物聯(lián)網(wǎng)時代：ARM向左和英特爾向右

　　所謂“瘦死的駱駝比馬大”，在移動處理器領(lǐng)域失意的英特爾一直謀求翻身，只不過隨著英特爾放棄凌動處理器產(chǎn)品線時，讓我們看到了英特爾在移動處理器市場無奈的放棄。不過去年英特爾將Altera(FPGA可編輯邏輯芯片企業(yè))收入囊中表明了英特爾把寶壓在了物聯(lián)網(wǎng)和數(shù)據(jù)中心市場。

　　相比移動終端市場，物聯(lián)網(wǎng)市場規(guī)模是其數(shù)十上百倍的容量，這完全是有物聯(lián)網(wǎng)的特性決定的。根據(jù)美國《商業(yè)內(nèi)幕》旗下的BIIntelligence研究機構(gòu)長達(dá)兩年跟蹤調(diào)查顯示：

　　到2020年全球?qū)⒂?40億臺設(shè)備接入互聯(lián)網(wǎng)，而在2015年只有100億臺設(shè)備接入互聯(lián)網(wǎng)。物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備將占到240億臺，剩下的100億臺設(shè)備為傳統(tǒng)的計算機設(shè)備(比如智能手機、平板、智能手表等。)

　　與此同時，ARM在5月19日正式宣布以 3.5 億美元收購英國創(chuàng)業(yè)公司 Apical，Apical是一家知名的視覺影像技術(shù)處理公司，實際上很多手機廠商都在屏幕顯示技術(shù)和成效效果上都在采用Apical的技術(shù)。

　　PC時代的巨頭英特爾和移動時代巨頭ARM在各自領(lǐng)域都牢牢把持著行業(yè)頭名的地位，雖然都在相互滲透，不過真正的短兵交鋒最終出現(xiàn)在了物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)。解決問題的第一步往往是認(rèn)識到問題的根本，追根究底，物聯(lián)網(wǎng)最核心的問題在哪里呢?從這些問題中，筆者認(rèn)為從這些問題中可以看到ARM和英特爾的戰(zhàn)略不同之處。

　　所謂協(xié)議和標(biāo)準(zhǔn)是物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的絆腳石嗎?

　　號稱是第三次信息產(chǎn)業(yè)革命的物聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)被寄予了厚望，在傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，從PC到移動時代，互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)的邊界正在消弭，而這個過渡由于涉及到了各行各業(yè)，從消費領(lǐng)域到工業(yè)領(lǐng)域甚至是農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，無論是生產(chǎn)方式還是生活方式都需要慢慢的磨合以及適應(yīng)。

　　當(dāng)然，具體到技術(shù)問題，物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)現(xiàn)在看起來是一團(tuán)亂麻，從設(shè)備間通信協(xié)議，比如WiFi、藍(lán)牙、NFC等等;到5G網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)標(biāo)準(zhǔn);再到操作系統(tǒng)平臺等等，都沒有達(dá)成統(tǒng)一。但是筆者認(rèn)為，這些所謂的標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議并不存在“你死我活”的關(guān)系，在可預(yù)見的未來，很可能會共存。比如，5G通信技術(shù)將會和4G、3G時代一樣，存在多網(wǎng)絡(luò)多制式，而操作系統(tǒng)更是難以統(tǒng)一，蘋果、谷歌、微軟這些巨頭的廝殺短時間難以分出勝負(fù)。這些較為底層的協(xié)議或者標(biāo)準(zhǔn)以及API接口完全可以進(jìn)行兼容，在上層的用戶體驗層面達(dá)到體驗的無縫統(tǒng)一。

　　物聯(lián)網(wǎng)真正的桎梏在于上層用戶體驗層面的技術(shù)短板，物聯(lián)網(wǎng)最高的境界就是能夠幫助人類更好的管理整個社會，大到城市，小到家庭，需要面臨方方面面的問題，如何更好的以人類的思維和情感去處理人類社會的矛盾，讓整個社會良性運轉(zhuǎn)才是物聯(lián)網(wǎng)需要解決的問題，否則糾結(jié)于標(biāo)準(zhǔn)和協(xié)議問題有些本末倒置，實際應(yīng)用上仍舊是空中樓閣。

　　目前物聯(lián)網(wǎng)的實際應(yīng)用上，需要解決的兩個問題，實際感知能力，擁有譬如看見(visibity)的能力;其次，還要能夠快速無延遲的計算傳輸數(shù)據(jù)。

　　ARM進(jìn)軍物聯(lián)網(wǎng)，以感知層突圍

　　前段時間，阿爾法狗一戰(zhàn)成名讓科技行業(yè)開始重新認(rèn)識卡在瓶頸數(shù)十年的人工智能，但是網(wǎng)民開始調(diào)侃：如果阿爾法狗來了，我們就能名正言順的虐狗了。其實調(diào)侃當(dāng)中除了無奈之外，更多的是引人深思，人工智能終歸是需“聯(lián)網(wǎng)”的，這就是物聯(lián)網(wǎng)的核心所在。

