物聯網進程中，微軟從「雲」走到「邊」

文 | 王金旺

來自雷鋒網（leiphone-sz）的報導

雷鋒網消息，12月18日，微軟IoT In Action全球巡展在深圳開幕，微軟在IoT方面的規劃和布局也得以呈現。

微軟亞太區物聯網及智能設備部銷售總經理Shirley Strachan在開場中即指出，微軟在IoT方面進行了大量投資，但是最重要的投資仍在生態建設上。並再次強調，在未來4年，微軟將在全球範圍內投資50億美元，以推進在物聯網和邊緣計算領域的生態布局。

圍繞Azure，微軟雲端到邊緣的四塊拼圖

微軟人工智能及微軟研究事業部負責人沈向洋博士將當下（物聯網）世界比作一台計算機，而Azure則是微軟的計算機，也是這個世界的計算機。

Azure已經成為「世界的計算機」。目前已覆蓋全球54個區域，獲得了不同地區的88項安全合規認證，遠遠高於其它任何公有雲服務。

微軟針對Azure現在已有四塊布局：Azure Cloud、 Azure Stack、Azure IoT Edge和Azure Sphere。基於此，「微軟打造了一個完整的計算環境，來支持全新的應用模式，從而在Azure公有雲上，開發出更多符合智能雲和智能邊緣的應用。」

Azure Stack是微軟智能雲Azure在本地數據中心的擴展。雷鋒網了解到，微軟在2015年首次宣布其Azure Stack計劃，並在2017年7月正式推出。Azure Stack在本地處理數據，然後在Azure中匯集，以作進一步分析，共享兩者間共同的應用程序邏輯，以此滿足延遲和連接性需求。目前，國內夏龍通信、廣聯達、信諾時代、雲角已經開始應用微軟的Azure Stack，其中，廣聯達發布了國內建築領域首個一體化混合雲解決方案。

Azure IoT Edge將雲端智能和分析擴展到邊緣，直接部署和運行在各種跨平台物聯網設備上的全托管服務。Azure IoT Edge可以在Linux和Windows上運行，在今年微軟Build 2018開發者大會上，微軟正式宣布Azure IoT Edge開源。

微軟首席項目管理負責人王峰在現場以與大疆的合作為例，介紹了微軟Azure IoT Edge的能力。大疆融入邊緣計算的工業無人機解決方案，在雲上訓練人工智能模型，用WinML在本地Windows設備上進行評估，借助豐富的硬件資源以獲得高性能。

另外，擴博智能搭載大疆無人機、用於進行自動葉片檢查的解決方案，做到了高達95%的機器識別精準度，可將風力發電機葉片檢查的效率提升高達10倍。值得注意的是，這種方式相比於讓巡檢員爬到60米的高空中做同樣的工作更加安全。

Azure IoT Edge的關鍵是可用性、高帶寬以及實時性，同時極大地縮短了方案應用及部署周期。

Azure Sphere是微軟今年4月正式推出的針對物聯網安全的解決方案，是晶片級的雲+端物聯網安全互聯管理方案。Azure Sphere包含三個組件：Azure Sphere MCU、Azure Sphere OS 和 Azure Sphere雲端安全服務（Azure Sphere Security Services）。

• Azure Sphere MCU內建新交叉類別的MCU，將實時處理器和應用程序處理器與內置的Microsoft安全技術和連接性相結合；

• Azure Sphere OS結合Windows開發的安全性創新、安全性監控與自定義Linux Kernel，建立了高安全性軟件環境IoT平台；

• Azure Sphere雲端安全服務可更新設備安全性、識別新出現的威脅，以及在設備、雲和其他終結點之間做到信任。

Azure Sphere通過認證的微控制器、物聯網操作系統以及「一站式」雲服務三方面的協同工作，確保智能邊緣設備安全、可靠地工作。

目前，國內四川愛聯已經發布了面向智能家電的嵌入式Azure Sphere模組，矽遞科技發布了基於Azure Sphere的開發板。

微軟針對語音及視覺的AI布局

在IoT In Action上，沈向洋針對就微軟在AI方面的能力拓展進行了分析。

微軟研究院最早的三個研究小組分別專攻自然語言、語音、計算機視覺三個方向。

2016年，微軟憑借152層的殘差網路（RESNET），達到了96%的圖像識別準確率，媲美史丹佛研究生的水平；

2017年，微軟在Switchboard語音識別基準測試中，將錯誤率降低到5.1%。達到專業速記員的水平；

2018年1月，微軟在史丹佛大學發起的SQuAD文本理解挑戰賽中，理解準確率達到88.5%，相當於人類水平；

2018年3月，微軟在新聞報導測試集的英中、中英機器翻譯中，翻譯準確率達到69.9%，而人類翻譯水平在67.3%-68.5%之間，微軟的測試成績相當於超過了人類水平。

