日前,百度对外分享了其在物联网的智能化道路上的最新思考、实践和总结。6 月下旬,2021 百度智能云“云智技术论坛”智能物联网专场在苏州举办。会上,百度智能云技术专家及合作伙伴共同探讨了物联网在智能化方向的前沿基础及应用技术,分享了打造 AIoT 最佳应用实践的经验。
智联网思维
在百度看来,当前“万物互联”的发展关键词是“连接”、“对话”和“智能”。“连接”层面需要具备亿级规模设备连接的能力支持,而低延时连接技术在无人车、远程驾驶等场景下,也面临着新的技术挑战。
“对话”意在赋予万物对话能力,涉及到数字化控制、语音、视觉和虚拟现实等技术。“智能”则是在连接和对话能力的基础上,将 AI、大数据处理和分析等技术能力,深入融合到各行各业的应用场景。
“我们的思维方式要从传统的物联网思维转到智联网思维,考虑的不再是一个个的传感器以及把数据放在一起,而是如何把智能做深入融合,给行业带来新的机会和方法。”百度副总裁马杰表示,希望用 AI 来给 IoT 拓展新的场景,增加网联化和数据价值,完成用 AI 唤醒并赋能万物的使命。
考虑到稳定性和功耗以及成本等因素,现在每一个设备都需要做得简单可靠、少耗电、少算力,那如何在低算力、低功耗的环境下提供 AI 能力?对此,马杰举了两个例子:
1.利用边缘能力,用低功耗的方式跟最近的边缘盒子连接,由边缘盒子提供技术能力。
2.在云端提供完整的基于百度云架构的远程算力。远程算力提供完整的用户交互、计算能力,在需要使用的时候把它跟一个前端设备连接,让它可以在不需要使用的时候完全释放掉。在云端跑的是安卓系统,相当于在前端每一个小传感器上同时具有完整的安卓系统和强大算力的 CPU,但不用的时候又可以释放掉。
马杰指出,除此之外百度还有不同的智慧万物解决方案,而这些都是基于百度智能云所做的积累,包括 AI 操作系统 PP 飞桨、AI 芯片百度昆仑以及鸿鹄语音交互芯片等等。
物联网平台价值的重新发现
一个被不断思考的问题是:在当前的碎片化场景下,物联网平台的价值度如何?
百度智能云物联网部总经理曹杨认为,从现在的结果来看,基于连接为主的物联网平台,除了终端连接数不断增长,但经济价值、技术竞争价值及支撑应用场景上的价值,相对来讲还是没有发挥非常好的状态,包括最终支撑到应用落地、数据价值挖掘,从现在传统的物联网平台角度来讲,其实并没有涉足太多,更多是聚焦在连接本身,把连接的稳定性、质量、延时做到足够高,但这远远不够。
智能化在物联网平台中已是必然趋势。物联网平台从设备的管理、设备接入、数据流转到数据价值的挖掘,这是物联网平台从开始到结束的完整过程。在数据流传的过程中,大的流程没有出现大的变化,但数据的形态及中间过程中不仅仅只是停留在数据分析,而是在多模数据交互上催生出新的应用场景,这极大地扩大了物联网领域应用和技术上的挑战。
在百度看来,这个技术挑战可以总结为从最初的做“设备上云连接”变成做“边缘云协同”,对连接的时效性、数据的私密性都提出了新的要求。如果是语音智能家电场景,对端的要求则更高。
曹杨称,现阶段,端边云协同框架已经比较成熟,并且在一些典型应用场景中做了最佳的实践落地。当天,他介绍了天工 AIoT 平台 2.0,天工AIoT平台以“端边云”协同架构支撑多种类型数据价值的分析和交互。
天工 AIoT 平台 2.0 全景图
全景图囊括了从最底层的智能硬件、芯片、终端模组、智能终端,到边缘端、平台端、能力端(也可以称之为算力端),整个平台层、能力层较最初有了极大的扩充。平台有了,应用牵引是所有技术的一个最终落脚点。而 AIoT 能力正好能够契合工业、能源、园区安全、家电等等产业升级的诉求,彼此可以相互促进往前发展。
立足于天工 AIoT 平台,百度亦希望用开放的态度把技术输出,将“端—边核心技术框架”开源,一个是Baetyl边缘计算开源框架,另一个是结合鸿鹄语音芯片的开源框架——百度Du1906-Korvo语音设备端开源框架。
