數字化變革之興，ZNV力維聚焦AIoT戰略，助推“萬物智聯”
10月23日，在北京•中國國際展覽中心新館，2018年北京安博會正式開展。隨著“智慧城市”與“智慧安防”的不斷賦能化發展，展會現場，大部分展商圍繞物聯網基礎應用範疇，在“萬物互聯”上進行了拓展與創新。 而一家以泛在資料連線與泛在資料融合與使能為核心的AIoT解決方案提供商——ZNV力維，以“社群智理”和“智慧辦案”兩大產品解決方案，提出了“全網智腦”的概念。實質上，“全網智腦”是“萬物互聯”的下一個發展方向。
2018北京安博會力維展臺
ZNV力維CTO曹友盛博士告訴億歐，力維要做的，就是賦予萬物互聯的每一處節點智慧和智慧，由此構建“全網智腦”系統，實現城市、社群以及行業的智慧化。
ZNV力維CTO曹友盛博士
從泛在連線到泛在資料，構建全新AIoT解決方案架構
AIoT是網際網路、網際網路+、物聯網之後的一種新型發展階段，也是以網際網路為基礎，繼物聯網之後的一種智慧賦能資訊化發展趨勢。 從網際網路的發展路徑上看，AIoT開創了一個新紀元，實現了從單機智慧、互聯智慧到全網智慧的轉變，同時實現了從雲端計算、霧計算、邊緣計算，走向全網計算的轉變。
關於AIoT的形成與落地，曹博士認為必須要做到三件事：
第一，打通從感知到認知的任督二脈，形成感知到認知的閉環；
第二，建立起資料、資訊、知識、到認知(智慧)的DIKW自動化演變和遞進；
第三，AI類腦神經功能晶片的物聯網節點路由器、交換機、閘道器普遍應用在物聯網的任何一個節點。
這和人類獲取知識的過程以及人類的思維繫統結構是非常類似的，用擬人化的方法去構築AIoT，也就是將智慧全網化。
對於今年安博會上依舊火熱的人臉識別，曹博士認為，目前人臉識別還處於一種初級的狀態，目前的人臉抓拍某種程度上只是抓到了人臉的靜態資料，僅僅只是識別出這張照片和那個人是否匹配而已，如何用更先進的演算法結構化成計算機可以識別的語言更值得重視。 因此力維更關心的是以人為輻射中心的各種資料，以及這些“人”資料和“物”資料能否給我們帶來資訊、知識和認知，也就是DIKW，資料-資訊-知識-認知的過程。
力維關心的是如何自動化，或者半自動化的運用資料科學技術從人臉結構化資料和其他“物”資料中轉變成資訊、知識，達到更高一層的認知。 力維關心的是如何懂人、讀心，通過人臉識別所帶來的極其豐富的認知知識和資訊。這需要一種多維的手段——基於多維資料立體感知技術，打破人臉識別對單一清晰照片的依賴性、侷限性，從識別物件的臉部表情、肢體動作、外貌穿著、伴行者、攜帶物等資訊中進行多維識別和ReID重識別技術。在大維度的情況下，運用聚類和超級行業運算元等資料科學技術，結合多演算法人臉識別引擎，實現高精度、高速度的n：m人物鑑別。力維的行業智慧運算元平臺可以解決許多大資料科學家頭疼的資料-資訊-知識-認知的自動化過程。
因此，除了演算法，力維認為應該注重的是機器學習、極限學習、深層對抗、強化學習、多維碰撞。 聚類分析在力維行業智慧運算元平臺上的應用，豐富了力維的行業知識圖譜和行業超級運算元。這些知識圖譜和超級運算元可以被重複利用在各個行業解決方案，以及用於AIoT節點上的帶有AI晶片的智慧節點路由器、交換器、閘道器，形成全網智慧。
基於此，ZNV力維依據自主構建的AIoT解決方案架構，融合“城市全網智腦”的理念，選擇了公共安全、智慧城市、電信與智慧運維四大行業作為實踐領域。本次安博會上面向客戶展示的“智慧辦案”與“社群智理”正是基於力維的AIoT架構,DIKW智慧運算元平臺，以及感知到認知閉環的資料融合、分析和使能平臺打造與構建的。
在AIoT落地應用過程中，基於人工智慧、物聯網、大資料等技術特色，力維提出了以泛在連線和泛在資料融合、分析與使能為核心的AIoT平臺。
力維AIoT平臺
ZNV力維的初衷是希望能夠將其關注的人、物、以及所有相關的資料廣泛的連線進來，這就是泛在連線。這些資料包含了結構化、非結構化、同質同構、異質異構資料。泛在連線平臺是一個可以彈性擴充套件的級聯冗餘的平臺，可以管理起成千上萬個前端智慧感知裝置、AIoT節點閘道器、路由和交換裝置，所以我們給他起了“恆河沙”的名字，意思是匯聚起像沙一樣多的資料。
關於如何理解泛在資料，曹友盛談到，資料本身沒有意義，但是資料通過整合與轉變就有了意義，這就是泛在資料。獲取資料以後，將資料進行轉變，讓資料背後的含義與價值體現出來，或讓資料以一種視覺化的形式呈現出來，這就是泛在連線與泛在資料的聯絡與意義。泛在連線是泛在資料的基礎，泛在資料是建立在泛在連線之上。
AIoT體現在泛在連線的裝置管理、連線管理、資料管理、邊緣計算與AI四個管理部分，以及泛在資料的類腦聽覺系統、類腦視覺系統、類腦感覺系統、類腦運動系統四個類腦系統上。這些擬人化類腦系統主要是通過各種感知裝置，採集到各種感知資料，並解析出機器可讀的結構化資料，人臉識別就是類腦視覺系統中的一種。
