人機物融合泛在計算是軟件工程、系統軟件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，無論是設備的接入，還是算力保障，都跟邊緣計算密切相關。
KubeEdge把云原生的思想拓展到了邊緣計算環境之中，提供了一個云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，我將就《云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
以信息技術、人工智能為代表的新興科技快速發展，大大拓展了時間、空間和人們的認知范圍，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。這里談到的人、機、物中，“機”是由計算以及軟件構成的信息空間，其中包括了各種計算、存儲等資源，以及相關的軟件服務；“物”指的是物理世界中的各種設施、設備；“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，就是物理世界的數字化。
▎物理世界的數字化
在我們的現實世界之中，各種各樣的傳感器及智能設備的使用已是無處不在，傳感器可以使物理世界中的各種狀況、狀態、屬性以數字化的方式被感知，從而將物理世界接入到一個數字空間中，而各種智能設備可以通過軟件化和網絡化的方式進行操控。正是基于這種物理世界的數字化，我們看到了很多人、機、物融合的應用，比如人臉識別、智能安防、空氣質量與光照的自動管理，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態和方式存在，沒有進一步形成廣泛的連接，從而實現所謂的萬物互聯。這樣的狀態和基礎使得“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，已經有很多廠商實現了大量資源的接入和統一的管理。比如在網絡訂餐系統中，用戶可以通過手機下單，這個時候使用到的其實就是一個信息服務；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，然后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柜這種物理資源。
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現的應用場景，其中的人機物資源融合及組合的模式相對固化，無法根據用戶的不同需求按需進行融合。比如快遞小哥，他只能按照一種固化的模式來接受平臺的指令，無法實現人、機、物資源大規模共享和按需服務。因此，這種垂直應用領域中的人、機、物融合有一個確定的邊界，并在這個邊界之內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。因此，如何在現實世界中提供以用戶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，用于快速的識別、審查，自動化盡可能多的業務和IT流程，目前在企業信息化領域討論較多。眾所周知，企業經過多年的信息化發展，已經建立了很多信息系統，但是這些系統之間沒有打通，形成了信息孤島。那么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、數據流，打破企業組織壁壘和資源孤島（業務、應用、數據）。比如在日常工作中需要通過OA系統申請開發票，經過層層審批后，得到一個紙質的票據，然后再由人工錄入到財務系統中。在這個過程中，OA系統和財務系統沒有打通，但通過RPA和AI技術的輔助，不僅可以實現這些系統的打通，還可以在初步實現不同業務系統，不同信息系統之間形成串聯和組裝的基礎之上，實現進一步的智能化。通過對企業級全局流轉的數據進行智能優化，來實現業務、流程等各個方面效率的升級，這種優化和升級就是所謂的超級自動化，其實就是利用RPA和AI技術，把原先企業內部自動化和信息化中的斷點銜接上，從而實成一個更大范圍的自動化，并進一步融入更多的智能化能力，從而產生一個質變。
▎人機物融合泛在計算
人、機、物融合泛在計算，實際上是把云計算，甚至進一步把云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，我們可以用軟件的方式，將物理設施（如一棟樓、軌道交通）和物理設備（比如咖啡機、ATM）接入到信息空間里。比如咖啡機，我們可以通過各種軟件接口去了解這個咖啡機的狀態，并向這個咖啡機下達指令，讓它來燒制一杯咖啡。通過軟件也可以來統一調度人力資源，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。
對物理世界的資源進行軟件化的封裝和抽象之后，就會在數字空間中形成資源的孿生。再進一步，將信息服務、物理設施設備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件化（IT化）發展到了云化和云原生化。我們可以通過多種軟件定義的方法以及智能化技術實現面向萬物互聯的超級自動化。這里借用了一個超級自動化的概念，只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，借助一些場所的信息化服務，是能夠享受到一定的自動化和信息化的服務的，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件定義及智能化的技術獲得類似超級自動化的效果，把原來斷開的各種信息化和自動化的服務，盡可能完整平滑地、無縫地銜接在一起，讓每個用戶都能夠享受到完整的自動化、智能化服務體驗，并再進一步實現類似DevOps的快速反饋，敏捷適應和持續演進。
針對DevOps在現實世界中的實踐，我們可以想象一個游樂園。里面有大量的設施設備，比如游樂設施，智能設備，也有很多人力資源，那么整個園區的運營就可以通過軟件定義的方法收到大量的實時反饋。當然，反饋不僅來自于信息系統和軟件系統，也會來自物理世界，因為大量的傳感器，包括人也會反饋各樣的信息，把收集的信息經過綜合之后，變成一種快速反饋，來指導整個園區運營策略上的調整。因為實現了廣泛的軟件定義，不管是人力資源的調配，還是物理設施設備的管控，還是本身的軟件系統運行都是可以通過這種統一的軟件化的方式來進行操控。如此，就可實現一個類似于DevOps的這種快速反饋，敏捷適應和持續演進。只不過這個時候所針對的對象，不再是一個純軟件系統，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，實現了一些類似的效果。
