利用专用 5G 加速数字化转型

Posted on by Micah Kaplan

目前为止，我们所经历过的每一代都是变革性的进步，对吧？事实上，5G 确实是意义深远的一步，尤其是对于物联网而言。而专用 5G 网络更是如此。高速度和低延迟的结合必定会为工业环境带来优势。

移动和无线研究公司 CCS Insight 的网络基础设施总监 Richard Webb 介绍了 5G 在组织数字化转型中的作用、5G 与 Wi-Fi 之间的关系，以及该生态系统中强大的 5G 合作伙伴。

推动最近的 5G 专用网络发展趋势的因素是什么？

5G 是一个真正能扭转大局的关键，因为它带来了新的功能，不仅仅是更快的宽带。我觉得它的速度在很大程度上吸引的是消费市场，但对于其它市场（尤其是企业和工业领域）来说，它具有不同的意义。

5G 的功能确实包括更高的容量，也包括更低的延迟。这些功能与其他数字技术（如多接入边缘计算、大数据分析、AI 和机器学习等）的发展同步出现。5G 对于其它技术来说是一个真正的基础设施和服务环境，但实际上 5G 真正的强大之处在于它与其它数字化技术的互相结合。这才是工业界将会真正利用的优势。

工业环境已经开始改变，将越来越多的流程迁移到云端，并在这些流程中执行更多数据驱动、以 IT 和计算为中心的任务。5G 的出现恰逢其时，因为它可以在支持和加速数字化转型上切实发挥作用。企业和工业领域中出现了各种以 5G 连接（尤其是边缘计算）为基础构建的新用例。

一个组织拥有的不同数据流可能只能发送少量数据，但可以扩展到数万或数十万个数据点或连接点。例如，传感器一次只能传输一条信息，但作为一条非常复杂的生产线的一小部分，它能定期传输信息。或者是智能医疗设施中与许多不同类型的机器相关的一组非常复杂的不同流程。不同的设备和它们捕获的不同数据流提供了许多十分有趣但却十分复杂的用例。

因此在拥有很多可能性的同时也有很多要求，而这就是 5G 真正能发挥作用的地方。因为它的功能与容量和延迟有关。但也与为工业环境提供的移动性有关，在可移动的工业环境中，无需将机器连接到有线网络连接。5G 便于灵活地在一个场所内移动机器。这基于它与其它网络技术（如 Wi-Fi）之间的相互关系。它是全国性的基础设施，是超出单个企业范围的移动网络。

5G 和 Wi-Fi 有什么区别？

我认为要分出 Wi-Fi 和 5G 之间的胜负不是那么简单。Wi-Fi 在企业中的部署极其广泛；我认为它不会消失，也没有仅仅因为 5G 的出现就消失的理由。Wi-Fi 开发商与移动网络开发商之间保持着非常进取和协调的合作，因此对双方来说，Wi-Fi 与 4G、5G 并不陌生。这些技术现在已经可以相互协作；它们既可以集成在一个网络中，也可以作为两个独立的网络同时运行。我认为它们将在企业场所内共存。

Wi-Fi 部署广泛，可扩展性也很强。但它不一定适合任务关键型的连接。5G 更适合任务关键型功能，当您连接设备时，其性能参数范围更大、更一致。5G 并不一定比 Wi-Fi 更好，但是 5G 更适用于某些任务或场景。您可以把它们视为互补关系；它们同时运行时，有助于充分发挥两者的性能。

组织如何实施专用 5G 网络？

5G 为电信公司提供了一个为企业和工业领域重新制定游戏规则的机会：重新思考服务的定位，以及如何将 5G 作为企业内用于边缘计算和人工智能分析等数字化技术的技术平台。

电信公司需要对自身的能力持开放态度，并诚实地承认他们的不足之处，尤其是在企业环境中。因此，他们必须建立一个解决方案生态系统，该系统不仅涉及网络硬件和软件、云服务能力，还可能涉及系统集成商，或者对电信公司想要涉足的某些细分市场拥有丰富知识的企业。

必须针对特定客户或细分市场来建立生态系统。他们可能在某个细分领域（例如医疗保健）拥有庞大的客户群。电信公司可能由于非常了解医疗保健行业的技术需求，而有能力担任该医疗保健转型环境的直接领导者。

但对于另外一个细分领域，电信公司可能没有这种能力。因此，他们也许会采取不同的方法，更像是一个批发业务提供商，在这个特定环境中，与客户的直接接口可能是云合作伙伴。因此既存在技术因素，也存在商业因素。

Amazon、Google 和 Microsoft 等云提供商在专有 5G 中扮演什么角色？

我认为 Amazon Wavelength、Microsoft Azure、Google Cloud 等提供商都扮演着极其重要的角色，在专有 5G 网络环境中是一个巨大的机会。其中的许多提供商已经与企业存在既有关系，部分原因是这些企业已经在经历自身的数字化转型，其中很多都是围绕着流程的云化进行的。

我还认为，这些云提供商的规模和覆盖范围往往会超过电信运营商提供的服务潜能。请记住，他们中的很多都是跨国组织，虽然运营商可能拥有 5G 基础设施，但这些云提供商在自己的服务器和数据中心基础设施上进行了大量投资，并拥有强大的技术组合。

云提供商并不是想要抢占运营商的市场，至少我不这么认为。但一些运营商向我透露，考虑到云服务提供商的规模和覆盖范围，他们所担任的角色有点让人紧张。因此，关于电信公司将如何与云提供商相互合作的问题还有待解决。但我认为市场确实在不断增长，就像一个不断变大的馅饼，每个人都有共存的空间，每个人都可以从中分一杯羹。

关于 IBM、Dell 和 HP 等企业解决方案提供商的情况如何？

我觉得他们非常重要。许多这些组织将在企业界内保持长期的关系和声誉。当中的许多提供商，尤其是 HP，积极地利用他们的软件功能构建以 5G 为核心的环境。他们早已经朝着这个方向发展了，专有 5G 网络实际上只是战略的延伸，即在网络上（不仅是在设备上）成为电信公司的一部分。

这仍然与获得计算和处理能力有关，但更注重网络的虚拟化。我认为，这些公司与 5G 网络运营商和云提供商一起在市场上扮演着很有价值的角色。这些 IT 提供商在移动领域深耕已久，这意味着他们对不同细分行业的演变有着深刻的了解，这对解决方案的整合非常重要。

Cisco 等企业网络技术提供商的角色是什么？

Cisco 的角色在某种程度上就是肉和水。重点是搞清楚它的战略是什么、适合哪些行业。我觉得这也是许多企业仍在思考的问题。问题不在于：“我们拥有合适的技术吗？”而在于：“我们能够在价值链中的哪个环节提供最大价值？我们可以在哪个环节建立业务？”他们在这个市场内有很多不同的定位方式。

但说真的，我认为将专有 5G 视为一个单一市场不一定正确。我认为，根据行业的不同，这也许将成为一个非常多元化的市场。但您可以在一个市场内充当一个角色，但在另一个市场内充当另一角色。这取决于渠道、机会、客户群、合作伙伴关系等，并且需要在每个用例中搞清楚这些问题：“我们最大的机遇是什么？我们能和谁一起合作？我们如何将解决方案整合在一起，并在每个项目上运行？”

您是否能向我们详细介绍技术制造商 EXOR International 是如何部署 5G 的？

在意大利维罗纳的智能制造工厂内，EXOR 与意大利移动运营商 TIM 以及 JMA Wireless 和英特尔合作实施了 5G，将其作为专用移动网络环境的一部分。它不仅为了提升自身的处理能力而实施了一个专用 5G 网络，还构建了一个 5G 智能实验室环境。在该实验室内，它对新用例在自身网络内的部署进行了测试，但也可以将它们作为解决方案套件的一部分呈现给客户。它还向其他公司开放了实验室，来探索他们如何与基于 5G 的工业 4.0 无线应用程序交互。

EXOR 不仅是部署 5G 的一个榜样，还是一个分享经验教训的合作伙伴。这是一个非常强大的环境，不仅可以让您了解如何在智能制造环境中部署用例，您还可以尝试更多事情，尤其是工业电脑和人机之间的接口。它拥有丰富的潜力，我很期待看到他们如何随着时间的推移而发展下去。

专有 5G 网络还有什么其他值得注意的？

专有 5G 并不是一座孤岛。在许多情况下，它是组织数字化转型过程的必要环节。它确实是通过一个具有弹性和灵活性的网络将数据功能的不同部分与处理和计算能力连接起来的一个更好方式。

我在这里讨论了 5G 将如何成为数字化技术组合的平台。这听起来不错，但是一个复杂的环境，这些技术需要由您整合起来。我认为，能够降低复杂性的解决方案对于推进专用 5G 移动网络非常重要，我们看到其中的一些解决方案已经得到了应用。重点在于是否在技术上拥有一个协作式环境，以及是否拥有一个支持该环境的商业框架。

相关内容

要了解关于专有 5G 未来的更多信息，请收听我们的播客“CCS Insight 对专有 5G 的预测”，并阅读​​“专用 5G 网络市场的挑战和要求”。要了解 CCS Insight 的最新创新，请在 Twitter 上关注 @CCSInsight，并在 LinkedIn 上关注 CCS-Insight。

 

