万物互联时代如期而至，据艾瑞咨询测算，2025年将有超过150亿物端设备接入物联 。物联 （Internet of Things，IoT）正在、还将继续深入地影响我们的日常生活。
经过多年的发展，物联 行业触及到了瓶颈。过去，以供应链驱动的第一代功能型物联 时代行将结束，未来，以技术创新驱动的智慧型物联 时代即将开启。
目前物联 行业存在怎样的问题和挑战联 和移动互联 又有什么成功经验值得借鉴于这些思考，中科院计算所及产业化公司中科物栖已经在核心芯片、操作系统、开源生态等方面开展了创新工作。
围绕人机物互联 的发展、底层技术及“芯片+OS”范式等内容中科物栖创始人兼CEO张磊博士在「量子位·视点」直播中分享了他的从业经验和观点。
当时我们瞄准的是未来10年的信息基础设施以及相关挑战。当时我们判断，十年后，可能会有数百亿这样的智能终端设备，需要接入我们的互联 或者说整个信息空间里来。如果有这么大量的智能终端接到我们的信息空间，会对我们当时的所谓的云计算带来比较大的挑战。
所以当时中科院就说我们要做所谓的“海计算”。
什么叫“海计算”大概意思就是说我们不能把所有的数据都送到云上去，要在端上做一个预处理或者做一个过滤，就是好比我们地球上最广袤的是海洋，那么海洋的水蒸发到天上就变成了云，所以海计算跟云计算大概是这样一个对比。所以“海计算”和后来我们所谓的“边缘计算”这些概念是类似的，这是我们中科院在早在10年前对整个端侧的概念的主张。
“端”+“ ”之变：传统物联 重“ ”轻“端”遇行业瓶颈
我们做底层的计算，到底是做什么呢术底层的部分，包括芯片、系统、平台等，主要为了做一件事，那就是建造一个信息生态。信息生态包括两部分:端（“流量”）+ （“道路”）。
到了移动计算时代也是一样。我们的这个路越修越宽，变成了3G、4G，承载流量是智能手机。智能手机上面也有大量的第三方的软件，比如大家都很熟悉的微信、美团、抖音等等，其实就是在消耗或者利用我们3G和4G的流量，让整个生态看起来非常繁荣。
那么下一个大的生态，就是人机物互联 ——万物互联了，未来会有更多的智能终端要接入到我们这个平台里来。我们的 络技术提升了，带宽越修越宽，延迟越来越短，进入了5g时代，那么现在这个端是什么及未来它在上面能形成什么样的生态是一个未知数。
所以我们的做法就是希望给万物互联提供这样最基础的信息基础设施，然后让万物互联的生态变得非常繁荣。
所谓的IoT在过去10年这个概念已经提出了很久，但是它发展得并不好，就像我们今天的题目一样：物联 遇到了很多的问题。在我们看来，其中很重要的原因就是大家更重视连接而轻视了端，这就是只修路，但是上面没有流量的问题。
物联 IoT，Internet of Things，是由两部分组成，一部分是Internet，即连接部分，一部分是things，即物端。在过去的10年，我们发现IoT其实重点发展的是“I”的部分即连接部分，所以我们很多像NB-IoT像5G这些通讯技术得到长足发展，但是它的端侧相对还是比较弱，端侧的基础技术还停留在非常古老的嵌入式开发的水平，还没有完全进入到我们这种互联 的发展模式。所以，重连接而轻端，就会导致我们整个物联 的发展遇到了很多的我们觉得瓶颈或者是困局。
传统物联 行业发展困局
传统物联 行业发展遇到的三个难题，分别是规模化难题，创新难题，互联互通的难题。
第二个难题我们认为是创新难题。因为IoT或者万物互联，和PC互联 、移动互联 不一样的是它是与硬件有关的。一旦涉及到硬件，那么整个创新的流程就会非常的复杂。我们把这种创新叫做珠峰型创新，就是说想实现一个创新的想法，比如想做一个IoT的产品，那就像爬珠穆朗玛峰一样，得从山底一直爬到山顶。这个山底到山顶的过程是什么如说你要选芯片，你要给它适配驱动，做电路板，设计产品的这些结构外观等等，然后把上面的操作系统、驱动等全部调通，最后搭完了以后，才是你想真正想实现的创新的部分，而爬山顶的过程都是在做一些跟你的创新其实关系不大的事情。所以整个创新过程就会变得门槛特别高。
