智能已嵌入現(xiàn)實世界的萬千設(shè)備中。企業(yè)要打通連接各設(shè)備的平臺，需要軟件和硬件雙管齊下，從內(nèi)到外與生態(tài)伙伴緊密合作，才能真正與智能世界接軌。本文來自：埃森哲中國，由《走向智能論壇》公號推薦閱讀。

　　從物聯(lián)網(wǎng)到智聯(lián)網(wǎng)，重塑數(shù)據(jù)處理方式

　　時下，人工智能、機器人自動化、拓展現(xiàn)實以及各種互聯(lián)設(shè)備……智能似乎已無處不在。當(dāng)企業(yè)紛紛追逐于這些新一代智能技術(shù)的同時，也面臨著巨大的基礎(chǔ)設(shè)施壓力。

　　比如，人們對存儲和分析數(shù)據(jù)數(shù)量和種類的要求越來越高，這就使得企業(yè)需要重新考慮新的數(shù)據(jù)處理場合和介質(zhì)，對基礎(chǔ)設(shè)施進(jìn)行徹底改造，均衡部署云計算和邊緣計算，方能真正發(fā)揮這些新技術(shù)的作用。

　　智能已嵌入現(xiàn)實世界的萬千設(shè)備中，構(gòu)建智能物聯(lián)網(wǎng)意味著將計算能力從云端延伸至網(wǎng)絡(luò)邊緣，提高計算機處理信息回應(yīng)周圍環(huán)境的智能水平，讓人類與機器相互理解和溝通。在這個過程中，企業(yè)要打通連接各設(shè)備的平臺，需要軟件和硬件雙管齊下，從內(nèi)到外與生態(tài)伙伴緊密合作，才能真正與智能世界接軌。

　　一、智能正被植入實體環(huán)境

　　《埃森哲技術(shù)展望2018》研究發(fā)現(xiàn)，85%的受訪中國高管都認(rèn)為，新一代智能解決方案正在進(jìn)入實體環(huán)境。

　　得益于人工智能和機器學(xué)習(xí)技術(shù)，機器也能接入“雙眼”和“大腦”，越來越多的智能設(shè)備能夠讀懂人們的生命體征和情緒，并給予實時回應(yīng)。通過整合實時感應(yīng)和計算技術(shù)，人類能夠管理以往那些動態(tài)、復(fù)雜、不可預(yù)測的環(huán)境，隨時隨地即時響應(yīng)。

　　同樣，越來越多“有意識的”的監(jiān)控攝像機被運用于執(zhí)行識別包裹交付時間及改善智能城市的交通流量，通過遠(yuǎn)程醫(yī)療追蹤分析患者狀況以及油田災(zāi)難預(yù)警預(yù)防分析。這些實體設(shè)備植入了集成分析的處理能力，無需發(fā)送海量數(shù)據(jù)進(jìn)行離線處理。由此可見，企業(yè)正致力于智能環(huán)境的開發(fā)，并從日常生活逐步延伸至生產(chǎn)環(huán)境，而使這一切成為現(xiàn)實的核心是具有實時相應(yīng)能力的硬件。

　　所以，為使這些具有特殊用途和定制化的硬件在物聯(lián)網(wǎng)中充分發(fā)揮作用，企業(yè)需要重塑自身的信息基礎(chǔ)設(shè)施。

　　二、整合邊緣技術(shù)與云端能力

　　預(yù)測表明，到2020年，智能傳感器和其他物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備將至少產(chǎn)生507.5ZB的數(shù)據(jù)量。顯然，如果還需要通過遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)傳輸來完成如此繁重的計算，便無法跟上智能的響應(yīng)速度。為充分釋放實時智能的無限潛能，企業(yè)需要懂得取舍，將數(shù)據(jù)交互、生成和決策通過本地設(shè)備實現(xiàn)，更多地利用邊緣計算來提升處理效率。

