雲原生邊緣計算助力人機物融合泛在計算
作者簡介：
彭鑫, 複旦大學計算機科學技術學院副院長、軟體學院副院長、教授、博士生導師。中國計算機學會（CCF）傑出會員、軟體工程專委會副主任、開源發展委員會常務委員，IEEE進階會員，《Journal of Software: Evolution and Process》聯合主編，《ACM Transactions on Software Engineering and Methodology》、《Empirical Software Engineering》、《Automated Software Engineering》、《軟體學報》等期刊編委。主要研究方向包括軟體開發大資料分析、軟體智能化開發、雲原生與智能化運維、人機物融合泛在計算、機器人軟體工程等。
人機物融合泛在計算是軟體工程、系統軟體及相關領域學者近幾年一直非常重視且持續深入探索的方向。在探索過程中，我們逐漸發現邊緣計算是非常重要的一部分，無論是裝置的接入，還是算力保障，都跟邊緣計算密切相關。
KubeEdge把雲原生的思想拓展到了邊緣計算環境之中，提供了一個雲原生邊緣的基礎底座，為學術界開展人機物融合泛在計算相關研究提供了非常好的系統支撐。
接下來，我将就《雲原生邊緣計算助力人機物融合泛在計算》這一演講主題，分享我們的思考和探索。
▎人、機、物三元融合的萬物智能互聯時代
以資訊技術、人工智能為代表的新興科技快速發展，大大拓展了時間、空間和人們的認知範圍，人類也正在進入一個人、機、物三元融合的萬物智能互聯時代。這裡談到的人、機、物中，“機”是由計算以及軟體構成的資訊空間，其中包括了各種計算、存儲等資源，以及相關的軟體服務；“物”指的是實體世界中的各種設施、裝置；“人”是指通過各種方式聯系而構成的人類社會。在現實世界之中，我們都是生活在一個人、機、物融合的空間之中。唯有把人、機、物三方面的資源有機融合，才能滿足每一個人對現實世界的需求。而人、機、物融合的基礎，就是實體世界的數字化。
▎實體世界的數字化
在我們的現實世界之中，各種各樣的傳感器及智能裝置的使用已是無處不在，傳感器可以使實體世界中的各種狀況、狀态、屬性以數字化的方式被感覺，進而将實體世界接入到一個數字空間中，而各種智能裝置可以通過軟體化和網絡化的方式進行操控。正是基于這種實體世界的數字化，我們看到了很多人、機、物融合的應用，比如人臉識别、智能安防、空氣品質與光照的自動管理，以及智能停車引導等。雖然這類應用已經得到了廣泛使用，但它們之間還是一種相對割裂的狀态和方式存在，沒有進一步形成廣泛的連接配接，進而實作所謂的萬物互聯。這樣的狀态和基礎使得“人機物融合”有了進一步發展的可能和空間。
▎現實世界中的人機物融合應用
在一些垂直領域，比如網絡訂餐、網絡購物等，已經有很多廠商實作了大量資源的接入和統一的管理。比如在網絡訂餐系統中，使用者可以通過手機下單，這個時候使用到的其實就是一個資訊服務；而餐廳提供的是一種社會服務，根據網絡訂單來準備相應的餐食，然後借助快遞小哥這種人力資源送達到對應的地方，有些地區甚至還會引入快遞櫃這種實體資源。
但是，這種依托于垂直領域的人機物融合是以一種固化的方式來實作的應用場景，其中的人機物資源融合及組合的模式相對固化，無法根據使用者的不同需求按需進行融合。比如快遞小哥，他隻能按照一種固化的模式來接受平台的指令，無法實作人、機、物資源大規模共享和按需服務。是以，這種垂直應用領域中的人、機、物融合有一個确定的邊界，并在這個邊界之内按照固化的模式來提供應用服務，無法滿足邊界之外的更多更廣的需求。是以，如何在現實世界中提供以使用者為中心的資源共享和按需融合，可能是需要注意的未來發展方向。
