大模型在這一年以(yi)強勁(jing)的(de)(de)勢頭滲透到全(quan)球產業(ye)的(de)(de)邊(bian)邊(bian)角角，遍(bian)及科教(jiao)文衛，更是在數(shu)字化轉型(xing)(xing)的(de)(de)趨勢下，在工業(ye)界(jie)如魚得(de)水。AI已(yi)經(jing)以(yi)不可思議的(de)(de)方(fang)式，融入我(wo)們生活的(de)(de)方(fang)方(fang)面(mian)(mian)面(mian)(mian)，這種情(qing)況(kuang)對(dui)于大模型(xing)(xing)，需(xu)要的(de)(de)時間會更短。
物聯網是新一代信息網絡技術的高度集成和綜合運用，對于培育經濟發展新動能、推動產業結構調整、提升社會治理服務水平，可以發揮重要的支撐作用。據研究機構Statista統計，到2030年，全球IoT設備數量將達到294.2億臺，相比今年翻一番，而中國屆時消費級IoT設備就會有80億臺。龐大的數量和市場應用，也是物聯網行業備受關注的重要原(yuan)因(yin)。
大模型x物聯網，一個是風頭正盛的科技前沿，一個是量大勢猛的關鍵產業。它們能碰撞出來怎樣的火花呢？
就在今天，以計算，為了不可計算的價值為(wei)主題的云棲(qi)大會(hui)正(zheng)式落幕，阿里(li)以(yi)云廠商的視角展示了他們在(zai)各個領域的探(tan)索與(yu)實(shi)踐(jian)。
值得關注的是，相比2022年云棲大會(hui)，除了增加了這(zhe)一年來逢(feng)會(hui)必談的大模型之外，物(wu)聯網(wang)相關話題(ti)也有了明(ming)顯地增加，涉及(ji)物(wu)聯網(wang)各個場景的落(luo)地和實踐。
我們從眾多精彩(cai)演講(jiang)中梳(shu)理(li)出重要的觀點，探(tan)究大(da)模型如何為(wei)物聯網(wang)廠商帶(dai)來新的機遇，以(yi)及云廠商如何為(wei)物聯網(wang)產業賦能(neng)。
云廠商怎么看物聯網與大模型？
看(kan)完大會(hui)關(guan)(guan)于(yu)物聯網相關(guan)(guan)場景的發布，一言(yan)以蔽之，他們(men)同時看(kan)到(dao)了機會(hui)和痛點(dian)。
針對不同領域的(de)需求，阿里云進行了(le)多項(xiang)發布：
盡管大(da)(da)(da)模(mo)(mo)型占(zhan)據了本次(ci)大(da)(da)(da)會的(de)(de)半壁江山，物聯(lian)網也不遑多讓，各個并(bing)行主(zhu)題甚至(zhi)有大(da)(da)(da)量(liang)(liang)重復(fu)，“物聯(lian)網”之(zhi)所以能夠與如(ru)日中天的(de)(de)“大(da)(da)(da)模(mo)(mo)型”并(bing)排成為云棲大(da)(da)(da)會上(shang)經(jing)常(chang)(chang)談到的(de)(de)話題，來自(zi)于物聯(lian)網經(jing)濟(ji)。除了巨大(da)(da)(da)的(de)(de)數(shu)量(liang)(liang)規模(mo)(mo)和(he)各種痛(tong)點之(zhi)外(wai)，物聯(lian)網被“盯上(shang)”的(de)(de)原因(yin)還有一個，它帶來的(de)(de)海量(liang)(liang)、真(zhen)實(shi)的(de)(de)數(shu)據非(fei)常(chang)(chang)珍貴的(de)(de)。
智能網聯平臺
阿里表示，從AWS提(ti)出IoT core以來，近(jin)幾年他們發現(xian)了(le)三點(dian)趨勢：1. 中國物(wu)(wu)(wu)聯(lian)網(wang)(wang)經(jing)濟正在(zai)飛速發展，到2030年會成為(wei)全球最大的物(wu)(wu)(wu)聯(lian)網(wang)(wang)經(jing)濟體(ti)；2. B2B物(wu)(wu)(wu)聯(lian)網(wang)(wang)（也就是產業(ye)物(wu)(wu)(wu)聯(lian)網(wang)(wang)）的崛起；3. 智(zhi)能(neng)成為(wei)價(jia)值核(he)心，也就是到處都在(zai)提(ti)AI和(he)大模型。
