大家好，今天非常高興有機(jī)會(huì)能夠站在這里跟行業(yè)內(nèi)的用戶、行業(yè)的合作伙伴一起匯聚一堂，共同分享2018年工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的歷程，展望未來。我是百度云物聯(lián)網(wǎng)的蘇鋼。

　　其實(shí)我在工業(yè)這個(gè)范圍也奮斗了15年，加入了百度，從工業(yè)的發(fā)展角度來講，也親眼見證了很多的經(jīng)歷。工業(yè)里面我們搭建一個(gè)工廠，少不了很多基礎(chǔ)的技術(shù)，PLC，整個(gè)工廠的搭建都有很多的硬件、軟件的基礎(chǔ)技術(shù)在支持。這次參加工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的盛會(huì)，我來講些什么，剛才從何總的介紹中我看到一點(diǎn)，人工智能在未來和制造業(yè)的結(jié)合是有很多地方可以去暢想和應(yīng)用的。

　　我在這里介紹一下AI人工智能的一些工業(yè)智能化的探索，也希望百度作為一個(gè)互聯(lián)網(wǎng)公司在AI方面先進(jìn)的一些經(jīng)驗(yàn)，能夠?yàn)榇蠹以谖磥鞟I+制造業(yè)的時(shí)候做一些基礎(chǔ)的前瞻性的工作。

　　我的演講分為四個(gè)部分，第一部分是工業(yè)和人工智能發(fā)展，第二部分是百度云——產(chǎn)業(yè)智能化大腦，第三部分百度天工物聯(lián)網(wǎng)+邊緣計(jì)算，第四部分是百度智能邊緣計(jì)算框架。

　　回顧近一個(gè)半世紀(jì)以來人類主要的工業(yè)技術(shù)革命，機(jī)械化讓人類脫離了繁重的體力討論，極大提高了勞動(dòng)生產(chǎn)率，同時(shí)我們也知道造就了英國的強(qiáng)大，也發(fā)現(xiàn)能源的重要性，電氣化讓世界萬物便利的接入了能源，生產(chǎn)率進(jìn)一步提高，我們也知道造就了美國的強(qiáng)大，在提高生產(chǎn)率的科學(xué)管理的演進(jìn)，讓數(shù)據(jù)越來越重要，有各行各業(yè)深入的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，大家都把數(shù)據(jù)收集到自己的平臺上來。

　　也讓人類進(jìn)入到信息化時(shí)代，隨著計(jì)算能力大幅提高，數(shù)據(jù)越來越多的成為新的能源、新的資源，我們現(xiàn)在都需要向數(shù)據(jù)要新的生產(chǎn)力。如何將這種能源開采，就需要依賴正在來臨的人工智能AI時(shí)代的力量，機(jī)械化、電氣化、信息化的三場產(chǎn)業(yè)大革命解放了人類五官和四肢，未來智能化的技術(shù)革命則將解放我們大腦，帶來一場更大的變革。

　　人工智能在歷史的發(fā)展上也幾起幾伏，第一個(gè)點(diǎn)是1956年的會(huì)議，達(dá)特茅斯會(huì)議，標(biāo)志著人工智能的誕生。到最近的深度學(xué)習(xí)的提出，經(jīng)過60多年的發(fā)展，AI終于達(dá)成了現(xiàn)在逐步的目標(biāo)，已經(jīng)被成功應(yīng)用在一些行業(yè)里，給我們行業(yè)帶來一些價(jià)值。這些成就也歸功于我們現(xiàn)在越來越發(fā)展的計(jì)算機(jī)的力量和數(shù)學(xué)科學(xué)家、計(jì)算科學(xué)家不斷在這個(gè)方向上的努力。

　　百度有一個(gè)口號是All

　　in AI，百度的AI也在給各行各業(yè)提供賦予人工智能的能力，這張圖是百度云的產(chǎn)業(yè)智能化大腦，可以看到我們構(gòu)建了N+1+1+N的產(chǎn)業(yè)化智能大腦，里面整合了行業(yè)的智能算法、模型倉庫和數(shù)據(jù)倉庫，包含了N種的物理感知對象，構(gòu)建了一層的網(wǎng)絡(luò)，一個(gè)數(shù)據(jù)庫，一個(gè)數(shù)據(jù)平臺，可靠的云的計(jì)算能力和地圖，以及面向城市、工業(yè)、安防等等行業(yè)的解決方案。我們的社會(huì)未來更是一個(gè)互聯(lián)互通的社會(huì)，越來越多的計(jì)算也會(huì)發(fā)生在我們的周圍。

　　一個(gè)大的平臺是需要有一個(gè)強(qiáng)的基礎(chǔ)架構(gòu)來支撐，這里介紹了百度云天工物聯(lián)網(wǎng)平臺，這個(gè)平臺作為業(yè)界領(lǐng)先的物聯(lián)網(wǎng)云端一體化平臺，承載了包括眾所周知的百度的Apollo無人駕駛技術(shù)。在平臺底層有覆蓋云端兩端的函谷安全平臺系統(tǒng)，在云端一側(cè)，提供從接入、計(jì)算、存儲、展示，最后到一百多項(xiàng)的AI的能力以及行業(yè)化的平臺解決方案，在端一側(cè)提供了弱計(jì)算設(shè)備的SDK接入能力和我下面要介紹的智能邊緣計(jì)算框架。