本文由 insight.tech 的高级编辑 Christina Cardoza 编辑。

了解英特尔® 酷睿™ 处理器和工业用例

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每一天都有新的技术改进，每一次改进都堪称又一次的突破。但如此有力的突破需要以新功能为基础。例如，最近发布的第 12 代智能英特尔® 酷睿™ 处理器（代号 Alder Lake）便在各个行业掀起了波澜。

该处理器采用一种新的混合架构，英特尔表示这是近年来处理器性能的极大提升。它同时提供高性能和高效率，因此解决方案不必为了实现高性能而在能耗上有所妥协，反之亦然。

此外，该版本还包括大幅升级的图形处理单元、实时功能和新的硬件功能。这实现了更强大的单线程性能、多线程性能、显卡性能和图形处理单元图像分类推理性能。

业界领先的工业计算机供应商 ASRock Industrial 的系统产品事业部部副总裁 Kenny Chang 说：“它的最卓越的特点是混合式架构，将性能内核和高效内核结合在一起。我们可以根据任务来调整内核。”

Alder Lake 在制造业中的应用

Chang 介绍 ASRock Industrial 最近开始向微服务架构转变，并在边缘平台上同时运行多个容器。利用第 12 代智能英特尔® 酷睿™ 处理器及其灵活的架构，ASRock Industrial 不仅可以管理所有微服务和任务，还可以将其迁移到云端、边缘以及来回迁移，最大限度地降低带宽利用率和延迟。

混合架构在这里也发挥了作用，因为 ASRock Industrial 现在可以根据微服务的需求配置他们的系统，以在高效内核或性能内核上运行。

ASRock Industrial 与英特尔密切合作，因此能够在新处理器发布之前抢先预览，并与客户一起做好准备，迎接变化。

Chang 说：“英特尔在我们该如何满足客户需求以及帮助客户，尤其是系统集成商缩短开发时间方面提供了更多见解。”

例如，ASRock Industrial 最近与一家业界领先的制造公司合作，将他们的工作负载整合到自动光学检测（AOI）系统中。该制造公司则希望通过机器视觉技术提高产品质量和客户满意度。该公司使用基于 Windows 操作系统的工业控制电脑运行机器自动化，但却使用基于 Linux 的独立系统运行检查模型。由于操作系统的不同，他们很难做到正确的数据传输。

Chang 说：“电脑 A 到电脑 B 之间完成数据转换的时间太长。”

通过在 AOI 解决方案中实施 ASRock Industrial 的 iEPF-9010S 系列（搭载第 12 代智能英特尔® 酷睿™ 处理器），它能以共享内存技术解决数据传输问题。

iEPF-9010S 系列是利用英特尔 Thread Director 提供超级计算能力的边缘人工智能物联网平台。它还具有丰富的 I/O 接口和灵活的扩展功能，可将多台设备连接到该 AOI 系统。

这种工作负载整合使该公司的数据传输速度比以前的方法快了 100 倍。此外，Chang 还表示，该制造公司现在需要管理的设备更少，系统集成复杂度更低，而且系统设备占地面积更小。

他说切换到 iEPF-9010S 系列的过程是流畅无缝的。Chang 说：“客户可以通过购买我们的盒子来使用此解决方案，我们可以将它安装在我们的系统中。这样，他们在打开盒子后，就可以直接将它安装在软件应用程序上。运行起来快速简单。”

Alder Lake 的硬件集成

ASRock Industrial 还受益于处理器全新的硬件安全功能。Chang 说：“网络安全是全世界科技领域中的热门话题。当我们将工业物联网引入工业自动化时，许多 OT 设备会很容易受到入侵。”

该公司在 5G 智能电杆/智能城市的实施中首次目睹了这一点，此案例中的智能电杆与许多闪电、空气质量控制和交通监控设备集成在一起。使用基于 Alder Lake 的平台后，这些设备的所有数据将被发送到边缘，从而进行图像分类。英特尔最新的 Software Guard 和 PTP 技术共同确保硬件中的数据安全。

此外，Alder Lake 全新的实时功能提供了对城市情况的实时可见性，因此运营商可以在必要时做出快速、明智的决策。

展望未来，ASRock Industrial 期待更多客户使用该新功能，并将继续充分发挥解决方案的所有潜力。

Chang 说：“ASRock Industrial 不仅面向硬件供应商。我们还考虑向英特尔的各个细分市场扩展，帮助客户获得更好的解决方案。这是我们对终端客户的目标。我们还让世界变得更加美好。”

相关内容

想要了解关于第 12 代智能英特尔® 酷睿™ 台式机处理器和移动式处理器的更多信息，请阅读“CES 2022：英特尔推出革命性的 CPU 架构”，并收听“ASRock Industrial 使用的最新英特尔® 处理器探讨”。有关 ASRock Industrial 的最新创新，请关注他们的 LinkedIn 帐户：ASRock-Industrial。

 

本文由《insight.tech》主编Kenton Williston编辑 。

人工智能机器人利用视觉和触觉包装果蔬

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机器人已经拥有了视觉和听觉，而人们正在通过新技术对它们的触觉进行微调，从而将其用于一个出人意料的用例。拥有电子、工程和生物纳米技术背景的 Atif Syed 博士痴迷于能够对加工流程产生巨大影响的纳米级设备。这种关注促使英国机器人公司 Wootzano 的首席执行官 Syed 为机器人打造了一款电子皮肤，使机器人能够感知压敏接触。

他解释说：“我知道最大的问题之一是让机器人拥有像人类一样的触觉。”“电子皮肤传感器可以感觉到施加了多少力，以及运动的准确方向。最有趣的是，使用一种完全可伸缩的材料，就可以实现这种能力。”

Syed 的目标将他的创新技术应用于医药行业，但他出人意料地绕道而行，在拥有供应链数字化转型潜力的食品分销行业找到了一个高价值的应用。

物联网机器学习改变了一个行业

传统的果蔬分拣、修剪和包装方法容易出现人为错误，影响质量和运营效率。

Syed 说：“我亲眼看到了寻找劳动力完成这些任务有多难，现在几乎所有任务都是机器自主或自动完成的。”“但是在不碰伤和损坏产品的情况下分拣产品所需的精细运动技能无法完全自动化，因为机器人没有足够精细的触觉。”由于这项工作既单调又费力，本行业也面临着高流失率和高昂招聘费用的挑战。

Wootzano 的机器学习工程师 Joel Budu 说：“包装厂与中介机构合作，员工通常就职很短的一段时间之后就会跳槽。”“您为他们所做的培训付诸东流，他们的工作质量也参差不齐。”

配备 Syed 电子皮肤的机器人系统（如 Wootzano Avarai）可以完成这个流程，更高效地包装果蔬，从而提高利润率，更快地将更新鲜的食品从农场送到餐桌。在将食品配送给零售商之前，机器人还可以识别质量问题，从而减少退货和浪费。

工业自动化和物联网如何运行

Wootzano Avarai 系统是一个独立的解决方案，可以添加到现有的传送带系统中。Avarai 不像其它系统那样仅提供机械手，它是一个完整的解决方案，拥有视觉、自动化功能和发挥关键作用的电子皮肤，可通过分析数据（包括硬度、化学传感数据和温度）来检查新鲜度。末端执行器上的分拣工具可以定制，使客户可以根据农产品的要求更改系统（视频 1）。

视频 1. 采用人工智能和计算机视觉技术的机器人水果包装机解决方案简化了果蔬加工流程。（来源：Wootzano）

Avarai 机器人采用人工智能和物联网机器学习技术。通过机器人摄像头的每一件产品都会被记录和分析。数据存储在 AWS 云网络上。例如，葡萄是最难分拣和加工的水果之一，而 Avarai 能在大约不到一年的时间内带来投资回报。

Budu 说：“在现有设备中整合 Avarai 非常容易。”“容纳机器人大脑的机柜结构可以放置在 600 毫米的正方形空间中。我们使用英特尔® 实感摄像™ 头捕捉深度图像。我们的解决方案使用多种英特尔® 硬件，包括面向电脑的 CPU 和面向机器学习推理的视觉处理器。”

包装厂采购机器人并支付每月的装机费，费用包括机器学习模型、硬件更新、修理和维护以及电子皮肤更换。

Sye 说：“根据使用情况，电子皮肤大约每四个月就要更换一次。”“遗憾的是，与人类皮肤不同，机器人皮肤目前还无法自我再生。”

Sye 说：“我们给客户带来的主要优势在于他们不需要依赖人力，在目前劳动力短缺和新冠肺炎疫情持续的情况下，人力对这个行业来说是一个巨大的挑战。”

物联网机器人的未来

Syed 的下一个目标是实现机器人的民主化，将它们的价位降至对客户（无论是商业用户还是消费者）合理的水平。他说，民主化有助于释放更大的潜力。

他说：“我们预计未来会有更多的机器人出现在人们的家中。”“当今的消费者拥有割草机器人、吸尘机器人，甚至还有可以自行清洁的机器人垃圾箱。我们设想未来还会有能为您烹饪您最喜欢的食物的机器人！我们最大的创新是降低成本，使客户能够尽快应用和集成技术。我们相信，总有一天，人们会有更多的空闲时间来做喜欢的事情。”

 