于是(shi)，阿里(li)開始思(si)考提(ti)供2.0版本的物(wu)聯(lian)網云服務，并提(ti)出(chu)智能物(wu)聯(lian)網平臺應(ying)該滿足三個特性：
1.更(geng)深入行業，更(geng)理解場(chang)景； 2.更(geng)便捷的設備上云體(ti)驗； 3.智能(neng)化的數據服(fu)務和(he)算法應(ying)用。
應用引擎2.0
關于穿戴設備和教育場景，他們發布了飛雀應用引擎2.0，帶來表盤生成能力、音樂地圖等終端能力，并且擁抱生成式AI。但是這并不只是為了做一個智能設備，而是他們發現人們對于AI交互需求日益增長的同時，也關注到了物聯網產業的一個特點——碎片化問題。
阿(a)里表示，新的應用引擎從三(san)個方面幫(bang)助(zhu)解決碎(sui)片(pian)化(hua)的開發(fa)效(xiao)率問(wen)題：
提供100+api，增強與芯片側合(he)作； 2. 搭(da)建應用市場，提(ti)升移動(dong)端(duan)應用體(ti)驗(yan)； 3. 通(tong)過生成式組件，結合(he)數字人渲(xuan)染能力，帶來終端(duan)創新動(dong)力。
工業物聯數智底座2.0
此外，他(ta)們也(ye)面向(xiang)工業(ye)物聯網(wang)的痛點(dian)開刀，發布了工業(ye)物聯數智底座2.0。
阿里表示，未來的工廠將會是智能物聯的現代化工廠，工業的設備增長率已經超越了網聯汽車。一方面，這展示了巨大的市場，另一方面，IT與OT領域的數據結構是天然割裂的，OT的數據更多是時序性、低密度的，而IT則更多是結構化、高密度的數據。這里的痛點在于，如何(he)將兩種數據進行統一(yi)的分析(xi)和價值挖掘。
所以，他們(men)帶(dai)來新的(de)(de)架構，從原有的(de)(de)數據采集、資(zi)源建模&空間(jian)資(zi)產以及數據分(fen)析和計算的(de)(de)基礎上，增加了海量設備接入(ru)、大模型(xing)驅動的(de)(de)工(gong)業知識庫(ku)，以及工(gong)業低(di)代碼開發。用一(yi)個聽(ting)起來簡單的(de)(de)一(yi)個詞就是“一(yi)致”，阿里云希望能(neng)夠(gou)將OT與IT融合，而這并不是一(yi)件容易的(de)(de)事情。
盡管沒有掌聲熱(re)烈的(de)(de)“隆重發(fa)布”，阿里云(yun)在發(fa)布引(yin)擎和(he)(he)平臺的(de)(de)背后，依然反映出他們的(de)(de)對于物聯網現狀(zhuang)和(he)(he)痛點的(de)(de)理解。對于大模(mo)型x物聯網，他們又是(shi)怎樣看(kan)的(de)(de)呢？
從小模型到大模型
上述三(san)個(ge)新平臺(tai)發布當中，無一例外(wai)都(dou)有大模(mo)型(xing)的加持。
2022年由ChatGPT帶來的大模型浪潮席卷全球，從學術圈到工業產業界，幾乎言必稱“大模型”，阿里云解決方案架構師蘇吉普在介紹品類趨勢的時候這樣說：在產品技術基礎探討的時候，大家已經把大模型作為不可忽視的考慮項，成為一種標配的產品邏輯。
對于物聯(lian)(lian)網產品來說(shuo)，其實在設(she)備端的(de)算力和(he)算法存(cun)在一定的(de)不(bu)足，阿里(li)云聯(lian)(lian)合達摩院構建了(le)設(she)備端的(de)算法生態，通過魔搭平臺(tai)和(he)IoT技術結(jie)合，解(jie)決了(le)異構信息算法不(bu)足和(he)部署問題。此外，他們還(huan)提供了(le)包(bao)括模型選(xuan)取(qu)、數據標注、訓練、轉合和(he)部署等環節的(de)技術Pipeline.
