机器人、沉浸式现实、人工智能，以及互联设备，这些黑科技在现实世界中已逐步走向成熟。但现有的技术基础设施无力支撑这些应用真正进入爆发期，不能依靠昨日的旧有架构来孵化明日的创新。要想真正发挥新一代的智能技术威力，企业需要对基础设施进行彻底改造。要想使企业能够感知周边世界，就必须实现架构转型。企业需要用边缘计算补充云计算的能力，进行均衡配置，并且重新聚焦硬件。这些新的部署都将使企业更为智能地“听到”或“看到”更多讯息。

 

机器人、沉浸式现实、人工智能，以及互联设备，正将现实世界的技术水平推至新高度。许多企业仍认为，其现有的技术基础设施已足够支持所需的计算能力——这种想法有着潜在的巨大风险。要想真正发挥新一代智能技术的作用，企业需对基础设施进行彻底改造，均衡部署云计算和边缘计算，并重新聚焦硬件改造，从而实现即时的智能交付。

①防转装置连接部位焊接材料选用及工程验收务必严格，同时有条件时应采取相应的防护措施，如防腐等。对所介质的腐蚀性要充分的定性分析，发现及时采取应对措施。②对防转装置固定接点，在清罐作业时做好保护，清罐结束做好检查、记录。③对导静电线定期进行检查、检测，做好记录、标识；特别要利用储罐大修时段对导静电线上下接头进行认真检查，对导线全线腐蚀情况进行确认，一旦发现有腐蚀、点蚀、开裂、松散等及时更换，接头焊点、压紧螺母等如有锈蚀需及时更换，做好周边防腐。

试想一下，若将具备实时分析脑电波功能的可植入式设备运用于癫痫患者的神经活动监测，那么，仅毫秒之间，该设备便能发现癫痫发作的征兆，无需接入外部系统或等待患者主诉，便能及时释放脉冲将其阻断。事实上，在患者毫无意识的情况下，该设备就已自主完成上述操作。

这并非是假想情形，而是目前真实的治疗方案。NeuroPace公司的神经刺激装置植入患者颅骨后，能够在不知不觉间自动监测并预防癫痫发作——仅一年的时间，患者发病频率就降低了44%。 这种对紧急医疗状况的实时管理充分展示了智能环境的可能性：通过整合实时感应和计算技术，实现即时有效的响应。

仔猪腹泻是危害当前养猪生产最严重的一类常见多发病，也是引起仔猪死亡的主要原因。引起仔猪腹泻的原因很多，症状不一。如何有效地防治仔猪腹泻疾病，提高仔猪成活率，是当前养猪生产中一项重要的课题。

这样的智能交付形式意味着，我们已具备对现实世界中那些复杂、不可预知的交互加以管理的能力。诚然，并非每个案例都会涉及如人体这般难以预测的环境，抑或关乎生死。但当今企业的基础架构确实普遍无法支持创建规模化智能解决方案所需的即时洞见与行动。现有的基础设施大多围绕基本假设所设计：用以支持远程应用程序的足够带宽，具备强大计算能力的远程云以及近乎无限的存储空间。然而在现实环境中，应用软件对即时响应的需求却与这些假设形成了鲜明对比。

深入推进中国特色社会主义在诸暨的实践，努力在推进治理体系和治理能力现代化上走在前列，再创体制机制新优势。到2017年，在重要领域和关键环节改革上取得决定性成果，社会关系更加协调，社会行为更加规范，社会秩序更加良好，社会大局更加和谐，为到2020年形成系统完备、科学规范、运行有效的制度体系打下坚实基础，成为基层社会治理的典范。

欧洲一家国家铁路公司采用这种方法，为乘客提供了更为智能的体验，同时兼顾了车站间的数据传输量。位于车厢中的摄像头利用车载处理功能来确认座位是否被占用，然后将空座号码发送至即将到达的车站。候车乘客可以在火车抵达前使用车站的自助服务终端来预定座位；一旦座位被预定，先前“有座”的信息就不再具有任何价值，因而会被即时消除。同时，整体的上座情况和销售数据将被保留，用于日后列车时间表和路线的优化。

