IBA融合架構(gòu)的實現(xiàn)路徑的思考

黃孝斌 黃飛 司博章 魏劍平 蔣輝

隨著物聯(lián)網(wǎng)，大數(shù)據(jù)，人工智能，云計算，移動互聯(lián)等新技術(shù)的深化應(yīng)用，單一的技術(shù)手段，已經(jīng)難以滿足不斷發(fā)展的應(yīng)用需求，多種技術(shù)的融合應(yīng)用，常常帶給用戶意外的應(yīng)用體驗，IBA（Internet of things，Big data，Artificial intelligence）融合技術(shù)架構(gòu)就是在此背景下誕生的。

一、IBA融合的內(nèi)涵

（一）IBA融合的外在需求

應(yīng)用驅(qū)動，社會治理和社會運行，如同人類本身符合馬斯洛需求不斷升級的內(nèi)在規(guī)律一樣，需求的不斷變化和技術(shù)的不斷進(jìn)步，解決了已有的難點痛點，同時又產(chǎn)生了新的需求。不斷升級的新需求，往往很難依賴單一技術(shù)手段解決，而多種技術(shù)的共同作用常?？梢詾闈M足需求的升級帶來出乎預(yù)料的驚喜。因此，技術(shù)融合已經(jīng)成為社會治理進(jìn)步，滿足需求升級的強(qiáng)大推動力。

（二）IBA融合的內(nèi)生條件

相生相依，榮損與共，具有融合的天然基因機(jī)理和內(nèi)生機(jī)制。

物聯(lián)網(wǎng)是大數(shù)據(jù)生產(chǎn)的條件，大數(shù)據(jù)是人工智能的基礎(chǔ)，人工智能則是大數(shù)據(jù)發(fā)展的高級表現(xiàn)形式。物聯(lián)網(wǎng)，大數(shù)據(jù)與人工智能三者相生相依，互為作用，相互促進(jìn)，良性循環(huán)。

（三）IBA融合的內(nèi)涵

技術(shù)維度：對物聯(lián)網(wǎng)，大數(shù)據(jù)，人工智能的業(yè)務(wù)元素（或單元）進(jìn)行縱向拆分，橫向重構(gòu)，按照一定的規(guī)則進(jìn)行組合、整合、聚合，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的融合重混，業(yè)務(wù)的創(chuàng)建，應(yīng)用的創(chuàng)新。

應(yīng)用維度：對物聯(lián)網(wǎng)，大數(shù)據(jù)，人工智能通過場景構(gòu)建實現(xiàn)各類技術(shù)在同一應(yīng)用中的“你中有我，我中有你”的融合，滿足用戶體驗，提升應(yīng)用層級。

二、IBA融合技術(shù)架構(gòu)的設(shè)想

圍繞“全面感知，縱橫協(xié)同，分層認(rèn)知，多維智能，按需配置，安全可控”的核心思想構(gòu)建IBA融合技術(shù)架構(gòu)，全面實現(xiàn)對物的感知，即物物相連；打通東西向數(shù)據(jù)流，實現(xiàn)邊緣協(xié)同，端邊云協(xié)同；抓住認(rèn)知事物的本質(zhì)，通過分層認(rèn)知探索事物的運行規(guī)律；在架構(gòu)的不同維度，按需實現(xiàn)等級智能化，架構(gòu)功能彈性配置，安全管理自主可控。

三、IBA融合應(yīng)用難點

實現(xiàn)IBA融合應(yīng)用的7大難點主要包括東西向數(shù)據(jù)貫通，彈性路由，多線程訪問，數(shù)據(jù)一致性，場景構(gòu)建，算法實現(xiàn)和數(shù)據(jù)融合節(jié)點選擇。

四、實現(xiàn)IBA融合應(yīng)用的路徑

（一）采集域

對目標(biāo)對象的狀態(tài)、可能影響其狀態(tài)的包含多類型傳感器的數(shù)據(jù)，以及人機(jī)界面觀測事實信息形成的數(shù)據(jù)統(tǒng)一在端側(cè)進(jìn)行采集后，根據(jù)場景需要可北向上傳至網(wǎng)關(guān)、分布式服務(wù)器或大數(shù)據(jù)平臺，亦可按照多維智能的理念，在前端實現(xiàn)微閉環(huán)智能控制。

（二）認(rèn)知域

對由南向北的目標(biāo)數(shù)據(jù)分層進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，并在邊緣認(rèn)知層根據(jù)需要進(jìn)行控制型數(shù)據(jù)重混，在分布式服務(wù)器層進(jìn)行調(diào)度型數(shù)據(jù)重混，在大數(shù)據(jù)平臺層進(jìn)行決策型數(shù)據(jù)重混。具體工作原理為：

