阿里云龙一民：阿里云IoT唤醒边缘计算 | CCF-GAIR 2018

雷锋网 (公众号：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，2018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|2018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LINK WAN，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“1234”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AliOS Things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，AliOS Things操作系统

（编辑：核心网）

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