交付实体智能环境需要对当前的业务基础设施进行认真反思，充分利用更广泛的设备网络和更先进的方法体系。否则，企业或将无法依托机器人、沉浸式现实、人工智能和物联网交付高端、智能的体验，而这些技术正是企业新一代战略的基础。与智能世界接轨，企业首先要进行架构转型——打造即时采取智能行动的能力。欢迎来到智联网的时代！

目标：智能，无处不在

新一代智能解决方案正被植入各行各业的实体环境，企业纷纷将战略重点落实在推动现实世界的智能化引入上——改善智能城市的交通流量；通过远程医疗追踪分析患者状况；油田灾难预警预防分析。当下，企业亟须将基础设施加以扩展，从而实现符合其预期的动态化实体环境。

图形处理器等硬件加速装置可以帮助企业在交互点上建立“思考”能力。

根据这份六年期合同(2019—2025年)，核燃料服务将把20.2吨高浓铀稀释成低浓铀，这些低浓铀可制成核燃料，供田纳西流域管理局(TVA)的瓦茨巴1号机组(1123 MWe压水堆)使用。瓦茨巴1号机组是美国唯一正在生产氚的反应堆。

云将继续在企业基础架构中发挥关键作用。虽然中间设备和边缘设备可以通过处理数据来实现即时操作，但云所能提供的是更为强大的“元数据洞见”，它可随时间的推移不断改进系统，并充分利用两方面的优势重塑新业务。DS 维珍车队将这一技术带入了电动方程式赛车界。比赛过程中，通过对控制系统生成数据的实时处理，不断对车辆进行调整；赛后，车队充分利用云资源，从更庞大的数据集中汲取深入洞见。

在设计系统时，若想充分利用设备驱动型即时洞见和云端元数据洞见这两大力量，就需要围绕内存展开全新考量。企业应将数据资产明确区分为，必须加以保存的重要部分，及可因决策变动而随时删除的部分。经过标记、回传到云端的数据资产应具备明确的保留必要性，例如收集大量历史数据以完善决策；同时，仅用于在边缘进行短暂决策的数据则可抛弃。

以聚氯乙烯和煤焦油为主要原材料，掺入适量的外加剂，以水为分散介质而制成的水乳型防水涂料，称为聚氯乙烯防水涂料。聚氯乙烯防水涂料在施工应用中，也需要铺设玻璃纤维布或聚酯无纺布等材料进行增强处理，以达到增强的效果。

一些睿智的企业早已朝着这一方向迈出了步伐。以Land O'Lakes为例，该公司所部署的半自动拖拉机在穿越农场时能够根据具体情况调整种植决策，此举令作物产量提高了三至五倍。同样，越来越多“有意识的”的监控摄像机被运用于执行识别包裹交付时间及跟踪婴儿睡眠情况，这些实体设备植入了集成分析的处理能力，无需发送海量数据进行离线处理。当摄像机能够区别接近大门的人和跑过镜头的松鼠时，也就意味着误报情况的降低、真正智能化的开启，和即时安保的响应。

企业应当找寻适用自身的独特方法，在云端和边缘两处以及之间的任何地方平衡处理任务——边缘处理能力和能源效率的提高使这种模式成为了可能；而现在，随着企业迫切建立即时行动能力，其重要性更是与日俱增。

从能够自动管理患者输液的ICU病房到具备自我维护功能的工业设备，越来越多的企业致力于智能环境的开发——从而将业务触角进一步延伸至日常管控的环境之外。在这一过程中，对实时系统的需求令硬件再次成为关注焦点：具有特定用途和可定制的硬件令网络周边的设备比以往更强大、更节能。而重塑企业的基础设施，无疑释放了大量新机遇，将业务边缘视为交付智能环境的战略资产。

在各行各业中，新一代智能解决方案正被纷纷植入实体环境。

充分利用定制化的加速计算

一直以来，图形处理器（GPU）都被广泛运用于企业的方方面面。这种硬件加速器被大量应用于不太注重能耗的早期智能产品。发那科（Fanuc）是工厂自动化和工业机器人领域的全球领先机构，该公司将英伟达（NVIDIA）图形处理器运用于智能边缘链接与驱动系统当中。该系统可帮助制造机器人持续学习复杂的活动，例如从箱子中挑选特定部件、检测异常情况以及预测故障。中国初创企业图森未来（TuSimple）也将英伟达（NVIDIA）图形处理器运用于其自动化导航系统的开发。图形处理器等硬件加速装置可以帮助企业在交互点上建立“思考”能力，从而在目标环境中进行实时决策。