本文由 insight.tech 的内容副主管 Georganne Benesch 编辑。

与 CCS Insight 一起预测物联网的未来

Posted on by Micah Kaplan

有哪家企业不希望自己能够预测未来呢？但是，还是会有一些人尝试凝视水晶球，并且拥有足够勇气，将结果公诸于众。分析公司 CCS Insight 就是这样的预言家，这家公司刚刚发布了它的年度物联网预测。CCS Insight 对其全体员工进行了调研，内容涉及从可持续发展到云计算的未来的一切，甚至包括“物联网”这个定义的演变。他们为 insight.tech 的读者准备了一份特殊的 2022 年度报告，报告的侧重点放在物联网的转型空间。

我们将与 CCS Insight 的首席运营官兼物联网研究主管 Martin Garner 展开对话，借此了解一些重点。他将对 2021 年作出回顾，看看有哪些预测已经成真、哪些还不够明朗，并对 2022 年以及日后的趋势进行展望。

您的 2021 年预测最后结果如何：哪些预测成真了，哪些预测错了？

其中有一些成真了，这令我们感到很荣幸。其一是新冠疫情将加快机器人、自动化和物联网在各个行业的应用。投资起初出现过停滞，但人们意识到他们需要这样的技术，才能维持运营。另一项预测是：人工智能和机器学习中的安全和隐私将成为更令人担忧的领域。机器学习的攻击面相当大，而且可能很难在一开始检测到黑客攻击。

我们也确实有一些预测没能押中。我们预测诺基亚会被收购，但事实上这并没有发生。我们还预测，政府对大型科技公司的监管将会放缓，而实际上，监管推进的速度比我们预计的更快。

还有一些属于长期预测，仍有待事实验证。例如，我们预测到 2025 年，一家大型云企业将提供全方位的移动网络解决方案。还有一项预测是：微型人工智能技术的地位将有所上升，占到全部人工智能工作负载的 20%。科技行业瞬息万变——尤其是物联网——而且它的角色正日益变得更加重要，但我们还没有达到那个水平。

对于 2022 年的物联网，您有什么设想？

关于 2022 年以及更远的未来，我们作出了近 100 项预测，但显然不能在这里一一列举。但我们从或多或少与物联网社区相关的内容中抽取了一部分预测，并将其制作为一份报告，供大家从 insight.tech 下载。

我只准备重点介绍引起我注意的几点。其中一些关乎新冠疫情的后续影响。到 2025 年，发达国家对办公空间的使用将会减少 25%。将会有更多的人采用 5G 作为额外的家庭宽带；我们认为 10% 的家庭可能会拥有 5G 连接。

我们还看到，从去年开始，人们对可持续性的关注大大增加。我们坚信“清洁云”领域将成为今年的一块竞技场。我们还认为物联网可以通过在市场营销中加入可持续发展因素而获益。总的来说，对于可持续发展来说，物联网带来了福音，但我们基本上还没能充分利用这项技术。我们还认为，当我们实现这一目标时，可持续性将被采纳到 6G 规格中。

还有很多关于物联网本身的东西。更多地关注软件和机器学习——向更高一级的物联网转变。智能电网和广域网之间的联系也将变得更加紧密。我们实际上预计在 2025 年之前，将出现一种“泛公用事业公司”——我们指的是既是能源供应商，又是网络供应商的公司——同时在这两种网络中耕耘，因为二者正变得越来越相似。

亚马逊、谷歌和微软等云提供商的角色将如何发展？

它们都在致力于推动的领域之一是电信网络。而在 5G 领域，它们作出了更多努力。随着 5G 从目前的消费阶段更多地过渡到工业阶段，就更是如此。举个例子，如果您是一家全球性汽车制造商，而且希望在全球范围内所有您旗下的制造工厂都建立 5G 专用网络，那么谁最适合提供这一服务？我认为答案不是当地的电信公司，因为他们不够全球化。这个角色更有可能由您的大型云提供商来承担。因此，我们认为他们将成为一些电信产品的关键分销渠道。而我认为这是一个很好的例子，这说明在未来几年里，云服务提供商和电信公司之间的业务领域将变得越来越模糊。

那么在这样的格局里，类似于云的本地体验该处于什么位置呢？

我们目前预计，像戴尔、惠普和其他计算提供商将推出类似于云的体验，而且（这一点非常重要）——他们将通过一种本地计算服务的商业模式来提供这种体验。您不必从一开始就投入巨大的资本成本，建立起庞大的计算项目——您可以完全通过运营成本 (OpEx) 来完成一切。我们还预测大型云提供商将在本地设备中提供本地云容器——AWS Greengrass、Azure Stack 等等——而且他们将提供“即服务”硬件。

不出意外的话，我们预计本地计算将会或多或少地回到大众视野，而这将会放缓公有云的增长。我们还认为物联网是其中至关重要的一部分，得益于边缘计算的力量——事实上，我们在工业物联网系统中产生了如此多的数据，而且我们经常需要迅速针对这些数据采取行动。我们不能只在云上完成一切；我们需要本地侧的计算。随着物联网的不断发展，我们认为这种回归更强大的本地设备的趋势将得到加强。

您认为人工智能、机器学习和计算机视觉等技术将走向何方？

人们将对“智能”报以极大关注，而不是物联网本身。我们目前看到人们非常关注机器学习和人工智能的工具，这使得世界各地普通公司里的基层工程师更容易选择算法，设置和应用它们，并将其构建到开发中。事实上，对于普通人来说，在这个领域选择和应用系统真的很有挑战性，所以我们还预计更多企业将致力于提供面向机器学习和人工智能的成品系统。我们甚至会越来越多地看到一些人工智能成品被捆绑到行业整体解决方案中。

我们还预计小型或专业系统集成商的角色将得到长足的发展。它们可以替您承担大量的训练和配置工作，因为您的工厂中制造出的产品是与众不同的，因此您需要根据自己特有的图像来训练模型。

这里还有一个小小的警告。让成千上万家专业系统集成商同时在这个领域快速发展是一项艰巨的任务。也许他们最初接受的培训是监视系统的安装人员，他们可能不太擅长机器学习。另一个预测是来自几年前的遗留产物，也就是随着时间的推移，我们将转向分布式的训练，而非集中式的训练。然后，完成这些之后，您需要对它有足够的信任，才能运行您的操作。

在您看来，让人工智能变得更值得信赖、更民主化，会带来什么影响？

我认为这是目前整个科技领域中最吸引人的领域之一。但我想在这里提出一点警告。我们认为人工智能是一种特殊的技术，设计师或工程师在设计阶段引入的一个小小的假设或偏见，都有可能给社会带来巨大的困难。因此，我们需要更多层面的支持和监管，才能让我们放心，相信人工智能得到了合适、恰当的使用。

另一个关键方面是建立与特定公司无关的伦理团体。我认为我们需要将焦点从商业利润完全转移到伦理上。很显然，要建立坚实的用户信任，我们还需要一些其他的东西，比如外部监管。但我们也需要行业最佳实践和标准，我们还需要行业级别的人工智能系统认证。

然后我们需要对从业人员进行认证。开发人工智能算法的人必须具备专业资质。所有这些层面都在开发和引入过程中，但我们还没有走到那一步。因此，我们就这一领域作出的一项预测是：到2024年，80%的大型企业将正式对人工智能系统进行人工监管。将出现一层全面的质量控制体系，在人工智能失控之前，我们会对其实施真人监督。

请您再进一步谈谈有关物联网成为智能物联网的预测。

实际上，很少有人购买物联网产品。他们只是针对某个商业问题，去购买解决方案。其中有一部分就是物联网，一种能够使解决方案起作用的技术。物联网的真正价值不在于您在物与物之间创造的连接，而在于您如何利用如今可供您访问的数据。将计算机视觉应用于一条生产线后，您不需要太关心摄像头；您真正在乎的是它告诉您的内容。

那么问题来了，我们现在生成了如此之多的数据，以至于我们越来越需要利用大量的机器学习和人工智能来分析这些数据。此外，为了快速做到这一点，分析就必须在边缘进行，等等。因此，如果想从这些系统中获得最大的价值，就必须把智能应用到数据上。

监视功能十分实用，但您仍然需要高效的分析来帮助您专注于对的数据，不为其他内容分心。控制功能甚至更实用——您可以通过更有效的控制，节约一大笔钱。最后，有了合适的智能，您现在可以通过前所未有的方式优化机器、系统或整个供应链。

我们认为物联网这个术语将逐渐消失。人们将更侧重于“智能”本身——关注人们利用智能的方式，以及他们利用已有数据所获得的价值。然后，您将需要合适的系统来聚合和分析数据、数据湖分析、数字孪生、机器学习、人工智能等。很多公司已经在这个方向上完成了深耕，但需要学习的东西其实还有很多。

我认为生态系统这个角度是非常值得提到的重要主题。很少有公司能够自行做到这一点。对于许多物联网供应商来说，这里还有一个有关组织架构的有趣观点。据我所知，大多数物联网供应商由80%负责产品的工程师，和20%的其他人员（包括人力资源、市场营销、销售等等）组成。在我看来，这种组织形式需要被颠倒过来。他们需要拥有一支巨大的客户参与团队。如果您属于医疗保健行业，请您雇佣前护士和前医生——那些真正了解客户组织内部的情况，并能将这些情况反馈到产品中的人。

假设您这么做，您将真正获得大量价值，然后再将其应用到整个组织中。这一点主要是人员问题，而不是技术问题。这又回到了数字转型的一个不言自明的道理上，那就是，成功更多地取决于与您一起工作的人，而不是您正在使用的技术。