▎超級自動化（Hyperautomation）
超級自動化是連續三年被Gartner列為戰略級技術趨勢之一的業務驅動方法，用于快速的識别、審查，自動化盡可能多的業務和IT流程，目前在企業資訊化領域讨論較多。衆所周知，企業經過多年的資訊化發展，已經建立了很多資訊系統，但是這些系統之間沒有打通，形成了資訊孤島。那麼超級自動化希望利用如RPA、人工智能（AI）等一些技術打通不同系統之間的協作流、執行流、資料流，打破企業組織壁壘和資源孤島（業務、應用、資料）。比如在日常工作中需要通過OA系統申請開發票，經過層層審批後，得到一個紙質的票據，然後再由人工錄入到财務系統中。在這個過程中，OA系統和财務系統沒有打通，但通過RPA和AI技術的輔助，不僅可以實作這些系統的打通，還可以在初步實作不同業務系統，不同資訊系統之間形成串聯群組裝的基礎之上，實作進一步的智能化。通過對企業級全局流轉的資料進行智能優化，來實作業務、流程等各個方面效率的更新，這種優化和更新就是所謂的超級自動化，其實就是利用RPA和AI技術，把原先企業内部自動化和資訊化中的斷點銜接上，進而實成一個更大範圍的自動化，并進一步融入更多的智能化能力，進而産生一個質變。
▎人機物融合泛在計算
人、機、物融合泛在計算，實際上是把雲計算，甚至進一步把雲原生這種思想拓展到了萬物互聯的泛在計算空間。在現實生活中，我們可以用軟體的方式，将實體設施（如一棟樓、軌道交通）和實體裝置（比如咖啡機、ATM）接入到資訊空間裡。比如咖啡機，我們可以通過各種軟體接口去了解這個咖啡機的狀态，并向這個咖啡機下達指令，讓它來燒制一杯咖啡。通過軟體也可以來統一排程人力資源，比如可以以手機為接入點，向外賣的騎手發出工作指令，指派他完成一些工作。
對實體世界的資源進行軟體化的封裝和抽象之後，就會在數字空間中形成資源的孿生。再進一步，将資訊服務、實體設施裝置的相關服務和人力服務融合在一起，就構成了人、機、物融合的應用。由此可見，人、機、物融合泛在計算反映的是現實世界從軟體化（IT化）發展到了雲化和雲原生化。我們可以通過多種軟體定義的方法以及智能化技術實作面向萬物互聯的超級自動化。這裡借用了一個超級自動化的概念，隻不過把它的含義拓展到了人、機、物融合的現實世界之中。正如現在我們借助手機，借助一些場所的資訊化服務，是能夠享受到一定的自動化和資訊化的服務的，但這種服務不是連續的，做的也不夠充分。我們希望能借助于各種軟體定義及智能化的技術獲得類似超級自動化的效果，把原來斷開的各種資訊化和自動化的服務，盡可能完整平滑地、無縫地銜接在一起，讓每個使用者都能夠享受到完整的自動化、智能化服務體驗，并再進一步實作類似DevOps的快速回報，靈活适應和持續演進。
針對DevOps在現實世界中的實踐，我們可以想象一個遊樂園。裡面有大量的設施裝置，比如遊樂設施，智能裝置，也有很多人力資源，那麼整個園區的營運就可以通過軟體定義的方法收到大量的實時回報。當然，回報不僅來自于資訊系統和軟體系統，也會來自實體世界，因為大量的傳感器，包括人也會回報各樣的資訊，把收集的資訊經過綜合之後，變成一種快速回報，來指導整個園區營運政策上的調整。因為實作了廣泛的軟體定義，不管是人力資源的調配，還是實體設施裝置的管控，還是本身的軟體系統運作都是可以通過這種統一的軟體化的方式來進行操控。如此，就可實作一個類似于DevOps的這種快速回報，靈活适應和持續演進。隻不過這個時候所針對的對象，不再是一個純軟體系統，而是現實中人、機、物融合的大系統。目前，在智慧城市、智慧交通，智能汽車、智慧工廠還有智慧牧場等諸多領域，都已經看到一些應用場景，實作了一些類似的效果。