当前预测表明，到2020年，智能传感器和其他物联网设备将至少产生507.5泽字节（Zb）的数据量。试图在异地完成如此繁重的计算势必难以实现。为充分释放实时智能的无限潜能，企业必须令事件驱动型分析及决策流程更贴近交互和数据生成——换言之，向网络边缘不断推进。

对于几乎所有的企业来说，为实现智能响应而升级基础设施，也就意味着充分利用起硬件加速器：专用硬件在完成非常特定任务时速度是极快的（请参阅“硬件加速器”）。为了满足边缘决策的计算和能耗需求，这一模式是企业的必然之选。

硬件加速器

企业若要改进处理能力并节约能耗，则必须放弃使用传统的中央处理器（CPU），转而考虑硬件加速器——如图形处理器（GPU）、现场可编程门阵列（FPGA）和专用集成电路（ASIC）。广义而言，上述加速器在计算能效方面均比CPU高出一筹（见表1）——但也需要更高成本。

其他云提供商正在设法利用先进的现场可编程门阵列，与谷歌的张量处理单元产品展开竞争。微软Project Brainwave深度学习云平台使用了英特尔的Stratix 10 现场可编程门阵列。百度也采用了类似方法，运用赛灵思（Xilinx）的现场可编程门阵列实现其基于云的人工智能产品，这正是亚马逊AWS弹性计算云F1实例所应用的技术。微软则将现场可编程门阵列作为专用的加密处理器，确保与Office 365云服务的每项连接。

尽管开发和制造成本高昂，但专用集成电路在今天仍被广泛应用。例如，微软混合现实眼镜HoloLens的全息处理单元就是一种专用集成电路的应用，这使得微软能够打造一款无需连接到计算机的头戴设备。谷歌的张量处理单元也采用了专用集成电路技术，开发人员可以访问其强大的人工智能功能，这种技术可以通过谷歌云平台、运行谷歌街景和语音搜索应用背后的机器学习技术。

相对于政府一元独大的管理模式，多元主体合作共治的最大特点，在于它可以把多元主体置于社会治理系统之中，实现多元主体的优势互补，克服多元主体各自的局限，实现社会治理系统的整体优化。而从新时代构建共建共治共享格局的要求讲，它可以解决社会治理领域社会组织和公众参与发展不平衡、不充分问题，最大限度地激发社会组织活力和公众参与热情，促进社会进步，减少社会治理成本。

同时，该智慧停车系统无须更改当前的停车系统，只需构建物联网数据平台，将各个停车场的数据进行融合处理，将资源实现共享。比如在A停车场办理会员的用户，也可以去B或者C停车场停车，智慧停车系统会自动采集数据进行对比，如果该数据是存储在自身系统中那么会自动进行信息的记录、存储等流程；如果发现该信息在自身系统中不存在，那么会返回给管理人员一个空白信息，方便管理人员进行登记处理。采用基于物联网技术的智慧停车系统，可以让远程的授权功能变成现实，比如对于一些特殊车辆的进入可以提前进行相关信息的注册存储，这样当车辆到达后就无须重新办理，可以直接进入，非常便利。

当然，专用集成电路和现场可编程门阵列并非仅有的硬件加速器。长期以来，企业一直在针对特定任务重新设计图形处理单元，最终促成了通用计算图形处理单元（GPGPU）的问世。这些处理器的普遍应用（包括安装在如今销售的大多数计算机中），以及易于编程的框架——统一计算设备架构（CUDA）、开放计算语言（OpenCL）和直接计算功能（DirectCompute），使通用图形处理器（GPGPU）成为了现代硬件加速技术的主力。

瑜伽课程是中学体育教学内容中的新兴项目，将瑜伽课程带入学校体育课堂需要有一定的可行性和说服力。笔者是一位瑜伽爱好者，利用业余时间进行了三年多的瑜伽学习和专业训练，同时也拿到了专业瑜伽教练证。当笔者把在学校体育课程中开设瑜伽模块学习的想法并且向校方提出时，他们也认为现在的体育课需要引入一些新的资源和活力。在充分考量后，体育教研组长向学校分管领导汇报了拟在体育课程中开设瑜伽模块的构想，分管领导批示将瑜伽教学先纳入校园社团活动进行试验，让笔者担任瑜伽社团活动的指导教师，拟一份详实的教学计划，根据社团的教学效果和学生评价再进行商讨。于是，学校社团活动又增加了瑜伽这一项目。

