雷锋网按：当前万物互联大潮汹涌而来，IoT行业极速发展，与之相对应的是边缘处理需求的极速膨胀。数据统计，年将会有40%的数据需要在网络边缘侧分析、处理与存储。每个物联网节点都会产生大量的实时数据，这意味着云服务商要在边缘端布局40%左右的计算能力，投入规模和时间周期都是巨大的挑战。
作为中国头部云计算厂商，阿里云在物联网、云计算等领域布局深广，如何看待边缘计算在未来的价值以及如何做出不同的打法？在近日的CCF-GAIR
大会“IoT专场”上，阿里巴巴IoT事业部高级技术专家龙一民分享了他的观点。龙一民研究生毕业于香港中文大学信息工程系，是目前阿里巴巴IoT事业部AI边缘计算的负责人，从事视频流媒体、图像和语音等边缘计算的技术研发，致力于推广IoT边缘计算智能化的行业解决方案。
阿里巴巴IoT事业部高级技术专家龙一民
以下是他在现场的演讲，雷锋网做了不改变原意的编辑整理：
大家好，今天跟大家分享一下阿里云IoT过去几年的探索。首先谈一下阿里云IoT的使命：IoT是非常碎片化的世界，我们的使命是将整个物理世界数字化，再通过数字世界重新认识物理世界。物理世界被数字化后，会改变人类的生产实践活动。
过去20年的互联网主要是“人联网”，未来20年的互联网是“物联网”。这张图是阿里云IoT的整体定位：在最基础的层面，我们提供开放、普惠的IoT连接的使能平台。在这个基础的PaaS平台上，我们沉淀了丰富的物的模型。在物联网的时代，我们要使能物与物的之间的互联、互通，并达到互动、互懂，物的模型是基础。在物的模型之上有很多面向物联网的应用和解决方案，我们也会抽象化应用和解决方案的模型以及他们之间的接口。中间这一层是云计算、人工智能，等通用核心技术和行业应用技术。其中人工智能包括：图像数字信号处理、目标检测、目标跟踪、物体分割、图像分析、语音识别等AI能力。最上层是我们的开发者生态和合作伙伴，其中合作伙伴包括：芯片、模组和行业的合作伙伴。
阿里云云边一体化赋能智能城市等四大领域
阿里云IoT拥有云端一体的连接管理平台（CMP），兼容95%的通信协议，包括近场（WIFI、BT、BLE、ZigBee等）、广域（2G/3G/4G、LoRa、NB-IoT、Sigfox、eMTC等），同时拥有自主可控、低功耗广域网平台LINKWAN，并与运营商在杭州、宁波等地试点城域级覆盖LoRa网络。在基础物联网平台之上，阿里云会提供强大的AI能力，包括数据智能、视频流媒体分析、语音识别等AI能力。
实现云、边一体化协同计算。我们的整体策略和做法可以用“”布局来概括表示，即1朵云、2两个端、3类伙伴、4大领域。1朵云就是阿里云物理网平台，2个端是指设备端、边缘端分别部署了AliOSThings嵌入式操作系统和物联网边缘计算，3类伙伴是指开发者、芯片模组开发商、以及行业的合作伙伴，4大领域是指城市、汽车、生活、制造物联网核心领域。物联网是一个高度碎片化的行业，我们要做很多基础设施建设。在物联网蓬勃发展的大背景下，我们将开发者分为两种：互联网开发者和嵌入式开发者。我们需要打通二者，让互联网开发者可以容易地开发物联网嵌入式应用，同时让嵌入式开发者也能够轻松地开发云端和移动端应用。因此，我们提供一站式开发者平台Link-Develop，来使能这两类开发者。我们会为开发者生态提供经过阿里云IoT认证的模组和开发板，我们平台也已经沉淀了很多基础应用开发的原子能力，开发者可以利用这些原子能力，来更加方便地研发适合自己场景的物联网应用。