▎人機物融合應用系統平臺
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臺作為一個支撐。
這種系統平臺，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。傳統的軟件開發大量使用的是軟件服務，比如本地的軟件組件，通過傳統的軟件API就能對其能力進行封裝和比較方便的編程。但是當這個軟件在人、機、物融合的系統中應用，它的編程空間拓展到人、機、物這樣一種三元空間之后，這種資源就不僅僅是傳統的軟件服務，而是拓展到了人、機、物資源。例如針對一個物理的咖啡機，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理解決的問題。當平臺向下管理資源時，還需要對這個資源的調度、狀態進行把控。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行提供統一的抽象，比如通過哪些傳感器，通過哪種算法去讀取咖啡機的狀態，怎么去控制咖啡機，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框架這種方式，甚至可以由普通用戶自己通過圖形化的編輯，來實現人、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信息進行融合感知，產生一些對物理環境的綜合的感知結果：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，這些都是融合感知的結果。融合感知的結果結合樓宇結構等背景知識，就能夠形成一個運行時可以動態更新的結構化的表征。在這個基礎之上，我們可以對物理設施，比如對咖啡機、智能燈、空調進行反饋控制。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，來支持普通用戶進行這個應用的定制。
▎人機物融合應用“編程”
下面通過一個例子來解釋人機物融合應用的編程。假如現在有一家公司，當VIP客戶進入到公司范圍之內，就可以通過各種方式，如攝像頭人臉識別，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，從而決定在哪接待VIP客戶，并讓迎賓機器人將VIP客戶引導到對應的會議室?？Х戎谱魍瓿珊髸a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、物融合感知實現到物理世界中，實現事件的抽取和屬性的更新，并通過對物理資源的軟件定義實現相應的命令。利用這種方式將各種各樣的人、機、物的資源、服務，封裝成類似軟件的命令、查詢、事件等一些接口，從而可以在這個基礎上來實現融合的編程。而且在這個應用執行的時候，還可以基于時空的約束實現實例的綁定，相當于一個服務發現。比如咖啡機是有位置的，可以根據當前的每個咖啡機的運轉狀況和所在位置，優化選擇咖啡機實例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。一方面是設備的接入和管理，要支持不同協議的設備和傳感器的接入，進一步通過設備的孿生來實現軟件化的設備的管理和能力的抽象，還要根據物理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，里面有很多的設施設備，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別上。但當有些應用場景需要時，可以向更上級，比如園區，校區這種更大范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，如人臉識別，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物理世界，發生在每個用戶身邊，如果完全依靠云上的計算環境，那么不管是從響應時間，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。因此，在邊緣環境中，提供按需的算力保障是非常重要的，我們希望運用云邊融合的方式，實現計算能力的保障。
▎云原生邊緣計算
從今年初我們開始了解KubeEdge之后，就跟KubeEdge團隊有非常密切的交流，也在探討一些合作。KubeEdge的兩大能力正好就回應上述兩個關鍵點，一個是設備的接入和抽象，比如通過Mapper為我們不同的硬件設備，包括傳感器，提供類似驅動器的功能，并通過Device Twin來實現對于設備能力的數字化表征。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搭建智能座艙的云原生邊緣的系統平臺。所以我們相信，與KubeEdge合作將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臺的實現。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，比如設備和算力保障這兩個方面如何支持分級分區的局部自治，以及設備的能力抽象，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。因為超級自動化在物理世界之中有很多環節，要充分利用機器人在物理世界的任務完成能力來幫助人、機、物融合的應用更好地實現自動化的閉環，減少人工干預。這里的主要挑戰在于如何對機器人進行能力的抽象，以及在此基礎上實現人機的交互和協作。
▎總結
人、機、物融合泛在計算，是把云計算的思想拓展到人、機、物的三元空間，實現多元資源虛擬化，并按需融合信息、物理，人力資源及相關服務，來實現用戶在現實世界的需求。在這個過程中，是完全可以通過軟件定義的方法和相關的智能化技術實現面向萬物互聯的超級自動化。
為此，我們需要建立一個人、機、物融合的應用平臺以及相應的低代碼“編程”體系，同時需要通過云原生邊緣計算支持設備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現自動化的閉環。
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’，來實現快速的反饋，敏捷的適應，以及持續演進等方面的目標。