相关内容

要进一步理解物联网的未来，请收听《物联网预测：2022年以及更远的未来会发生什么》，并阅读 CCS Insight 的 2022 年物联网预测。要了解 CCS Insight 的最新创新，请在 Twitter 上 @ccsinsight，并在 LinkedIn 上关注 CCS-Insight。

 

本文由 insight.tech 的高级编辑 Christina Cardoza 编辑。

“IIoT 即服务”简化数字转型

Posted on by Micah Kaplan

工业机器产生海量的数据。但制造商主要将这些极具价值的信息用于控制生产流程，而不是推动自动化或支持预测性维护等前瞻性活动。

但大数据正在逐步为制造业带来巨大的变革。在物联网和边缘计算的助力之下，数字转型可能最终会在行业内占据一席之地。q.beyond 是一家领先的 IT 服务提供商，它通过采用“数字化即服务”的方法实现了数字转型。通过这种方式，该公司正在帮助中型制造业客户充分驾驭业务数据的力量。

那么，为什么现在要推进制造业的数字化转型？

由于缺乏核心业务以外的创新时间和专业知识，许多公司在采用变革性技术方面进展缓慢。然而，数字化对制造商来说比以往任何时候都更为重要。由于缺乏技术熟练的劳动力、全球竞争加剧、盈利压力加大，他们必须令运营变得更敏捷。

但是，对使用传统流程的企业进行现代化，将其转型为数字驱动的组织并不那么简单。创新往往是时间和成本密集型的，这就是为什么一些公司转而采用托管服务来加速转型。

从云计算的现代化到 IT 外包，q.beyond 提供基于平台的服务，能够帮助制造商实现企业的数字化。该公司将边缘计算基础设施和硬件设备与先进的工程软件结合起来，帮助制造商在无需彻底检修现有系统或大幅扩大 IT 能力的前提下实现创新。

“公司不需要自己开发软件，也不需要自己进行集成。这为他们节省了时间并降低了风险，” q.beyond 的工业物联网解决方案和战略伙伴关系主管 Uwe Schnepf 说。

利用边缘改变工业过程

q.beyond 的商业模式以 EasyEdge 平台服务为中心，使用采用英特尔® 处理器的边缘网关，可安全地收集、处理和分析来自工厂车间工业设备的数据。该解决方案可互操作，也可扩展，以便制造商利用它来扩展现有系统的功能，并连接生产中使用到的任何设备，无需顾虑供应商锁定或数据共享问题。

合作伙伴关系是 q.beyond 整体解决方案和服务的关键。该公司的合作伙伴之一是物联网供应商研华科技 (Advantech)，该公司提供的边缘设备可以通过工业现场总线或以太网协议直接连接到机器。来自另一个合作伙伴 cbb software GmbH 的软件可被集成到边缘设备，协助 OT-IT 集成、收集机器数据，这些数据可以存储在本地的设备或云端。

q.beyond 的 EasyEdge 还将一款被称为 Edgizer 的中间件解决方案用作边缘网关的操作系统，并提供中央设备管理

q.beyond 将合作伙伴的软件和硬件结合起来，为客户提供了几项优势，包括数据收集解耦合的能力、减少数据复杂性的抽象功能，以及对 OPC UA、MQTT 和 REST API 等各种协议的支持。客户可以得到实时的工厂车间连接和洞见、将大量接口用于集成，并远程访问机器。

q.beyond 通过经济高效、量入为出的模式向客户提供所有这些服务。Schnepf 表示，制造商一开始可以只连接一台机器、只采用一部边缘网关和用于集中式设备管理的 Edgizer 平台。如果客户决定继续使用这项服务，他们可以连接更多的机器，并按月支付每台设备的服务费。

帮助制造商驱动创新

q.beyond 帮助客户将运营变得更敏捷，其中一个案例便是 Schütte——一家总部位于德国的全球头部机床制造商。

Schütte 将边缘网关和 Edgizer 平台配合自有软件使用。这使他们能够实时收集数据、运行分析来测量机器性能，并远程访问和更新客户车间里的设备。

“他们使用运行在边缘网关上的流程来进行分析并可视化分析结果。然后再与车间里的操作人员讨论系统状态。” Schnepf 说。

Schütte 还利用该平台对位于客户生产场所的机器进行 24 小时远程监控，并远程访问机器，执行更新。此举最大限度地减少了现场部署，并成功延长了该公司部署在全球各地的机器的正常运行时间。

Schnepf 说，Schütte 的案例向其他制造商展示了如何利用这种新兴技术来实现企业的数字化。

“您不需要有人亲临现场进行安装。这一点对于终身支持和建立全新智能服务模式而言，带来了巨大的助益。”“此外，通过数据了解他们的机器如何用于生产零件，制造商可以就如何优化机器本身得到大量反馈。”

让智能工厂焕发生机

边缘正在促进车间里的互联互通，并将制造企业转型为数字化企业。但这一切都始于数据，也以数据为结果。数据将为许多未来的制造业创新提供基础——无论是人工智能驱动的预测性维护，还是更智能的产品开发。

Schnepf 表示：“我们认为，可以通过利用这种技术得到改善的服务和产品数不胜数。”有了这些边缘驱动的服务和能力，制造业期待已久的数字化转型正在开花结果。

 

本文由 insight.tech 的内容副主管 Georganne Benesch 编辑。

智能工厂弥补了 OT 与 IT 之间的数据鸿沟

Posted on by Micah Kaplan

工业 4.0 有潜力成为真正的游戏规则改变者。随着制造商克服与数据相关的挑战，他们变得更加敏捷，并实现了显著的运营改善。制造业数字化转型的前景在于它能够让数据“说话”，并提供可作为行动参考的洞察。但是挑战依然存在。

虽然数据驱动的制造并不是一个特别新的想法，但联系背景使用数据，并大规模应用所吸取的经验，还是让人耳目一新。在工业 4.0 中，来自新来源（如配备了物联网传感器的机器）的数据增加了整体状况，并提供了背景。

制造商可以见树又见林，并相应地制定计划。他们可以缓解所面临的一些压力，包括实现可持续性目标、应对人才短缺，以及日益增长的对生产过程远程监控的需求。

弥补 OT 与 IT 之间的鸿沟

“遗憾的是，数字化转型的雄心壮志经常在真正付诸于行动时戛然而止”，物联网平台提供商 azeti 的战略和销售副总裁 Florian Hoenigschmid 说。

首先，由于几十年来对机器的使用是分阶段的，因此它们产生的数据并不总是统一的。“当车间必须使用许多不同的机器接口、不同的协议和不同的标准时，就不能应用通用的解决方案”，Hoenigschmid 说。异构数据是一个挑战，因为它不容易处理。

拼凑的解决方案激增。很快，您就会开始想念林中的树。

其次，即使以一种格式处理所有数据，粒度也是一个问题。“获取具有一定质量和规模、并且对机器学习之类的应用程序有用的数据是另一个挑战”，Hoenigschmid 说。低分辨率的模糊数据会描述不准确的情况。

运营技术 (OT) 和信息技术 (IT) 集成之间的鸿沟进一步复杂化了获取洞察的过程。“有软件部分，网络部分，如何在获取数据的同时仍遵守企业安全策略，加上使用车间中的控制器和机器的 OT 部分”，Hoenigschmid 说。从这些来源获取数据并以一种语言相互对话绝非易事。

制造业的数字化转型

数据挑战可能令人沮丧，但并非不可逾越。

例如：azeti 物联网平台将车间中的异构协议和机器连接到一个中央物联网软件平台，一举解决了众多难题。“我们能够将生产线上已有的大多数机器连接到我们的软件堆栈中。在软件方面，我们以可理解的方式转换原始数据，并提供给我们的客户”，Hoenigschmid 说。

azeti 用来弥补数据鸿沟的工业加固型计算机都运行在基于英特尔® 处理器的硬件上。“英特尔技术实际上帮助我们完成了许多工作，包括与机器连接和对话、理解不同的协议以及将它们转换为对我们的平台有意义的东西”，Hoenigschmid 说。

现实世界工业 4.0 示例

除了构建强大的数据基础，azeti 还帮助客户实现业务流程中的洞察部分。

例如，一家大型金属生产商面临以下挑战：如何根据冶炼过程不断变化的情况，以最佳方式操作通风系统。传统的 SCADA 和 PLC 系统用于控制工业通风机的运行状况，但缺乏维护计划。渐进的劣化很难识别，SCADA 数据必须由人员手动评估，并且短期异常的识别会有延迟。

azeti 解决方案通过一个灵活的数据收集、分析和可视化平台为制造商提供支持。在采集数据后，相关测量值会在较长时间内进行聚类，同时在仪表板上创建图表和衍生指标。这为维护人员提供了一个工具，可以定量比较劣化影响，实时检测异常，并轻松确定可靠维护计划的持续模式。

“客户现在对生产关键性资产有了一个整体且统一的观点，这有助于他们更有效地规划资源”，Hoenigschmid 说。“这为在某个时候从预防性维护过渡到预测性维护提供了基础。”该过程已经启动，但尚未结束。提高生产力和最大化资产利用率是该解决方案的可喜成果。