现在AI边缘计算行业有一个趋势是『算力下沉』，这一点无论是视觉相关的应用还是语音相关的应用都存在这个现象。『算力下沉』是指算力从原来的云端逐渐前移到边缘端、设备端，并形成一套异构的网络拓扑结构。以视觉应用为例，随着AI芯片在摄像机上的广泛应用，在很多单一化应用场景，如：人脸抓拍、车牌抓拍、小规模人脸识别等，现在在设备端侧都是可以实现的。在智能楼宇、社区、园区以及城市等跟视觉应用相关的场景，我们需要提供异构网络的分布式边缘计算的能力。这里要考虑如何平衡算力分布，哪些算力应该放在云侧，哪些算力应该放在边缘侧和设备侧；哪些算力应该在CPU上执行、哪些算力在VPU或者GPU上执行。基于AI视觉分析的分布式边缘计算的场景非常典型，它会直接推动边缘计算行业的发展。在这个场景中，数据流的流向是三角型或者说是冰山型的，视频流媒体数据采集的口子在边缘侧打开。由于对于人、车、物分析的视频流直接上云的带宽成本很大，所以在过去两年内，行业在广泛探索视频领域的边缘计算，并出现了很多嵌入式VPU、GPU等边缘计算的能力，对人、车、客流、车流分析后的结构化数据再上到云端。整体来说，数据量在边缘端最大，慢慢收拢，向云端进行汇集。
边缘计算会涉及到两个方向的通信，一是东西向，二是南北向。东西向的通信是指在边缘端这一侧，边缘网关节点和计算节点之间，以及边缘网关节点和传感器数据采集节点之间的通信。南北向的通信，是指边缘端的数据如何汇总并传输到云端，运营管理者如何通过云端来管理边缘端的应用，来查看来自边缘端的数据。南北向的通信也包括开发者如何通过云端来分发、部署、升级和运维边缘端的应用和容器镜像。比如：在人脸识别应用的场景，待识别的样本库在第一次初始化时候需要从云端集中下发到边缘侧，在生产环境中更新后的单个人脸样本会再反向从边缘侧回到云端做数据融合。再比如：在语音交互的场景，过去的两年，大家主要的做法是端侧的语音数据流上云做识别和理解，端侧只会做唤醒和声学处理。未来的技术演进方式：首先，快捷词和指令词的识别会下放到端侧执行，以及考虑到保护用户的隐私，未来会演进到边缘侧进行自然语言理解，只有边缘侧覆盖不到的内容服务，才会通过云端来获取信息；另外，边缘侧也会演进到易安装、易部署的分布式麦克风节点，这些节点之间会相互通信并最终由边缘网关进行统一的仲裁和执行。
唤醒沉睡边缘计算能力两个端助力“快跑”
阿里云IoT的两个端是指：
第一，AliOSThings操作系统
我们提供面向物联网应用的新一代物联网操作系统AliOSThings,包含面向轻量级终端设备，基于自主研发的实时操作系统内核的RTOSEdition，和面向高性能终端和边缘设备，基于自控安全增强的Linux内核的LinuxEdition。通过对主要物联网芯片厂商的产品线的全覆盖，为所有物联网设备厂商和开发者提供快速可用、可靠、面向物联网场景高度优化的操作系统选项。AliOSThings提供云端连接，安全设备和应用管理升级，传感器、语音、视频快速接入和数据分析，高精度定位，本地物-物协同等针对物联网应用有高度附加价值的通用组件，以及面向典型业务场景的功能Profile。同时通过提供基于Web的集成开发环境和增值工具集合，支持多种形态的部署方式，支撑物联网设备软件系统和应用的线上一站式开发和部署。
第二，Link-Edge边缘计算服务
边缘计算技术服务提供安全防护下的设备接入、数据清洗、数据分析、业务执行等本地能力，把云端的安全、存储、计算、人工智能优势延伸到物联网现场，构建云、边缘、端一体的物联网协同系统。Link-Edge在云侧提供场景系统、调度系统、运维系统，以及IFTTT系统，支持函数计算、流计算任务的在线编排和边缘分发。Link-Edge在边缘网关提供基于容器及运行时的基础服务，包含通用连接驱动、协议转换框架、消息及服务总线、安全存储、系统升级、系统远程调试等。通过Link-Edge，在边缘快速连接各种设备及系统，形成云边一体的有机系统；开发者基于Link-Develop一站式开发平台能够实现应用的快速开发，并通过边缘一体的应用同步框架，快速部署到边缘系统，实现边缘业务可靠运行；依靠Link-Edge集成的函数计算、流计算、人工智能，可以提高边缘系统执行效率及可靠性，有效防止运行故障。