微軟人工智能事業部首席語音科學家黃學東在大會上宣布，基於神經網路的語音合成預覽版正式上線，該技術在語音合成質量、引擎性能，以及全球服務部署上，都將有更好的表現。由於應用了遷移學習，可以通過小數據量做到語音模型訓練。

同時，微軟與儒博（ROOBO）聯合發布了基於Azure Sphere及ROOBO嵌入式語音晶片的家電聯網模塊。該解決方案支持通過多達400種離線語音指令控制家用電器。在IoT In Action上展示的為經典的「4麥線性陣列」和「6+1麥環形陣列」，此次展示的麥克風陣列通過端雲協作，可以在25米內做到遠場語音識別。

據雷鋒網了解，此次展示的DDK智能語音開發套件是針對廠商方案是為廠商提供的測試方案，儒博智能董事長兼CEO熊明華告訴雷鋒網，具體商用方案預計將會在2019年上半年推出，包括會議、教育等應用場景，同時也支持向智能樓宇、智慧城市、智慧工廠等場景拓展。

另外，會上還展示了儒博與微軟共同開發智能會議系統，該系統是由Azure人工智能驅動的邊緣設備，能夠同時跟蹤、記錄多人會議的語音和圖像，對每個人的發言進行文字記錄，從中提取重點議題並生成會議紀要。

沈向洋還特別強調了微軟容器化的Azure認知服務。Azure認知服務使開發者無需具備高深的人工智能或者數據科學知識，也可以將計算機視覺、人臉識別、文本分析語言理解等人工智能融入自己開發的應用程序。而容器化作為一種分發應用程序的手段，可以將應用或服務打包起來，只要極少甚至無需修改，即可部署在容器托管主機上。首批推出的認知服務包括5個API：關鍵詞抽取、語言監測、感情色彩分析組成的文本分析容器，臉部識別容器，以及文本識別容器。「目前已有超過120萬開發者在使用微軟的Azure認知服務，建立了大規模的智能應用。」

有了容器化的支持，用戶無需將內容發送到雲端，就能在本地完成臉部識別、字符識別以及文本分析操作。利用這些API，開發者的智能應用可以靈活部署到不同位置，即保證了規模擴展，又能確保從邊緣到Azure雲端的連貫性。

同時，也是在認知服務的加持下，針對計算機視覺，例如手寫文字識別、印刷體文字識別已經有顯著改善。

微軟在中國的生態系統拓展

中國作為微軟的一個重要的市場，針對此，微軟與國內諸多廠商展開合作，包括樂鑫、遠景能源、萬科集團。在大會上，微軟請來了萬科集團副總裁、研發技術負責人王蘊站台。

針對萬科集團通過AI和IoT轉型，王蘊總結稱，「我們的目標是要讓我們的客戶和合作夥伴能夠更方便地，從智能雲、智能邊緣，以及人工智能中獲益。為此，我們為用戶提供了能夠輕鬆構建、調試、部署、診斷和管理的多平台，以及可拓展的應用與服務。同時，為了幫助您的機構更輕鬆的發展人工智能人才，我們推出了包含10門人工智能課程的人工智能在線學院。」

另外，合作夥伴與解決方案被微軟視為物聯網生態系統創新的關鍵。具體總結為以下三方面：

• 採用合作夥伴匹配模式。以某一合作夥伴的專業能力為核心，以其他合作夥伴能力為助力，共同打造解決方案；

• 解決方案加速器。通過開源、預配置的解決方案加速器幫助合作夥伴開發適用於不同垂直領行業或應用場景的物聯網解決方案；

• 解決方案聚合器。通過一些有獨立整合能力的合作夥伴，將其他合作夥伴的組建、服務和解決方案按照需求整合起來，作為端到端解決方案推向市場。

雷鋒網小結

今年，各大公司都在做邊緣側及AI布局，微軟也不例外。

在此次深圳的IoT In Action上，微軟針對邊緣側的布局也全然展現。包括微軟針對Azure相繼布局的Azure Cloud、 Azure Stack、Azure IoT Edge和Azure Sphere，包括微軟的容器化的Azure認知服務，包括微軟在機器視覺、智能語音方面拓展的開發套件，也包括微軟的整個生態布局中眾多合作廠商及應用場景。

沈向洋在大會上強調，微軟將通過各種智能應用，打造從雲端到邊緣無縫的計算環境。

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