阿(a)里(li)表示，通過大(da)模(mo)型(xing)結(jie)合設備端小模(mo)型(xing)，能(neng)夠實(shi)現(xian)諸如(ru)貓(mao)臉識(shi)別、智能(neng)問答等功能(neng)，大(da)模(mo)型(xing)結(jie)合RoT場景將(jiang)為(wei)物理世界帶來(lai)新的變化。
不能用做IT的路子去做OT
物聯(lian)網帶(dai)來的(de)大量真實(shi)數(shu)據(ju)也是云平(ping)臺(tai)所渴望和(he)樂于處(chu)理的(de)，那么，面對(dui)物聯(lian)網海量的(de)感知設備和(he)數(shu)據(ju)，如何在復雜的(de)場景下(xia)布局，以提供智能(neng)化(hua)的(de)解決方案，幫助(zhu)客戶提效和(he)轉型，我們(men)一起來看(kan)一看(kan)”阿里方案“。
物聯網(wang)(wang)的數(shu)(shu)據(ju)，除了大數(shu)(shu)據(ju)的5V特點：大量、高速、真實、多元(yuan)、價值之外，還具有序列、固化、標準(zhun)等3S的特點。傳統(tong)的方式就是通過Hbase，spark等開源解決方案。需要針對物聯網(wang)(wang)場(chang)景(jing)進行配(pei)置和調試，甚至需要幾十個人去調試和開發，阿里云(yun)則(ze)提(ti)(ti)出了一個一體化數(shu)(shu)據(ju)平臺，即云(yun)原(yuan)生(sheng)多模數(shu)(shu)據(ju)庫Lindorm，為(wei)物聯網(wang)(wang)場(chang)景(jing)下的數(shu)(shu)據(ju)管(guan)理提(ti)(ti)供了更加高效和低成本的解決方案。
而他們此前也踩了(le)坑，會上，阿里云還(huan)以多(duo)家企業(ye)為例(li)，講述(shu)了(le)為什么傳(chuan)統互聯(lian)網的架構不適合物聯(lian)網的場景。
此前(qian)，美的采用阿里(li)云的互聯網產(chan)品解決(jue)物(wu)聯網場景(jing)的問題，往往需(xu)(xu)要(yao)幾十組物(wu)理集群才能(neng)滿足，而且(qie)還需(xu)(xu)要(yao)在夜間進(jin)行運(yun)維，同樣(yang)，TCL也面(mian)臨類似的問題，原(yuan)因在于，物(wu)聯網場景(jing)往往有不同于互聯網產(chan)品的需(xu)(xu)求。甚至還有一家車(che)廠，由于網絡割(ge)接(jie)造成了(le)連接(jie)風暴，居(ju)然出現了(le)無法打開車(che)門的情(qing)況。
在不(bu)斷的(de)溝通當中，阿里云提出(chu)了云網(wang)絡解決方案，為物(wu)聯網(wang)場(chang)景下的(de)用戶(hu)提供(gong)了具有彈性IP、云連接器、負載均衡、云數(shu)據傳輸(shu)等性能(neng)的(de)產品，保(bao)證了物(wu)聯網(wang)產品的(de)可靠(kao)運(yun)行，而他們也(ye)總結道，不(bu)能(neng)用IT的(de)路(lu)子搞OT。
云邊端一體化
我國“十四五”規劃中明確提出要“協同發展云服務與邊緣計算服務”，國務院《“十四五”數字經濟發展規劃》同時指出要“加強面向特定場景的邊緣計算能力”。顯然，云邊端等側的協同已經成為了行業趨勢(shi)。
在物(wu)聯(lian)網場景下，如何形成統一化(hua)與(yu)定制化(hua)的解決(jue)方案(an)，帶來更加(jia)智(zhi)能的平臺(tai)，是包括(kuo)物(wu)聯(lian)網企(qi)業和云(yun)廠商都(dou)在做的事情。
