未來是物聯網時代
物聯網不是科技狂想，而是又一場科技革命，物聯網使物品和服務功能都發生了質的飛躍，這些新的功能將給使用者帶來進一步的效率，便利和安全，由此形成基於這些功能的新興產業，而人工智能AI，5G與物聯網正持續加速令人驚訝的變化，並驅動全新的數據消費模型，在僅考慮物聯網的情況，儘管還在發展初期，我們看到它已經褪去全球微型傳感器網絡的原始面貌，進一步擴展至包含更多高性能設備，包括從智能影像傳感器到自駕汽車，數字化基礎設施正逐漸走向上游，以工作負載為中心，應用Devops，軟件定義，網絡邊緣化，超融合，數據驅動等技術，日益朝著真正的智能化。解耦化和數據中心商品化方向發展，有業內專家認為，物聯網一方面可以提高經濟效益，大大節約成本，另一方面可以為全球經濟的復甦提供技術動力，目前加拿大，英國，德國，芬蘭，意大利，日本，韓國等都在投入巨資深入研究探索物聯網，同時，有專家認為，物聯網架構建立需要明確產業鏈的利益關係，建立新的商業模式。
具備AI能力的互聯網具有先天優勢
然而Arm的Mbed平臺相結合，可以為物聯網市場帶來有益的融合創新嘗試，值得期待，我們基於AI機器學習動態定價航班延誤險，由於大型數據集與專屬的算力相當集中的緣故，訓練初代人工智能神經網絡模型，寫入智能合約，模型技術的導入下，讓人工智能AI大放異彩，吸引眾多雲端平臺與芯片廠商的關注和投入，自動駕駛過程中數據傳輸量很大，5G網絡大帶寬，低時延的特性，數據傳輸數千英里來到數據中心進行模型比較時，雲端通過多元數據匯聚融合，在分佈式集群中進行大量的並行或者是邊緣計算，並實時反饋信息給車端和客戶端，因此把智能從雲端分配到邊緣。得益於已經面世的各種解決方案就是從雲端與基礎設施都在使用都ArmNeoverse平臺和AI加速技術，到專門迎合各種端點需求的，具備AI能力的Armcpu，Npu和Gpu就是Arm與其合作伙伴在讓AI賦能互聯網各個層級應用方面具有先天優勢。
人工智能的幾個好處
隨著對決策的要求朝邊緣移動，AI將扮演雙重角色，除了依據數據本身包含的信息作出及時決定之外，當大量的數據需要被導引至正確的位置時，AI需要在從流量管理到封包檢驗等方面都發揮作用，在他看來，數字化時代，我們最需要的是與之相適應的新的教育方式，所以總結一下我今天上午的討論，隨著一輪又一輪的技術變革，從互聯網到移動互聯網，再到物聯網，再到AI，AR這些技術的發展，我們可以看到，技術改造傳統行業最本質的就是把傳統工業時代的供應鏈管理，重構成基於互聯網的網絡協同，現在正快速變成智能計算平臺。在邊緣執行AI有幾個好處，它可顯著減少到雲端的回程，降低延遲，並提升可靠性，效率與安全性，有鑑於當今來自全球設備部署的洞見來得極快，模型必須需要實時進化，這點已經顯現出至關重要性。
物聯網等技術領域持續創新並延展落地
利用AI邊緣的應用程序的成功部署，關鍵在於提供能夠覆蓋各種功耗與性能需求的多元解決方案，單一廠商的解決方案，並無法滿足所有需求，除了變成以AI為中心，AI邊緣必須是雲端原生的，虛擬化（Vm或ContAIners）的，同時支持多用戶，最重要的是，它必須是安全無虞，通過Neoverse專門構建的IP，還能滿足未來超大規模到邊緣訪問的計算需求，客戶可以通過對統一軟件，工具和硅平臺的槓桿投資，構建一個強大的生態系統，從而可開發針對如5G網絡，雲數據中心等各種應用場景的獨特且多樣化的解決方案，為了協助大家面對這一AI邊緣的變革，Arm宣佈推出Projectcassini這是一個專注於在多元與安全的邊緣生態系統內，確保雲端原生體驗的業界提案。通過與Arm生態合作伙伴的協同努力，Projectcassini將專注於基礎設施邊緣，開發平臺標準與參考系統，並以它們為基礎，在目前已延展到基礎設施邊緣的標準化平臺安全架構框架內，無縫部署雲端原生的軟件堆棧，值得一提的是，Arm與其生態系統合作伙伴針對安全性做出了大量努力，兩年前Arm推出Psa，讓企業得以依據一套通用的需求設計安全功能，以降低打造產品級物聯網安全性相關的成本，時間與風險，在人工智能，雲計算，邊緣計算，物聯網等技術領域持續創新並延展落地。
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