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导 读
在物联网操作系统的初期,由于碎片化的物联网应用以及多样化的物联网终端设备,促使物联网操作系统并没有像PC或手机操作系统一样,很快形成大一统,但这也意味这其背后隐藏的市场潜力不可估量。
物联网操作系统作为物联网时代战略的制高点,引来了众多企业的参与和布局。1980年RT操作系统的kernel诞生;到了1990年有了RT操作系统;2000年之后开源的Linux开始风行;2010年的Android主导了移动终端市场并辐射嵌入式应用;如今,物联网操作系统时代如约来临。
几乎以十年为一届的时代变革之风吹起了众多的科技企业,在操作系统生态建设的同时,也成就了伟大的科技公司。谷歌、苹果、微软等无一不是如此,在个人电脑走向千家万户时,微软抓住了机会,成为电脑操作系统霸主。在智能手机成为随身必备之物时,谷歌和苹果抓住了机会,成为手机操作系统的市场双雄。
然而,在物联网操作系统的初期,由于碎片化的物联网应用以及多样化的物联网终端设备,促使物联网操作系统并没有像PC或手机操作系统一样,很快形成大一统,但这也意味这其背后隐藏的市场潜力不可估量。近年来,国内“缺芯少魂”的掣肘之痛让物联网操作系统受到了越来越多的关注。
在此背景下,“2021高通人工智能&物联网开发技术开放日—重庆站”于近日圆满落幕。中科创达操作系统首席架构师刘寿永带来了主题为《智能物联网操作系统的挑战与实践》的精彩演讲,梳理了操作系统的发展历程以及未来趋势。
以下为演讲精华内容分享:
大家下午好,我是刘寿永,来自于中科创达软件股份有限公司。今天,我将和大家探讨一下针对复杂的物联网时代,智能操作系统所面临的挑战,尤其是现在。
首先,请允许我对中科创达做一个简单的介绍。中科创达作为智能操作系统提供商,创建于2008年,现在有8000多名员工,核心业务是面向移动智能终端、智能物联网、智能网联汽车推出系列解决方案、智能平台等产品。
回归到今天的分享,我想先给大家简单回顾一下整个操作系统的发展历程。
可以说,大家目前所用的操作系统最早都起源于UNIX。它最初的应用领域比较简单,基本是用于一些日常的作业,核心技术是分时共享。后来,经由C++语言重新编写了整个UNIX的编程接口后,便也可以支持这种高级语言,但UNIX之所以成功,最重要的是因为系统中的“一切都是文件”。
仅从桌面PC机出现开始算起的话,操作系统的发展大致分为三个阶段,第一阶段是以DOS为代表的磁盘操作系统时代;第二阶段是以Windows为代表的视窗操作系统时代;第三阶段是以安卓和iOS为代表的应用操作系统时代。
Mac OS及Windows的核心技术是图形用户接口及办公应用,80年代,随着个人PC逐渐盛行,由于Mac OS及Windows的用户界面引人入胜,所以其在私人电脑、用户交互方面较为成功。进入90年代后就属于Linux的时代了,随着Red Hat提供第一个操作系统的发行版以及开源运动、互联网服务的发展,Linux开始逐渐崛起。
随后,就是大家所熟知的iOS和Android,它们的核心技术主要是多点触摸以及应用商店,为用户提供了更好的移动互联网体验,这对每个消费者而言都意味着一次巨大的升级。
随着物联网的发展,操作系统进入了一个群雄割据的复杂时代,并没有一个固定的操作系统能在整个物联网时代占据主导地位。由于物联网设备千变万化,而且分布在世界的各个角落,其天然属性就是需要和云端的连接。所以,物联网OS的核心技术便是自然交互及端云融合,而其最主要的成功因素则要依靠人工智能技术以及平台间的开放合作。
在操作系统发展的不同阶段,每次变革前夕都需要迎接不同的挑战。在2008年前后的功能机时代,大屏设备尚未盛行,最大的挑战便是“如何构建一个移动互联网设备(MID)”;2010年前后的智能手机时代,其功能更为复杂,所以操作系统所面对的挑战是如何快速渗透到智能手机市场,并在满足海量需求的同时缩短上市时间;如今,步入AIoT时代后,物联网操作系统面临着碎片化严重、商务模式不清晰、纵向领域和横向平台缺乏连接、国际合作不充分、缺乏AIoT相关标准等挑战。
站在开发的角度,AIoT本身是一个非常“复杂的世界”,涉及底层算法、平台、终端设备等不同技术、不同领域的融合。
