微软的Sam IoT上的Sam George 智能优势以及早期大多数采用者

Azure和物联网公告穿插微软建立2019，包括Azure的物联网边缘，Azure的SQL数据库的边缘，一个人工智能和机器人工具使用Azure工具，天青相关Kubernetes更新，以及更多。为了更好地了解公司的物联网领域，VentureBeat与微软Azure IoT负责人Sam George进行了交谈。

我们首先要求George向我们概述今天Microsoft和Azure IoT的位置。

Sam George：在物联网的早期，我们花了很多时间专注于使物联网成为可能 - 特别是对于早期采用者，因为这是市场的阶段。我们看到市场现在正在早期采用者和早期多数人之间移动。因此，它开始跨越鸿沟。

在过去几年中，我们关注的很多内容都使物联网变得简单。您已拥有广泛的物联网功能 - 从微型微控制器，一直到Azure堆栈，以及介于两者之间的所有地方。我们拥有大量平台产品，用于连接和管理数据和分析设备，物联网数据业务流程集成。

我们过去几年一直在做的一些更有趣的事情是为合作伙伴和客户提供更快的价值。我们从解决方案加速器开始。因此，您可以在几分钟内在Azure订阅中配置工作端到端的IoT解决方案。

我们现在还为合作伙伴和客户提供软件即服务。这是基于我们在物联网早期学到的东西，这些物联网解决方案中有很大一部分 - 你知道，他们做同样的事情，对吧?他们正在监控设备，以了解物理世界中企业正在发生的事情，他们存储数据，他们正在寻找洞察力，然后他们触发业务流程。

因此，这种洞察力确实使我们能够提供SaaS产品，以真正满足物联网的共同需求。今天，我们将SaaS称为物联网中心。在IoT Central中，您可以按一个按钮[和]配置应用程序 - [它]大约需要15秒。这是一个配置系统。

为设备定制或为IoT Central配置它只需一个小时左右。然后好处是，当您将设备连接到该设备时，我们会自动扩展系统。我们穿着寻呼机，我们保持整个运行 - 应用程序以及所有底层服务。

很多早期的物联网，你花了很多时间构建一个操作仪表板，并设置监控规则和类似的东西。所以我们做到了这一切。

我们本周宣布的事情是我们称之为IoT即插即用的东西。因为虽然我们使云非常快，但设备仍然很慢。我的意思是，即使我可以通过IoT Central进入云端的配置系统，我仍然会在设备上编写一堆代码，对吧?而且，实际上，该代码与解决方案期望接收的内容之间存在紧密耦合。

因此，例如，如果解决方案期望振动，湿度和加速度计值等等，我必须确保设备以精确格式发送精确数据。所以这两者之间存在紧密联系。

很多很多年前，在Windows即插即用之前就已经看到了这个问题。设备提供商必须在设备上构建大量代码，很多软件。它还必须在Windows中提供软件，这两者必须匹配。这就像今天的物联网一样。

更大的区别在于，第一，它是开源的，它是跨平台的，它适用于任何操作系统，[它]多语言，以及所有这些。这是向前迈出的一大步。所以我昨天在我的演讲中展示了一个演示，在那里你可以使用Azure IoT Central从未见过的设备[和]打开它。它连接了IoT Central。它出现。它开始发送。它开始收集数据。而已。然后你只需设置一些监控规则，就可以进行物联网了。所以，您知道，这是我们帮助客户获得生产级物联网解决方案的速度。

VentureBeat：智能优势的崛起如何影响您作为物联网群体必须做的事情?

乔治：几年前我们在路上看到了这种转变。这就是我们为Azure IoT Edge引入边缘支持的原因。它已经普遍可用，客户已经投入生产 - 它做得很好。

我将从一个以物联网开始然后发展到优势的客户的角度来讲述这个故事。这很有趣，因为这真的说明了我们在过去几年看到的一点点演变。几年前，当我们宣布IoT Edge时，我们谈到了一位使用Azure物联网的客户 -山特维克可乐满，他们生产金属切割机。他们已经开发了 - 在云端 - 一些机器学习模型，可以预测机器是否有未决的故障，就像机器会受到损坏一样。当他们开始工作时，他们担心的部分就是，现在如果发生本地网络中断会发生什么。[现在]机器很脆弱，因为我们不知道何时关机。

有趣的是，他们几十年来都不知道，但现在他们确实知道，他们希望这一直都在运行。他们最初做的是他们在设备上构建了第二个实现。当我们看到这一点时 - 你知道，我们开始讨论边缘计算 - 我们将其视为“我们的客户为什么不能在他们想要的任何地方运行Azure服务或他们自己的服务，无论是在物理上世界还是Azure?“对我们而言，这对于IoT优势来说确实是其中的一部分。

如此快速的今天，他们能够采用相同的机器学习模型，在设备上运行它并使其工作 - 我们只是添加了明确的离线支持。所以你可以连接，下载部署。切断[互联网]连接?它一直在运行。

VentureBeat：您可以更新它，但它是如此专门构建，您几乎不需要更新它?