物联网平台还帮助金属行业公司更有效地利用资源。当工人向给料炉填充金属以开始生产时，许多人会一直盯着进入填充管道的材料，但控制不好数量。熔炉最终会浪费能源。

该平台会连接到熔炉的传感器和控制器，让工人可以看到填充量，以确定何时启动熔化过程。“将这些熔炉的利用率最大化，并有效地使用天然气等资源，可以提高效率”，Hoenigschmid 说。“这可能带来数百万美元的效益。”

引领数据革命

制造业的数字化转型可以开启一系列额外的可能性。它可以驱动数字孪生体来模拟生产过程，让制造商可以使用资源高效的方法并实现可持续性目标。

产品质量评估可以进行微调。数据本身成为有价值的货币，可以作为服务进行交易，使公司能够将其设施出租给专业制造商。

车间的数字化还可能使制造商协商出更低的保险费率。Hoenigschmid 预测。他对智能制造的未来感到兴奋：“我们可以非常精确地预测未来，这在有大量非常好的精细数据的支持下是有可能实现的。”

反过来，制造商最终将使用其数字化转型工具库中正确的工具套件。

 

本文由 insight.tech 的内容副主管 Georganne Benesch 编辑。

使用 AI 重新打开公共空间

Posted on by Micah Kaplan

随着世界重新开放，创造安全的公共空间（从零售、交通到休闲），既是一种挑战，也是一种机遇。数字标牌技术可以向客户保证环境是安全的，但它也能为企业带来优势吗？

Insight.tech 的主编 Kenton Williston 与 Beabloo 的首席执行官兼联合创始人 Jaume Portell 谈论关于 Beabloo 的解决方案将数字标牌与分析和人工智能相结合的事情。我们将了解 Beabloo 如何帮助企业和政府组织使公共空间不仅安全而且具有吸引力，同时提供巨大的投资回报。

Kenton Williston: Jaume，欢迎来看演示。我想问您的第一件事是，您在 2008 年创立 Beabloo 的原因究竟是什么？

Jaume Portell: 我们开始考虑将部署在电子商务网站中（电子商务正在控制信息并衡量流程中每一步的影响）的一些智能带到实体店。挑战非常有趣，因为我们必须首先进行分析，然后还要控制这些实际位置的数字消息传递。

我们使用计算机视觉和其他传感技术来了解顾客如何移动，他们想要什么，他们触碰了什么。然后，我们通过使用标牌，电子货架标签，并向商店的工作人员发送关于如何更好地服务顾客的提示来进行沟通（商店的价值主张）。

Kenton Williston: 去年，由于疫情，世界发生了翻天覆地的变化。从那时起，人们对公共空间（无论是零售场所、机场还是其他任何地方）需要如何运营进行了彻底的反思。

因此，你一直在谈论的所有这些技术（在能够观察人们在公共空间的行为并对其进行智能分析方面）都因为全新的原因而变得有价值。并且，我想知道，随着我们朝着重新开放的方向迈进，您认为公共场所面临的最大挑战是什么。

Jaume Portell: 嗯，首先，我们一直在创造技术来改善客户体验。这就是我们的技术做的事情。了解人们的需求，并对其做出反应。在疫情期间，您希望向客户传递消息，以帮助他们了解他们所在的空间受到保护并进行了清洁，并且采取了适当的保护措施。

这就是数字标牌在这种情况下能做的事情。我们对该数字标牌进行了分析，可以感知客户如何理解这些信息。因此，传达新的游戏规则非常重要。这意味着技术可以感知风险，并将风险传达给任何可以帮助保护员工的人，以保护该物理空间的其他用户。

我们通过计算机视觉进行此操作。我们还添加了一些额外的 AI 层来清除该数据中的噪音。我们已经看到，在大多数情况下，硬件已经存在，但缺乏一些额外的智能来应对我们所处的情况。我们创造了这种智能； 现在，同样的硬件可以帮助您销售更多产品，同时也保护了您的员工和客户。

提升客户体验

Kenton Williston：对计算机视觉和 AI 的影响很敏感。因此，以美国为例，很多人强烈反对——人们对这些技术的使用方式存在很多担忧，尤其是在涉及敏感问题时，比如种族定性。

但我知道你在机场做了一些非常棒的案例研究，展示了这些技术的力量，并证明人们对这项技术确实有积极的反应。那么你能告诉我你们做了什么以及你们看到的结果吗？

Jaume Portell: 我们部署了具有受众分析功能的智能数字标牌网络。因此，我们感应到了谁在查看内容。当我们说“谁”时，我们的意思是计算机视觉系统看到面孔并记下来了，例如，“这看起来像这个年龄男人的面孔”。没有身份证； 我们无法从中重新创建身份证。
如果系统在20秒后再次看到同一张脸，它会认为这是另一张脸–一张不同的脸，可能年龄相同，性别相同，但它没有线索表明这是同一个人。因此，没有数据隐私问题。

系统不记录图像； 系统经过训练可以计算人脸。测量特定的人口特征是非常专业的，但它们是 100% 匿名的。

那并不意味着系统不能理解可能具有一定风险的事物。它可以检测到两个靠得太近的身体，也可以检测到没有戴口罩的人，并自动触发一条消息，“请记住，您必须戴上口罩才能进入这个物理空间。”

因此，我们可以在机场部署 AI 来增强和改善客户体验：它控制消息传递，并可以根据情况进行调整。现在，如果你走进这些空间，我会告诉你这个空间有多安全，你就会有信心走进去。你会对顾客体验感到更快乐，对那个空间的体验更积极，会更有可能从那个地方购买东西。

Kenton Williston: 但还有更广泛的零售世界和类似的面向客户的机构，如交通类银行和食品服务机构。您认为那里的一些重大挑战是什么，您如何解决这些挑战？

Jaume Portell: 零售银行业务在全球范围内正在发生重大转变。 他们试图帮助我们所有人在线使用银行系统，他们还需要保持一定数量的分支机构开放，以提供更高级别的面对面服务。他们的目标是改善这些地点的客户体验，并帮助我们在这些地点为我们的梦想融资。这需要通信，并需要客户体验。如果我们去银行是一件痛苦的事情，那么我们就不想回来了，我们可能会在别的地方自己筹措资金。

这很大程度上与感知有关，也与了解您实施某些市场活动时发生的情况有关。因此，银行业需要感知，需要借助计算机视觉对商店进行数字化转型——通过这些可以解释银行的价值主张的屏幕。所有这一切都完全可以通过 Beabloo 正在使用的技术实现，它极大地增强了客户体验。

添加智能层

Kenton Williston: 我想说的最后一个领域，如果我从健康和安全的角度来考虑的话，我认为可能是最具挑战性的。那就是酒店、活动场所和娱乐中心中的设施——这些设施的全部意义在于将人们聚集在一起并让他们在一起一段时间。那么，您认为这些应用程序的最重要的趋势是什么？

Jaume Portell: 与职业极其相关。了解这些空间何时人满为患，对于在没有人时清理它们并为下一组用户做好准备至关重要。那里有一张桌子——你想知道它是否干净。让计算机视觉系统观察该空间以确保在有人使用它之后，工作人员会去清理它，这会给你信心，认为这个地方很好。

Kenton Williston: 我遇到的另一个大问题是成本问题。因此，对我来说，这些技术的益处是显而易见的。但我认为始终存在一个问题，即它们为何如此实惠——尤其是考虑到我们一直在谈论的许多行业的预算紧张程度。

Jaume Portell: 它的价格出奇的实惠。你知道有多少零售空间有安全摄像头、CCTV 摄像头吗？他们中有多少拥有数字屏幕？很多，对吧？问题不在于硬件，而在于硬件所产生的价值的使用，从而使这些地方变得更智能。

这意味着将这些来自摄像头的视频流连接到一台计算机上–一台英特尔®计算机可以从这些视频流中获取信息，理解这些信息，并使用已经在该位置前面可用的数字标牌实时做出反应。所以我们在这里谈论的是将智能注入到已经存在于这些物理空间中的硬件中。

我们正在谈论软件部署。它很简单，不需要安装太多，并且它本身就可以立即创造价值。实际上，它通常也会为硬件带来回报。

您可以通过 Beabloo Active Customer Intelligence Suite 使用所有这些来创造更多价值，该套件将通过摄像头感知、通过 Wi-Fi 接入点感知并了解正在发生的事情。了解在你的数字活动中哪些在工作，哪些不在工作，并根据日中的小时和周中的天来改进他们的选择，以增加你的客户服务感知和销售转化率。

分享智能

Kenton Williston: 我想稍微思考一下我们接下来要考虑什么，以及在我们进入下一个疫情后时代时，管理所有这些不同类型公共空间的组织应该考虑哪些问题。

Jaume Portell:第一件事是，当您开始考虑改善客户体验或在我们现在所处的情况下照顾您的客户时，您要感知客户并尽快为他们提供他们想要的东西。这正是疫情结束后您想要做的。

今天早上，巴塞罗那是一个阳光明媚的日子。在零售环境中，晴天的行为模式与雨天完全不同。今天是星期四; 特定商店中客户的购买模式与明天和周末前一天不同。因此，可以通过机器学习算法（这些算法可以向零售店的员工解释这些事情）看到、感知和理解这些事情。它可以告诉他们，“看，今天是星期五，这个周末的天气会很好。因此，我们的大多数顾客会从超市购买烧烤用品。“