在邊緣認(rèn)知層，先將不同傳感器組合輸出的數(shù)據(jù)，按照場景需要選擇數(shù)據(jù)融合的節(jié)點，建立多源數(shù)據(jù)庫，并利用彈性路由技術(shù)通過路由協(xié)議建立路由回路數(shù)據(jù)，貫通東西向數(shù)據(jù)流。通過自操作自讀取技術(shù)按需提取特征關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)治理，實現(xiàn)數(shù)據(jù)一致性描述，進(jìn)而實施控制型數(shù)據(jù)重混，或建立數(shù)據(jù)分析集，通過相關(guān)算法在邊緣層實現(xiàn)更高效率的控制和智能應(yīng)用。

在分布式服務(wù)認(rèn)知層，對邊緣認(rèn)知層或感知層的北上數(shù)據(jù)按系統(tǒng)對應(yīng)入庫，然后對各類專用數(shù)據(jù)應(yīng)用平臺，以產(chǎn)生決策智能為目標(biāo)建立關(guān)聯(lián)鏈接，并根據(jù)智能決策需要，抽取數(shù)據(jù)庫中相關(guān)數(shù)據(jù)、并對其數(shù)據(jù)進(jìn)行一致性轉(zhuǎn)換，治理，并構(gòu)建成一個符合應(yīng)用場景需要的分析數(shù)據(jù)集，該數(shù)據(jù)集具備彈性重構(gòu)功能，可隨數(shù)據(jù)源的變化進(jìn)行新的組合，重混。如：重大化工廠爆炸應(yīng)急反應(yīng)指揮除了在感知域要具備爆炸物成分采集、風(fēng)向風(fēng)力風(fēng)速采集，還有邊緣認(rèn)知側(cè)的消防設(shè)施自控系統(tǒng)聯(lián)動等功能，同時服務(wù)器認(rèn)知層也能夠調(diào)取公共消防管理部門的聯(lián)動報警預(yù)警數(shù)據(jù)，政府公共服務(wù)平臺的組織疏散聯(lián)動數(shù)據(jù)，醫(yī)療部門的救護(hù)資源調(diào)度統(tǒng)籌聯(lián)動數(shù)據(jù)。最后，通過對構(gòu)建場景的調(diào)度型數(shù)據(jù)重混，形成新的數(shù)據(jù)集并進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，實現(xiàn)高效智能指揮。

在大數(shù)據(jù)平臺認(rèn)知層，對包括物聯(lián)網(wǎng)感知域數(shù)據(jù)，邊緣認(rèn)知域匯聚分析計算的衍生數(shù)據(jù)，分布式認(rèn)知域匯聚及分析衍生數(shù)據(jù)中的可供預(yù)測、決策的數(shù)據(jù)，相關(guān)政府社團(tuán)的組織數(shù)據(jù)，相關(guān)企業(yè)的ERP、CRM數(shù)據(jù)，相關(guān)個人的消費數(shù)據(jù)中可對目標(biāo)狀態(tài)產(chǎn)生影響的可供預(yù)測決策的數(shù)據(jù)等各種全量數(shù)據(jù)進(jìn)行再融合，通過對數(shù)據(jù)的研究、理解、轉(zhuǎn)化、清理并按照一定規(guī)則進(jìn)行重混和組合，建立分析數(shù)據(jù)集，綜合應(yīng)用概率統(tǒng)計、Data Mining Algorithms、模糊數(shù)學(xué)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹、RapidMiner等多學(xué)科，實現(xiàn)科學(xué)的預(yù)測和決策。

（三）應(yīng)用域

當(dāng)今物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，大數(shù)據(jù)技術(shù)，人工智能技術(shù)乃至移動互聯(lián)網(wǎng)、云計算等技術(shù)和應(yīng)用之間不再彼此孤立，而是在應(yīng)用與發(fā)展上相互融合。在信息化技術(shù)迅猛發(fā)展的大趨勢下，這種融合創(chuàng)新迫使IT業(yè)由提供簡單服務(wù)轉(zhuǎn)向提供貼近用戶需要的多業(yè)務(wù)融合服務(wù)，社會管理的痛點和難點不再依賴單一技術(shù)提供差強(qiáng)人意的解決方案，而是通過技術(shù)的不斷發(fā)展與創(chuàng)新，多種技術(shù)的合力作用，乃至跨技術(shù)跨行業(yè)的不斷融合得以實現(xiàn)。大數(shù)據(jù)的發(fā)展需要物聯(lián)網(wǎng)源源不斷的提供數(shù)據(jù)資源，物聯(lián)網(wǎng)需要利用人工智能提供創(chuàng)新性的服務(wù)，而人工智能沒有大數(shù)據(jù)提供學(xué)習(xí)訓(xùn)練的條件，智能就成了沙灘上的建筑。簡言之，物聯(lián)網(wǎng)為大數(shù)據(jù)提供了可靠的資源，大數(shù)據(jù)為人工智能的學(xué)習(xí)訓(xùn)練創(chuàng)造了條件，人工智能為物聯(lián)網(wǎng)向智能網(wǎng)絡(luò)演進(jìn)、滿足市場需要提供了足夠有利的推動力。

