應用的數(shù)據(jù)匯聚變成資產，這個過程非常關鍵，我們有上下游產業(yè)鏈和不同的部門，他們之間是需要協(xié)同的，華為之前做一個資產的盤點是非常困難的，但是通過IT和OT整體的協(xié)同，IoT會自動記錄資產信息，包括資產的部門、資產位置、資產遷移，同時會與IT部門管理結合起來，這就可以達到自動化做此類處理。

數(shù)據(jù)融合。在以數(shù)據(jù)去拉通融合之后，才真正促使了各種各樣的行業(yè)，所以在數(shù)據(jù)的水平整合、數(shù)據(jù)的垂直縱深整合，以及基于數(shù)據(jù)的上下游整合，這是在整個IoT發(fā)展中，我們以數(shù)據(jù)為中心非常關鍵的工作。

邊云結合的AI

在數(shù)據(jù)整合之后則是AI。而針對AI這一塊，現(xiàn)在提到的AI都是端到端的AI，是從芯片到邊緣，到平臺，到上層的應用以及包括行為分析、視覺分析、語音的分析在內的整體AI端到端的處理。

一個邊云結合的AI是至關重要的。以自動泊車為例，底層的傳感器是多種多樣的，有電池、激光雷達、毫米波雷達、視頻等相關傳感器，如何做整體的融合感知和AI分析，如何做一個物體對象判斷、追蹤、速度判斷，以及車的位置判斷，結合高清地圖的整體位置推送，都需要在端側實現(xiàn)，諸如邊緣側如何感知，云端的整體分析、整體模型訓練等。

端到端是連通的，并且在這個過程中，性能是至關重要的。例如車一秒鐘有幾百個數(shù)據(jù)同時發(fā)出，同時我們還需要它有至少毫秒級的時延。所以在邊緣側和端側，華為在10月份發(fā)布了兩款AI芯片，在邊緣側，華為有自己的邊緣智能盒子，云端有專門的自動機器學習訓練以及在上層做了整體的算法優(yōu)化和整合。在整個過程中，端到端的協(xié)同是至關重要的，并且在邊緣側的數(shù)據(jù)量是非常龐大的，我們不需要實時報到云端，所以什么時候上報這個數(shù)據(jù)，這個數(shù)據(jù)怎么樣通過函數(shù)擬合出來，并以最小精準度損失的方式去報到云端，這是非常關鍵的。

怎樣做到非常靈活的邊云協(xié)同，處理融合數(shù)據(jù)，是我們在整體架構中非常關鍵的。首先它整體是一個編排式的建模方式，從而達到在整體的云端可以有流處理、批處理，有深度學習、機器學習，根據(jù)需要去推到邊上，在邊上做對應的規(guī)則以及流處理，保證了邊側做最基礎的，把數(shù)據(jù)做一定的聚合，把所有我們得到的海量的底下傳感器上報的數(shù)據(jù)，有效傳入云端，這也是屬于AI分析中非常關鍵的步驟。

華為IoT的定位

整體面向生態(tài)的應用使能。華為IoT的定位是做基礎設施，基礎設施上面是希望能夠繁榮各種各樣的應用，所以我們要保證三點：

第一，對于眾多垂直行業(yè)，提供對應的行業(yè)套件API、基礎設備管理能力API；

第二，提供基于行業(yè)套件應用構建的即插即用、可視化組件；

第三，提供無碼化的集成開發(fā)。

例如深圳市的智慧水務系統(tǒng)，體現(xiàn)的是OceanConnect的整體能力。首先是全方位的從管網(wǎng)檢測到水質，相當于是端到端的場景。另外，還有基于智能水務縱深的應用，基于城市內澇整體監(jiān)控和預測，基于我剛才說的基礎AI能力，我們是能夠造福社會和城市，水務的智能管理、水質檢測，城市中再也不會出現(xiàn)下大雨之后，井蓋沒辦法把水排出去。

華為和合作伙伴的孵化是非常繁榮的，依托于全球十幾個的OpenLab，有三千多個合作伙伴，五十多個行業(yè)已經(jīng)成功上線。依托整個平臺，我們現(xiàn)在已經(jīng)有兩億多的用戶。由此看來，AIoT的繁榮也已經(jīng)是指日可待了。

關于華為在AIoT的戰(zhàn)略規(guī)劃，在IoT上的發(fā)力點，參見雷鋒網(wǎng)此前文章：《華為IoT生態(tài)品牌擴大朋友圈，方舟實驗室首度亮相》。

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