智能还可以帮助员工提供更好的客户体验。下一件大事情就是与所有人分享智能。与客户分享智能，与员工分享智能。利用商店的智能来帮助员工更好地完成工作。

因此，我们认为下一个大浪潮是确保尽可能多地从硬件中收集智能，这样我们看到的一切都可以改善客户体验。分析的是技术； 然后将其转化为行动——对顾客采取的行动，对商店经理采取的行动。

Kenton Williston: 因此，我只想说，非常感谢您今天加入我们的谈话。

Jaume Portell: 谢谢。感谢您提供反馈信息。

问答：物联网的七个肮脏秘密

Posted on by Micah Kaplan

物联网项目很容易出错。即使是最好的创新，成本超支、安全缺陷或缺乏用户采用也会使其偏离正轨。

那么，如何避免导致如此多物联网项目失败的陷阱呢？为了回答这个问题，insight.tech 的主编 Kenton Williston 与 Insight Enterprises 的 Intelligent Edge 首席技术官 Amol Ajgaonkar 进行了交谈。Insight 通过释放物联网的潜力帮助组织以及为他们服务的 SI 加速数字化转型。以下是 Amol 发现的成功构建物联网技术的七个秘密。

要听完整的对话，请听我们的播客 IoT 的七个肮脏秘密。

智能边缘是什么？

Kenton Williston: 您是 Intelligent Edge 的 CTO。我首先想到的是 AI。“智能边缘”对您来说意味着什么？

Amol Ajgaonkar: AI 是智能边缘的使用案例，而且是跨行业的。您考虑制造、零售业、能源、医疗保健——然后您看看所有的设备。您看看人们是如何互动的。所有这些实体都在生成数据。这些数据中有一些情报可以被提取出来并对其采取行动。

因此，对我来说，智能边缘在数据生成的地方处理数据方，然后将数据与同一区域数据的其他数据集关联起来。并且能够向用户提供可操作的见解，以便他们可以在需要完成可重复操作时更好地完成工作。我们还可以实现该部分的自动化。

秘密 1：定义你的“为什么”和成功是什么样子的

Kenton Williston: 我看到研究表明，多达 75% 的物联网项目都失败了。是什么原因？

Amol Ajgaonkar: 在您做任何事情，甚至接触任何设备技术之前，需要回答的一个问题是“我为什么要这样做？”如果定义了“为什么”，那么您的解决方案一定会更成功。大多数项目会失败，因为他们对技术抱有不切实际的期望。没有人定义“为什么”。

物联网解决方案或智能边缘解决方案的真正价值在于能够从整体上查看这些数据。

我认为这些数据集的相关性，能够将所有这些放在一起，提供了一个整体视图——而不仅仅是从一个位置来看。

连接回云端，从多个位置收集数据，并使用人类采取的推理和行动、机器采取的行动，将其全部带回云端，然后在不同地点全面分析该数据，以便提供更丰富的可操作见解。

然后在这些位置运用这些专业知识，以便正在运行的本地 AI 模型能够更智能地运行，因为现在它们已经为培训提供了额外的数据，并且模型提高了准确性，或者正在考虑运用其自变量和因变量的方差。

秘密 2：全面思考，超越边缘

Kenton Williston: 那么，您如何让您的公司以不同的方式思考物联网项目？

Amol Ajgaonkar: 这是一个旅程，对吗？没有最终状态。但是，定义此旅程中的重要事件。定义你需要做的事情，然后一步一步地进行——采取更小的方法，分成更小的部分。但即使对于那些较小的难题，也要全面考虑。

然后，看看实际情况：您需要多少台设备？您需要哪种类型的集成？您需要哪种类型的数据集？谁将为您提供数据？是机器吗？是人工输入吗？是摄像头吗？是已开发的现有基础设施吗？是环境吗？

秘密 3：制定具有明确里程碑的战略

Kenton Williston: 你如何执行这种策略？

Amol Ajgaonkar: 一旦您制定了策略并记录在案，那么就了解哪些团队也需要参与。不仅要考虑进行试点工作的团队，还有考虑将来会受到该解决方案影响的团队。因为您还需要获得这些小组的支持。否则他们不会采用它。

如果他们认为这个解决方案会增加他们的工作量，他们就会抵制。人类抵制变化。因此，如果您尽早让他们加入并了解他们的痛点，了解某个解决方案将如何影响他们的日常工作，以及它是否能让他们成功，那么他们将为您提供更多数据。

我认为我真的要关注解决方案方面的人员。因为如果受解决方案影响的人并不真正认为它会为他们增加价值，他们就不会采用它。如果他们不使用它，它就没用，对吧？这是浪费钱。因此，要确保这些人都参与进来。

一旦您让他们参与并帮助他们了解这将如何让他们的生活更轻松，他们就会采用它。并且他们会提出要求，给你反馈需要改变的地方。这就是该系统将转变的方式。

秘诀 4：扩大规模并确定您的资源

Kenton Williston: 听起来成功的很大一部分原因是要拥有端到端的战略。那对您而言意味着什么？

Amol Ajgaonkar: 如果你想把它投入生产，你必须考虑规模。您必须考虑安全性。你必须计划——你将从哪里采购这些设备？谁来为这些设备制作图像？因为您需要每个即将推出和被部署的设备都是相同，所以您可以获得一致性。

安全性是一个重要组成部分。因此，无论是硬件还是软件堆栈，都要始终考虑所有工作的安全性。寻找已经建立并经过测试的框架，而不是尝试从头开始构建安全框架。

而这只是预先应用于生产环境。采购完成、安装完成、图像制作完成、安全策略到位后就是部署。

第一次部署时，尝试部署到一个或两个位置。作为部署的一部分，您必须计划部署这种解决方案所需的工作量。必须安装摄像头吗？如果要，是否有电线？是否有电？是否有网络？网络基础设施是否能够处理额外的负载？这会影响已经存在的任何其他现有系统吗？

在开始部署到生产环境之前，必须计划好所有这些事情。回到项目失败的原因——如果计划中遗漏了其中一些事情，当他们实际部署时，他们就会意识到，“哦，我需要升级我的网络。”或者，“我不知道谁将安装摄像头，或者谁将其集成到 PLC 中。”

当你进入生产环境时，应该更加关注安全性：“如果我要把它运送到 10 个地点，谁来安装它？在哪里安装它？”所有这些问题都需要回答。

秘密 5：管理和维护方案

Kenton Williston: 所以你有了解决方案，再去工作，就会成功——然后呢？

Amol Ajgaonkar: 我们计划好一切，就要部署到一个或两个位置。然后问题是：谁将管理这些？一旦离开您的设施并且解决方案应用于生产环境，并且它就会完成任务 – 嗯，它就会完成它自己的任务。

如果有些事情发生了变化，你需要更新你的软件堆栈——假设你有容器正在运行，但你需要更新这些容器； 你将如何大规模地做到这一点？您是否有合适的团队来支持这样的解决方案？或者，您依赖合作伙伴来帮助您管理这些设备。

因此，管理和支持（或事后监控）对于成功的解决方案也非常重要。总而言之，它看起来很复杂。看起来是，“哦，我的上帝，要成功，还有很多事情要做。”但是如果您依赖合作伙伴，并且有一个好的计划，这实际上并没有那么难。

就像任何其他项目一样——如果你计划好并做对，并考虑到所有这些方面，解决方案肯定会成功。

秘密 6：这是旅程，而不是目的地

Kenton Williston: 您如何与同事交流新方法？ Insight Enterprises 如何帮助您执行？

Amol Ajgaonkar: 首先，接受答案模棱两可，因为没有人知道所有的答案。没关系，因为从来没有一本关于如何解决企业面临的问题的手册。它始终是一个新的或更新的问题。  但只要你定义了你做你正在做的事情的原因，其他一切都会在适当的时候落实到位。

秘密 7：利用现有基础设施

Kenton Williston: 从实际的角度来看，设计应该从哪里开始——换句话说，你如何才能最好地利用你已经拥有的东西？

Amol Ajgaonkar:在我看来，这一切可以归结为两件事。第一，成本。没有人愿意花钱从头开始构建解决方案。这就是点解决方案或现成解决方案有意义的原因，因为您可以去购买和测试解决方案，而不必花费大量时间和金钱来构建解决方案。完全有道理。在棕地情况下，可能已经部署了某些解决方案，我们也使用这些解决方案并集成它们。

我们不必总是从头开始构建一切。我们依赖我们的合作伙伴，并引入他们的解决方案，为我们的客户提供全面的整体解决方案。我们与英特尔不仅在硬件方面合作，而且在软件方面也合作。

使用英特尔已有的框架，如 OpenVINO 或 OpenAMP，并查看它们的设计方式，确实有助于利用客户已有的任何基础设施。这很好，因为成本是构建解决方案的一个重要因素。

如果客户说，“您知道什么？我有这些基于英特尔的服务器，或者我的设施中已有的这些较小的设备。您可以重新使用这些吗？”如果答案是“是的”，那就太棒了，因为我刚刚为我的客户节省了一大笔钱。那时他们不必花钱购买新硬件

这可能会让人觉得需要付出很多努力，但实际上，有了合适的合作伙伴，就可以使该解决方案易于构建、部署和看到其价值。也许我只是对边缘和边缘解决方案充满热情，但我觉得在边缘构建解决方案，然后通过云来管理这些解决方案或这些工作负载以扩大规模，对我们的客户来说有巨大的价值。