乔治：不过，你做的就是那件事。这是一件很有趣的事情 - 这是故事的第二部分。所以模式过去看起来像：物联网设备将数据发送到云端，从中发现洞察力，构建机器学习模型，预测一些东西，对吧?现在，它看起来是什么，它取决于机器学习模型停止的地方。

现在我将它部署到设备上，它以非常低的延迟，容忍网络中断等等运行。但随后我定期将更多数据上传到云端，并重新训练模型，因为机器会随着时间的推移而变化。因此，预测今天机器故障的事情不会在两年内出现，因为机器特性会发生变化。所以它实际上是智能边缘和智能云之间的循环。

VentureBeat：一个良性循环。

乔治：没错，是的。它确实是。事实上，我演示的第二部分是连接到物联网中心的物联网边缘设备。我们也实现了即插即用功能。因此，当它连接时，它会使用AI覆盖来传输视频。

我展示了一个工人安全场景，你在OSHA环境中有一个摄像头，你要确保人们戴安全帽，并且可以检测是否有人，然后帮助提醒他们是时候穿上安全帽

VentureBeat：[实施物联网解决方案]有多容易?因为有些东西需要编码......

乔治：认知服务是 - 一般[知识工作者的水平]可以做[它]。

我们做了一个演示 - 我认为这是最后一次构建 - 与Scott Guthrie在我们的主题演讲中。我们有一个可以运行其中一种认知服务的IoT边缘设备。我们使用认知服务构建了一个机器学习模型，我们称之为“斯科特与否?”因此，有一大堆斯科特的照片，然后是一堆其他人的照片。然后我们标记了它们。有一个小按钮，在网站上，你点击“建立一个机器学习模型。”它花了一两分钟。然后我们将其下载为容器并进行部署。

VentureBeat：所以它的基本功能很简单。但是实际创造有用的东西呢?它有多复杂?它变得复杂多快?

乔治：你知道，“我建立了一个认知服务”和“我建立了一个可以赢得国际象棋的东西。”因为有一个频谱人工智能，但是看到你可以做多少事情是多么令人着迷。认知服务。它不仅仅是定制视觉，它还包括语音和语言理解，以及文本，而且，你知道，光学字符识别......你可以用它来做很多事情。

VentureBeat：我想我经常认为智能边缘和AI在很大程度上是一样的。但他们有点不同。

乔治：当我想到帮助客户转型的这些新的计算浪潮时，客户会看到“我怎样才能改善我的业务?”然后有一套技术可以让他们做到这一点 - 物联网，边缘，人工智能，他们都是非常相互关联的。所以我认为它们不是一个独立的领域，我认为它们都支持帮助企业转型。我真的这样做。

例如，在许多情况下，物联网是边缘计算的先决条件。您需要能够管理设备并与传感器通信。然后，您可以开始在其上登陆工作负载。所以我可以开始在本地理解这些数据。然后，一旦我有边缘工作，那么我想部署AI，并利用它提供的功能。

它是一个分层的，组合的堆栈。这些计算波浪都在发生，大致相同的时间，只有一点点偏移。它为企业提供了非常重要的游戏改变者。

VentureBeat：就这些分层技术的潜力渗透而言，我们还能走多远?

乔治：我能说的是，我们真的看到市场在早期采用者和早期多数人之间流动。我们今天谈到的客户类型与我们在两年前谈论的客户类型截然不同。他们正在寻找非常交钥匙的东西，或者他们自己去做的门槛很低，而很多早期的顾客都是先锋和早期的创新者。

我说这绝对是现在正在生产的创新者和早期采用者。并且有大量的人已经发现这将对我的业务产生重大的好处。它有。

VentureBeat：它现在主要是企业客户吗?

George：物联网的早期，早期，我们看到了许多企业客户。但现在我们正在变得更容易，我们开始看到更多的中小型企业肯定会出现。还有消费者。

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