我們正在快速進(jìn)入新的智能機(jī)器經(jīng)濟(jì)時(shí)代。在軟件定義和人工智能驅(qū)動(dòng)的環(huán)境中，機(jī)器已經(jīng)成為智能化的參與者，但并不會(huì)取代人類。

　　為了促進(jìn)這個(gè)時(shí)代的蓬勃發(fā)展，我們需要開啟數(shù)字化轉(zhuǎn)型的第二波浪潮。許多企業(yè)經(jīng)歷了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的第一波浪潮，已經(jīng)對(duì)企業(yè)信息技術(shù)做出了大量的投入。第一波轉(zhuǎn)型浪潮讓我們能夠使用瀏覽器或移動(dòng)設(shè)備進(jìn)行搜索、采購或執(zhí)行業(yè)務(wù)交易，讓我們能夠借助于協(xié)作工具來提高效率，也使遠(yuǎn)程工作成為可能，還開啟了許多其他功能，強(qiáng)化了許多方面的能力。第一波浪潮主要是關(guān)注于人類如何使用技術(shù)來處理信息、與他人協(xié)同并更高效地工作。

　　數(shù)字化轉(zhuǎn)型的第二波浪潮也是做同樣的事情，但參與者從人類換成了機(jī)器，朝著云原生和人工智能驅(qū)動(dòng)的應(yīng)用演進(jìn)，投資的方向從企業(yè)IT（信息技術(shù)）系統(tǒng)轉(zhuǎn)向了OT（運(yùn)營技術(shù)）領(lǐng)域。特別是我們周圍物理世界的設(shè)備和機(jī)器，跨越多個(gè)行業(yè)，包括航空航天、汽車、國防、工業(yè)、醫(yī)療和電信等。

　　經(jīng)過多年來關(guān)于IT的數(shù)字化轉(zhuǎn)型--主要關(guān)注信息流，現(xiàn)在是時(shí)候開始把焦點(diǎn)轉(zhuǎn)向機(jī)器了。麥肯錫全球數(shù)字制造專家調(diào)查報(bào)告顯示，大多數(shù)制造業(yè)企業(yè)（具體來說是68%）認(rèn)為互連、智能和靈活的自動(dòng)化是他們的首要任務(wù)。根據(jù)《財(cái)富商業(yè)洞察》的研究報(bào)告，全球工業(yè)自動(dòng)化市場規(guī)模到2027年預(yù)計(jì)將達(dá)到3261.4億美元。

　　獨(dú)立的設(shè)備，比如心臟監(jiān)測器，它的專一功能就是測量心率，而不會(huì)去做別的事情，這是我們早就熟知的，顯然不是什么新技術(shù)。然而，當(dāng)今的設(shè)備都具備采集和分析數(shù)據(jù)的功能，而且可以彼此溝通，并根據(jù)數(shù)據(jù)來采取行動(dòng)。

　　心臟監(jiān)測設(shè)備可以將患者的數(shù)據(jù)傳輸給醫(yī)生，或者在發(fā)現(xiàn)可能危及健康時(shí)實(shí)時(shí)發(fā)出警報(bào)。自動(dòng)駕駛汽車可以與道路基礎(chǔ)設(shè)施實(shí)時(shí)溝通，實(shí)時(shí)感知附近的其他汽車，并根據(jù)這些信息采取行動(dòng)，從而避免事故發(fā)生。人工智能驅(qū)動(dòng)的電網(wǎng)可以自動(dòng)管理多個(gè)分布式發(fā)電機(jī)組的運(yùn)轉(zhuǎn)和電力配送。

　　為了執(zhí)行這些互連應(yīng)用，網(wǎng)絡(luò)非常依賴云計(jì)算、分析、人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)，而5G是實(shí)現(xiàn)這些應(yīng)用的互聯(lián)機(jī)制--所有這些新機(jī)遇都蘊(yùn)藏于智能邊緣。

　　邊緣是一種場所而非設(shè)備--它定義了數(shù)據(jù)被感知并進(jìn)行處理的場所。網(wǎng)絡(luò)的邊緣是距離中央數(shù)據(jù)中心最遠(yuǎn)的場所，處于機(jī)器內(nèi)部或非常接近機(jī)器的地方，例如汽車、飛機(jī)或機(jī)器人等。嵌入于機(jī)器中的傳感器產(chǎn)生數(shù)據(jù)，其中有些數(shù)據(jù)需要在現(xiàn)場處理，也就是在邊緣處理，這就形成了智能邊緣，而其他數(shù)據(jù)可以推送到云端進(jìn)一步處理。

　　運(yùn)行在智能邊緣的多臺(tái)機(jī)器和設(shè)備彼此共享信息，也會(huì)與數(shù)據(jù)中心交互，從而形成數(shù)字環(huán)路。這種數(shù)字環(huán)路與大數(shù)據(jù)系統(tǒng)相關(guān)聯(lián)，就可以實(shí)現(xiàn)預(yù)測性斷供規(guī)避、跨子系統(tǒng)運(yùn)作故障事件關(guān)聯(lián)、軟件自動(dòng)化和監(jiān)督、事件檢測及處理等功能。

