特斯聯王海華：基于AIoT業務場景的邊緣網關解決方案

　　7月31日，由中國物聯網產業應用聯盟主辦、深圳市物聯傳媒承辦的2018深圳國際物聯網平臺與數據安全高峰論壇于深圳會展中心順利舉行。特斯聯首席架構師王海華受邀出席論壇，帶來題為“基于AIoT業務場景的邊緣網關解決方案”的主題分享。

　　特斯聯首席架構師 王海華

　　有報告預測，為了高效、實時和數據安全等因素考慮，未來超過 50% 的傳感器數據需要在網絡邊緣側進行分析和儲存。基于物聯網蓬勃發展帶來的海量數據，邊緣計算正在成為行業廣泛認可的一個領域。

　　王海華表示，如今智慧城市越來越受關注，智慧建筑、智慧停車、智慧水務等眾多城市化應用項目如雨后春筍一般產生。在眾多城市級業務場景落地實踐中，特斯聯對技術如何服務于產業有了更多感悟，如成本考量、彈性部署思路、前端數據業務化方案等。

　　成本考量：包含商業成本與技術成本。商業成本包含IoT模塊、AI模塊成本和方案/硬件/授權等費用；技術成本包含集成和工程維護的技術難度等。

　　彈性部署思路：在實際落地中，通過對算力/存儲等單元進行彈性的部署方式，以滿足多樣化的業務場景和差異化的業務需求。

　　前端數據業務化方案：物聯網的所有問題，都可以歸結為感知采集、認知計算、存儲傳輸三大方面。設備能夠上網，數據能夠采集，具備海量高密度、精細化的數據，亦成為項目落地的實際要求。在此之中，定位為城市級物聯網平臺的特斯聯，也致力在前端完成數據的結構化和業務化處理，推動AIoT的進一步發展。

　　AIoT 邊緣融合網關=連接+存儲+計算

　　按照以上提及，特斯聯結合連接、存儲、計算三大環節，打造出AIoT邊緣融合網關。

　　1. 連接

　　王海華提到，連接問題主要體現在兩大部分，一是組網方式，二是管道治理。

　　一直以來物聯網應用都具有各種各樣的組網方案，包括無線和有線。在此基礎上，融合網關將來自窄帶和寬帶的數據進行匯聚和過濾，并提供安全傳輸能力。在組網上通過提供軟件定義連接能力，最終達到高度可定制的融合IO能力。

　　2. 存儲

　　存儲問題同樣分為兩大方面。第一是數據分層持久化，第二是與如何實現數據結構化和快速索引。對此特斯聯也定義出分級存儲模式。最底層設置資源管理，中間提供滿足面向業務的流媒體存儲方式和對象的存儲方式，另外再建立起索引層，將結構化數據、半結構化數據進行分類存儲。最后同樣提供了軟件定義存儲能力，以達到高度可定制的混合存儲能力。

　　3. 計算

　　計算框架問題則可分為三大層次，分別為CPU、GPU、XPU。

　　CPU作為計算的中樞節點，完成任務編排、資源調度等整體的框架基礎；

　　GPU則在面對大量音視頻數據處理的業務場景中，能夠提供流媒體切片轉碼、計算機視覺圖像計算加速等功能；

　　王海華提到，最有意思的則在XPU部分。考慮到大量的算力將會放在該前端邊緣融合網關，以完成在線增量學習、提升推導能力兩大方向任務。在推導這一角度，則又有計算密度、算力功耗若干關鍵影響因素。所以此時企業將更多的選擇XPU，通過了解不同的任務類型、網絡復雜度、網絡深度、建模復雜度等，將算力模塊插入到邊緣融合網關中，提高網關的計算與場景適配能力。

　　為此，特斯聯打造出了用于人臉結構化的X1 VPU計算棒，以及算力更高、可以在配合邊緣網關做人/車/物結構化處理、屬性分析、大庫比對的X2 FPGA計算卡，以配合邊緣網關提升AI計算能力。

　　結語

　　作為邊緣匯聚節點，該邊緣融合網關將順利連接起傳感設備及云平臺，推動一個個諸如智慧水務、智慧消防、智慧建筑等應用場景的成熟落地，成為物聯網發展必不可少的關鍵一環。

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