阿里云布局物联网致力于IoT基础设施搭建
摘要: 阿里巴巴集团资深副总裁、阿里云总裁胡晓明在2018云栖大会·深圳峰会上宣布:阿里巴巴将全面进军物联领域,IoT是阿里巴巴集团继电商、金融、物流、云计算后新的主赛道。
阿里巴巴集团资深副总裁、阿里云总裁胡晓明在2018云栖大会·深圳峰会上宣布:阿里巴巴将全面进军物联领域,IoT是阿里巴巴集团继电商、金融、物流、云计算后新的主赛道。
“过去20年的互联是‘人联’,未来20年的互联是‘物联’。”胡晓明表示,互联的上半场是将人类活动数字化,比如电商、社交、文化娱乐等,催生了今天蓬勃发展的互联市场,背后是全球40亿民。互联的下半场是将全部物理世界数字化,道路、汽车、森林、河流、厂房……乃至一个垃圾桶都会被抽象到数字世界,连到互联上,实现“物”“物”交流,“人”“物”交互,这会是一场更加深入的技术变革,一场全新的生产力革命。
胡晓明表示,阿里云IoT的定位是物联基础设施的搭建者,阿里云计划在未来5年内连接100亿台装备。另外,为应对物联带来的新挑战,阿里云将在2018年战略投入“边沿计算”这1新兴的技术领域,打造全球第一朵“无处不在的云”。
万物智联的三驾马车
人拥有智能,离不开大脑、心脏和神经络。同样,万物智联的实现也离不开“3驾马车”——IoT、AI和云计算。IoT就像无处不在的神经络,连接数据,将物数字化;但连接不是目的,没有大脑的连接只是植物人,这就需要AI的能力;而智能的背后是计算能力,像心脏一样提供源源不断的动力。
胡晓明指出,阿里云在物联领域的核心价值就是去解决这三个问题:1、提供开放、便捷的IoT连接平台;2、提供强大的AI能力; 、实现云、边、端一体的协同计算。
目前,阿里云支持2/ /4G、LoRa、NB-IoT、eMTC等95%的通信协议,开发者可快速接入阿里云IoT管理平台,下降IoT接入门槛。
基于自主研发的大规模操作系统飞天,阿里云的人工智能技术已应用到了工厂车间、养猪农舍,大规模赋能实体经济。阿里云为IoT开发者提供了强大的视频辨认、自然语言理解、声纹识别、人脸识别等AI能力,在实际场景下,用户意图的识别率高达95%,冰冷的装备开始具有“思考”的能力。
目前,阿里云提供了横跨云、边、端多个维度的计算服务和AI能力,包括物联操作系统AliOS Things、IoT边缘计算产品、通用物联平台,实现物的实时决策和自主协作,将物联真正推向智联。
成立于2009年,阿里云目前是中国最大、世界前三的云计算服务商。据IDC数据,阿里云在中国市场份额为47.6%,为所有市场追随者的总和,也是市场第二名的五倍。
中国最繁忙的站12 06、世界500强中石化、全球最大的光伏切片厂商天合光能、中国最繁忙的机场北京首都机场……阿里云已经成为时代的选择,每一年不断创造新高的双11和春运一再验证了其计算能力的稳定。
深耕城市、生活、制造、汽车四大领域
早在2014年,阿里云就开始启动物联研发,经过多年的积累和探索,已完成了城市、生活、制造、汽车四大物联领域的核心技术布局。
在江苏,阿里云与无锡合力打造的中国首个物联之城——鸿山小镇,已经实现了城市的智能管理:传感器提前发现火情,智能交通缩短消防准备时间;水管爆裂后快速定位,抢修时间缩短77%;路灯自动调节亮度,下降40%能耗;装有传感器的井盖和广告牌可动态感知位置状态,发现险情及时预警……1000多公里之外,雄安新区也正在积极拥抱物联,阿里云将与雄安协力打造“世界物联中心”,为数字中国打样。
阿里云推出的“智能生活开放平台”,让电视、空调、衣柜等家居之间能够相互联通、协同工作,刷脸就能进小区,电梯自动被呼到一楼,空调、灯光可以根据你的起居习惯自动开启,冰箱可以远程显示剩余物品,云端会推送给你合适的菜品……
在制造领域,全球最大的光伏组件厂商天合光能与阿里云合作实践工业物联,首批试点4条产品线,A品率提升了7个百分点,为公司实现了新一轮的降本增值。
在智能汽车领域,阿里云推出的AliOS是目前市场上唯一为汽车量身定制的汽车操作系统。目前,AliOS已与上海汽车、神龙汽车、福特汽车实现战略合作,已有超过50万辆搭载AliOS的智联汽车跑在路上。
云边端一体化 战略投入边沿计算技术领域
市场调研机构IDC预测,到2020年将具有超过500亿的终端与装备联,不断增长的数据催生了对边缘计算的需求,未来超过50%的数据需要在络边沿侧分析、处理和贮存。
比如,你新买的智能门锁,需要依赖家庭关进行生物辨认处理;又比如,自动驾驶汽车对数据传输与交互延迟要求非常高,边缘计算更靠近数据源,可快速处理数据、实时做出判断,充分保障乘客安全。
今天,阿里云的核心能力是基于数据中心的计算能力,但在万物互联的时期这个能力需要无缝延展到更靠近端的边沿计算上。
胡晓明表示,阿里云正将云的能力无缝下沉,在全球布局边缘计算,让计算无处不在,实现万物智能。未来,数据中心将继续承当大量计算任务,而一些实时决策和自主协作的过程将转移到边缘计算,构成云、边、端一体化的协同计算。
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