这并不全是炒作。在解决方案中有一些真正的价值。这只是要意识到价值在哪里。

无接触和 RFID 助力打造更安全的店铺

Posted on by Micah Kaplan

疫情让人们对人际接触又增敏感——在零售和酒店业，这一点最为明显。令人高兴的是，新的非接触式零售技术正在帮助商家使他们的业务更安全、更舒适、更高效。

为了了解行业部署这些先进技术的方法，技术行业夫妇 Sarah-Jayne 和 Dean Gratton 采访了来自移动、销售点和安全解决方案的领先分销商 BlueStar 的专家。他们讨论了结账体验如何演变以满足新的期望， RFID 等技术对于当今的商店运营至关重要的原因，以及领先的零售商如何使用这些技术。

(要收听完整的采访，请查看我们的播客《零售技术聊天第2集》.）

了解您的库存

Dean Gratton: BlueStar 是做什么的，你在 BlueStar 中做什么？

Gordon Atkins: 我是 BlueStar 的零售和酒店技术硬件专家。我们是解决方案总代理。我们与不同的制造商合作，将他们的产品整合在一起，并为他们提供可供经销商、独立软件开发商或任何人将产品推向市场的解决方案，以帮助提供零售业、酒店、仓储和其他领域的解决方案。

Sarah-Jayne Gratton: 零售商正在寻求创新，以确保在员工人数可能减少的情况下，他们有办法跟踪事情。而且我还认为零售业正在向数据世界发展。你同意吗？

Gordon: 当然同意。我们现在处于实时世界中。当人们问:“你获得数据了吗?”不管他们有没有获得数据，我们都想立即知道。我现在对科技和零售业的期望是让这些信息变得可用，并能立即找到这些信息。已经有工具了，为什么不让它完美地为客户工作呢？

Sarah-Jayne: 当然可以。在过去的六个月里，事情发生了很大的变化。您认为疫情是如何改变零售领域的，您认为商家需要采取哪些不同的措施？

Gordon: 我认为，今年，每个人在线业务的巨大增长表明，那些通常会去商业街看一看的人，已经开始在网上购物了，并且他们喜欢在网上购物，这是一种潜在的新趋势。

两者之间的库存需要校准。如果库存不在那里，他们是否有机会将这些物品放在陈列室中——将一些物品放置人们会去的展示栏中，“我只需要尝试一个 8 就可以”，不管颜色和可用性如何？

零售业需要有这种体验。如果你开车进城到商业街，并想快速完成任务，那是完全没有问题的。但是，如果您寻找不同的产品，您会需要帮助。您需要建议。购买产品时，您需要体验。

商业街的未来

Dean: 您认为商业街仍然有未来吗？我们已经看到许多商业街的商店因亚马逊等在线商店而关闭。

Gordon: 商业街始终会存在。购物体验永远都存在，因为有些事情您无法在网上完成。有时你只是想去，试着去收集一些数据，并且快速地得到它，而商业街是做这些事的一个很好的地方。对于我来说，一直都是去商业街。如果他要自己恢复起来，需要多一点体验感觉。

Sarah-Jayne: 您认为商店如何在购物活动方面增强？如果你作为一个家庭外出，你会想拥有这种体验。Gordon，您不同意吗？

Gordon: 是的。有时我们会冲进冲出。但在此之后，去商业街并且大家又回来，当每个人都开心并且我们可以像以前那样在一起时，就会有意义。

那里有成千上万种变化，并且你可以做成千上万种事情，但实际上这些都没有什么帮助。对我来说，客户服务和体验是我去商业街看看的关键因素。如果没有可用的库存，可以让客户通过他们的普通卡支付或类似的方式在商店在线购买。人们愿意并正在寻找这种环境。目前，这是关于选择的。

支付方式的演变

Dean: 考虑到这一点，你认为交易是如何演变以及它们是如何发生的，你认为这会改变吗？

Gordon: 老实说，当然会。现在，使用手机付款正在急剧增长。

有点像网上银行，不是吗？有些人不用网上银行一段时间了，然后突然就下载了一个APP，他们就会说：“好吧，我再也不去银行了。这样操作更容易。”

Dean: 我认为这与教育有关并且说明你对你每天使用的技术有信心。我认为越广的大众接受，人们对它就越有信心。

Gordon: 无论是谁，客户服务都是关键。现在，您必须满足不同的需求。有些人只想要快速的自助服务，购买两件商品，然后就出去了。有些人就想要那样。

Dean: 我认为它正在努力实现这种平衡。您是否认为购物时总是需要员工服务台或售货亭？

Gordon: 目前对于我来说是这样的，它可以为客户提供一切，因为现在有不同的客户级别。要说每个人都必须排队，每个人都必须走这个过程，在当今世界有点奇怪。

Sarah-Jayne: 我认为你是绝对正确的，Gordon。这是一种选择，不是吗？这是为了确保每个人都能拥有最好的体验。

Gordon: 客户会告诉你他想要什么，或他们想要什么，或者他们什么时候想要。只需倾听顾客的心声。它们始终是您的主要收入来源，您正在寻找的东西的主要来源。

RFID、AI 和大量技术

Sarah-Jayne: 在运营方面和改进方面，商店应该优先考虑像RFID这样的技术吗？我们已经讨论了库存供应、如何跟踪这些库存以及如何使它们变得更好。Gordon，您认为实时库存跟踪的优先级是否更高？

Gordon: 是的。对于零售商来说，要让库存更新，始终是零售商的噩梦，是的，当您将 RFID 视为一个整体解决方案时，在如此强大的情况下，投资回报是有的。

Dean: 您是否将 BlueStar AI 用于您技术的任何方面？

Gordon: 实际上，我们一直在研究针对我们新仓库货架的不同的拣货方式等。我们开始与不同的公司合作，并自己寻找不同的想法。因为这项技术即将出现。针对不同的事物来理解它，即使是寻路之类的事情。当以正确的方式使用出现的新技术时，会赋予更多意义。

Sarah-Jayne: 我们将在这里遇到价值百万美元的问题，即您如何与英特尔合作，帮助零售商提供这些新技术和创新？

Gordon: 英特尔一直支持我们所做的一切，从将英特尔用于服务器一直到标准触摸屏终端。我们使用的是一个触摸屏终端：我们商店现在提供的尺寸从 10 英寸到65英寸不等。尺寸太多了。

当我们看到屏幕并在屏幕上玩时，我们会忘得所有这一切。但是屏幕背后有一台 PC 在运行，为它提供电源，提供显卡，提供它所需的一切，并且它通常由英特尔驱动。对我来说，英特尔在这方面是出色的团队合作者。他们完全了解我们的市场。

Sarah-Jayne: 您能给我们举一些使用这些技术取得成功的商家的例子吗？

Gordon: 好吧，如果我们只是单纯地谈论英国，我认为实际上你会在超市的每一个自助结账台以及正在使用的每一个结账台中找到英特尔产品。所以无论如何，可能有人每周购物都在使用英特尔芯片。就是这么简单。

Sarah-Jayne: 是的。因此，它们在我们身边无处不在。

Gordon: 是的。那是来自计算化的任何东西。再一次，我们不必惦记着了我们的后台、仓储等，都是运行英特尔芯片。

每一代都为客户服务。

Sarah-Jayne: 你还有什么想谈的吗？

Gordon: 去年我向一些高端零售商做了一些演示，他们让我坐下来看看他们的想法。我们现在在哪里？如果他们正在改变事物，那么他们会改变什么呢？是的，我看着它说:“我们现在仍然是这样，而且在相当长的一段时间内仍将是这样，处于某些特定的一代中间——年轻一代习惯事物，渴望事物，而老一代接受事物，理解事物。”

所以，正如你所说，我们仍然有一些人想四处走动，聊天，用手推车装满东西，把东西放在腰带上，并进行对话。它只是为大家提供机会。

这很奇怪，我一直记得圣诞树。对于一个在外面卖圣诞树的大型零售商来说，我们如何一直在外面有一个收银台？去我们的正常收银台之一。等等。在当今世界，你可以拿起一台支付设备，一个手持阅读器，然后在一个小时内派人到外面去。

Sarah-Jayne: 我想自助服务已经彻底改变了这些人真正思考的速度，“是的，我拿到了我的东西，我可以走了。”

Gordon: 在当今时代，事情不一定要规模大，载歌载舞来庆祝一切。我们需要做的就是扫描几样东西，接受付款，然后走出门。现在，我可以在一个小小的 7 英寸触摸屏上做到这一点，并且上面有很多可用的的功能。

Sarah-Jayne: 在特定时间内，是否需要提供更好的自助服务？

Gordon: 是的，但我认为，对于我来说，这取决于我接受的数量。我想你会发现现在大多数人和大多数大型商店实际上仍在了解自助服务技术并自己在发展它。如果您构建了自助服务技术，他们会选择它。如果存在自助服务技术，并且速度更快，人们会使用它。

物联网在零售业中的作用

Dean: 我只是想绕开话题，谈谈我们前几天讨论的内容。那就是物联网、近场通信和 RFID。作为企业来说，您认为物联网可以为您工作吗？

Gordon: 是的，如果我们只谈 RFID 的话，它完全可以这样做。例如，我是一个零售商，我有一个购物篮环境，顾客会在购物篮里买10件商品。如果我使用条形码，我必须找到10个条形码，放置10个条形码，并将这10个条形码放在商品的前面。将我的手在条形码上移动，扫描所有 10 个条形码，并继续进行交易，这可以为客户和零售商加快整个过程。

