Computex 2019：Arm物联网聚焦智慧、速度与创新，四大方案亮相

2019年全球ICT产业关键字，聚焦「智慧、速度与创新」。创新技术如人工智慧、延展实境（XR）、区块链、数位分身（DigitalTwin）持续出笼，尤其人工智慧加速晶片及量子电脑的发展，伴随5G商转，势必带动产业跳跃式前进。既然聚焦「虚实整合、运算科技、人机互动」三大主轴，2019年COMPUTEX，全球IP矽智财授权领导厂Arm受邀出席《COMPUTEX论坛》、《InnoVEX论坛》主题演讲。Arm在COMPUTEX揭示全面运算(TotalCompute)主张，为5G时代提供更符合更多使用情境(usecase)的整体运算方案，并展现强大生态系能量。

Arm在COMPUTEX2019有哪些亮点展示？瘾科技带你浏览四大解决方案 亮点一：物联网平台

回应Arm的目标在2035年打造达一兆台连网装置，为了让连网装置深度沟通，Arm针对IoT平台的生态系，近年接续推出「DesignStart」、「Pelion」及「Neoverse」等相关计画。今年COMPUTEX，Arm展示Pelion这项混合环境的端到端联网连接、装置和资料管理平台方案。Pelion特色在于建构3A情境，「任何装置、任何资料、任何云端」（Anvice,Anydata,Anycloud），管理任何种类的连网装置与连接，应付任何内外部不同类型的资料，连接任何公有、私有及混合云端。

换言之，Pelion平台让企业在安全环境下，管理各项物联网装置，无限制连结任何规模的资料。COMPUTEX也展示，Arm收购TreasureData后，借助巨量资料技术能力，Pelion平台对资料流程进行融合，让企业用户以高效、更安全的技术部署、连接和更新连网装置，顺利走入物联网的资料世界。

亮点二：AI机器学习

联网装置与数据资料爆发成长，人工智慧的机器学习应用，逐渐从云端转移至终端。为了把机器学习技术放在边缘装置发挥所长，Arm针对机器学习的晶片应用进而打造全新处理器。延续Arm在CPU具备的可编程优势，以及GPU数据处理压缩能力和高吞吐量的设计特点，将其整合至机器学习晶片设计之中。针对机器学习热潮，Arm推出「ProjectTrillium」机器学习运算平台支持各种AI应用程序，在功能性与可扩展性方面，能实现更快机器学习效率。根据统计，目前ProjectTrillium平台的学习数据吞吐量，比起过去CPU、GPU协同作业的机器学习效率，已经达2~4倍以上，效能也优于传统DSP的可编程逻辑。

换言之，ProjectTrillium是一个异质的ML运算平台，平台架构包括ArmML处理器、开放原始码ArmNN软体框架，目前搭载于超过25亿台Android装置。Arm针对ML处理器进行强化，包括超过两倍能源效率，达到每瓦5兆次运算(TOPs/W)、记忆体压缩技术提升达三倍，以及提升至高达八核心的次世代峰值效能，与每秒最高32兆次运算(TOP/s)。

随着机器学习需求愈来愈高，开发人员更渴望利用系统上专属神经处理器(NPU)的优势。Arm机器学习ML处理器提供同级最优化的能耗效率，并有强大的软体生态系统支援，让整个生态系统的AI效能极大化。

▲Arm示范如何在装置上快速的执行机器学习功能，挑战人的记忆，和装置相比，看谁能先辨出不同的图像。

亮点三：AR/VR装置

前几年开始流行的AR、VR装置，过去最大挑战来自虚拟视觉的稳定度。对此，Arm因应5G科技演进推出多款全新高阶IP套件，其中Mali-D77DPU显示器即是聚焦扩增实境、虚拟实境所需的内容所打造，让虚拟实境更加真实。Mali-D77是Mali-D71显示处理器更新版，最高可对应3K解析度与120fps更新率，虚拟视觉影像得以更稳定呈现。全新的硬体功能，加速头戴式显示器的虚拟实境运算，实现更小、更轻、更舒适的VR装置部署。

▲在COMPUTEX展示OculusQuest的VR头盔，提供高效能、无线，摆脱传统VR装置需要连接线的牵绊，创造VR装置新体验。

当然，使用者对AR、VR装置的期待除了影像稳定，在沉浸式体验方面，还包含更轻量、不受线材影响以及更顺畅的效能。Mali-D77其他功能表现在镜头失真校正（LensDistortionCorrection）、色差校正（ChromaticAberrationCorrection）、非同步时间扭曲（AsynchronousTimewarp），对应更清晰、更真实影像，还能降低配戴者头晕情况。除此之外，Mali-D77显示处理器IP，3K120虚拟实境效能，硬体节省VR作业负载4成以上系统频宽，以及12%功耗表现。Arm表示，为了让VR更为普及，在全球达到数十亿台装置的长期目标，Mali-D77解决现阶段显示技术的挑战，为VR产业迎向下一个新世代。