第三个我们觉得叫互联互通的难题。互联互通这个事其实大家说了很久了，大家其实是想把所有东西都连起来，但是实际上你会发现现在大家很难连。比如说我截了这个图（上图），这是比较老的一个图，是美国的一个众筹 站叫KickStarter，上面有很多创客，还有爱好者，他们做了很多硬件产品，但是哪怕这个东西全都放在KickStarter上，这些设备之间几乎没有任何连接，就是他们这些设备之间没有任何的关系，所以完全都是一个个孤立的设备。
据我了解，有些设备之间他们确实想做一些联动，但是他们要去连接的话就会非常麻烦，需要两个团队坐在一起说你有啥接口我有啥接口，，咱们俩要不要开放一下等等，这个过程特别复杂。
这个再对照我们的PC互联 和移动互联 ，你会发现又是完全不一样的。在咱们的互联 和移动互联 上，整个 络是一个扁平的大 ，扁平的意思就是说你想触达任何的内容或触达 上任何的人都非常的方便，无论是获取内容、获取视频，还是获取一个人的联系方式都非常方便。但是在物联 上面你想触达一个设备，或者你想触达别人的设备，这是几乎不可能的。所以你会发现物联 是处于一个非常割裂的状态，离我们想要实现的所谓的万物互联还差别非常远。
刚才我们总结了这样几个问题，是因为大家不重视物联 端只去发展连接的技术，就会导致整个物联 的生态看起来比较萧条，好像有很多 ，但是上面没有用户，没有应用，没有流量，整个端上的技术体系还停留在非常传统和古老的嵌入式开发的水平，物联 在这种情况下就遇到了很大的发展瓶颈，总结来说大概有三个方面，一是上规模比较难，二是试错成本比较高，另一个就是应用创新也比较难。
“芯片+OS”如何破解物联 的发展困境——物端RISC-V AI芯片
怎么去破解物联 现在整个行业的发展困局呢们觉得也是要知往鉴今，就是想做现在这个事情就要看一看以前大家是怎么成功的。我们觉得如果要破解物联 的困局，需要把端侧（物端）计算机化。我们看一下PC和手机，这两个最成功的端侧计算机。首先，我们可以把未来的终端也做的像我们的电脑或手机一样，这就是我们所谓的就是把未来的大量的智能终端对它进行一个叫泛计算机化。
提炼出的这些特点，给我们怎么做万物互联有了很好的启示。所以我就刚才说有三个要素，第一个是要有芯片，比如说我们PC上有Intel的芯片，手机上是ARM的芯片，芯片的目的其实就是为了把端侧的设备变成一个计算设备，不再只是一个通讯设备，更要有算力有智能。这个就是我们泛在计算，也就是未来无处不在的计算存在的基础。
那么给这些智能终端做芯片，其实最主要解决的问题就是我们把它叫做“算力下沉”。算力下沉，意思就是说我们要用更低的功耗提供更高维度的处理能力。比如智能手机刚出来，它的处理能力还是不行的，但是随着发展，它现在处理能力其实跟我们的PC有的一拼，现在很多高清视频或者游戏你都不在电脑上玩了，你都可能到了手机上玩。所以它其实用更低的成本，然后做到了上一个维度的相似的能力。
那么我们觉得这个趋势一定还会往下延伸，就是我们要在更多的这种智能设备上把这个算力给它下沉，就是用更低的成本、更低的功耗能够达到类似我们像手机的这样一个处理能力，这个就叫下沉。
同时还要解决一个问题就是通用。芯片不能搞得太专用，如果涉及一些特别专用的芯片，它的量或者它的使用场景就会非常低，所以这个我们在做面向这些大量的智能终端设备的时候，芯片要解决的核心问题就是我们怎么用芯片设计或者体系结构的技术，能够让芯片同时提供通用性，同时又能够达到很好的性能和效率，提高性价比和性效比。所以在这里面我们做了很多的研究性的和探索性的工作。