当您将 RFID 视为一个整体时，我可以扫描它吗？知道它在哪里时，我可以让机器人四处扫描每件物品吗? 因为我可以更好地跟踪物品，所以是否涵盖我的防损技术？在我的收银台，我可以加速完成这些事情吗？

您只需要快速扫描商品，而无需找到每一个商品。对我来说，我可以接受这项技术，因为它加快了完成一切速度，同时也让它变得更加准确。是的，从历史上看，它总是有成本的。但随着全世界越来越多地接受 RFID 和 NFC，这些成本已大幅下降。

几年前，当我经历了门禁控制的变化时，我提到了从磁卡技术（通过系统物理刷卡）到 RFID 技术（只需轻按卡就可打开门）的变化。这即快速、迅速，又易于接受。剩下的就是必须按照步骤。对我来说，通过技术让人们的生活在这个时代变得更轻松很容易做到。只是要了解和接受它。

Dean: 我猜想是 NFC 和 RFID 的演变，例如，你谈到了那些磁条和开门。下一步将是拥有类似星际迷航的门，你靠近门，它们就会打开。

Gordon: 正如您说，有技术。实际上有一种叫做 UHF（超高频）的东西，它们用于仓储等类似的地方。这让读取率更长因为如果您只选择普通 RFID，例如 MIFARE 卡或类似物等，那么您的读取率只能以英寸为单位。

但是，如果您选择 UHF，理论上它会被使用，例如，用于驶过仓库门的叉车上的托盘。这就是它的使用方式。正如您所说，这只是识别序列号，并将其填充到数据库中。这样就能立刻打开门，立刻得到奖励，“对。此时已经填充了。让我们打开那扇门。”

要进来。因为门不知道我在走廊上，如果这是唯一的门，并且我在安全范围内，请为我开门。

即使现在有了面部识别，它也会变得越来越好，我们正在通过互动屏幕将它与不同类型的营销联系起来，以吸引人们参与进来等。为什么我们不使用这项技术来做更简单、更重要的事情，让我们的生活变得更好、更快、更轻松，让我们享受更多乐趣呢？

用于防损的新技术

Sarah-Jayne: 在防损方面，您能否举例说明 RFID 如何协助库存跟踪？

Gordon: 当然可以。我经常使用的其中一项技术是 RFID 技术，每个芯片都有自己唯一的序列号，因此您可以跟踪每个批次的所有内容，以及该批次中的每个单独项目。有一家零售商发现它在某个区域丢失了一定数量的商品。而且因为他们实际上能够跟踪每个 RFID 芯片并知道哪个序列号在建筑物中的那个位置移动，以及它发生了什么，这样他们实际上能够制定出他们的防损措施。

这样商品就从来不会离开商店。人们居然这么大胆地进来，从一楼收拾商品，直接放进袋子里，然后直接上楼到二楼退款的地方，在没有收据的情况下要求退款。

Sarah-Jayne: 这太不可思议了。

Gordon: 是的，当你听到这件事时，觉得很疯狂吧。因为每件商品都有一个唯一的序列号，并且因为他们能够不断跟踪标签和它们所在的实际物品，所以他们意识到这些物品从未离开过他们的商店。他们不要到商品前去。他们乘自动扶梯进入这个部门，然后到达收银台。

它只是防损的另一种形式。同样，整件事情从仓库就可以一直跟踪。因此，当某些序列号批量丢失时，如果它一直被记录下来，您无需打开箱子就可以知道该物品当时在哪里，而不是当时不在哪里。

Dean: 所有这一切都将形成一个完整的物流和供应链。因为如果我们有来自瑞士的货物到达布鲁塞尔，那么这些货物肯定会被追踪和知晓。当它们被送到仓库时，这些产品将具有可追溯性和可跟踪性。

知道他们所在的任何地点和时间。每件商品都有唯一的序列号，让您在整个过程中都能获得真实的跟踪信息。

Sarah-Jayne: 是的。一切全部连接都是可追踪的。

物联网虚拟化加速协作机器人开发

Posted on by Micah Kaplan

制造业的下一次革命正围绕着协作机器人的概念展开。协作机器人 – 一种自动机器人 – 能够安全地与人类一同完成工作。不过，虽然它们的优势显而易见，但是其复杂系统的设计却十分困难。

没错，用于构建协作机器人的技术我们的确都有。许多已是主流技术，比如让机器人看清世界的高分辨率摄像头、让机器人本地管理物联网连接、边缘机器学习和控制任务的多核处理器性能等。

困难之处不在于技术的可用性，而在于如何将它们组合在一起 – 并在一个平台上完成，能够减少功耗、成本和设计复杂性。要实现这一目标理应从将多个单功能机器控制器用单个高端模块代替开始。但是具体操作起来也不简单。

“协作机器人必须同时执行多个任务，” Real-Time Systems GmbH 销售与营销部门主任 Michael Reichlin 说。该公司是嵌入式系统工程服务与相关产品行业的领先供应商。“从实时动作控制到高性能计算。”

“不断增加的传感器数量、互动需求和沟通功能，使得协作机器人需要更灵活的控制器来执行不同需求的工作负载。” Reichlin 继续说道。“这些工作负载必须平行运行，且不能互相干扰。”

这便是问题的棘手之处。

制造业中的物联网虚拟化与协作机器人

多核处理技术的优势在于，软件和应用程序可以将每个核心视为拥有单独线程和内存的独立系统。如此便可以用单个控制器同时管理多个应用程序。

在以前，这一架构运用于机器人领域的不足之处在于，将核心视为独立系统并不意味着它们就是独立系统。比如，内存资源通常由多个核心共享，而内存资源不足。如果没有妥善安排和排列优先级，这样的共享很快会变为资源争夺而导致延迟。对于对安全性要求极高的协作机器人，我们显然需要对其进行改进。

尽管有能在一个多核处理器上同时支持多个应用程序的足够内存和计算资源，您还是不能将一个工作负载只分配给一个核心。因为复杂协作机器人设计中的许多应用程序必须将数据相互传输（例如，传感器必须接收 AI 算法才能下达控制指令），核心和软件因此需要共享内存。

这就回到了分区的问题，或者像 Reichlin 之前所说，让工作负载可以并行且互不干扰。但如何在同一硬件上构建多功能系统，在不牺牲性能的前提下让它们共享计算资源？

答案是实时管理程序。管理程序管理不同的操作系统、共享内存及系统事件，确保一台设备上的所有工作负载在独立工作的同时能够接收它们需要的资源（图 1）。

描述实时管理系统多核、多操作系统的图。
图 1。实时（裸机）管理程序提供硬件分隔和严谨的确定性。（来源：Real-Time Systems GmbH）

一些管理程序是软件层，能够分隔不同应用程序。但为了满足协作机器人的确定性要求，如实时管理程序的裸机版本与以物联网为中心的芯片紧密集成，如第 6 代英特尔凌动® 和第 11 代英特尔® 酷睿™ 处理器。

凌动 x6000E 和第 11 代酷睿家族支持英特尔® 虚拟化技术（英特尔® VT-x），该技术是硬件辅助的计算、内存和其他资源抽象化，可实现裸机管理程序的实时性能。

“要保持系统的确定性，您不能在实时应用程序和硬件之间插入一个软件层。我们没有这一软件层，” Reichlin 解释道。“客户可以设置实时应用程序，并直接通过硬件访问。

我们从引导加载器开始，通过分隔硬件来分离不同的工作负载，并保证确定性。”他继续说道。“没有任何不确定性。由于我们分隔不同核心的方式，实时应用程序不会增加延迟。”

由 RTS 管理程序分区的不同核心间的数据传输，可根据需求通过几个方式进行。例如，开发人员可以使用虚拟网络或信息中断，在事件发生时发出或读取数据。

另一选择是通过共享（无法被其他工作负载覆盖的）内存来传输数据块。在此，RTS 管理程序在支持英特尔® 时间协调计算（英特尔® TCC）技术的设备上，利用英特尔® 处理器的本地功能（如软件 SRAM）。这一新的功能将对延迟敏感的数据和代码放置到内存高速缓存中，来改善时间独立性。

实时管理程序可自动运用软件 SRAM 这样的功能，无需开发者配置。这都要归功于 Real-Time Systems 和英特尔® 之间多年的开发协作。

管理程序分隔处理器，使得协作机器人可以共同承担工作

裸机、实时管理程序的严谨性在协作机器人这样的系统中能提供设计灵活性。现在，系统集成商可以拉取不同来源的不同时序、安全性、安全需求的应用程序，无缝集成到同一台机器人控制器中。

不需要考虑不同处理器的干扰问题或有限资源的竞争问题，因为管理程序会进行处理。Real-Time Systems 还正在开发其管理程序的安全认证版本，以求进一步简化混合关键型协作机器人系统的开发与集成。

Reichlin 希望未来几年内，无论是桌面个人助手或是支持人类操作重型机械的工业协作机器人，都能够成为主流。它们大部分将包含一个管理程序，允许单个处理器共享工作负载，让协作机器人可以分担工作任务。

本文由 insight.tech 的内容副主管 Georganne Benesch 编辑。