五、IBA融合架構(gòu)安全

IBA融合技術(shù)架構(gòu)的結(jié)構(gòu)更加復(fù)雜，網(wǎng)絡(luò)安全更加突出。具體表現(xiàn)在：

（一）感知域

其包含種類繁多的位置、狀態(tài)、身份、視頻、語音、MEMS、納米等多種新興傳感器，用以實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集和獲取或識別物體等功能。由于應(yīng)用場景簡單，大多數(shù)終端的存儲、算力極其有限，傳感器微型化，低功耗的客觀要求，也迫使其犧牲算力和存儲以保證其適應(yīng)應(yīng)用環(huán)境，在其CPU上部署安全軟件或者高復(fù)雜度的加解密算法會增加運行負(fù)擔(dān)，甚至可能導(dǎo)致無法正常運行。而移動化、無線化作為物聯(lián)網(wǎng)傳感終端的另一特點，認(rèn)知層與感知層交叉，讓物聯(lián)網(wǎng)的感傳邊界不清，特別是近距離或近場通信等自組織網(wǎng)絡(luò)和通信協(xié)議的安全性先天不足，依托于網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)的安全產(chǎn)品難以有效發(fā)揮作用；另外，大多數(shù)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備都部署在無人監(jiān)控場景中，對外界非法攻擊的防范更加困難。

（二）認(rèn)知域

在IBA融合技術(shù)架構(gòu)下，認(rèn)知層物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)采用多種異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)，通信傳輸模型相比傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)更為復(fù)雜，特別是在邊緣認(rèn)知層，東西向數(shù)據(jù)貫通后，存在著協(xié)同通信協(xié)議破解、加密算法破解、黑客攻擊等諸多安全隱患。在分布式服務(wù)側(cè)和大數(shù)據(jù)平臺側(cè)，不僅面臨Key、核心算法、證書等多種安全挑戰(zhàn)，還面臨跨域平臺鏈接帶來的安全風(fēng)險。此外，物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)傳輸鏈路本身與傳輸內(nèi)容安全問題也必須引起高度重視。分布式服務(wù)側(cè)和大數(shù)據(jù)平臺側(cè)的安全風(fēng)險或危及整個網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的安全。

（三）應(yīng)用域

在IBA融合技術(shù)架構(gòu)下，其應(yīng)用通常是將智能設(shè)備通過網(wǎng)絡(luò)經(jīng)由分層認(rèn)知后，即邊緣側(cè)經(jīng)過東西向數(shù)據(jù)協(xié)同認(rèn)知，服務(wù)器側(cè)經(jīng)過跨域協(xié)同認(rèn)知連接到大數(shù)據(jù)平臺，借助App與邊緣側(cè)、分布式服務(wù)器側(cè)和大數(shù)據(jù)平臺側(cè)進(jìn)行信息交互，從而實現(xiàn)對設(shè)備的遠(yuǎn)程管理和應(yīng)用。因此，系統(tǒng)安全不僅來自大數(shù)據(jù)平臺面臨的常見風(fēng)險，系統(tǒng)內(nèi)部來自管理疏漏和外部的威脅，往往更加難以防范。企業(yè)內(nèi)部管理制度執(zhí)行缺失、系統(tǒng)安全設(shè)施配套不足、專業(yè)黑客的網(wǎng)絡(luò)攻擊等等，都可能讓大數(shù)據(jù)平臺和分布式服務(wù)側(cè)乃至整個系統(tǒng)徹底癱瘓。

實現(xiàn)IBA融合技術(shù)架構(gòu)下的安全，需要貫徹以下理念：

全節(jié)點加密，任何一個數(shù)據(jù)采集接入點都要實施加密措施；全鏈路防護(hù)，無論通信鏈接方式如何變化，都要設(shè)置安全防護(hù)措施，確保全鏈路安全；全過程可控，安全的鑰匙把握在自己手中，從采用可控可信軟硬件產(chǎn)品入手，從新安全技術(shù)手段切入，包括區(qū)塊鏈等技術(shù)的應(yīng)用，實現(xiàn)本質(zhì)安全。

六、結(jié)束語

大數(shù)據(jù)、人工智能等新技術(shù)的發(fā)展對物聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新應(yīng)用產(chǎn)生了影響和促進(jìn)，基于物聯(lián)網(wǎng)的IBA融合架構(gòu)是對物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)的完善，也是對其擴(kuò)展與深化，IBA融合創(chuàng)新必將推動新的產(chǎn)業(yè)升級。

作者單位：北京時代凌宇科技股份有限公司