但这个做法也会带来一些问题：我们的结构越来越臃肿。因为你的通用处理就像一把瑞士军刀，你每加一个feature就好像在这个刀上加了一个东西，可能是加了一个拧螺丝的部件，加了一个夹东西的部件等等，东西塞的越来越多，里面上的东西就会越来越多，所以导致我们现在的处理器变得非常的复杂，带来的问题就是它的功耗就会特别高。
所以我们现在按照这种设计方法，CPU的效率或者说性能的升级和发展就遇到了很大的瓶颈。
针对于这个问题，那么这个技术界就进行了演进，我又不要提供这么大的一个通用的这样一个瑞士军刀，太复杂，不实用，因为我每次可能就是用一个特定的工具。所以就有两种演进路径：一种就是我们会做多核技术，我不提供一个那么大的工具箱，我就把它做得非常小，但是我提供多个这样的小工具箱，所以这就是所谓的用一个大象还是用一堆蚂蚁来解决芯片的可扩展性的问题。但是到了后来大概是在15年前后，多核和重核的可扩展性也出现了一些问题，因为它虽然多了，但是上面的通讯结构、就是上面的片上的互联，它的可扩展性也遇到了很大的麻烦。
所以另外一条路线我们叫定制化，定制化路线就开始大行其道，所以大家现在听到非常多热的这个词，比如DPU、GPU等等，其实都算是这种定制化的，它相当于是针对某一个特定的领域去定专用的体系结构、专用的芯片，它可以保证在某一些特定的应用场景下面具有非常高的，比通用处理器高10倍甚至100倍的效能。
那么在我的芯片里面打开以后会看到有非常多的这样的小的工具箱，所以在执行任何一个任务的时候，你可能就拿出一个小的工具，然后就把它做掉了，然后这样的话就可以保证我用一个非常低的功耗，然后就可以在一些更多的这种应用场景里去实现。
那么它的通用性其实就是靠工具箱里的工具的多样性来满足，我要能做到尽量的你给我任何一个应用，我都能在这里面找到一个适合的小工具来解决这个问题，所以通过这个方式去满足它的通用性的问题。所以我们才走了这种以定制的方式，让未来更多的智能设备能够有非常高的能力、性能，但是同时它的功耗又不会急剧的上升，这是第一个。
第二就在芯片里面，我们采用了RISC-V的这套指令系统，那么我们做RISC-V其实也相对是比较早的，应该是国内最早的做RISC-V的团队之一了。因为我们之前在中科院在计算所，我们会做很多的CPU，包括体系结构的研究。我们一般都会使用开源的指令系统或者开源的CPU来进行研究。
我们从2018年到2020年一共做了大概三代这样的“物端处理器”，这里面我们使用RISC-V做CPU，然后在里面用这种多加速器的结构去实现端侧高算力的需求，基本上就是这样一个演进的过程，这就是我们芯片这方面的主要工作。
总结起来说就是把算力能够下沉，把它做得更开放，然后有追求最极致的性价比和性效比，这就是芯片方面的工作。
“芯片+OS”如何破解物联 的发展困境——人机物空间操作系统
另外就是操作系统，如果给物端设备提供基础设施的话，除了芯片还是不够的。PC上面除了英特尔芯片，还需要有Windows；手机上除了ARM芯片，还需要有安卓或者iOS系统。所以对于端侧设备，它也需要一个操作系统扮演了很重要的承上启下的作用。
中科物栖技术赋能（Powered by Jeejio）的智能产品，和以前的智能产品最主要的不同是什么呢实就是手机中功能机跟智能机的区别：功能机上所有的软件都是手机厂商定的，但是智能机上的软件都是第三方来开发的，这就是它们最本质的不一样。
我们给智能终端提供的操作系统的核心理念，其实也是希望把我们的各种各样的智能终端的设备，体验也好，能力也好，变得像我们的手机一样：把它从一个封闭的功能设备，变成一个向第三方开放的这样一个智能设备。要达到的效果是，哪怕一个智能插座，第三方也能给它写APP。
那么然后咱们再说一说这个技术上有什么不一样。允许第三方写软件，那是不是在物端装个安卓系统就ok了，但实际上还不没那么简单。
