特斯联王海华：基于AIoT业务场景的边缘网关解决方案

　　7月31日，由中国物联网产业应用联盟主办、深圳市物联传媒承办的2018深圳国际物联网平台与数据安全高峰论坛于深圳会展中心顺利举行。特斯联首席架构师王海华受邀出席论坛，带来题为“基于AIoT业务场景的边缘网关解决方案”的主题分享。

　　特斯联首席架构师 王海华

　　有报告预测，为了高效、实时和数据安全等因素考虑，未来超过 50% 的传感器数据需要在网络边缘侧进行分析和储存。基于物联网蓬勃发展带来的海量数据，边缘计算正在成为行业广泛认可的一个领域。

　　王海华表示，如今智慧城市越来越受关注，智慧建筑、智慧停车、智慧水务等众多城市化应用项目如雨后春笋一般产生。在众多城市级业务场景落地实践中，特斯联对技术如何服务于产业有了更多感悟，如成本考量、弹性部署思路、前端数据业务化方案等。

　　成本考量：包含商业成本与技术成本。商业成本包含IoT模块、AI模块成本和方案/硬件/授权等费用；技术成本包含集成和工程维护的技术难度等。

　　弹性部署思路：在实际落地中，通过对算力/存储等单元进行弹性的部署方式，以满足多样化的业务场景和差异化的业务需求。

　　前端数据业务化方案：物联网的所有问题，都可以归结为感知采集、认知计算、存储传输三大方面。设备能够上网，数据能够采集，具备海量高密度、精细化的数据，亦成为项目落地的实际要求。在此之中，定位为城市级物联网平台的特斯联，也致力在前端完成数据的结构化和业务化处理，推动AIoT的进一步发展。

　　AIoT 边缘融合网关=连接+存储+计算

　　按照以上提及，特斯联结合连接、存储、计算三大环节，打造出AIoT边缘融合网关。

　　1. 连接

　　王海华提到，连接问题主要体现在两大部分，一是组网方式，二是管道治理。

　　一直以来物联网应用都具有各种各样的组网方案，包括无线和有线。在此基础上，融合网关将来自窄带和宽带的数据进行汇聚和过滤，并提供安全传输能力。在组网上通过提供软件定义连接能力，最终达到高度可定制的融合IO能力。

　　2. 存储

　　存储问题同样分为两大方面。第一是数据分层持久化，第二是与如何实现数据结构化和快速索引。对此特斯联也定义出分级存储模式。最底层设置资源管理，中间提供满足面向业务的流媒体存储方式和对象的存储方式，另外再建立起索引层，将结构化数据、半结构化数据进行分类存储。最后同样提供了软件定义存储能力，以达到高度可定制的混合存储能力。

　　3. 计算

　　计算框架问题则可分为三大层次，分别为CPU、GPU、XPU。

　　CPU作为计算的中枢节点，完成任务编排、资源调度等整体的框架基础；

　　GPU则在面对大量音视频数据处理的业务场景中，能够提供流媒体切片转码、计算机视觉图像计算加速等功能；

　　王海华提到，最有意思的则在XPU部分。考虑到大量的算力将会放在该前端边缘融合网关，以完成在线增量学习、提升推导能力两大方向任务。在推导这一角度，则又有计算密度、算力功耗若干关键影响因素。所以此时企业将更多的选择XPU，通过了解不同的任务类型、网络复杂度、网络深度、建模复杂度等，将算力模块插入到边缘融合网关中，提高网关的计算与场景适配能力。

　　为此，特斯联打造出了用于人脸结构化的X1 VPU计算棒，以及算力更高、可以在配合边缘网关做人/车/物结构化处理、属性分析、大库比对的X2 FPGA计算卡，以配合边缘网关提升AI计算能力。

　　结语

　　作为边缘汇聚节点，该边缘融合网关将顺利连接起传感设备及云平台，推动一个个诸如智慧水务、智慧消防、智慧建筑等应用场景的成熟落地，成为物联网发展必不可少的关键一环。

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