天工平台技术解读
百度智能云物联网主架构师李乐丁表示,天工 AIoT 平台是一个位于数据算法和基础设施交汇点的 PaaS 平台。“我们一方面向下充分挖掘百度智能云在 IaaS、边缘和异构计算方面的强大算力能力,另外一方面向上和合作伙伴一起拓展各种垂直领域解决方案。在技术上一方面为各种物联网设备终端提供 STK,简化开发模型,另外一方面也提供设备互联互通中心平台,以及为开发者提供多种多样能够帮助他快速开发应用程序的中间件。”
据了解,天工 AIoT 平台是国内最早实现分布式云原生和多租户的 IoT 平台。每天的设备连接数超过两千万,收发超过 7 亿条消息,每一条都要在不到 10 毫秒的时间内得到处理。
除了拥有海量数据接入能力,天工还支持更多协议。天工平台已经开始支持大量 MQTT5.0 先进特性,并尤其着重去加强了应用程序在负载均衡和流量控制方面的能力。除了 MQTT,还进一步增加了对 COAP 和 HTTP 两种协议的支持。
协议之上还增加了对于更多数据种类的支持,不仅仅可以在 MQTT 里传输文本、数字,还可以在 MQTT 协议上直接传输语音数据,在一个智能终端上简化网络编程接口,提升带宽利用率及延迟降低。举个例子,将天工 AIoT 平台和百度的 Apollo 自动驾驶结合,实现了道路的智能化。在路测收集过来的图片、视频信息及传感器信息,将由天工平台传输和实时进行 AI 处理,处理之后得到的路面信息将被快速传送到周边的自动驾驶汽车上,那么车可以更早、更远地看到路面状况,从而改善驾驶安全,提升道路通行效率。
通过运用智能化手段,天工 AIoT 平台对时间数据和空间数据进行结合处理分析,解决数据孤岛难题,进行有效的数据治理及数据共享,提高运营效率;为了提供更优的编程模式,天工 AIoT 平台以数字单元串联能力构造智能应用,实现可视化无代码编程。
今天做一个智能物联网应用,面临的主要困难是设备的多样性、场景的分散性及技术体系的碎片化,为此百度提出了“数字单元”。
据李乐丁介绍,数字单元是基于数字孪生能力进一步抽象而来,每一个终端设备、每一个算法、每一个计算节点都被抽象成为一种标准的数字单元,而所有东西都将共享同样的行为,它们都有标准化的输入、标准化的输出及标准化的属性接口。因为标准化,所以开发者只需要很简单地把所需要的数字单元放在一起,然后画出连接关系,就可以得到智能应用。背后不同单元面临的差异性、工程部署问题、监控问题、运维问题等等一切的复杂性都交给平台。最后百度会通过技术和跟合作伙伴的共同努力解决这些问题,让开发者得到释放。
目前该工具在云端可以直接使用。以上图为例,左侧列出了开发者目前手中可以得到的东西,比如他可以接入流媒体视频或者进行各种各样的 AI 处理,而且很多 AI 是经由合作伙伴已经做好的相应场景化。开发者只需要把这些东西拖动到面板中,然后让它们之间建立数据连接,画出一条线,画完之后平台会自动将这张图编译成物联网应用,自动将这张图下发到合适节点,无论是云端,还是边缘侧、设备终端,背后平台会自动保证它们的数据连通性运行。
“我们会支持更多的数据协议,在数据协议上支持语音、图像等等更多的数据内容,我们会充分利用分布式、云原生及协议高级特性支持数据的海量爆发,有了大量的数据我们会提供时空大数据、数据孪生等等先进的算法能力,用时空大数据解决空间和时间的结合问题,用数字孪生让所有的设备变的可知、可控,最后我们会用全新的应用开发平台让物联网应用从复杂变到简单。”李乐丁总结道。
或许正如马杰所述,我们已经站在 IoT 和 AI 融合的关键路口,IoT 的网联化和智能化,将为 IoT 发展带来新价值。让我们拭目以待。
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