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要说智能主机与智能网关的区别就需要先了解一下智能家居系统架构图,在整个智能家居系统中它起到什么样的作用。

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智能网关(Gateway)又称网间连接器、协议转换器。智能网关在网络层以上实现网络互连,是最复杂的网络互连设备,仅用于两个高层协议不同的网络互连。智能网关既可以用于广域网互连,也可以用于局域网互连。智能网关是一种充当转换重任的计算机系统或设备。使用在不同的通信协议、数据格式或语言,甚至体系结构完全不同的两种系统之间,智能网关是一个翻译器。与网桥只是简单地传达信息不同,智能网关对收到的信息要重新打包,以适应目的系统的需求。同层--应用层。简而言之,智能网关是网络的进口和出口(智能网关还有其他功能,如协议翻译……),网关定义网络的边界。与上图结合来看,网关就是把Zigbee、Wifi、射频等等通信协议,转换为互联网可识别的通信协议,将数据传输至云端服务的双向翻译机。而数据的处理,分析则是在云端服务器进行的。


根据国际电信联盟电信标准分局ITU-T的研究报告,预计到 2020 年,普通人每天平均产生 1.5GB 的数据,这些数据可能来自于智能手表、手环收集的运动数据,也可能来自智能手机收集的交通数据以及你浏览网页、社交媒体等产生的 Cookie 数据等等,IoT可穿戴设备的出货量将达到2.37亿。比如普通人类个体每天产生的数据量也以惊人的速度增长。随着数据量的继续增加以及数据处理多样化的要求,基于云端的大数据处理面临诸多挑战。而在智能家居系统中随着科技的发展可接入设备越来越多,对网络的需求更加迫切,如果所有的数据都通过智能网关上传至云端进行处理,分析,发送对应指令等等,那对于云端服务器来说是一笔非常大的能耗负担,当数据量极大的时候,服务器将面临的是瘫痪。春运时候买过火车票的都知道,各种排队,各种等待,各种伤不起,但智能家居是需要实时控制的,出现延迟都体验不好,更别说等待了。那么问题来了。怎么样才能避免这种可见的未来难题呢?


面对上述问题在AI行业中已经有对应的解决技术,即边缘计算。


边缘计算是在靠近物或数据源头的网络边缘侧,融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台。边缘计算与云计算互相协同,共同助力各行各业的数字化转型。它就近提供智能互联服务,满足行业在数字化变革过程中对业务实时、业务智能、数据聚合与互操作、安全与隐私保护等方面的关键需求。


在边缘计算的发展过程中,还有一个概念值得注意,这就是所谓「雾计算(fog computing)」。


这两个概念有容易混淆。「雾计算」更强调在设备的网关里处理数据,数据被「雾计算」收集到设备的网关,进而处理、存储,并将处理后的数据发挥需要数据的设备中。


而边缘计算更强调「边缘」,也就是更靠近数据生成的设备端,「雾计算」则介于云计算和边缘计算之间。这也意味着,边缘计算有着诸多「先天优势」:


其一,更实时、更快速的数据处理能力。由于减少了中间传输的过程,数据处理的速度也更快。


其二,成本更低。边缘计算处理的数据是「小数据」,从数据计算、存储上都具有成本优势。


其三,更低的网络带宽需求。随着联网设备的增多,网络传输压力会越来越大,而边缘计算的过程中,与云端服务器的数据交换并不多,因此也不需要占用太多网络带宽;


第四,提升应用程序的效率。结合上面的三个优势来看,当数据处理更快、网络传输压力更小、成本也更低的时候,应用程序的效率也会大大提升。


第五,边缘计算让数据隐私保护变得更具操作性,这在今年 5 月欧盟通过史上最严格的数据保护法律之后意义重大。由于数据的收集和计算都是基于本地,数据也不再被传输到云端,因此重要的敏感信息可以不经过网络传输,能够有效避免传输过程中的泄漏。(1)


上述对边缘计算与“雾计算”的相关介绍后,我们大致能明白,未来的智能家居的控制中心即主机,应该具备网关的功能,更重要的是需要具备“雾计算”的功能。有人会问,为什么要具备雾计算功能呢?具备了雾计算功能有什么变化?


它的功能体现在提升AI的实践效率,开发者可将深度学习的分析、训练过程放在云端,将生成的模型部署在边缘网关直接执行,优化良率、提升产能。可将语音识别、视频识别能AI,自学习AI 通过长时间的采集用户操作习惯,计算出用户的作息时间,空调、灯光、安防等使用规律。实现无感式智能调控。


华集智能是一家专注于人工智能物联网AIOT、边缘计算分布式智能控制与云平台核心技术研发、设计、制造与服务,面向智慧生活全场景提供一站式整体解决方案的国家级高新技术企业。于12大子系统控制的解决方案,可以覆盖小至智能家居、智能办公、智能酒店,大至智慧小镇、智慧城市的生活全场景。智能硬件产品:智能芯片、智能网关、智能控制器、智能门锁、智能传感器、智能窗帘、智能面板开关、智能照明灯具、智能电源等;软件产品:边缘计算分布式智能控制软件系统、超级APP(新智居);云服务:AI技术、云平台、大数据服务等。