　　得益于更先進(jìn)的邊緣分析和數(shù)據(jù)的實時利用，到2025年，企業(yè)丟棄的數(shù)據(jù)量有可能會比存儲量多100倍。

　　雖然這將減輕云端負(fù)荷，但云仍將繼續(xù)在企業(yè)基礎(chǔ)架構(gòu)中發(fā)揮關(guān)鍵作用。因為，中間設(shè)備和邊緣設(shè)備可以通過本地數(shù)據(jù)處理來實現(xiàn)即時操作，但云所能提供的是更為強大的“元數(shù)據(jù)洞見”，它可隨時間的推移不斷改進(jìn)系統(tǒng)，并充分利用兩方面的優(yōu)勢重塑新業(yè)務(wù)。

　　在設(shè)計系統(tǒng)時，若想充分利用基于智能設(shè)備的即時洞見和來源于云端的元數(shù)據(jù)洞見這兩大力量，就需要圍繞內(nèi)存進(jìn)行全盤考慮。企業(yè)應(yīng)將數(shù)據(jù)資產(chǎn)明確區(qū)分為——必須加以保存的重要部分，及可因決策變動而隨時刪除的部分。經(jīng)過標(biāo)記、回傳到云端的數(shù)據(jù)資產(chǎn)應(yīng)具備明確的保留必要性，例如收集大量歷史數(shù)據(jù)以完善決策；同時，僅用于在邊緣進(jìn)行短暫決策的數(shù)據(jù)則可拋棄。由此，企業(yè)應(yīng)當(dāng)找尋適用自身的獨特方法，在云端和邊緣兩處、以及之間的任何地方平衡處理任務(wù)。

　　三、企業(yè)需重新聚焦硬件

　　邊緣計算的加速應(yīng)用將進(jìn)一步推動萬物互聯(lián)的智能社會成熟發(fā)展。根據(jù)Gartner預(yù)測，未來5-10年物聯(lián)網(wǎng)將會進(jìn)入一個應(yīng)用爆發(fā)期，邊緣計算也將進(jìn)一步滲透到各類定制硬件中。

　　例如，智能攝像頭等圖形處理器等硬件加速裝置可以幫助企業(yè)在交互點上建立“思考”能力。企業(yè)需要提前采取行動，進(jìn)行技術(shù)和人才儲備，讓技術(shù)架構(gòu)師接受有關(guān)最新硬件加速器技術(shù)的培訓(xùn)，并鼓勵他們運用這些技術(shù)來開展新的設(shè)計。在他們構(gòu)建的新型系統(tǒng)中，云功能將僅用于完成大多數(shù)計算任務(wù)、以及支持存儲密集型運營系統(tǒng)。

　　過去十年間，企業(yè)普遍采用的是統(tǒng)一的硬件解決方案。如今為了提高計算處理速度，定制專用硬件的做法又開始流行起來。谷歌打造了屬于自己的專為應(yīng)用定制的集成電路芯片，張量處理單元（TPU）。這是一款可以運行深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計算機芯片，效率比標(biāo)準(zhǔn)處理器高出30至80倍。而Facebook、微軟、亞馬遜、百度等公司均在使用一系列全新的專業(yè)處理單元來訓(xùn)練和運行人工智能模型。

　　智能設(shè)備與服務(wù)如今都呈現(xiàn)爆發(fā)式增長的趨勢，企業(yè)有必要在技術(shù)大規(guī)模鋪開之前重新設(shè)計基礎(chǔ)架構(gòu)和硬件解決方案，用來支持這些設(shè)備在各類動態(tài)環(huán)境中實時響應(yīng)。

　　為了充分釋放人工智能、機器人自動化以及其他革命性技術(shù)的巨大潛力，企業(yè)應(yīng)當(dāng)聚焦于整個業(yè)務(wù)戰(zhàn)略和運營的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，從服務(wù)設(shè)計、基礎(chǔ)設(shè)施重構(gòu)、硬件定制等各個關(guān)鍵領(lǐng)域做出新的判斷，最終打造真正讓萬物互聯(lián)的智能環(huán)境。