12月20日，雷锋网主办的「AIoT+智慧城市峰会」在深圳举行，峰会上华为OceanConnect物联网平台首席架构师苗彩霞做了主题为《+智能 华为OceanConnect使能产业物联》的演讲，就华为在构建AIoT基础设施，以及数据驱动智慧城市方面的观点进行了分享。
以下为苗彩霞的演讲内容，雷锋网做了不改变原意的整理：
AI经历了近十年的突飞猛进，除去技术的提升，数据是更重要的一方面。当有了数据的海洋之后，AI科学家们才不会是做无米之炊，AI才会真正融入生活的方方面面。IoT和AI的结合形成了AIoT，这使得智能社会得以繁荣。
整个智慧社会的使能可以从感知、互联、智能三个方面进行分析：
第一，数据来源。数据从哪儿来？物是“死”的，在以前，物在数据化中是没有感知的，万物感知首先是一颗「芯」，物联网的芯片层，以及物联网的OS，使得“死”的万物得以被刻画出来，在数字化的世界中拥有完整的画像，让人和社会能够感知这样的「物」。
第二，物是有信息的。比如说我们看到一个灯，灯有对应的温度、亮度、电压、颜色、运行时长，物体的信息传递需要互联，互联就需要有整体网络。互联的网络随着技术发展，首先出现了低功耗、广覆盖的NB-IoT网络，使万物在数十年的信息传递过程中不需要换电池，这也是在技术发展过程中，从最初的芯片、OS，让万物能够真正把自己的信息刻画出来，再通过网络的发展，真正把信息互通互动。另外，对于互联的万物而言，需要有一个广覆盖、分布式的计算和处理技术，因而也就有了云计算和云存储。云计算和云存储的发展，促进了万物的互联和汇聚。
第三，大数据、云和人工智能协同发展。基于数据的发展，往上对行业进行了纵深的洞察，对于物的理解，对于运转效率的自动优化，以及基于原有互联互通应用的创新、内容的丰富和应用的发展，形成了从最初的感知到互联，到后面的智能，形成了真正的数字化世界，我认为这是从技术的发展包括云、IoT、AI在内，才能形成目前整体的繁荣。
对于华为而言，我们在物联网中想做的其实是整体的物联网基础设施（构建），为大家营造一个基础的技术平台。对下，这个技术平台把所有的万物智能真正感知、连接上来；对上，我们能够使能整个行业和上层应用伙伴，能够基于底层已连接的万物和对应的数据、支持、能力，能够做到全面开放，为上层的合作伙伴提供各类应用，包括我们看到的初型应用、智能家居的应用，还是智慧城市的应用。
对于华为而言，最底层是要做万物连接和融合的设备管理，这样对各种设备统一的发放和管理，对数据有效的收集，对整个设备本身什么时候做升级，什么时候做配置，什么时候远程控制，整体service的控制。同时依据在ICT整体的技术，原有的IoT技术加上大数据技术，打造上层灵活的行业使能能力，依据华为这么多年在通讯领域以及在垂直行业中的耕耘，对于行业内知识图谱和资产模型的刻画，像园区内的车联网，以及工业上的应用，每一层都会有一个对于物分层级的知识图谱的刻画，这一层是华为在整体打造的物联平台中，能够为各行各业的合作伙伴做支持的重要部分。
基于这样的资产模型、知识图谱，以这个模型为基础的数据开放和对应的上层能力的调控，对于第三方合作伙伴，包括我们的独立开发者、应用开发商可以直接使用底层能力，去做各种各样的应用。对于OceanConnect平台而言，希望为大家打造好最底层的连接、管理、知识图谱，以及技术方面的流程引擎、自动化规则、数据之间的开放，我们会提供这一层的能力。
最上层最关键的是全面开放使能，在开放上主要包括四个方面：
南向的是设备。我们面临各种各样的协议，工业领域中上百年的历史，有它的协议，我们做设备的开放时如何接入这些协议就是个问题。因为不同设备中有不同的应用，对于一个物的刻画是千变万化的，不同的厂家、不同设备类型，对于灯可以控制温度，有的可以控制闪几下，有的可以控制颜色。在这方面，华为提供了南向的设备插件市场。
北向提供的底层基础和控制能力。在行业的基础能力上，开发者可以去做自己本身应用的开发，例如你想做机械臂的控制、注塑机的控制、注塑机故障预测，包括运行优化处理，这时候就可以通过北向的应用开放出的一系列应用开发端到端的环境，可以直接在上面开发各种各样的IoT应用。
企业IT、OT集成开放。IT、OT是不分家的，我们真正做系统时，IT、OT不是孤立的，它们会与当前各种各样的系统有集成，提供集成开放能力。从而无论是从现有的系统、已有的设备，还有针对第三方提供各种各样的场景，都可以基于我们提供的基础设施去做开发。
CP/SP开放。华为将这些称为IoT基础设施，其中很关键的就是连接能力。连接看起来非常简单，但是连接如果做到可管、可控、安全，同时还是全球一张网，其实是非常难的。华为在这方面有四十多年的通讯经验积累。
