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消除与 Microsoft 进行物联网开发的障碍

物联网、物联网互操作性、物联网摩擦、物联网发展

公司正在将物联网应用项目推上快车道,而疫情只会加速这一趋势。但是,每个组织是否都拥有顺利扩大这些项目所需的技能和资源?人工智能可以应用在哪?您如何平衡旧的硬件现实与新的软件创新?

我们与 Microsoft Azure 边缘设备平台和服务组硅和电信高级总监 Pete Bernard 讨论了物联网开发的主要趋势和挑战,如何让物联网开发人员的生活更轻松,以及为什么这很重要。

如今,商业物联网应用有哪些主要趋势或挑战?

这是一个非常以解决方案为导向的市场,尤其是在我认为的边缘生态系统中。如果您与商业客户交谈,他们会遇到一些非常复杂的问题,这些问题无法通过单个设备或单个应用程序解决。通常是关于这些系统如何协同工作。它们如何安全地协同工作?如何对它们进行管理?如何对它们进行部署?

这是一个异构空间。例如,有些 AI 模型可能会在云和 Azure 上进行训练,然后部署到边缘。但是它们如何针对边缘芯片进行优化?我们在 OpenVINO 和一个我们称为 Azure Percept 的平台上与英特尔® 进行了大量合作,我们于 3 月推出了该平台。这只是您真正需要能够利用芯片的特性和能力来获得性能和解决问题的能力的一个例子。

您能谈谈这些真正密集型工作负载的兴起,以及为什么需要在边缘完成吗?

我们已经看到了独立系统或断开连接的系统以及连接到云的系统的演变,这些系统只能将数据发送到简单的传感器。现在我们让云端与边缘通信,边缘与云端通信。基本上,你可以在边缘和云端异步运行大量计算,你必须真正弄清楚这些事物如何协同工作。

有很多新场景需要一些非常高性能的边缘计算,也许是出于隐私原因,也许是出于带宽原因。但看到一些正在发生的创新以及人们使用它的方式令人兴奋。

疫情是否改变了公司考虑其物联网应用的方式?

我是这样认为的。我认为互联网是这场疫情的英雄之一,因为它让我们所有人都保持联系并始终工作。但一切都在加速。我们准备在两三年后进行的所有实验都已部署。

您会看到更多的人工智能视觉工作。自动化在疫情期间大大加速。围绕医疗保健还有更多优化——在边缘使用更多信息来确保人们可以获得流畅、经过验证的体验。疫情刚刚超加速了很多正在酝酿中的事情。

我们如何在这种加速的基础上继续前进?特别是在以新的方式将系统整合在一起方面而言。

正在部署的系统不能是一次性的、定制的系统,对吗?您不能在今年对您的解决方案进行硬编码,然后在明年对另一个解决方案进行硬编码。您必须考虑通过添加越来越多的功能,您今天要解决哪些问题,而不是两三年后。

一个例子是零售业的销售点终端,这现在非常流行。人们说,“我有这些销售点平台,我还能利用这些平台做什么?我可以添加 AI 视觉以在我的商店中提供某种安全监控吗?”因此,我们看到像这样的不起眼的平台实际上变成了本身可以进行大量计算的边缘端点。

我们看到的另一件事是,很多人都有遗留设备。最近我们和一家超市交谈,他们说的第一句话是,“去年我们买了所有这些相机,它们都装在盒子里。”那么,您如何连接传统设备并使其具有更强的 AI 能力、更安全、更易于管理?

您必须系统地对其进行思考。如果您有一些问题需要解决,您目前有哪些设备可以用来解决问题?然后,当芯片不可避免地变得更好、更快、更便宜时,您如何扩展。因此,明年或后年,将会有更优的设备连接到系统中。

微软正在做些什么来为这一切提供帮助?

显然,Azure 是一项令人难以置信的云业务。我认为 95% 的财富 500 强企业都在 Azure 上开展业务。我们团队所做的事情确实在边缘提供了帮助。

我们有一个叫做 EFLOW 的东西,您可以在其中在 Windows 上运行 Linux 工作负载。因此,您可以拥有一个安全且受管理的 Windows 平台,每个人都知道如何管理和部署,最重要的是,您现在可以运行可以从云中运行的传统 Linux 工作负载,而不是拥有一个单独的机器来运行 Linux。所以这是我们团队正在做的事情的一个例子,它真正帮助客户解决他们拥有的设备的问题,使用一点新软件,这非常酷。

好消息是,有很多不同的方法可以以非常经济高效、资本支出非常低的方式解决问题。但不利的一面,我想这就是我们得到报酬的原因,因为这很复杂。您必须消除障碍,使用开发人员工具,使用平台。这就是我们真正想要做的,就是消除障碍,让人们拥有所有可选性的力量,而不会让它变得太复杂。

您是否会说物联网应用程序真的已经发展到一个更多关于软件模型而不是硬件细节的地方?

