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如何改變工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的游戲規(guī)則?

人工智能與物聯(lián)網(wǎng)
chris han
自動(dòng)自治系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)與那些支撐企業(yè)網(wǎng)站和業(yè)務(wù)服務(wù)的企業(yè)網(wǎng)絡(luò)完全不同。企業(yè)網(wǎng)站業(yè)務(wù)系統(tǒng)中處理大量數(shù)據(jù),但并不必關(guān)心數(shù)據(jù)何時(shí)到達(dá)、每秒更新多少次、如何將數(shù)據(jù)協(xié)調(diào)一致地傳送給移動(dòng)設(shè)備,或者如何將傳感器和機(jī)器運(yùn)轉(zhuǎn)的延遲降至最低。

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人工智能是我們這個(gè)時(shí)代史詩(shī)般的革命。這將有望使整個(gè)地球運(yùn)行得更加智能化、更加美好,為讓未來充滿前所未有的希望!但在現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)中,如果沒有網(wǎng)絡(luò)與傳感器、電機(jī)和操作人員的協(xié)同,人工智能本身卻做不了多少事情,它必須通過互連起來才能發(fā)揮作用,而且這種互連必須精確無誤,不允許發(fā)生任何差錯(cuò)。

自動(dòng)自治系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)與那些支撐企業(yè)網(wǎng)站和業(yè)務(wù)服務(wù)的企業(yè)網(wǎng)絡(luò)完全不同。企業(yè)網(wǎng)站業(yè)務(wù)系統(tǒng)中處理大量數(shù)據(jù),但并不必關(guān)心數(shù)據(jù)何時(shí)到達(dá)、每秒更新多少次、如何將數(shù)據(jù)協(xié)調(diào)一致地傳送給移動(dòng)設(shè)備,或者如何將傳感器和機(jī)器運(yùn)轉(zhuǎn)的延遲降至最低。然而,一套控制關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施的系統(tǒng),比如自動(dòng)駕駛汽車或海軍艦艇作戰(zhàn)管理系統(tǒng)(CMS),必須關(guān)心數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性,以及更多的問題。

所以,簡(jiǎn)單地說,我們的產(chǎn)品就是要確保在正確的時(shí)間將正確的數(shù)據(jù)傳送到正確的地方。這聽起來很難,但其實(shí)卻很簡(jiǎn)單——只要使任何網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)都總是隨時(shí)可用的,就好像它就存放在本地內(nèi)存中一樣,而實(shí)際上這些數(shù)據(jù)很可能分散地存儲(chǔ)于相距遙遠(yuǎn)的數(shù)千個(gè)分布式設(shè)備中。

當(dāng)系統(tǒng)中任何數(shù)據(jù)都是隨時(shí)可用,算法、傳感器或執(zhí)行設(shè)備就可以像一個(gè)單一完整的系統(tǒng)一樣運(yùn)行,完全做到「協(xié)同如一」。

當(dāng)然,這是虛構(gòu)的;我們不可能真的把整艘船或一個(gè)艦隊(duì)中的所有數(shù)據(jù)都放入一個(gè)CPU可以直接訪問的單一內(nèi)存中。但是,我們可以確切地知道算法實(shí)際需要的那一小部分?jǐn)?shù)據(jù),確切地詢問它何時(shí)需要它,然后準(zhǔn)確地找到它在系統(tǒng)中的存儲(chǔ)地址。以此為出發(fā)點(diǎn),事情就變得很容易了。我們?nèi)カ@取正確的數(shù)據(jù),并及時(shí)地將它放入正確的內(nèi)存中。這使得所有的數(shù)據(jù)感覺上隨時(shí)隨處都存儲(chǔ)在所需要的地方。

這種能力不是一種簡(jiǎn)單的技巧,而是一套基礎(chǔ)性的方法。由此支持您以數(shù)據(jù)為中心來進(jìn)行設(shè)計(jì),而不是圍繞服務(wù)器或網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行設(shè)計(jì)。我們強(qiáng)調(diào)以數(shù)據(jù)為中心,由此真正改變了工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的游戲規(guī)則。

真正的更大難題是:游戲本身發(fā)生了怎樣的改變?我們的DDS軟件框架已經(jīng)應(yīng)用于超過1500項(xiàng)設(shè)計(jì)之中,包括大多數(shù)美國(guó)和北約的海軍水面艦艇、西部電網(wǎng)平衡系統(tǒng)、通用電氣醫(yī)療公司的醫(yī)院設(shè)備架構(gòu),甚至還有加拿大的空中交通管制系統(tǒng)。所有這些系統(tǒng)的智能化程度都得到空前提升,因?yàn)橹悄芩惴梢钥煽康乜刂品植际皆O(shè)備。這是一項(xiàng)應(yīng)用越來越普及的基本技術(shù)。

未來兩年內(nèi)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的最大變革

從長(zhǎng)遠(yuǎn)來看,人工智能(AI)是真正重要的趨勢(shì)。大多數(shù)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)壽命都達(dá)到25年以上。在這樣生命周期內(nèi),CPU的性能將會(huì)提高10萬倍。即使把時(shí)間跨度縮減為未來兩年,這個(gè)因素也必須做為行業(yè)內(nèi)每個(gè)新項(xiàng)目的關(guān)鍵考量。任何未曾考慮這個(gè)因素的體系結(jié)構(gòu)都會(huì)很快就過時(shí)。

當(dāng)然,AI能夠生存并蓬勃發(fā)展的前提是數(shù)據(jù)。將數(shù)據(jù)放在體系結(jié)構(gòu)的中心是國(guó)防和自動(dòng)自主系統(tǒng)的關(guān)鍵趨勢(shì)。因此,以數(shù)據(jù)為中心是國(guó)防軍工智能系統(tǒng)設(shè)計(jì)的重要趨勢(shì)。

在軟件的商業(yè)模式中,經(jīng)常性營(yíng)收是確保供應(yīng)商/客戶持續(xù)發(fā)展的有效方法。我熱衷于將經(jīng)濟(jì)驅(qū)動(dòng)因素與相關(guān)目標(biāo)緊密結(jié)合起來。到目前為止,定期許可證授權(quán)是最好的模式。

開源固然重要,但開源是追求低成本的商業(yè)模式。開源會(huì)沖擊市場(chǎng),而不是開拓市場(chǎng)。許多人對(duì)這一點(diǎn)有誤解,導(dǎo)致產(chǎn)生不適當(dāng)?shù)膭?dòng)機(jī),走入產(chǎn)品和投資的死胡同,以高昂的代價(jià)淪為失敗者。在自動(dòng)自主系統(tǒng)這樣的市場(chǎng)中,只有很好地理解架構(gòu)基礎(chǔ),才能很好地接力于開源技術(shù)。

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