智能未来已来 把握智能系统是关键

何为智能未来？简单理解就是万物皆智能，伴随互联网的发展，今天，人工智能已经非常普遍的深入到我们的生活，手机就是一个很好的智能工具，我们可以通过手机查看并遥控家里的电器，用手机提前开启车内的空调，观看通过机器翻译的视频等等。 

然而，我们并不能单纯的将手机操作作为智能未来的协同产物，那么，如何去理解智能未来呢？实际上，智能未来首先要具备四个要素，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。

智能未来的“智能”

我们不能简单的将智能未来，理解为简单的用“控制”，举例而言，早期的智能家居只是在普通家居上安装各种传感器和电动部件，让原本需要亲力亲为的人力动作交给机器，而我们只需在手机上按个按钮即可。但这只不过是“自动化家庭”，直到人工智能技术与智能语音技术与智能家居融合，智能家居时代才算拉开序幕。

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：

感知周围的环境。温度计、测量仪这些都是在感知环境中诞生的产物。

从数据推断出结论。将环境数据进行分析，从而得出一定的判断，便是用数据得出结论，这一点也很容易理解。

在机器编队的层级上学习。到了这一点就进入到自动智能编译阶段了，用机器同机器之间的互联，举个例子理解这一点：今天的智能家居，就是以住宅为平台，利用网络通信、自动控制、音视频等技术将与家居生活相关的设施联系在一起，构建高效的住宅设施与家庭事务的管理系统，提升家居生活的便捷性、舒适性，极简生活，最终实现私人定制。也就是实现由机器自主采取行动的第四点。

由机器采取行动。当你下班回到家，在沙发上“葛优躺”时感觉有些热，但又实在懒得动，这时对着空调说：“把温度调低一点！”空调立刻就自动执行了。然后你起身想做一顿简餐，走到冰箱前问：“冰箱里有哪些食物快过期了？”话音刚落，冰箱面板就显示出来了。这种感觉是不是爽爆了？

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。可喜得是，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。

智能机器带来的智能未来

从万物互联到万物智能，万物智能已经开始在各个行业扎根，尽管目前还存在着或多或少的问题，日常生活中实际上已经可以切身感受到智能技术所带来的变革。

尤其是在去年的这场新冠疫情中，智能技术在疫情防控、药物研发、疾病诊治等方面发挥了积极作用，云会议、云课堂等新的工作方式和生活方式不断涌现，新技术也在支持复工复产中大放异彩。

直接反应的便是智能机器，在安防市场，安防监控：智能门禁、红外监测、视频监控、可视对讲、门磁感应、燃气监控；电子围栏：周界防盗报警系统；综合管理平台：清洁打扫，宠物照理，家庭成员的生理信息监测；远程现场控制：GPS定位随时掌握家人、车辆等的动向；安防报警：入侵与紧急报警灯；智能控制：灯光控制、窗帘控制、插座控制、场景控制

在智能制造中，越来越多的机器人开始配备传感器和AI能力，它们可以非常高效和人类协同作业。

在医疗领域，具备AI能力的智能医疗设备大大改变了医疗服务的方式和体验，在降低成本的同时并提高了患者的福祉。 

在物流领域，智能仓储机器人系统利用云端和现场微型数据中心的组合设施提供的AI能力，可以相互沟通，协同处理，将订单拣选时间缩短到几分钟。 

智能交通系统利用大数据、云技术等手段，不仅提高了交通运输的效率，还有效缓解交通阻塞、能源消耗的问题，同时也减轻了环境污染。

智能系统承载智能机器应用

毫无疑问，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，而智能机器的背后，我们有没有考虑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。

以航空航天和国防行业为例，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。

为了行业的发展，缝合必须转向持续认证模式，以消除这一瓶颈。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。

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，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，根据风河最近进行的调查研究显示，在其所服务的行业中，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。如果企业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。 于是，风河开始研究智能机器背后智能系统的重要性。

风河为何有这样的能力？实际上，经过多年的发展，风河早已拥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。

今天的风河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。实际上，风河已经通过新的Wind River Studio智能系统平台发挥关键作用，催生全新的数字化人工智能世界。