亮点四：车用

Arm在今年COMPUTEX展示的第四个亮点，聚焦在汽车应用。Arm在车用方面扮演重要角色，因其牵涉稳定与安全，尤其ADAS与自动驾驶需要顾虑的层级更是重要。对此，Arm针对车载安全推出ArmSafetyReady计画，同时也包括针对自驾车的7nm制程最佳化处理器架构Cortex-A76AE，借由整合Split-Lock提供车载所需的安全性。

换言之，ArmSafetyready车用安全计画涵盖Arm既有、新型与未来的全方位车载计画，从系统性流程到研发，且通过ISO26262与IEC61508标准，一站式提供软体、元件、工具、认证及标准等资源，确保加入此计画的合作伙伴其SoC与系统，皆达到最高安全层级。

今年COMPUTEX也展示基于Arm的DMS（DriverMonitoringSystem）驾驶监控系统产品。DMS是采用ArmCortex-A7所支援的深度学习NN模型，由TEEAILab所开发。这套DMS系统展示在CortexA7上运行AI/ML以实现驱动程序状态监视功能。例如针对驾驶员闭眼、打哈欠侧视、俯视、打电话和吸烟等行为进行迅速检测，并发出音频以提醒驾驶。Arm在智慧驾驶领域，也展开AutomotiveEnhancedforFunctionalSafety计画，将推出首款多情绪执行处理器，以强化新世代安全驾驶体验。

▲COMPUTEX展会上也展示Arm在智慧驾驶领域的成果(图右)，情绪执行处理器问世将有助驾驶安全。

聚焦未来世界，打造创新体验

Arm在COMPUTEX2019展会中，展现新世代运算领域的创新技术与相关应用。除了上述相关亮点，也聚焦面向未来2030年的使用情境。Arm拥有全面软体开发框架，包含ArmIP、ArmNN、ArmComputeLibrary及ArmDevelopmentStudios，透过生态系统合作帮助开发人员更快采用、更快上市，透过机器学习软体优化，有效扩展硬体效能。

想像未来的世界，5G传输、机器学习、终端运算可能已经成为我们生活的日常，而产业之间将呈现万物联网的庞大生态系。对此，Arm将持续展现其领先技术优势，携手物联网超级战队掌握下一波科技浪潮。

8月8日，由物联网智库主办的首届“挚物·AIoT产业领袖峰会”于北京正式召开。本届峰会汇集近千名AIoT从业者和数十位行业知名专家、学者、大咖，邀请了中国工程院院士邬贺铨、中国信通院副院长余晓晖等业内专家，阿里巴巴、华为、新华三等国内物联网平台巨头，亚信集团、中移物联等通信界企业。另外会上，物联网智库推出了全新子品牌——“挚物”，并成立“挚物·AIoT产业研究院”。

本次峰会立足未来，以AIOT为主角，复盘AIoT落地成果和现状， 探索 AIoT未来赋能潜能。AIoT作为2019的开年热词，已然备受瞩目。 但是物联网依旧存在着发展成本过高、缺乏良性循环的商业模式等诸多问题。本次峰会专家、学者、行业践行者将会从智联网现状、解决路径以及模式 探索 等方面展开讨论。

自1999年物联网的概念被提出，直至2016年物联网才迎来爆发。据相关机构统计，2016年全球可连接设备数量增长31%，这意味着物联网设备中产生的数据量将会以指数级增长。随着5G、云计算、人工智能等新兴技术的推动，“智联网”概念应运而生。众所周知，智联网将会驱动传统产业进行数字化升级，但物联网还未正是兴起，智联网还要等多久？

中国工程院院士邬贺铨

2019年是智联网在各个工业领域进行试验落地的关键一年，智联网的呼声也愈来愈高。然而，智联网的应用落地还存在着很多阻碍。邬贺铨针对这一问题表达了他的观点：“未来AIoT的发展，仍然需要标准化推动，企业间合作提升兼容性，需要威胁情报共享，增强安全保障能力。”

智联网的发展前路漫漫，5G发展助推智联网向前发展。邬贺铨指出：“5G的增强移动带宽、高可靠、低时延和广覆盖与边缘计算结合，使得AI与物理网融为一体。”在智联网的发展历程中，5G网络可以新增eMTC和mMC的窄带物联网标准，使得大企业能够使用承载在公共通信网上的专用物联网。

企业专用物理网的发展，使得边缘计算成为当下最热门的技术之一。邬贺铨在演讲中讲到：“为适应工业传感器、视频业务、VR/AR与车联网及远程医疗等的低时延要求，需将这些业务的存储和内容分发下沉到边缘计算来处理。利用边缘计算可以过滤和压缩数据，节省核心网资源，成本仅为单独使用云计算的39%。”

