物联网进程中，微软从「云」走到「边」 | 雷峰网-米乐m6平台
雷锋网消息，12月18日，微软iot in action全球巡展在深圳开幕，微软在iot方面的规划和布局也得以呈现。
微软亚太区物联网及智能设备部销售总经理shirley strachan在开场中即指出，微软在iot方面进行了大量投资，但是最重要的投资仍在生态建设上。并再次强调，在未来4年，微软将在全球范围内投资50亿美元，以推进在物联网和边缘计算领域的生态布局。
围绕azure，微软云端到边缘的四块拼图
微软人工智能及微软研究事业部负责人沈向洋博士将当下（物联网）世界比作一台计算机，而azure则是微软的计算机，也是这个世界的计算机。
azure已经成为「世界的计算机」。目前已覆盖全球54个区域，获得了不同地区的88项安全合规认证，远远高于其它任何公有云服务。
微软针对azure现在已有四块布局：azure cloud、 azure stack、azure iot edge和azure sphere。基于此，“微软打造了一个完整的计算环境，来支持全新的应用模式，从而在azure公有云上，开发出更多符合智能云和智能边缘的应用。”
azure stack是微软智能云azure在本地数据中心的扩展。雷锋网了解到，微软在2015年首次宣布其azure stack计划，并在2017年7月正式推出。azure stack在本地处理数据，然后在azure中汇集，以作进一步分析，共享两者间共同的应用程序逻辑，以此满足延迟和连接性需求。目前，国内夏龙通信、广联达、信诺时代、云角已经开始应用微软的azure stack，其中，广联达发布了国内建筑领域首个一体化混合云米乐m6平台的解决方案。
azure iot edge将云端智能和分析扩展到边缘，直接部署和运行在各种跨平台物联网设备上的全托管服务。azure iot edge可以在linux和windows上运行，在今年微软build 2018开发者大会上，微软正式宣布azure iot edge开源。
微软首席项目管理负责人王峰在现场以与大疆的合作为例，介绍了微软azure iot edge的能力。大疆融入边缘计算的工业无人机米乐m6平台的解决方案，在云上训练人工智能模型，用winml在本地windows设备上进行评估，借助丰富的硬件资源以获得高性能。
另外，扩博智能搭载大疆无人机、用于进行自动叶片检查的米乐m6平台的解决方案，实现了高达95%的机器识别精准度，可将风力发电机叶片检查的效率提升高达10倍。值得注意的是，这种方式相比于让巡检员爬到60米的高空中做同样的工作更加安全。
azure iot edge的关键是可用性、高带宽以及实时性，同时极大地缩短了方案应用及部署周期。
azure sphere是微软今年4月正式推出的针对物联网安全的米乐m6平台的解决方案，是芯片级的云 端物联网安全互联管理方案。azure sphere包含三个组件：azure sphere mcu、azure sphere os 和 azure sphere云端安全服务（azure sphere security services）。
azure sphere mcu内建新交叉类别的mcu，将实时处理器和应用程序处理器与内置的microsoft安全技术和连接性相结合；
azure sphere os结合windows开发的安全性创新、安全性监控与自定义linux kernel，建立了高安全性软件环境iot平台；
azure sphere云端安全服务可更新设备安全性、识别新出现的威胁，以及在设备、云和其他终结点之间实现信任。
azure sphere通过认证的微控制器、物联网操作系统以及“一站式”云服务三方面的协同工作，确保智能边缘设备安全、可靠地工作。
目前，国内四川爱联已经发布了面向智能家电的嵌入式azure sphere模组，矽递科技发布了基于azure sphere的开发板。
微软针对语音及视觉的ai布局
在iot in action上，沈向洋针对就微软在ai方面的能力拓展进行了分析。
微软研究院最早的三个研究小组分别专攻自然语言、语音、计算机视觉三个方向。
2016年，微软凭借152层的残差网络（resnet），达到了96%的图像识别准确率，媲美斯坦福研究生的水平；
2017年，微软在switchboard语音识别基准测试中，将错误率降低到5.1%。达到专业速记员的水平；
2018年1月，微软在斯坦福大学发起的squad文本理解挑战赛中，理解准确率达到88.5%，相当于人类水平；