從2008年就(jiu)專(zhuan)業(ye)(ye)做(zuo)云(yun)計算(suan)的阿(a)里(li)云(yun)，自然希望能(neng)夠以“我”為(wei)主，用平臺(tai)將(jiang)云(yun)、邊、端整合為(wei)一(yi)(yi)體化(hua)，幫助企(qi)業(ye)(ye)實(shi)現對各個位置進行統一(yi)(yi)調控。此外，邊緣(yuan)云(yun)也能(neng)在一(yi)(yi)定程度上解(jie)決物聯(lian)網產品對于帶寬、時延(yan)等的需求。
面對物聯(lian)網發展到新階段(duan)，大(da)規模、多(duo)場(chang)景的復雜(za)架構，阿里云提出(chu)了具有全息(xi)感知、智(zhi)能加持、高性能高可用(yong)等特點的云邊端一體化的場(chang)景智(zhi)聯(lian)平臺。他們(men)表示(shi)，這也是(shi)對過去五六年的臟活累活進行(xing)的沉(chen)淀和總(zong)結。
阿里提出了云邊(bian)端一體化的場景智聯平臺，從演(yan)講者對(dui)于(yu)該平臺核心能(neng)力的描(miao)述當(dang)中，我們也(ye)總(zong)結出對(dui)于(yu)物聯網行業的痛(tong)點和啟示：
目前，物聯(lian)網的(de)(de)感(gan)知(zhi)數據和(he)協議仍(reng)然呈現碎片化的(de)(de)特點，除了感(gan)知(zhi)采集到的(de)(de)數據，對(dui)于(yu)設備和(he)歷史系統里(li)面的(de)(de)數據也需要(yao)進行處理，講者認為(wei)，物模型的(de)(de)萬物歸一抽象為(wei)軟硬件耦(ou)合，但是并不能(neng)發揮出其全(quan)部能(neng)力。
另外，時序引擎(qing)對于(yu)碎片(pian)化的(de)物聯網數據其實太重了，可以(yi)采用更(geng)輕量的(de)計(ji)算方式；對于(yu)感知設備，通過AI+RPA的(de)技術，能夠讓人(ren)工的(de)重復(fu)操作(zuo)自動化。與傳(chuan)統科(ke)學(xue)計(ji)算的(de)CPU密(mi)集和GPU密(mi)集型不同，物聯網領域的(de)核心是IO密(mi)集，因(yin)而需要進行線程(cheng)優化。
寫在最后
可以說，阿里云在面對物聯網場景和大模型潮流下，依然保持了作為“云廠商”的厚度，建立了應用引擎2.0、物聯網平臺2.0，工業數智底座AIM2.0。一言蔽之就是“瘋狂搞基建”，在實踐當中也(ye)總結出不能(neng)用IT方式(shi)去搞IoT等經(jing)驗(yan)，為眾(zhong)多(duo)企業(ye)在降(jiang)本增效、產業(ye)落地以及降(jiang)碳減(jian)排等領域提供了(le)支持。
值得一提的是，高通也談了他們對于終端側生成式AI能力的探索，他們在肯定云計算能力的同時表示：未來，生成式AI將在終端側運行。并演示了他們(men)(men)在(zai)手機端(duan)實現(xian)的Stable Diffusion以(yi)及(ji)ControlNet等能力(li)。他們(men)(men)希(xi)望在(zai)未來(lai)在(zai)一些場景下將計算(suan)從云(yun)(yun)上(shang)卸載到終端(duan)領域中，讓需要更(geng)多(duo)算(suan)力(li)的場景上(shang)云(yun)(yun)，實現(xian)終端(duan)與云(yun)(yun)端(duan)AI的雙向(xiang)奔赴。
那么，隨(sui)著(zhu)芯片算力的提升，未來是否如(ru)上(shang)所言，生成式AI在終端(duan)側(ce)運行呢？
參考(kao)內(nei)容：
1.
2.
3 .云棲大(da)會2023官網
4. 云棲大會2022官(guan)網
5. 《漫(man)話(hua)邊(bian)緣計(ji)算》，2023，中國科學技術出版社