5G、物联网、智联网均离不开边缘计算，由此可见边缘计算的市场前景广阔。据IDC预测，未来将有超过50%的数据在边缘侧处理，到2020年边缘计算的支出将占物联网基础设施总支出的18%。边缘计算无疑成为了物理网时代下的新宠。 但是，今年智联网的话题日嚣尘上，物联网和智联网发展却不及预期，究竟为何？

5G进入商用元年，AI得到长足的发展，物联网在数年的积累中正在迎来发展的“新拐点”，逐步迈向AIOT方向发展。AI能够帮助物联网提升价值，物联网想进入智联网新时代依然困难重重。华为物联网平台总经理王强表示：“当下，面向AIoT-ICT的基础设施供应商和各行业龙头正面临三大挑战，即联接挑战、行业数字化挑战和AI挑战。”

华为物联网平台总经理王强

为了解决三大挑战，华为采取逐个击破的方式，发挥5G、IOT、AI三大技术优势，从而驱动行业数字化变革，最终形成商业闭环。王强在演讲中讲到：“5G网络可以实现数据采集高并发上行，高可靠、低时延控制下行；物联网作为物理世界与数字世界的桥梁能够连接行业多维度数据；最终通过人工智能深入到各行各业进行形成商业价值闭环。”

找到解决路径，下一步需要做的便是做大联接，使能安全可信的万物互联。根据Gartner预测，未来5-10年物联网将会进入一个应用爆发期，边缘计算也将进一步渗透到各类定制硬件中。华为凭借自己在智能芯片、边缘计算、云服务的优势，致力于打造全栈、全场景的物联网服务。

在演讲中王强列举了华为在智能交通上的情况：“将交通与智联网相结合共同打造智慧交通就是要做到减事故，少拥堵。在高速公路场景中，华为可以做到10大事故场景预警；在城市交通场景，可以做到18个场景、路口等待时间降低177%。”

华为以行践言，目前，华为AIoT战略已经在城市、园区、交通、车联网、物流、电力等8大行业的200+个项目中进行了 探索 ，在三大场景（海量重复、专家经验、多域协同）将AIoT与行业智慧相结合，实现效率提升、专业传承和突破极限，致力于做行业智能化升级的新引擎，帮助万科、DHL、延崇高速、深圳交警、PSA、东风，国家电网等企业进行AIoT开发应用落地。

智联网能够促进智能系统相互连接，势必会助推着行业应用和技术产业化的快速崛起。在众多行业中，大家纷纷看好制造领域。阿里云智联网首席科学家丁险峰在“智联网驱动数字化变革”的主题演讲前便抛出这样一个问题：“你相信工业物联网的商业模式能够在未来创造万亿级的企业吗？”由此可见，寻找适合工业物联网的商业模式成为第一要务。

阿里云智联网首席科学家丁险峰

现如今，我国正处于从“制造大国”向“制造强国”、“中国制造”向“中国创造”转变的关键时期。但是，我国制造行业存在着高端装备水平较低，工业软件发展缓慢和创新动力不足的问题。对于制造业的企业来说，也在面临着生产成本不断上升，供应链协同低效的瓶颈。丁险峰表示：“基于这样的大背景。亟需加速数字化进程，推进智能制造落地速度，全面优化制造业。”

寻找合适的落地场景是每项新技术必须要经历的过程，智联网的最佳落地场景究竟在哪？亚信集团董事长田溯宁认为：“智联网会激发新场景的出现，在我们向往5G带来的万物互联的新世界的时候，不断 探索 业务模式最为重要。”

亚信集团董事长田溯宁

物联网的破局之路究竟在哪？解决传统行业成为最佳出路。镭场景实验室创始人暨CEO武军是致力于成为物联网场景的定义者和实践者，在其演讲中，提到了一个有趣的场景：“中国每年有8000万头仔猪在出生72小时内死亡，其中母猪误压致死是一个主要原因，人工解救措施将会变得越来越昂贵，物联网的接入有望解决8000万头仔猪。”

5G时代的来临，无疑将物联网推向了高潮。市场研究机构发布的数据显示，2019年全球AIOT市场规模为51亿美金，到2024年，这一数字将增长至162亿美元，复合年增长率为26%。面对智联网发展进程中的诸多挑战，促进数据与管理的融合将是面向挑战的关键。 未来，各项技术不断迭代升级，商业模式日渐成型，AIOT新时代便不会遥远。

2019年物联网已经开网，开网时间是2018年11月8日。《物联网系统》对应于信息化时代的到来，系统地阐述了物联网的由来及其发展。较详细地阐明了物联网软硬件系统，指出了亟待解决的问题及展望。

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