技术+行业=IoT
即通过技术与行业的融合来提供IoT解决方案,例如5G、边缘计算、人工智能、机器视觉赋能机器人、智慧零售、智能音箱等不同垂直领域。以智能音箱为例,实现自然语音交互不仅要为开发者提供SDK,还需要为第三方平台提供准入接口并融合语音识别算法。
软件+硬件=系统
软件时代,Windows可以通过售卖License授权盈利,但IoT时代,物联网OS在某种程度上必须要以硬件为载体。中科创达通过面向不同客户,分别提供智能模组、智能套件、智能中间件,形成一套智能融合系统,从而为不同层级的客户提供不同解决方案。
算法+工具=AI
过去,人们认为AI仅仅是一个算法,但中科创达除了可以为行业用户提供算法外,还可以根据企业需求为其提供诸如工业检测、LCD面板检测、工厂安全帽检测等工具,真正将AI赋能垂直领域。中科创达Model Farm可以提供AI开发的整个流程管理,包括数据标注、预训练模型、模型训练、模型转换到目标平台、在线模型测试等,拥有超过20个符合SOTA标准的预训练模型,支持量化训练及多种推理引擎,最重要的是支持零代码开发,加速算法交付周期。
中科创达于2018年就推出了工业视觉检测一站式解决方案——智慧工业ADC (Automatic Defect Classification)系统,包含缺陷自动化分类、新产品迭代数据清洗、业务作业员认证三个子系统,从作业员技能认证、数据集更新到新产品导入,贯穿工业检测的整个生命周期,有效帮助制造企业减少75%的工作量,产能提升35倍。相比人工检测,漏检率下降3%,准确率提升99%。
云+端=边缘
传统的边缘计算赋能是通过底层传感器接收数据后传输至边缘节点再发送至云端,但近年来,越来越多的云服务下沉至边缘,不同功能的各类边缘设备日益增多,算力分配问题逐渐凸显,未来,计算资源将成为重要资源。
计算+5G=应用
目前,用户对于5G所带来的差异化改变感触不深,主要是由于市场上尚未出现大量5G应用爆发。中科创达可以为开发者提供5G模块、开发套件及相关参考设计,还在5G切片领域形成了相关解决方案。典型的5G切片功能及场景有切片客户端管理,即切片控制、切片实例管理;通过FQDN、DNN、IP切片路由规则来管理切片网络;通过切片管理服务器通信,同步订阅切片信息;根据不同类型的商用网络,建立切片连接,并通过切片传输数据等。
设备+智能=机器人
整个机器人系统中包含了诸多软件系统,包括ROS、Android、物联网管理系统、端云融合系统等。目前,中科创达基于高通RB5平台、面向不同种类、功能的机器人开发了相关的参考设计及外围插件。
手机+虚拟化=云手机
云手机是指Android系统主要运行在云端,每一个Android都是一部手机,包括设备节点管理、用户和数据管理在内的管理系统主要运行在云端,控制引擎、虚拟传感器、多媒体编解码、虚拟网络等插件运行在SoC上。
最后,我把今天的分享做一个总结。
首先,未来的智能系统将是软件与硬件的融合,技术和行业的结合将推动未来数字化转型。
其次,随着云服务下沉,未来的算力将更加集中地部署在边缘节点,边缘算力网络将成为智能楼宇、智能家居等智能化行业的中心。
第三,未来,精准算法及自动化训练将促使AI开发越来越容易。
第四,5G将快速发展并赋能更多行业应用,例如XR、V2X、工厂等。
第五,以语音交互、手势交互、自然语言交互为代表的智能交互将逐渐取代传统的按键、触摸屏,成为新的交互模式。
第六,智能机器人将持续迭代,形式、功能更加多元化,从而赋能更多行业。
第七,虚拟化技术日益普及,促使设备使用、程序研发更加简单。
除了中科创达操作系统首席架构师刘寿永带来了精彩演讲外,来自高通公司以及中科创达的多位行业精英围绕人工智能、机器人、智能物联网、5G、毫米波技术等行业热点话题带了一系列专业分享,共同探讨了基于高通平台的开发经验、避坑指南及成功应用案例,深度探索行业发展趋势。
高通人工智能&物联网开发技术开放日·杭州站即将于6月24日盛大开幕,主题将覆盖5G 赋能下的智慧物联网、智能物联网操作系统开发、最新高通机器人开发平台、基于RB5的 VSLAM开发及DirectNN深度学习部署案例、高通骁龙移动平台的端侧及边缘AI产品开发、高通IoT及可穿戴平台的产品开发等一系列干货。