　　聯(lián)網(wǎng)是基礎(chǔ)，卻不能構(gòu)成物聯(lián)網(wǎng)的必要條件。物聯(lián)網(wǎng)最大的特點就是可以進(jìn)行智能感知和預(yù)判，以“人”的思維和視角滿足人的需求。很簡單，比如注重場景化的智能家居，每一個互聯(lián)互通的智能硬件甚至不需要我們刻意的輸入指令，而是依靠其智能感知功能，比如可視性(visibity)，相當(dāng)于人眼功能。而準(zhǔn)確的感知可以保證在下一步的預(yù)判當(dāng)中起到至關(guān)重要的作用。

　　以人類的感官功能作為比喻，視覺、嗅覺、觸覺、味覺、聽覺這五種基礎(chǔ)感知功能中，以目前物聯(lián)網(wǎng)傳感器技術(shù)來看，“視覺感知”和“聽覺感知”最有可能被大規(guī)模應(yīng)用，因為這分別代表了攝像頭采集和語音采集兩種較為成熟的技術(shù)。

　　而ARM收購視覺計算公司Apical顯然是致力于解決物聯(lián)網(wǎng)的視覺感知層的實際應(yīng)用問題。ARM的IP授權(quán)模式?jīng)Q定了其在物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)必須能夠拿出一套最為基礎(chǔ)的架構(gòu)，而作為物聯(lián)網(wǎng)的突出特征，擁有感知功能的物聯(lián)網(wǎng)IP架構(gòu)將會成為ARM授權(quán)的標(biāo)準(zhǔn)配置。

　　但是物聯(lián)網(wǎng)感知功能即便是能夠準(zhǔn)確采集圖像和聲音，但是以人為例來看，這僅僅完成了一部分，整個物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)和人類對某一動作的反饋流程基本是相同的。感知變化→反饋大腦→下達(dá)應(yīng)對指令。

　　如何準(zhǔn)確預(yù)判用戶不同動作的含義，并且給出正確的反饋才能夠讓物聯(lián)網(wǎng)能夠完成一個循環(huán)，所以ARM試圖解決的是頂層的感知功能，至于下游的云計算和本地計算即便是ARM仍舊難以觸及。

　　英特爾優(yōu)化物聯(lián)網(wǎng)本地計算

　　英特爾收購的Altera其重點就落在了FPGA(現(xiàn)場可編程門陣列)上，F(xiàn)PGA和普通的專用集成電路相比，具有高度可編輯定制化的特點，能夠滿足不同用戶的需求。并且實現(xiàn)了真正的并行運算(或異構(gòu)運算)，而不必和PC芯片一樣執(zhí)行順序操作。

　　在物聯(lián)網(wǎng)時代，并行運算可以大大的降低延時率，提升實時響應(yīng)速度。此外，F(xiàn)PGA還擁有低功耗的優(yōu)勢，眾所周知，物聯(lián)網(wǎng)相比起智能手機和計算機來說并不強調(diào)計算性能，反而是極端的重視功耗，在萬物互聯(lián)的背景下，實時的低功耗本地運算將會成為主流，保證“永遠(yuǎn)在線”。所以，F(xiàn)PGA是物聯(lián)網(wǎng)本地計算的理想選擇。

　　當(dāng)然，物聯(lián)網(wǎng)的智能在于本地計算+智能云計算才能實現(xiàn)，也就是本地計算執(zhí)行的是一些收集處理數(shù)據(jù)以及執(zhí)行命令的操作，而云計算則需要結(jié)合了人工智能(AI)，通過深度學(xué)習(xí)以聰明的方式來適應(yīng)人類的需求。

　　此外FPGA因為多通道、快速并行運算的能力，在號稱是物聯(lián)網(wǎng)準(zhǔn)備的5G通信上也同樣倍受青睞。

　　在2016MWC展會上，英特爾就曾展示了以Altera公司的Arria 10系列FPGA芯片為基礎(chǔ)的5G通訊基站，可以說英特爾在物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)布置的棋局已經(jīng)基本開始顯現(xiàn)。不過英特爾和ARM的側(cè)重點并不同，ARM的重心在于提供解基礎(chǔ)的解決方案，進(jìn)行IP授權(quán);而英特爾仍舊是設(shè)計、制造全包。

　　相比起來，ARM和英特爾在業(yè)務(wù)模式上仍舊走上了各自的道路，相對開放和相對封閉。相比ARM，英特爾最大的問題是不善于整合SOC，優(yōu)勢僅僅局限于CPU部分。而物聯(lián)網(wǎng)仍將注重系統(tǒng)SOC芯片的整合，無論是WiFi、NFC、藍(lán)牙等通信芯片還是基帶芯片，都會進(jìn)行高度集成化。所以英特爾的物聯(lián)網(wǎng)計劃還有待觀察。