2018年3月，微软在新闻报道测试集的英中、中英机器翻译中，翻译准确率达到69.9%，而人类翻译水平在67.3%-68.5%之间，微软的测试成绩相当于超过了人类水平。
微软人工智能事业部首席语音科学家黄学东在大会上宣布，基于神经网络的语音合成预览版正式上线，该技术在语音合成质量、引擎性能，以及全球服务部署上，都将有更好的表现。由于应用了迁移学习，可以通过小数据量实现语音模型训练。
同时，微软与儒博（roobo）联合发布了基于azure sphere及roobo嵌入式语音芯片的家电联网模块。该米乐m6平台的解决方案支持通过多达400种离线语音指令控制家用电器。在iot in action上展示的为经典的「4麦线性阵列」和「6 1麦环形阵列」，此次展示的麦克风阵列通过端云协作，可以在25米内实现远场语音识别。
据雷锋网了解，此次展示的ddk智能语音开发套件是针对厂商方案是为厂商提供的测试方案，儒博智能董事长兼ceo熊明华告诉雷锋网，具体商用方案预计将会在2019年上半年推出，包括会议、教育等应用场景，同时也支持向智能楼宇、智慧城市、智慧工厂等场景拓展。
另外，会上还展示了儒博与微软共同开发智能会议系统，该系统是由azure人工智能驱动的边缘设备，能够同时跟踪、记录多人会议的语音和图像，对每个人的发言进行文字记录，从中提取重点议题并生成会议纪要。
沈向洋还特别强调了微软容器化的azure认知服务。azure认知服务使开发者无需具备高深的人工智能或者数据科学知识，也可以将计算机视觉、人脸识别、文本分析语言理解等人工智能融入自己开发的应用程序。而容器化作为一种分发应用程序的手段，可以将应用或服务打包起来，只要极少甚至无需修改，即可部署在容器托管主机上。首批推出的认知服务包括5个api：关键词抽取、语言监测、感情色彩分析组成的文本分析容器，脸部识别容器，以及文本识别容器。“目前已有超过120万开发者在使用微软的azure认知服务，建立了大规模的智能应用。”
有了容器化的支持，用户无需将内容发送到云端，就能在本地完成脸部识别、字符识别以及文本分析操作。利用这些api，开发者的智能应用可以灵活部署到不同位置，即保证了规模扩展，又能确保从边缘到azure云端的连贯性。
同时，也是在认知服务的加持下，针对计算机视觉，例如手写文字识别、印刷体文字识别已经有显著改善。
微软在中国的生态系统拓展
中国作为微软的一个重要的市场，针对此，微软与国内诸多厂商展开合作，包括乐鑫、远景能源、万科集团。在大会上，微软请来了万科集团副总裁、研发技术负责人王蕴站台。
针对万科集团通过ai和iot转型，王蕴总结称，“我们的目标是要让我们的客户和米乐官网app的合作伙伴能够更方便地，从智能云、智能边缘，以及人工智能中获益。为此，我们为用户提供了能够轻松构建、调试、部署、诊断和管理的多平台，以及可拓展的应用与服务。同时，为了帮助您的机构更轻松的发展人工智能人才，我们推出了包含10门人工智能课程的人工智能在线学院。”
另外，米乐官网app的合作伙伴与米乐m6平台的解决方案被微软视为物联网生态系统创新的关键。具体总结为以下三方面：
采用米乐官网app的合作伙伴匹配模式。以某一米乐官网app的合作伙伴的专业能力为核心，以其他米乐官网app的合作伙伴能力为助力，共同打造米乐m6平台的解决方案；
米乐m6平台的解决方案加速器。通过开源、预配置的米乐m6平台的解决方案加速器帮助米乐官网app的合作伙伴开发适用于不同垂直领行业或应用场景的物联网米乐m6平台的解决方案；
米乐m6平台的解决方案聚合器。通过一些有独立整合能力的米乐官网app的合作伙伴，将其他米乐官网app的合作伙伴的组建、服务和米乐m6平台的解决方案按照需求整合起来，作为端到端米乐m6平台的解决方案推向市场。
雷锋网小结
今年，各大公司都在做边缘侧及ai布局，微软也不例外。
在此次深圳的iot in action上，微软针对边缘侧的布局也全然展现。包括微软针对azure相继布局的azure cloud、 azure stack、azure iot edge和azure sphere，包括微软的容器化的azure认知服务，包括微软在机器视觉、智能语音方面拓展的开发套件，也包括微软的整个生态布局中众多合作厂商及应用场景。
沈向洋在大会上强调，微软将通过各种智能应用，打造从云端到边缘无缝的计算环境。
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