▎人機物融合應用系統平台
上文提到的人、機、物融合的系統需要一個底層的新型系統平台作為一個支撐。
這種系統平台，首先要能廣泛地接入各種人、機、物資源，在這個基礎之上提供資源能力抽象和統一的管理。傳統的軟體開發大量使用的是軟體服務，比如本地的軟體元件，通過傳統的軟體API就能對其能力進行封裝和比較友善的程式設計。但是當這個軟體在人、機、物融合的系統中應用，它的程式設計空間拓展到人、機、物這樣一種三元空間之後，這種資源就不僅僅是傳統的軟體服務，而是拓展到了人、機、物資源。例如針對一個實體的咖啡機，如何對它提供一個數字化的表征，如何去刻畫一個咖啡機的功能接口，這些就是要通過資源的能力抽象以及統一管了解決的問題。當平台向下管理資源時，還需要對這個資源的排程、狀态進行把控。在此基礎上，還要提供一個統一的、結構化、數字化的表征，目的是向上層應用的開發和運作提供統一的抽象，比如通過哪些傳感器，通過哪種算法去讀取咖啡機的狀态，怎麼去控制咖啡機，這些底層的細節都應該對應用層屏蔽。應用開發應是通過一種類似于像低代碼開發架構這種方式，甚至可以由普通使用者自己通過圖形化的編輯，來實作人、機、物融合應用的開發。
舉例說明，如在智能樓宇和智慧辦公場景中，在接入各種資源（如智能燈，傳感器，包咖啡機）的基礎上，對每一個資源都有相應的能力抽象，并對各種資源得到的資訊進行融合感覺，産生一些對實體環境的綜合的感覺結果：比如房間有幾個人，房間的門是開還是關，有人進入某個房間，這些都是融合感覺的結果。融合感覺的結果結合樓宇結構等背景知識，就能夠形成一個運作時可以動态更新的結構化的表征。在這個基礎之上，我們可以對實體設施，比如對咖啡機、智能燈、空調進行回報控制。有了這些數字化和結構化的表征，我們的應用開發可以通過低代碼的方式，來支援普通使用者進行這個應用的定制。
▎人機物融合應用“程式設計”
下面通過一個例子來解釋人機物融合應用的程式設計。假如現在有一家公司，當VIP客戶進入到公司範圍之内，就可以通過各種方式，如攝像頭人臉識别，發現VIP客戶來訪這個事件。這個事件會觸發迎賓機器人到達入口位置并播報歡迎詞。再進一步，可以發一個指令給咖啡機，按照VIP客戶的口味偏好來準備相應的咖啡。在這個基礎上，還可以查詢會議室狀況，進而決定在哪接待VIP客戶，并讓迎賓機器人将VIP客戶引導到對應的會議室。咖啡制作完成後會産生就緒事件，進一步觸發一個送餐機器人，在機械臂的協助之下取到這杯咖啡，并且送到指定的地點。
這種方式實際就是把人、機、物融合感覺實作到實體世界中，實作事件的抽取和屬性的更新，并通過對實體資源的軟體定義實作相應的指令。利用這種方式将各種各樣的人、機、物的資源、服務，封裝成類似軟體的指令、查詢、事件等一些接口，進而可以在這個基礎上來實作融合的程式設計。而且在這個應用執行的時候，還可以基于時空的限制實作執行個體的綁定，相當于一個服務發現。比如咖啡機是有位置的，可以根據目前的每個咖啡機的運轉狀況和所在位置，優化選擇咖啡機執行個體滿足應用執行的需要。