四大业务方向探索未来生活凸显智能与智慧
阿里云IoT正在四个业务方向进行探索：智能城市、智能生活、智能制造和创新业务，创新业务包括新商业、纸笔交互等。
智能城市：我们在无锡建立鸿山物联网小镇，从物联网的角度出发，智能城市要先解决基础设施连接的问题。把城市的基础组件，小到道路、河流、路灯、垃圾桶、水表，等连接到平台。同时，在城市运营管理平台上提供生活、水务、消防、防洪、城管等城市运营管理相关的应用和服务。比如，当水务或者消防有告警时，可以立即联动城市运营管理部门，快速响应为大家解决民生问题。
智能生活：我们分为室内、小区和社区，即室内和室外的概念。刚才行业同仁小米、科大讯飞的嘉宾已经跟大家分享了智能家居行业所做的室内的很多工作。在小区和社区层面，我们会把常住用户、车辆、访客和物业服务连接起来，提供统一解决方案。典型的例子是无卡化通行：小区的常住人口分布在不同的单元楼中，物业有一整套系统管理花名册，我们知道哪些单元有哪些常住户。当录入照片以后，业主进门或者单元时可以做到无卡化通行。以前可能要带一张卡，以后无卡化通行的解决方案会提升居民在社区内通行的效率。安防监控系统和物业系统也需要打通，未来会有许多的社区应用之间都需要相互打通。要做到这一点，首先，我们要有统一的物的模型，在此之上会有应用之间标准化的接口。比如人脸注册可以是由物业系统发起的，闸机、单元楼门口机人脸比对的边缘计算应用需要实时增删改查和同步这些人脸比对的样本库。像是惠州龙光城这样超大规模的社区，可以容纳几万常住户，并且会分在不同的区域，每个区域有十几栋物业的规模，在这样大规模的体量下，如何打通当中的不同种类的社区服务应用，如何提升居民的生活质量和满意度，是我们要来解决的问题。
智能制造：在工业互联网的场景，我们通过人工智能的方法来量化和提升制造环节的效能和效率，最终实现精益生产。我们对设备和生产过程建模，来提升设备的在线率以及生产的良品率，进而提升工厂的效能。可以通过视觉分析的方法对生产出来的部件进行瑕疵检测，也可以通过声音分析的方法来监测设备是否发生异响。当设备震动频率变化导致声音振幅或者频率变化的时候很可能设备的运转状况出现了某种问题。也有工厂的某些区域不允许人员侵入，摄像头需要实时监测危险区域是否有人员入侵的情况。在这些场景，边缘计算和人工智能都起到了积极的作用。
创新业务：去年马老师提出新零售的战略。盒马鲜生是阿里巴巴对线下超市完全重构的新零售业态。盒马是超市，是餐饮店，也是菜市场。消费者可到店购买，也可以在盒马App下单。而盒马最大的特点之一就是快速配送：门店附近3公里范围内，30分钟送货上门。我们在盒马鲜生店里可以看到有许多错综复杂轨道，用户在盒马鲜生App下单商品后，这些轨道系统会快速完成拣货，并直接对接物流系统再由骑手送到您家中。到店的用户也可以通过自助式结账设备，自助式扫码并完成付款。新商业的场景里我们提供的电子价签，把商品价格通过物联网连接在一起，可以动态调配货架上的商品和价格。每天每个时段，上班、下班、晚上宵夜时，到店客户群是不一样的，我们需要优化商品的供应配置，动态地改变货架上商品和价格，来提升客户的转化率。
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