 

表1：常见的硬件加速器

  

中央处理器 图形处理器 现场可编程门阵列 专用集成电路相对执行性能 低 中等 中高 非常高相对总成本 $-$$ $-$$ $$-$$$ $$$$$功能广泛性 非常高 中等 中高 低必要人才的相对可获得性 普遍 可获得 有限 高度专业主要厂商 英特尔，A M D，A R M英伟达，英特尔，A M D赛灵思，英特尔（A l t e r a），A c t e l N E C，L S I，三星

经过扩展的基础设施将成为智联网的支柱。为了使其完全成熟，企业必须具备卓越的计算能力以满足智能环境之所需。这就意味着将目光重新聚焦于硬件——一时之间，企业纷纷将软件驱动型解决方案作为其首选策略。这一问题正在引起广泛关注：埃森哲《技术展望2018》调查显示，有63%的高管认为，未来两年内，利用定制硬件和硬件加速器来满足智能环境的计算需求将非常关键。企业必须立即采取行动，将此类硬件集成技能融入到员工团队中——那些秉承云优先心态的管理者可能会忽视这一需求，因而不得不面对更多的挑战。

当硬件加速程度不足，特别是运行于苛刻环境中时，企业或许会需要定制硬件。扩展现实（虚拟和增强现实体验）虽然需要庞大的计算能力才能实时运行，但这也是智联网早期成功的一则典型实例，全球增强现实和虚拟现实市场规模有望在2021年达到2150亿美元。毫无疑问，在构建或利用定制硬件解决方案方面，该行业的领军机构已领先一步。

 

微软全息眼镜HoloLens的最初版本“visor”需要将目镜与一台单独的计算机连接。随后，该设备进行了一些改进，将电脑置于背包中，不过仍然无法成为一款消费电子产品。通过开发定制化硬件——全息处理单元，微软最终将HoloLens简化为独立设备。现在，实时处理功能内置于可充电的便携式镜架内，运行时仅会耗用不到50%的总计算能力。

建立或利用定制硬件和专用硬件的方式，与过去十年间企业普遍采用的“统一解决方案”大相径庭。这种转变对于提高处理速度至关重要，它推动了网络边缘集成、综合的体验。与其扩大数据中心规模，谷歌专门打造了一款运行深度神经网络的计算机芯片：张量处理单元的效率比标准处理器高出30至80倍。而脸谱网、微软、亚马逊、百度等公司均在使用一系列全新的专业处理单元来训练和运行人工智能模型。

管件安装的方向一定要正确，管件支管进入干管的连接处不是垂直相交，而是一小段圆弧顺水的流向进行连接，这样才能使支管的水很顺畅的流向干管，也就是说消音速流管件安装要注意圆弧的方向向下，否则将起不到消音速流的效果，反而对排水起到了反作用。

对于希望在智能环境中占领先机的企业而言，定制硬件和加速硬件是他们开展实时洞察与行动的关键要素。

 

63%的高管认为，未来两年内，利用定制硬件和硬件加速器来满足智能环境的计算需求将非常关键。

遍布基础设施的智能化

83%的高管认为，边缘基础设施将加快许多技术的成熟速度。

随着主要智能产品与服务从早期的逐步发展过渡至爆发性增长，企业有必要重新设计基础架构，用以支持动态环境中的实时行动。这意味着，需要提升关键的技术水平和人员能力，并重新审视现有的基础设施和硬件解决方案。

创建智联网意味着，企业必须将计算从云端扩展到网络边缘。与此同时，积极探索定制硬件解决方案和硬件加速器，从而避免系统延迟或计算限制。在时间要求不紧迫的情况下，云处理对于高价值的学习、预测、人工智能模型生成以及存储仍具有重大意义。但若想支持实时的智能行动，在事件发生的网络边缘开展处理工作才是不二之选。

为了充分释放人工智能、机器人技术及其他革命性技术的潜能，企业务必聚焦于业务流程和战略的关键领域——从服务设计、基础设施转型，直至硬件考量。由此终将营造出真正的智能环境，为人所用。