　　在講百度的邊緣計(jì)算框架之前，我們先做幾個(gè)概念的解釋，首先要回答的問題是什么是邊緣計(jì)算，我們從昨天到今天的演講，從各行各業(yè)的大咖的PPT里看到，或多或少會(huì)包含邊緣計(jì)算的字眼在里面。我在這里把這個(gè)做一些深入的解釋。

　　百度百科的定義是發(fā)生在距離設(shè)備或數(shù)據(jù)源最近距離的計(jì)算稱之為邊緣計(jì)算。對工業(yè)而言，邊緣計(jì)算是發(fā)生在IT和OT的結(jié)合點(diǎn)的計(jì)算能力。工業(yè)自動(dòng)化的技術(shù)體系從分層結(jié)構(gòu)、信息孤島向物聯(lián)網(wǎng)計(jì)算、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)的架構(gòu)進(jìn)行演進(jìn)過程中，邊緣計(jì)算就會(huì)發(fā)生在這些交接點(diǎn)處。把這個(gè)概念進(jìn)行進(jìn)一步的澄清，邊緣節(jié)點(diǎn)，我們認(rèn)為發(fā)生在云計(jì)算之外任何可以提供計(jì)算能力的位置、設(shè)備都可以稱為邊緣節(jié)點(diǎn)，在這些節(jié)點(diǎn)上發(fā)生的計(jì)算都稱之為邊緣計(jì)算。大家可以看到，邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)可以根據(jù)響應(yīng)時(shí)間的需求、企業(yè)內(nèi)外網(wǎng)的需求、帶寬成本的需求，可以分為不同的三類，比如設(shè)備這端，有芯片、微控制器、通訊模組，這是一個(gè)節(jié)點(diǎn)。

　　還有局域網(wǎng)節(jié)點(diǎn)，比如智能網(wǎng)關(guān)、工控機(jī)、服務(wù)器。廣域網(wǎng)的節(jié)點(diǎn)，包括運(yùn)營商的基站，還有互聯(lián)網(wǎng)公司CDN的節(jié)點(diǎn)。面對不同的需求，邊緣計(jì)算從基礎(chǔ)架構(gòu)上應(yīng)該支持部署到不同節(jié)點(diǎn)上的，將邊緣計(jì)算部署到合適的位置控制和預(yù)測，計(jì)算將優(yōu)先發(fā)生在邊緣，聚合分析和訓(xùn)練，需要更大規(guī)模計(jì)算資源的能力可以放在云端，所以Cloud+Edge，讓計(jì)算可以無處不在。

　　第二個(gè)問題，什么時(shí)候需要用到邊緣計(jì)算？這四個(gè)點(diǎn)是我們可以考慮的地方，一個(gè)是通訊延遲敏感，這對于工業(yè)環(huán)境下更是這樣，如果你的通訊響應(yīng)速度是在分鐘級，這個(gè)對于現(xiàn)場的優(yōu)化和預(yù)測來講絕大部分是不可以接受的，尤其像何總剛才的介紹里，對虛擬量測這塊，肯定需要放在設(shè)備這一端進(jìn)行，對于延遲是無法忍受的。

　　對于網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定敏感，如果你需要設(shè)備處于良好的網(wǎng)絡(luò)，無法處于良好的網(wǎng)絡(luò)情況下，需要邊緣計(jì)算。還有帶寬成本，現(xiàn)在很多城市、工廠布了很多的攝像頭，對視頻數(shù)據(jù)處理時(shí)，如果全靠帶寬，成本會(huì)非常大。后面還要考慮數(shù)據(jù)的安全和敏感，有些數(shù)據(jù)不希望直接上傳到云上或者別的地方，在本地就進(jìn)行處理，這時(shí)候都需要邊緣計(jì)算的力量存在。這四個(gè)場景基本上涵蓋了邊緣計(jì)算主要的應(yīng)用場景。

　　這是百度智能邊緣產(chǎn)品的框架，這個(gè)產(chǎn)品框架是百度云在2018年5月31號發(fā)布的國內(nèi)首個(gè)計(jì)算邊緣框架，在這個(gè)上面智能邊緣提供了靈活的部署模式，優(yōu)異的跨平臺能力，提供數(shù)據(jù)上下通訊能力和計(jì)算能力，可以腳本語言寫一個(gè)報(bào)警方式，或者訓(xùn)練一個(gè)視覺模型，然后可以把這個(gè)模型或函數(shù)下載到運(yùn)行框架上進(jìn)行運(yùn)行，下面我們也開源了這樣一個(gè)框架，這是在去年已經(jīng)開源的，大家可以登錄到OpenEdge.tech上進(jìn)行下載。這是國內(nèi)首個(gè)首個(gè)邊緣計(jì)算開源框架OpenEdge首頁。邊緣計(jì)算的特點(diǎn)，通用適配、屏蔽差異，邊云一體，重點(diǎn)是對AI的支撐能力。