个人电脑或者智能手机与我们未来大量的IoT设备不一样的地方在于，物端设备很多情况下没有很好的或者没有很强的交互设备。没有很强的交互设备意思是，比如说你要刚才比如说给大家看的水杯或者是一个玩具，或者是比如说安装在天花板上的一个摄像头，你如果想给它去装应用的话，它既没有键盘鼠标也没有触摸屏，怎么跟它交互呢二个方面就是很多设备可能根本就不在你跟前，它是远程。比如说，它放在你的家里或者放在甚至外太空，怎么去交互呢/p>
所以这里面核心的问题其实就是我们做的事情：原来的操作系统的内核跟它的交互是紧耦合在一起的，我们要把操作系统的人机交互跟它的内核解耦开。
解耦开，其实就是我们把操作系统的内核变成像一个web服务器一样的东西。你在远程跟操作系统交互，就像访问一个边缘的web服务器；你在远程比如说点了一下或者是双击了一个图标，这个时候它其实通过一个web的方式给了我们操作系统内核发了一条指令，操作系统收到请求以后，就开始启动它的内核的那些代码，然后把它的逻辑给它启动起来。
所以我们做的这样一个系统本质上来讲其实是一种空间分布型的智能操作系统。windows和安卓可以理解为是一个本地的一体化的智能操作系统，而我们面向智能终端的设备，是一个空间分布型的这样一个智能操作系统。
总结来说，这个操作系统的目标其实就是希望软件能定义一切，把软件跟硬件给它解耦开，不要让做硬件的人去做软件，让专业做硬件的，让那些做互联 的人能够在这些硬件设备上去实现他们各种各样的这种想法和应用，这是操作系统部分。
“芯片+OS”如何破解物联 的发展困境——物端超微计算机
然后第三部分我们叫物端计算机或者叫标准化部分。刚才我们说物联 遇到一个很大的问题，就是碎片化问题的麻烦，就意味着没办法规模化。所以要想形成这种规模化，就必须首先标准化，物栖的超微物端计算机就是这样一个核心的产品。
我们做法就是把共性的部分标准化，中科物栖的物端超微计算机，把CPU、WIFI/蓝牙、内存/闪存集成到一个大概有SD卡大小的一个卡片的小机器上。那些不确定的I/O部分是怎么处理的呢背后有很多的PIN脚，可以插拔到一个卡片卡槽里头，然后带卡槽的扩展板就可以去控制各种各样的I/O。
我们会给这些各种各样的设备提供不同版本的超微计算机，有的可能大概是10-20元人民币的这样一个算力很小、内存很小、连接方式也比较简单的机器，有的可能给他提供一个10美金的能跑到安卓系统，大概一个GB内存， 8个GB闪存这样的情况，但是他们的外形都是长得一样的。这样你可以把这个东西理解成是一个标准的计算机单元。
所以任何设备哪怕它是一个插座或者一个摄像头或者任何一个设备，只要给我留一个标准的卡槽，那么我们把这个小机器插进去，就等于把一个智能终端的大脑塞到了一个智能设备里，然后去控制它的I/O和控制它的传感器，然后就要实现这些设备的智能化和联 化。
超微计算机能做到这么小，最主要还是依赖于芯片技术，所以我们自己做芯片，就能比较容易掌握芯片的小型化。在我们的芯片里面，我们用了一些比较先进的封装技术，然后把我们的芯片跟一些像内存的裸片，还有一些WiFi的裸片等等去做统一的封装。
不管是中科院计算所，还是我们中科物栖的团队，大家都是搞计算机的，一直在做计算机。我们其实就是希望把计算机做小，因为我们觉得尺寸变小了以后，量变会带来质变。
需要观看直播回放的小伙伴，请戳以下链接或“阅读原文”吧~
https://www.bilibili.com/video/BV1n3411V7EK
文章知识点与官方知识档案匹配，可进一步学习相关知识Java技能树首页概览91758 人正在系统学习中
声明：本站部分文章及图片源自用户投稿，如本站任何资料有侵权请您尽早请联系jinwei@zod.com.cn进行处理,非常感谢！