物联网设备每天的新增量可能会很大。一个小区可能一下子新增上万台设备，例如水表发下去，如何智能、有效地调控，就需要用到云网的协同，基于底层网络的拥塞状态以及设备的哪些信息需要上报，应该怎样上报，上报的数据量有多大，包有多大，都需要AI来做整体分析，去保证网络的有效性。就好像交通网络一样，怎样调度最大的流量、最快的速度和最低时延，要有一个整体的云网来将其实现可管可控能力。
物联网给整体网络连接的异常和安全管控也是非常重要的，因为设备是千变万化的，而且设备放在各种各样的地方，有可能在野外、家里、工厂里，或者是非常危险的地方，这些设备监控自身状态（是否出现异常行为），检测导致网络连接出现紊乱或者异常的原因，我们用到了基于大数据的异常设备行为检测，从最底层的OS层，到中间的边缘处理的信息，再到设备的处理，到上层应用的处理，整体做了全面的信息收集，并对设备的历史轨迹做整体特征提取和深度学习，从而保证我们把万物互联之后，没有捣乱分子，如果出现了也可以进行隔离黑名单。
在整体连接中，这些是非常关键的，同时网络演进也是非常关键的，我们现在已经有2G、3G、4G，有NB-IoT，未来还会有5G。对于连接而言，也是非常大的需求和学问。我们要去保证在未来正常运行的同时，还能更好地演进。
连接之上则是数据，原来的数据是割裂的，针对数据的分析，主要有以下三方面：
纵深数据。纵深数据有不同的应用，诸如能源、水务、环境，纵深数据的收集用来保证本领域数据特征和数据结构。
横向数据。对于不同应用的数据汇聚变成资产，这个过程非常关键，我们有上下游产业链和不同的部门，他们之间是需要协同的，华为之前做一个资产的盘点是非常困难的，但是通过IT和OT整体的协同，IoT会自动记录资产信息，包括资产的部门、资产位置、资产迁移，同时会与IT部门管理结合起来，这就可以达到自动化做此类处理。
数据融合。在以数据去拉通融合之后，才真正促使了各种各样的行业，所以在数据的水平整合、数据的垂直纵深整合，以及基于数据的上下游整合，这是在整个IoT发展中，我们以数据为中心非常关键的工作。
在数据整合之后则是AI。而针对AI这一块，现在提到的AI都是端到端的AI，是从芯片到边缘，到平台，到上层的应用以及包括行为分析、视觉分析、语音的分析在内的整体AI端到端的处理。
一个边云结合的AI是至关重要的。以自动泊车为例，底层的传感器是多种多样的，有电池、激光雷达、毫米波雷达、视频等相关传感器，如何做整体的融合感知和AI分析，如何做一个物体对象判断、追踪、速度判断，以及车的位置判断，结合高清地图的整体位置推送，都需要在端侧实现，诸如边缘侧如何感知，云端的整体分析、整体模型训练等。
端到端是连通的，并且在这个过程中，性能是至关重要的。例如车一秒钟有几百个数据同时发出，同时我们还需要它有至少毫秒级的时延。所以在边缘侧和端侧，华为在10月份发布了两款AI芯片，在边缘侧，华为有自己的边缘智能盒子，云端有专门的自动机器学习训练以及在上层做了整体的算法优化和整合。在整个过程中，端到端的协同是至关重要的，并且在边缘侧的数据量是非常庞大的，我们不需要实时报到云端，所以什么时候上报这个数据，这个数据怎么样通过函数拟合出来，并以最小精准度损失的方式去报到云端，这是非常关键的。
怎样做到非常灵活的边云协同，处理融合数据，是我们在整体架构中非常关键的。首先它整体是一个编排式的建模方式，从而达到在整体的云端可以有流处理、批处理，有深度学习、机器学习，根据需要去推到边上，在边上做对应的规则以及流处理，保证了边侧做最基础的，把数据做一定的聚合，把所有我们得到的海量的底下传感器上报的数据，有效传入云端，这也是属于AI分析中非常关键的步骤。
整体面向生态的应用使能。华为IoT的定位是做基础设施，基础设施上面是希望能够繁荣各种各样的应用，所以我们要保证三点：
第一，对于众多垂直行业，提供对应的行业套件API、基础设备管理能力API；
第二，提供基于行业套件应用构建的即插即用、可视化组件；
第三，提供无码化的集成开发。
例如深圳市的智慧水务系统，体现的是OceanConnect的整体能力。首先是全方位的从管网检测到水质，相当于是端到端的场景。另外，还有基于智能水务纵深的应用，基于城市内涝整体监控和预测，基于我刚才说的基础AI能力，我们是能够造福社会和城市，水务的智能管理、水质检测，城市中再也不会出现下大雨之后，井盖没办法把水排出去。
华为和合作伙伴的孵化是非常繁荣的，依托于全球十几个的OpenLab，有三千多个合作伙伴，五十多个行业已经成功上线。依托整个平台，我们现在已经有两亿多的用户。由此看来，AIoT的繁荣也已经是指日可待了。
关于华为在AIoT的战略规划，在IoT上的发力点，参见雷锋网此前文章：《华为IoT生态品牌扩大朋友圈，方舟实验室首度亮相》。
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Nemo