　　智能系統(tǒng)的復(fù)雜性意味著嵌入式系統(tǒng)提供商必須進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，以支持此類系統(tǒng)的開發(fā)、部署、運(yùn)作和服務(wù)。為此，需要對(duì)工具、能力和流程做出調(diào)整，包括：

　　* 原生云和邊緣友好的開發(fā)技術(shù)和工具。這是加快上市速度、解決系統(tǒng)復(fù)雜性和資源短缺問題所必需的。隨著我們向邊緣計(jì)算的演進(jìn)，云托管平臺(tái)也需要調(diào)整以便成為邊緣友好型或改為邊緣原生型。邊緣原生平臺(tái)將保留云平臺(tái)的功能，同時(shí)還將滿足邊緣所產(chǎn)生的新需求。Wind River Studio就為關(guān)鍵任務(wù)智能系統(tǒng)的開發(fā)、部署、運(yùn)作和服務(wù)提供了云和邊緣原生平臺(tái)。這些云原生工具還允許開發(fā)人員隨時(shí)隨地運(yùn)用各種工具開展工作，無論是在辦公室、遠(yuǎn)程、PC端還是平板電腦上。

　　* 高水平的軟件自動(dòng)化。對(duì)于智能系統(tǒng)，在邊緣部署通常意味著需要把有效載荷大規(guī)模部署在數(shù)百甚至數(shù)萬個(gè)不同的地理位置，采用人力手工作業(yè)是不可能完成的。自動(dòng)化是降低部署分布式邊緣系統(tǒng)成本的關(guān)鍵，不論是對(duì)于設(shè)備還是對(duì)云基礎(chǔ)設(shè)施來說都是如此。

　　* DevOps是智能邊緣嵌入式軟件的關(guān)鍵要素。傳統(tǒng)上，由嵌入式軟件開發(fā)人員來編寫代碼。在代碼編寫完成、應(yīng)用通過了質(zhì)量檢驗(yàn)之后，再把嵌入式"Ops"（生產(chǎn)）安裝進(jìn)入系統(tǒng)。 這樣的"瀑布"模式對(duì)于智能邊緣來說過于緩慢，難以適應(yīng)實(shí)時(shí)性要求。在DevOps的旗幟下，嵌入式開發(fā)人員的不同角色（例如平臺(tái)開發(fā)人員、應(yīng)用開發(fā)人員、操作員、數(shù)據(jù)科學(xué)家或DevOps工程師）以齊頭并進(jìn)的方式工作。他們是敏捷型團(tuán)隊(duì)，推出軟件新版本的速度非常快，也需要將Ops和QA（質(zhì)量保證、測試）團(tuán)隊(duì)整合到開發(fā)流程之中。

　　* 持續(xù)集成和持續(xù)開發(fā)工具（CI和CD工具）。如今的工作方式是將新代碼直接放入生產(chǎn)應(yīng)用中，而不停止任何功能的運(yùn)行。代碼發(fā)布節(jié)奏的持續(xù)加快--許多代碼發(fā)布只是對(duì)現(xiàn)有應(yīng)用的小更新--以至于每天進(jìn)行大規(guī)模的卸載/重新安裝已經(jīng)沒有什么意義了。為了解決這個(gè)問題，業(yè)界引入了持續(xù)集成（CI）和持續(xù)部署（CD）方法。這就如同我們對(duì)于汽車曾經(jīng)產(chǎn)生過的概念--邊跑邊換輪胎。但是我們真的做到了。

　　*認(rèn)證。關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施軟件的開發(fā)已經(jīng)采用基于云的敏捷DevOps原則。然而，這類軟件的安全認(rèn)證仍然遵循著老舊的方式，并依賴于昂貴的手工作業(yè)，這就導(dǎo)致每行代碼的成本很高，阻礙了新功能的快速引入，也延緩了部署和運(yùn)作。為了降低認(rèn)證成本，加快上市速度，我們需要有新的認(rèn)證方法。這種新方法可以與現(xiàn)代DevSecOps方法相一致，并使用自動(dòng)化、AI/ML和數(shù)字反饋回路將其集成到持續(xù)交付過程中。不斷發(fā)布新代碼會(huì)產(chǎn)生安全風(fēng)險(xiǎn)，而開發(fā)團(tuán)隊(duì)已經(jīng)開始在軟件開發(fā)和交付過程中增添安全實(shí)踐，以便在啟動(dòng)、運(yùn)行時(shí)和休息期間保護(hù)高價(jià)值資產(chǎn)。其結(jié)果便是形成了DevSecOps工作流。

　　新的智能機(jī)器經(jīng)濟(jì)不僅有望釋放經(jīng)濟(jì)價(jià)值，還將使生活更輕松、更安全。為了取得成功，嵌入式系統(tǒng)提供商必須走上第二波數(shù)字化轉(zhuǎn)型，并運(yùn)用現(xiàn)代化的數(shù)字邊緣友好型平臺(tái)、工具和流程。