华为云IoT,敢问路在何方?(一)

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张辉 发表于 2020/07/18 07:52:22 2020/07/18
【摘要】 本文作者在空想未来。。

写这么庞大的主题绝非笔者的本意,笔者也无力驾驭这种题目,不过,既然在 《20年华为扫地僧,揭开亿万级路灯互联的智能奥秘,参与社区互动赢好礼!》(链接:https://bbs.huaweicloud.com/forum/forum/thread-63672-6-1.html  ),笔者一不小心得了一个茶杯,所以发个博文,根据大家的想法讨论下可能的路径,还是可以的。(然而只是标题党,因为题目错进来的朋友们可以小白退散了)

让我们从一则真实的小故事说起吧,一位也很想得到这个茶杯的朋友(简称L),希望LiteOS能够增加图形化编程功能,以及多跟AI结合,提供相关的平台服务(参见29楼和52楼,当然后者已经被作者删除了。。)其实他的文字还是非常不错的,有图有文,有理论有实例,还有三名辅助提供了资料。眼看着茶杯即将到手,然而一位眼熟的M同学,接着L的话题又谈了多个场景。而我又看到这个讨论很有意思,通过一个回帖加入他们的讨论,我的原文是这样的:

哈哈哈,为了茶杯真是拼了吗?那我也接着52楼和54楼的同学的建议来说一下:

1。LiteOS图形化编程

作者的意思是将LiteOS端的代码写成像Scatch风格的图形化吗?我个人认为,如果像打解包工具这种,倒是可以考虑由现有的IoTDA的云端的物模型中,倒过来生成一份LiteOS设备端的解析代码。这样确实可以减少设备端的开发量,而且正好可以完全匹配云端的解析,相当于,一套配置,设备和云端同时生成不同的代码。这样可能会更有意义点。

但是,现在LiteOS本身就是用C语言做编译比较合适。而且做了这个,也同时可以做起其他ARM芯片的物联网设备的编程,换成图形化界面之后,是否合适,还有待商榷,个人认为,可能不是很恰当。当然可以考虑推出一些积木式的开发工具,但是也要考虑跟现有LiteOS的任务、终端、信号量、内存、互斥锁,这些基本功能的融合。与其这样做,不如做出一些C语言的模板出来,供物联网开发者参考。

况且,从LiteOS轻量化的要求来看,图形化可能带来的是代码的冗余和略重。可能回导致都烧录不到小熊派等设备中去。我有次就遇到一个问题——烧个Logo都不能用WiFi而必须用NBIoT,就是因为包太大了。我当时就提出“WiFi应该是允许更多信息传输才对,怎么反而信息少了”这种质疑。所以与其考虑在图形化动脑筋,不如还考虑在如何压缩代码量,提供优化的压缩算法等方面为LiteOS端的编码做点贡献。

2。AI技术跟IoT的融合

这块IOT这块本来就有AIOT的教程——《深度学习:IoT场景下的AI应用与开发》。其中3.2节已经提到了使用数据接入通道DI、对象存储服务OBS和ModelArts平台跟IoT平台做交互。因为LiteOS本身是个轻量化工具(只有10K),本身不可能提供AI的能力.如果要IoT能AI结合,也就需要在设备端利用云端强大的计算能力,通过调用云端API的方式完成AI计算,并从云端取回结果,而不是将AI计算在设备端实现。

像HiLens,或者是Atlas-昇腾这种,都是在设备端(边缘端)有强大的计算芯片,方可完成AI的计算行为,但是IoT基于这方面的限制,按理说至少在目前是做不了AI本身的事情的。当然,我相信随着科技的发展,可能会将更多的技术融入设备端,但就目前LiteOS而言,感觉先结合起来就可以了。希望IoT团队能在AI融合方面出更多的样板实例,供开发者参考。ModelArts团队也可以提供更多的AI市场产品,通过API Explorer授权发布给IoT设备使用,让IoT设备变相的具备AI能力。

确实,我对他的话理解有误,结果他又在我的回帖中做了评论,我们又在评论中交互如下:(我简称I,他继续简称L

L:真是为了茶杯拼了。。。。 Arduino Nano 33 BLE 和 STM32F746G 开发板可以使用TinyML。 物联网世界里,有数以亿计的体积小、功耗低、资源受限的设备支撑着物联网应用。如何在超低功耗 (mV 功率范围) 的设备上运行人工智能应用,同时又要满足设备长时间低功耗的运行 AI 应用的需求,已经形成了一个新的课题。 TinyML 指的是在 mW 功率的微处理器上,实现机器学习的方法、工具和技术。它连接了物联网设备,边缘计算和机器学习。