曹友盛告訴億歐，過去的感知裝置不具有較高的智慧，甚至無智慧。
隨著AI晶片的發展應用，在一塊很小的晶片上，利用了ARM的低功耗核，加以類腦神經技術、BPU、GPU、TPU和可程式設計FPGA，形成低功耗AI SoC晶片快速和大量的出現，將大資料、人腦的小型化、低功耗推向前沿。ZNV力維有效利用這些AI晶片賦予邊緣採集裝置智慧化、智慧化。曹友盛提到：“我們有一系列智慧採集裝置，比如在資料中心，對於使用者所關注的各種各樣的動力環境裝置、IT裝置等資料，力維可以通過這些採集裝置獲取資料並實現全域計算，全域智慧。”
聚焦AIoT創新架構DIKW模型，智慧社群、智慧辦案兩手抓
本次展會上，ZNV力維展示了“社群智理”和“智慧辦案”兩大產品解決方案。 據瞭解，目前這些產品和解決方案已陸續在上海、深圳、新疆、寧夏等地應用落地。“社群智理”解決方案構建了以人工智慧和大資料為核心的社群“智”理新架構，通過AIoT技術與社群管理的深度融合，實現了社群管理問題的智慧發現、精準推送、閉環處置，極大提升了社群智慧化治理和服務水平，創造了社群治理新模式。
力維智慧社群多維立體智慧管控平臺
此外，ZNV力維基於AIoT技術推出了“智慧辦案”解決方案，融合了人臉識別大資料系統、心理與情緒識別大資料系統、4G便攜位置識別系統、融合現實視覺化互動系統等，可有力提升辦案的智慧化水平和效率。
力維智慧辦案解決方案
綜合ZNV力維的產品架構來看，曹友盛將技術研發架構分成6個部分：感知裝置、連線管理平臺、大資料平臺、知識圖譜平臺、運算元平臺、大資料視覺化。 曹友盛認為，這套全新的物聯網模型打通了從感知到認知的任督二脈，產品的高度智慧化、智慧化可自動構建一個閉環。曹友盛舉了一個例子：“人是從資料上獲得資訊，從資訊上獲取知識。當一個人具備了很多知識，他便擁有了智慧，或者說是對於知識的重新認識，這就是認知。我們將這個過程稱為DIKW（Data Information Knowledge Wisdom）模型。”力維的智慧運算元平臺，結合行業知識圖譜，將這個過程實現自動化。所產生的行業超級運算元，通過泛在連線平臺，用於更新部署在各個AIoT智慧節點上的智慧裝置，形成了AIoT的全網智慧、全域計算。
此前，不少行業人士認為將這些資料統一接入匯聚到後端雲平臺，便可以實現所謂的智慧化。但是曹友盛博士認為這裡面存在兩個問題：一是將海量資料匯聚到統一的“中心大腦”，對於網路、儲存和後端的智慧分析的壓力尤其大。其次，城市的資料來自各行各業，並且涉及到各個行政部門，將所有資料統一進行共享與開放，無疑是不現實的。而力維提出智慧化的物聯網也正是基於此，我們認為智慧應該無處不在，而不僅僅在大腦，因此AIoT節點智慧化尤為重要。而在節點處的AIoT裝置就可以解決這些問題，而且可以提升效率。
在產品開發和交付過程中，ZNV力維採用了DevOps和敏捷開發方法。ZNV力維在20多年積累中建立了資料、資訊、知識轉化的行業知識和能力優勢，讓我們更懂得如何做好電信運營商、智慧城市、公共安全以及智慧運維。在AI智慧硬體上，利用現代編譯語言去定義，通過軟體去制定通用介面和功能，利用行業運算元模型去驅動AI晶片，從而到達智慧化的硬體產品。因此力維可以依據不同的客戶需求，去為客戶定製化不同的AIoT解決方案與相應的產品系統。
實現產品的迭代開發、持續交付、服務技術、容器化技術是力維產品的交付特色，也是其產品落地的變現渠道。曹友盛提到：“一鍵部署是我們的用法，持續交付是我們的原則。”
物聯網門戶：AIoT發展變現的商機
曹友盛告訴億歐，早期的物聯網主要關心的是物。而當今熱火朝天的人臉識別主要關心的是人臉。當物聯網、人工智慧和人臉識別融合在一起，就會形成以人為核心的物聯網門戶，物聯網就會向商業化發展。我們知道網際網路門戶通過點選率去抓取自己的網站門戶，從而獲得收益。不同於網際網路對資訊的簡單收集，物聯網門戶指對人、物進行智慧識別，可對其周邊物體的地址、呈現狀態全部識別出來。獲得這些識別資訊，物聯網的商業化變現將更為直觀，譬如針對性的投放廣告、門禁識別的身份記錄等都是商業化變現的渠道。
曹友盛博士多次強調，網際網路的門戶給市場帶來了巨大的商機，而物聯網是網際網路的萬物互聯，一定會形成物聯網門戶，造就出新一代物聯網門戶公司和商機。網際網路門戶和物聯網門戶的區別是網際網路門戶累計人頭和傳遞資訊，物聯網門戶在此基礎上還能夠確定人的身份、特徵、相關物和周邊物的各種資料，能更準確的確定以人為中心的各種相關物的資訊，由此可產生的商機巨大無比。
無論是在AIoT模式的技術架構，或是產品系統趨勢發展上，ZNV力維都在強調新概念與新思維。同時在不斷深入客戶業務需求中，深度挖掘和探索AIoT技術的整合創新與應用，這是力維的特色和優勢。我們同樣也期待它的新發展與新未來。
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