2018年11月13~14日，第七屆GFIC全球家庭互聯(lián)網(wǎng)大會在上海隆重召開，本屆大會以“+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、GFIC亞太CDN年會領(lǐng)袖峰會、4K超高清論壇、IPTV創(chuàng)新論壇、視頻加速論壇、OTT領(lǐng)袖峰會、家庭大屏營銷論壇、融合CDN論壇、跨境加速論壇、亞太物聯(lián)網(wǎng)峰會、智慧家庭AIoT論壇、5G車聯(lián)網(wǎng)論壇。在13日上午舉行的開幕式暨家庭領(lǐng)袖峰會上，來自沃達豐(Vodafone)集團的人工智能首席分析師 Jayshree Kottapalli做了題為《邊緣技術(shù)對家庭物聯(lián)網(wǎng)的必要性及對家庭網(wǎng)絡(luò)生態(tài)發(fā)展的影響》的精彩演講。

圖為：沃達豐(Vodafone)集團人工智能首席分析師 Jayshree Kottapalli

   
隨著5G時代的到來，將會對OTT在及移動端的應(yīng)用帶來全新的改變。在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的時代，除了云計算的開發(fā)還需要對邊緣計算進行發(fā)掘應(yīng)用。

IOT：通過數(shù)字手段實現(xiàn)人與機器的連接

物聯(lián)網(wǎng)時代主要致力于實現(xiàn)人與機器的互聯(lián)互通，需要更多的應(yīng)用解碼技術(shù)，便于機器與人的語言互相理解，因此會形成一個數(shù)據(jù)化的系統(tǒng)，這就要求我們需要有一個新的大腦和一個新的分析系統(tǒng)，包括云計算與分析能力及邊緣計算分析。
   
工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)時代需要大量的投資，不僅僅是硬件的網(wǎng)絡(luò)，還包括5G時代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)將會產(chǎn)生7.5萬億美金的價值，到2050年將進入到通用的人工智能階段。
   
根據(jù)預(yù)算到2020年的時候物聯(lián)網(wǎng)的設(shè)備數(shù)可達120到200億，這便會產(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)爆炸時代的到來，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面對海量的數(shù)據(jù)，經(jīng)由云端去分析處理再傳輸回來，這就需要借助于邊緣技術(shù)的分析能力，通過邊緣計算在移動終端的應(yīng)用可以實現(xiàn)零時延。
   
家庭中的洗衣機、冰箱等家電設(shè)備都可以實現(xiàn)與智能化傳感器的連接，在邊緣端進行處理，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)的一些有價值的數(shù)據(jù)分析，之后再傳送回云端，這個新一代的數(shù)據(jù)處理的方式，就是邊緣計算數(shù)據(jù)的模式。

邊緣技術(shù)的應(yīng)用實踐
  
以往的中央云端的處理方式現(xiàn)在轉(zhuǎn)由邊緣計算，這樣一種分布式的方式可以起到一種補充的作用，變?yōu)榱藢崟r分析、低時延等特性。
   
在云端進行進一步的處理時，具備人工智能的IoT傳感器，可以進行實時的分析，例如對智能手表、臺式機、智能電視、平板電腦、智能手機等等產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進行全面的分析。通過CTV的識別系統(tǒng)，就可以不通過云端在邊緣端就可以實時識別，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)備和評級相關(guān)的設(shè)備都可以實時生成。
   
因此，在觀看電視節(jié)目內(nèi)容的過程中，可以實時的進行分析，包括對內(nèi)容的感興趣度，收視率評級的分析，實時的分析都可以進行。所有的這些都需要邊緣計算，因此智能的傳感器能夠發(fā)揮作用，并且在高速5G時代帶來的便利，也可以讓邊緣計算更好地發(fā)揮作用。其所建立的hub的模式，在邊緣計算的應(yīng)用下可實現(xiàn)高速率低延遲的傳輸。
       
以智能家居為例，會有很多數(shù)據(jù)的生成，無線的路由器可成為一個微網(wǎng)，將這些設(shè)備相互聯(lián)通，以家庭網(wǎng)絡(luò)為連接，進而實現(xiàn)全面的控制，將分析出來的結(jié)果送回到云端。例如對家庭溫度的控制、自動的電力分配，家庭警報系統(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)也會發(fā)回給制造商，這樣原廠商可以對他們生產(chǎn)并售出的產(chǎn)品進行數(shù)據(jù)相應(yīng)的分析結(jié)果，可以用于他們更好地保養(yǎng)并且制造銷售出去的這些設(shè)備，并且用于對于下一代的產(chǎn)品進行改造和升級。
   
對于用戶而言，也能借助于邊緣計算更好進行數(shù)據(jù)收集、分析和處理，打造一個全新的未來，擁有數(shù)據(jù)并且使得各個端到端的數(shù)據(jù)，并且用一些相應(yīng)的門鎖人臉識別系統(tǒng)，包括3D沉浸式的體驗，因此未來不需要到實體店，通過3D的沉浸式虛擬體驗就可以去實現(xiàn)“逛店”。還可通過手機端該、沉浸式3D等方法，完成銀行業(yè)務(wù)。這需要通過與邊緣計算形成組合，發(fā)揮其巨大的威力。
   
邊緣計算能更好地服務(wù)于IoT

沃達豐通過采用Hub或者Spoke的模式，不用過去邊緣計算云端的處理方式，而是通過接進數(shù)據(jù)源邊緣端的分析和計算方式，來進行更多實時的對海量數(shù)據(jù)進行的處理，在數(shù)據(jù)大量增長的當前，可與周邊的設(shè)備和中央的云端形成相互補充，通過邊緣計算可以有效地實施。
   
把原先云端中央室的學習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)在這樣一個互聯(lián)互通的時代中是開放的，因此要避免被應(yīng)用到不良的領(lǐng)域。
   
為了實現(xiàn)人工智能與邊緣計算的全面結(jié)合應(yīng)用，沃達豐的傳感器也在進行著持續(xù)的演化，機器智能化、智慧化是不可避免的，這會對芯片的升級提出新的要求。沃達豐與谷歌、英特爾等公司進行了合作，旨在制造越來越智能化的人工智能芯片，這樣使得數(shù)據(jù)能夠進行很好的交互。
   
數(shù)據(jù)的驗證也就是驗證數(shù)據(jù)的正確性，只有數(shù)據(jù)正確了以后，才能形成準確分析的結(jié)果，然后再根據(jù)分析的結(jié)果來采取一些改進的措施，在這個過程當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，及時采取一些改善的措施。
   
深度學習也變得越來越重要，可以更好地來實現(xiàn)邊緣計算的價值，這會是一個逐步演化的過程。人工智能可會促使所有智能家居與用戶加快交互性，進而使其發(fā)揮更大的作用，這也是云計算與邊緣計算未來潛力的價值所在。