L:图形化界面不是你理解的这样

I:来来来~~主要是IoT的理解范围问题。广义的IoT范围很广,LiteOS仅仅是其中的一小部分,我们可以认为,阿里的、腾讯的物联网OS,甚至树莓派Andruno都可以是物联网设备端的一部分。你所说的边缘设备,HiLens,工业互联网网关、泰山,各种带有或者不带有智能单元的单片机,也可以是物联网的一部分。那么,如果华为的IoT产品要发展,势必要考虑不仅仅是支持自家厂的产品,也要支持其他的产品,也就是不仅仅基于LiteOS。其他什么OS都可以。但是从窄一点的理解来说,目前就现在跟小熊派的推广而言,也还暂时没有形成产量。Hilens团队也是其他的团队。工业领域、家庭领域、社区领取、教育领域等各种垂直应用也并没有到上规模的地步。我们如果考虑这方面的话,个人觉得首要的思路是把华为LiteOS的周边生态给搞好。然后再去想不是LiteOS的生态

I:你说的那个TinyML确实很不错。但是这东西能否放在现有的LiteOS上现在都存疑。且不说LiteOS设备本身的算力问题,就拿它系统包大小来说,TinyML能否装入进来都是个问题。当然这点需要LiteOS本身的产品经理来考虑是否需要给LiteOS填上AI的翅膀。或者说另辟蹊径搞个别的什么物联网OS直接就是支持TinyML的。现在小熊派自己连个内置系统时钟都没有。在这条设备端机器学习的道路上,我认为还有很长的路要走。

当然,L同学因为后来没有中奖,他认为官方的评判标准有问题,就删了52楼的回帖。虽然我本人可能是构成了对他33.33333%的奖品竞争关系,我依然认为这是一个不得多得的人才,有想法而且能很好地表述出来。(其实官方可能欠他一个茶杯——当然,不是我的那个。。。)

其实L同学提出的两个角度非常好,图形化是从如何快速搭建IoT设备的角度,AI结合是从他对TinyML设备端AI趋势的深度理解的角度。这也是我下面要提到的比较能够切题的部分。(感谢L,没有你就没有这篇博文

我们一个一个来谈:

首先说图形化编程,我们想想,图形化的目的是什么?所见即所得,用户零门槛入门,快速搭建目的原型和实现功能。将内涵的技术点都尽量屏蔽,让用户集中精力在业务的实现上。——其实,这不就是我们无论是Ocean Connect、IoTDA、还是沃土数字平台AppCube、还是其他的一切可能的好产品,努力想实现的目标吗?降低用户的进入门槛,就可以吸引更多的用户。举个例子,乐高机器人大赛之所以吸引了不少小朋友参加,就是因为乐高提供了一套积木,加上一些基本的组件(如轮胎,传感器,马达等),使得即便是小朋友也能实现快速的机器人开发。(而小朋友脑洞大开,思路可能比成年人更惊奇,所以成果也会更丰富)。所以说,这种想法是非常的好。

我也期待某一天,我能使用图形化工具,工具给我一些组件(如各种温湿度、气压、水质、PM2.5、陀螺仪。。。等各种传感器,马达、风扇、警铃、灭火器。。。等各种控制器,加上金银铜铁锡等各种材料),通过拖拉拽的方式,快速地将一个简易模型设计出来。然后,如果可能的话,通过超级无敌的3D打印技术,将我所需要的设备打印出来。另外,在布线和制作电路方面,结合设备形状和电路性质,也能够所见即所得的通过一些智能技术,生成电路板或者接线图。在外形和电路都符合的情况下,设备就能快速成型了。这是对于设备的硬件制作方面,能够达到的一个高度(我想的高度)。

那么,在以上的基础上,我们考察上述传感器和控制器使用的场景,就可以继续使用图形化的方式进行编码了。比如这些传感器上送哪些参数到IoTDA,自己本身根据传感器获取的参数,在本地如何驱动控制器进行处理。在云端也可以根据条件驱动设备进行处理(这些功能已经有一部分IoTDA已经具备了。)这些都可以用物模型的方式进行编程。而我第一个回帖中提到的“一套配置,设备和云端同时生成不同的代码”这个思路,其实就是能保证设备和云端一致的编码方式。云端的物模型生成好设备端所需的代码模块,通过下载到用户设备端开发环境,或者直接下载到设备的方式,快速进行设备端代码的实现。

有了设备硬件,有了设备软件,IoT设备的诞生就这么简单(貌似这应该是本文的标题。。。)。

但是确实还是要回到我前面回帖提到的场景,在使用LiteOS为华为IoT设备端基础操作系统的情况下,以上的实现是否可能?从现有的LiteOS看,个人感觉可能性不是很大,但是从LiteOS长远的发展来看,只要想得到,其实就可以做得到的。只是可能硬件的基础已经不是小熊派,也不是LEGO,而是华为高,简称HUAWEIGO(这个名字是我突然想的,是不是应该注册下——对,华为你自己注册下,HWGO,HDCGO,HUAGO,除了HUGO不可以,估计其他都可以吧?)了。(隔壁小熊派老王会不会气晕过去。。。不管了。。。)所以在这方面发起这一探讨,还是很有必要的。

至于AIoT的IOT与AI结合的话题,感觉在这篇文字中已经展不开了。我们下次再说吧。。(留下伏笔,是为了多发一篇。。。)

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