9月19日GO DAY 2016，機智云正式發(fā)布新一代機智云4.0物聯(lián)網(wǎng)開發(fā)平臺，在原有設(shè)備接入、設(shè)備管理和服務(wù)能力之上，增加了全新的ECE邊緣計算引擎、RTBD實時大數(shù)據(jù)平臺、Giga ML吉咖機器學習、D3動態(tài)數(shù)據(jù)編排引擎，將云計算和霧計算結(jié)合，組成超大規(guī)模的物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)和機器學習體系，配合應(yīng)用賦能和傻瓜式操作界面，充分整合物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和機器學習應(yīng)用能力，進一步降低物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品和服務(wù)的研發(fā)和部署及維護難度，繼續(xù)領(lǐng)跑物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

會后，機智云CEO黃灼接受了51CTO記者的采訪，對“霧計算”、機智云4.0物聯(lián)網(wǎng)開發(fā)平臺、人工智能等方面進行了深入探討。

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機智云CEO黃灼

“霧計算”的前世今生

霧計算(Fog Computing)，早些年由思科首創(chuàng)。這個因“云”而“霧”的命名源自“霧是更貼近地面的云”這一名句。在霧計算中，數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)處理和應(yīng)用程序集中在網(wǎng)絡(luò)邊緣的設(shè)備中，而不是幾乎全部保存在云中，是云計算(Cloud Computing)的延伸概念。

霧計算和云計算一樣，十分形象。云在天空飄浮，高高在上，遙不可及，刻意抽象;而霧卻現(xiàn)實可及，貼近地面，就在你我身邊。霧計算并非由性能強大的服務(wù)器組成，而是由性能較弱、更為分散的各類功能計算機組成，滲入工廠、汽車、電器、街燈及人們物質(zhì)生活中的各類用品。

黃灼表示，兩年前，思科提出霧計算的概念后，并沒有盛行，其中一個很重要的原因在于思科的發(fā)力點是路由器和交換機, 而這些通信設(shè)備缺乏對終端設(shè)備的定義和控制能力，因此無法和終端設(shè)備實現(xiàn)互通，大部分場景無法把霧計算的能力體現(xiàn)出來，因此真正落地的案例并不多。

機智云對物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，通信模塊，網(wǎng)關(guān)節(jié)點和云端都有強大的控制力，恰好具備把云計算推向霧端的基礎(chǔ)。此次發(fā)布的Edge Computing Engine ECE邊緣計算引擎，可以直接通過云端的協(xié)調(diào)，在設(shè)備，通信模塊和網(wǎng)關(guān)等邊緣節(jié)點執(zhí)行動態(tài)更新和加載“微應(yīng)用”，進行實時海量的數(shù)據(jù)處理，算法執(zhí)行，甚至實現(xiàn)不同品類和品牌設(shè)備之間的互聯(lián)互通，挖掘霧計算的強大潛力。ECE和這次一同發(fā)布的其他三款產(chǎn)品：機智云Giga ML吉咖機器學習，Dynamic Data Director動態(tài)數(shù)據(jù)編排引擎，還有Real Time Big Data實時大數(shù)據(jù)平臺有協(xié)同效應(yīng)。開發(fā)者可以通過機智云的開發(fā)者后臺來把霧計算，大數(shù)據(jù)，機器學習組合起來，高效率開發(fā)強大的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用。

在黃灼看來，霧計算是作為云計算的補充和擴展出現(xiàn)的，并不是為了取代傳統(tǒng)云計算。在萬物互聯(lián)的新時代里，它將計算能力賦予到了更加邊緣的設(shè)備節(jié)點。讓開發(fā)者得到更加快速、便捷的數(shù)據(jù)收集、處理、反饋的能力。

更希望為廣大開發(fā)者服務(wù)

大數(shù)據(jù)、云計算支撐下的人工智能產(chǎn)業(yè)爆發(fā)，國內(nèi)外眾多廠商分分加入人工智能的大軍。機智云同樣關(guān)注人工智能，但卻和絕大部分廠商不同。

據(jù)黃灼介紹，機智云服務(wù)的不僅是廠商，而更希望服務(wù)廣大開發(fā)者。為開發(fā)者們提供更好的算法能力，廠商也可以調(diào)用機智云的算法模型做他們想做的事，而不是把整套解決方案提供給他們。

此外，說到技術(shù)上的優(yōu)勢，首先是效率和精確度方面。機智云發(fā)布的霧計算，分布式的機器學習效率更高，而其他一些做機器學習的公司，可能會因為對端部的控制力較弱，所以只能在云端做一些不完整數(shù)據(jù)的學習。而機智云現(xiàn)在通過霧計算，每毫秒數(shù)據(jù)都能夠采集、分析，這樣得到的信息量就大了很多，所以效率跟精確度會很高。

***，黃灼表示，作為一個開發(fā)平臺，使命就是把這些高端的技術(shù)能夠平民化，用到各個行業(yè)。“如果物聯(lián)網(wǎng)未來真的是所有行業(yè)萬物都相連，它的門檻一定非常低，現(xiàn)在沒有人說開發(fā)一個人工智能的東西像開發(fā)APP這么簡單，我們希望能做到這樣。”

附：新一代機智云4.0物聯(lián)網(wǎng)開發(fā)平臺簡介

ECE(Edge Computing Engine)邊緣計算引擎，是一個運行在設(shè)備通信模組或近場通信網(wǎng)關(guān)上的微應(yīng)用容器，提供霧計算的運行環(huán)境，協(xié)調(diào)程序和底層硬件環(huán)境的關(guān)系。

RTBD(Real Time Big Data)實時大數(shù)據(jù)平臺，是一個專門為物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用而生的實時大數(shù)據(jù)分析、處理、輸出平臺。

D3(Dynamic Data Director)動態(tài)數(shù)據(jù)編排引擎， 幫助開發(fā)者快速的定義和部署個性化的數(shù)據(jù)處理業(yè)務(wù)。通過圖形化的拖拉拽交互方式，開發(fā)者可以靈活地編排數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)邏輯，打造個性化的數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)系統(tǒng)。

Giga ML吉咖機器學習是專門為物聯(lián)網(wǎng)設(shè)計的機器學習產(chǎn)品?；跈C智云的云端+霧端計算架構(gòu)，吉咖機器學習可以把數(shù)據(jù)采集和處理邏輯動態(tài)分配到設(shè)備和網(wǎng)關(guān)端，讓海量的終端設(shè)備參與到機器學習的運算中，大大的增加了可采集和處理的數(shù)據(jù)量和全網(wǎng)絡(luò)的運算資源，可以高效的實現(xiàn)復(fù)雜的的機器學習算法。