我这么认为是因为软件必须真正跨系统的许多不同部分工作。不同的硬件都必须协同工作,这就是软件真正发挥作用的地方。如果您的业务逻辑和强大的应用程序以及所有这些都在上面运行,那么这就是一个真正由软件驱动的练习。大约 7% 的特斯拉员工是软件工程师。我认为在通用汽车中,大约 1% 或 2% 是软件工程师。

我为大学生做了很多指导,他们总是问我,“如果我想从事科技行业,我应该为哪些公司工作?”我总是告诉他们,“嗯,现在几乎所有公司都在从事科技行业。”每个人都必须具备技术能力,并且您必须拥有任何公司内置的软件能力。所以从职业角度来看,这对很多大学毕业的人来说是令人兴奋的,因为如果他们有软件能力,他们几乎可以在任何地方工作。

我们正在利用许多新的半导体能力,更低的功率、更高的顶部、更高的性能、更低的成本,所以那里仍然有很大的空间,而且我认为硬件有加速的机会。也许这在消费领域没有那么多,但在商业方面,每个人都在寻找更高的性能、更低的功耗、更低的功耗、更低的成本。这将继续下去。但真正可以解锁其中一些惊人场景的是软件。

您认为扩大规模的一些关键痛点是什么?微软如何试图减少彼处的障碍?

这是个好问题。有“向你的老板展示你的相机可以识别香蕉”,然后实际上是对其进行部署。我们正在尝试做的一件事是尽量减少向您的老板演示和部署之间的步骤。Azure Percept 使用了一些非常酷的英特尔技术;它确实是一个开发工具包,使人们能够快速轻松地识别香蕉并导入他们自己的 AI 模型或使用一堆开箱即用的模型。

我们正在努力为开发人员提供一种真正收获他们在 POC 阶段所做工作的方法,而无需再次执行任何操作即可进入完整部署阶段。生产硬件可能会改变,您可能会改变模型并得到一些绝缘的事物等。但是你开发和训练的软件和 AI 模型,以及你管理和部署它们的方式,这些都是生产级代码。当您想要真正进行完整的生产部署时,能够在 Azure 上进行开发和部署会让您走得更远。

如今,IT 部署可能非常复杂。公司是否应该确保拥有任何特定的技能或资源?

我们试图用我们的工具、Visual Studio 和整个 Azure 平台做的一件事就是弄清楚如何使嵌入式开发人员成为更聪明的 AI 开发人员,反之亦然,所以你不必拥有两种不同类型的软件开发人员。一名软件开发人员可以提高技能并真正擅长所有这些事情,即开发和训练 AI 模型,以及编写代码以在嵌入式或边缘设备上开发和部署应用程序。但可以肯定的是,数据科学和人工智能能力是当今许多公司真正需要的新技能。

在过去,IT 部门会在那些半扇门的后面,您穿过并说您的笔记本电脑坏了或者其他事情。他们会从你那里拿走电脑并告诉您可以在几个小时内回来取。这真的不会再发生了。

您的 IT 部门关注安全性和工作效率,并且可能会进行一些自定义应用程序开发,并希望购买其中一些解决方案或采购其中一些解决方案,并在您的特定业务之上添加他们自己的强大应用程序和其他业务逻辑。我认为对于如今的开发人员来说,这是一个难得的机会,可以稍微走出他们的舒适区,并开始尝试人工智能之类的东西。

从中长期来看,您认为物联网生态系统将走向何方?

每个公司都有问题,每个公司都有设备。因此,我们看到很多行动的一件事是,“我如何在棕色地带而不是绿地中利用我的旧设备?”我们在那里看到了很多活动:“我如何编写新的软件和应用程序,以在这些平台上工作?”

而且,与此同时,人们正在规划下一个大硬件周期:“我如何使用 5G 和私人 5G?以及如何使用 Wi-Fi 6?我如何用这些全新视觉处理器做各种新的事情?”所以这一切都是并行发生的,但我认为棕色地带是有很多近期行动之处。

事物的连接性方面确实发生了很大变化。您能就此谈谈吗?

我认为我对人们的建议是在连接性方面保持开放的心态。所以,有 Wi-Fi,还有 5G。有一种叫做 LPWA 或低功耗无线接入。有蓝牙低功耗,这已经变得非常好。有很多不同的方法可以将这些事情联系在一起,人们应该对最好的方法保持开放的态度,因为现在有很多选择。

关于如何让 IoT 开发人员的生活更轻松的任何关键要点?

我们真的需要做到“客户至上”。这听起来有点陈词滥调,但它确实意味着什么。客户至上意味着要考虑解决方案,而不仅仅是技术。因此,请考虑如何从整体上帮助您的公司或客户解决问题,并假设存在一个异构的生态系统。您的部分附加值是能够以无缝方式将这些内容粘合在一起以解决问题。

了解有关克服 IoT 开发挑战的更多信息,请收听我们的播客《Take the Pain Out of IoT Projects with Microsoft》。

作者简介

Kenton Williston is the Editor-in-Chief of insight.tech and served as the editor of its predecessor publication, the Embedded Innovator magazine. Kenton received his B.S. in Electrical Engineering in 2000 and has been writing about embedded computing and IoT ever since.

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