伴随着低延迟互联与更强大的计算能力、数据处理能力以及边缘人工智能，新一代智能机器人已经进入我们这个时代。具备原生认知能力的用户界面、网络安全和功能安全，这些机器将改变地球上的每一个国家、经济体和社群。风河总裁兼首席执行官Kevin Dallas认为，技术融合为第二轮数字化转型——即“OT数字化转型”提供了跳板。同时，企业在第一轮数字化转型——即“IT数字化转型”中已经做出的投资将会成为第二轮数字化转型良好基础。企业的第一轮数字化转型主要是在内部实现，而第二轮数字化转型则是集中体现在企业之外，即企业之间的生态链。
他指出，这意味着关键任务领域、受法规监管行业的工作将越来越多地获得智能机器的辅助。这些机器将出现在无人机、机器人、自动驾驶汽车、智能工厂和安全采矿等领域，并彻底改变诸多行业。我们一方面要充分发挥想象力，另一方面则必须确保所采用的技术和软件获得适当的认证，从而为企业和消费者提供充分的安全性。其中，实时计算、低延迟互联、高可用性、信息安全性和功能安全性，这些都是至关重要而且不能打折扣的。
“智能化成熟度”成为热门概念
科技产业普遍都在讨论计算和智能如何走向边缘，但要特别考虑到的问题是，哪些新设备、新应用和新场景更加依赖于这种新型智能机器。智能工厂、无人机和机器人这些应用场景，对新型智能机器提出了很多新要求，由此使得实时计算、低延迟互联、高可用性、信息安全性和功能安全性成为至关重要而且不能打折扣的元素。
为什么会这样呢？这是因为这些应用场景都是面向客户的。当你考察这些新系统如何进行计算时就会发现，其中存在四个层级的新事物：1）感知周围的环境；2）从数据推断出结论；3）在机器编队的层级上学习；4）由机器自主采取行动。
这四个层级构成了智能机器和人工智能的蓝图。因此，五年前不可能的情景在今天已经成为现实。
现在，由于技术进步以指数形态扶摇直上，我们的计算、数据处理和AI／ML都可以在网络边缘完成。令人惊叹的是，我们正在经历一生中最宏大的技术创新——智能机器从天而降。这真是一个激动人心的时刻！
智能系统成为全球经济驱动力
各个行业都在采用新型智能系统方法，我们发现许多企业都在关注数字化转型。这种转型始于IT系统，因为企业首先通过IT系统和应用软件实现了内部业务的数字化和优化。通过大量投资，许多企业已经接受了云计算，并实现了高水平的数据处理。
如今，云计算和人工智能已经在商业应用中广泛渗透。企业已经在享受着IT投资给生产力带来的回报。
最新发生的改变是，已经实现IT转型的企业正在对其OT进行同样的转型，从而使数字化转型延伸到了企业之外。令人兴奋的是，这些企业并非从零开始。他们正在把云原生功能和投资推向边缘。这意味着企业能够以服务的形式交付其产品，并通过其在用户手中的产品与企业之间的数字反馈回路提供软件定义的增值服务。
请您看看特斯拉公司如何开展其电动汽车业务。客户已经拥有他们所购买的汽车，但特斯拉仍然与这些汽车保持着密切联系。车主很可能在早上起床后发现新功能已下载到自己的汽车上，新服务已交付了，而车辆的健康状况始终由特斯拉公司在监控。很明显，这对汽车行业有着巨大的影响。同时我们也看到，在风河服务的所有行业中正在发生同样的事情。
以航空航天和国防行业为例，请你看看那些在空中飞行的飞机，可以用同样的方式来监控和更新其中的功能。同样的情形也延伸到了智能工厂。现在，有了5G所提供的低延迟特性，工厂车间的机器人就可以获得边缘智能技术的支持。我们还看到，医疗应用、具备网络互联能力的MRI机器可以通过AI和数据分析来提供更好的体验。
根据PwC的预测，从现在到2030年这些年内，全球GDP增长中将有70％与智能机器相关。风河关心的是，要让这一预测成为现实，需要做些什么？有哪些因素促使智能机器经济为主导的新工业时代成为现实？
关键任务智能机器的必备能力