在這個過程中，有兩方面是非常重要的。一方面是裝置的接入和管理，要支援不同協定的裝置和傳感器的接入，進一步通過裝置的孿生來實作軟體化的裝置的管理和能力的抽象，還要根據實體世界的現實情況形成一個分級、分區的局部自治管理。比如說我們學院所在的這棟大樓，裡面有很多的設施裝置，我們希望它是一個局部自治的，即服務都在本地提供，不需要上升到學校的這個級别上。但當有些應用場景需要時，可以向更上級，比如園區，校區這種更大範圍的資源來進行相應的請求。
另外一個方面，人、機、物融合的應用會涉及到很多計算密集型任務，如人臉識别，這些環節就需要算力的支撐。并且人、機、物融合的應用會大量發生在實體世界，發生在每個使用者身邊，如果完全依靠雲上的計算環境，那麼不管是從響應時間，還是從計算負載、帶寬等各個角度都達不到很好的支撐效果。是以，在邊緣環境中，提供按需的算力保障是非常重要的，我們希望運用雲邊融合的方式，實作計算能力的保障。
▎雲原生邊緣計算
從今年初我們開始了解KubeEdge之後，就跟KubeEdge團隊有非常密切的交流，也在探讨一些合作。KubeEdge的兩大能力正好就回應上述兩個關鍵點，一個是裝置的接入和抽象，比如通過Mapper為我們不同的硬體裝置，包括傳感器，提供類似驅動器的功能，并通過Device Twin來實作對于裝置能力的數字化表征。另一方面，KubeEdge通過把Kubernetes的能力延伸到邊緣側，提供邊緣側的算力保障。除此之外，我們看到KubeEdge已經在很多領域被提及，如北郵天算星座，部分車企正在基于KubeEdge搭建智能座艙的雲原生邊緣的系統平台。是以我們相信，與KubeEdge合作将是非常好的一個選擇，可以很好地支撐人、機、物融合及泛在計算這種系統平台的實作。當然我們也會根據人、機、物融合泛在計算的需要進一步與KubeEdge團隊合作，拓展KubeEdge的能力，比如裝置和算力保障這兩個方面如何支援分級分區的局部自治，以及裝置的能力抽象，我們還有很多東西可以在未來不斷的拓展。
▎機器人的作用
在這個過程中，機器人也起到非常重要的作用。因為超級自動化在實體世界之中有很多環節，要充分利用機器人在實體世界的任務完成能力來幫助人、機、物融合的應用更好地實作自動化的閉環，減少人工幹預。這裡的主要挑戰在于如何對機器人進行能力的抽象，以及在此基礎上實作人機的互動和協作。
▎總結
人、機、物融合泛在計算，是把雲計算的思想拓展到人、機、物的三元空間，實作多元資源虛拟化，并按需融合資訊、實體，人力資源及相關服務，來實作使用者在現實世界的需求。在這個過程中，是完全可以通過軟體定義的方法和相關的智能化技術實作面向萬物互聯的超級自動化。
為此，我們需要建立一個人、機、物融合的應用平台以及相應的低代碼“程式設計”體系，同時需要通過雲原生邊緣計算支援裝置的接入和管理以及算力保障，并利用機器人的任務完成能力幫助人、機、物融合應用更好地實作自動化的閉環。
對于未來的展望，我們希望能夠建立面向人、機、物融合應用的“開發運維一體化’，來實作快速的回報，靈活的适應，以及持續演進等方面的目标。
KubeEdge社群
KubeEdge是業界首個雲原生邊緣計算架構、雲原生計算基金會内部唯一孵化級邊緣計算開源項目,社群已完成業界最大規模雲原生邊雲協同高速公路項目（統一管理10萬邊緣節點/50萬邊緣應用）、業界首個雲原生星地協同衛星、業界首個雲原生車雲協同汽車、業界首個雲原生油田項目，開源業界首個分布式協同AI架構Sedna及業界首個邊雲協同終身學習範式，并在持續開拓創新中。