沃达丰Jayshree Kottapalli:边缘技术优化家庭物联网

2018-11-13 17:02:35 来源: AsiaOTT 作者:张晓宝 热度:

2018年11月13~14日,第七届GFIC全球家庭互联网大会在上海隆重召开,本届大会以“+连接,再创新”为主题,共设12大主题论坛:GFIC全球家庭互联网领袖峰会、GFIC亚太CDN年会领袖峰会、4K超高清论坛、IPTV创新论坛、视频加速论坛、OTT领袖峰会、家庭大屏营销论坛、融合CDN论坛、跨境加速论坛、亚太物联网峰会、智慧家庭AIoT论坛、5G车联网论坛。在13日上午举行的开幕式暨家庭领袖峰会上,来自沃达丰(Vodafone)集团的人工智能首席分析师 Jayshree Kottapalli做了题为《边缘技术对家庭物联网的必要性及对家庭网络生态发展的影响》的精彩演讲。


图为:沃达丰(Vodafone)集团人工智能首席分析师 Jayshree Kottapalli

   
随着5G时代的到来,将会对OTT在及移动端的应用带来全新的改变。在工业互联网的时代,除了云计算的开发还需要对边缘计算进行发掘应用。

IOT:通过数字手段实现人与机器的连接

物联网时代主要致力于实现人与机器的互联互通,需要更多的应用解码技术,便于机器与人的语言互相理解,因此会形成一个数据化的系统,这就要求我们需要有一个新的大脑和一个新的分析系统,包括云计算与分析能力及边缘计算分析。
   
工业互联网时代需要大量的投资,不仅仅是硬件的网络,还包括5G时代IPv6相关的投入,麦肯锡的数据显示,在2025年工业互联网将会产生7.5万亿美金的价值,到2050年将进入到通用的人工智能阶段。
   
根据预算到2020年的时候物联网的设备数可达120到200亿,这便会产生大量的数据,因此数据分析显得尤为重要。随着数据爆炸时代的到来,包括亚马逊等很多相关的公司都在积极做出改变,如谷歌的TPU芯片,作为新时代处理数据的高速芯片,比普通的数据处理速度要快64倍。
   
传感器更需要人工智能来面对海量的数据,经由云端去分析处理再传输回来,这就需要借助于边缘技术的分析能力,通过边缘计算在移动终端的应用可以实现零时延。
   
家庭中的洗衣机、冰箱等家电设备都可以实现与智能化传感器的连接,在边缘端进行处理,不仅仅是能够在边缘收集海量的数据,还能够在边缘处理分析数据、建模并且产生相关的一些有价值的数据分析,之后再传送回云端,这个新一代的数据处理的方式,就是边缘计算数据的模式。

边缘技术的应用实践
  
以往的中央云端的处理方式现在转由边缘计算,这样一种分布式的方式可以起到一种补充的作用,变为了实时分析、低时延等特性。
   
在云端进行进一步的处理时,具备人工智能的IoT传感器,可以进行实时的分析,例如对智能手表、台式机、智能电视、平板电脑、智能手机等等产生的数据进行全面的分析。通过CTV的识别系统,就可以不通过云端在边缘端就可以实时识别,其背后依赖于算法。
   
为了做好这样的边缘端的分析,分析器和处理器必须要尽量接近边缘端,通过生成数据模型,既能上传到云端,也能一连接到边缘端的一些传感器,并且能够实现端对端的连接这其中就涉及到了边缘的分析,包括它的收视率设备和评级相关的设备都可以实时生成。
   
因此,在观看电视节目内容的过程中,可以实时的进行分析,包括对内容的感兴趣度,收视率评级的分析,实时的分析都可以进行。所有的这些都需要边缘计算,因此智能的传感器能够发挥作用,并且在高速5G时代带来的便利,也可以让边缘计算更好地发挥作用。其所建立的hub的模式,在边缘计算的应用下可实现高速率低延迟的传输。
       
以智能家居为例,会有很多数据的生成,无线的路由器可成为一个微网,将这些设备相互联通,以家庭网络为连接,进而实现全面的控制,将分析出来的结果送回到云端。例如对家庭温度的控制、自动的电力分配,家庭警报系统等等,都是一些可行的应用。
   
此外用户每天使用的设备数据也会发回给制造商,这样原厂商可以对他们生产并售出的产品进行数据相应的分析结果,可以用于他们更好地保养并且制造销售出去的这些设备,并且用于对于下一代的产品进行改造和升级。
   
对于用户而言,也能借助于边缘计算更好进行数据收集、分析和处理,打造一个全新的未来,拥有数据并且使得各个端到端的数据,并且用一些相应的门锁人脸识别系统,包括3D沉浸式的体验,因此未来不需要到实体店,通过3D的沉浸式虚拟体验就可以去实现“逛店”。还可通过手机端该、沉浸式3D等方法,完成银行业务。这需要通过与边缘计算形成组合,发挥其巨大的威力。
   
边缘计算能更好地服务于IoT

沃达丰通过采用Hub或者Spoke的模式,不用过去边缘计算云端的处理方式,而是通过接进数据源边缘端的分析和计算方式,来进行更多实时的对海量数据进行的处理,在数据大量增长的当前,可与周边的设备和中央的云端形成相互补充,通过边缘计算可以有效地实施。
   
把原先云端中央室的学习能力能够分配到分布式的边缘中心,数据的交换协议、数据的使用协议、数据的安全协议等等可形成统一,数据在这样一个互联互通的时代中是开放的,因此要避免被应用到不良的领域。
   
为了实现人工智能与边缘计算的全面结合应用,沃达丰的传感器也在进行着持续的演化,机器智能化、智慧化是不可避免的,这会对芯片的升级提出新的要求。沃达丰与谷歌、英特尔等公司进行了合作,旨在制造越来越智能化的人工智能芯片,这样使得数据能够进行很好的交互。
   
数据的验证也就是验证数据的正确性,只有数据正确了以后,才能形成准确分析的结果,然后再根据分析的结果来采取一些改进的措施,在这个过程当中边缘端的一些处理和分析变得额外重要,根据这样的一些数据分析结果,及时采取一些改善的措施。
   
深度学习也变得越来越重要,可以更好地来实现边缘计算的价值,这会是一个逐步演化的过程。人工智能可会促使所有智能家居与用户加快交互性,进而使其发挥更大的作用,这也是云计算与边缘计算未来潜力的价值所在。
 

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