重要的是要认识到，关键任务智能机器需要具备几项必备能力，包括近实时性能、高可用性，应该能够达到99．999％甚至99．9999％的正常运行时间。这意味着每年只能有几秒几分钟的停机时间——这些系统绝不可能停机几天或者几个星期，但这并不容易做到。许多企业系统的运作只能达到99．9％活99．99％的可用。
5个9或6个9的正常运行时间，这是关键任务应用场景的要求。功能安全性和信息安全性的要求也是如此。在航空航天、国防和相关行业的许多企业，他们的系统必须使用经过认证的产品，才能为使用者提供特定级别的安全保障。因此，确保关键任务系统获得认证，就变得越来越重要。
事实上，根据我们最近进行的调查研究显示，在我们所服务的行业中，有一半以上的用户认为，智能系统的重要性在未来一年将增加50％。然而，在过去，仅仅在子系统的层级上进行认证就需要好几年时间。如果您想在商用飞机上对软件进行更新，并通过无线方式进行，则必须首先对软件进行认证，而这个过程可能需要数年的时间。
为了行业的发展，我们必须转向持续认证模式，以消除这一瓶颈。我们必须将这些关键任务型智能系统的认证时间从几年缩短到几个月，并以不损害最终用户安全的方式进行认证。
机器经济这个概念对于风河有着特别的意义
智能机器将会对社会和经济产生极为重大的影响。专业机构预计，到2030年，智能机器将会影响70％的全球GDP，这真是不可思议！我们所说的智能机器究竟是什么意思呢？它们是具有感知、推理、学习和行动能力的机器。他们有能力根据用户的体验对自己做出调整。
过去，我们已经有执行特定功能的嵌入式设备。通过智能机器，则可以不断学习和调整从而增加提供给用户的功能——当然，这都是在严格的设计准则范围内进行。
我们期望这些智能机器在各个行业中获得越来越广泛的应用，并发挥更大的作用。我们看到它们与人类一起协同工作，并使人类更加多才多艺。我不认为它们会代替人类，但它们可以提高人类完成的任务的效率。特别是有许多危险的工作，例如采矿业的工作，可能会由机器人或无人机承担高风险任务，而人类则通过增强现实和虚拟现实界面来管理这些任务的执行。
我认为我们将走向一个全新的世界——在这里，人类将越来越多地通过混合现实技术来从事各类活动。工作任务将由人和机器协同完成。这是一个令人兴奋的世界，我们认为这将是机器经济的组成部分，机器与人类协同工作，使工作任务更简单，工作更高效，客户体验更好。
未来技术已经到来，我们需要的是想象力
智能手机可以算是智能机器系统的第一个版本，它通过云架构来运作，并且让人们意识到任何设备如果没有联网就几乎毫无用处。
然而，我们现在正走向这样一个世界——即使云互联网被暂时切断，设备本身也将继续拥有智能。通过移动电话，我们拥有了高速互联网络。突然之间，这种互联发生了指数级的变化，用户离开家时可以不带钱包，但是不能不带手机。
这种变化将会进一步加剧。人们会期望机器具备更高的智能，例如，当人们走向一个数字告示牌时，如果它没有展现出智能水平，人们反而会感到惊讶！各种新场景将更快地成为现实，远比我们这一代人所相信的要快。
技术的发展已经远远超过了我们十年前的预期。技术进步越来越快，现在您可以在小小的边缘设备中拥有一个大规模数据中心。半导体技术的进步意味着几乎每一台设备都可以拥有高水平的计算能力，如今生活的变化取决于我们的想象力而非技术局限性。
如今我们必须想出方法来为这些设备编写软件，使用机器学习和人工智能来实现高水平的自动化学习。实际上，您真的可以对这些设备进行编程，使用各种计算、分析、算法和功能，而无需代码和代码接口。现在的情况是——天高任鸟飞，而我们的想象力要尽快跟上技术的进步。
这是一个非常激动人心的时代，风河将此视为一个独特的机会。在这一机会中，我们将通过新的Wind River Studio智能系统平台发挥关键作用，催生这个全新的数字化人工智能世界。
