摘要：本文将主要讨论的是智能计算其中的一种，即基于互联的嵌入式系统计算技术带给整个生活的变革以及对技术的需求。
计算能力，一直伴随着社会的不断前行而发展，并且逐渐成为影响社会发展非常重要的决定力量。早期的计算是冰冷的，能够清脆歌唱的算盘终究不过是被操控的棋子;电子管时代的计算是孱弱的，庞大的身躯掩盖不了内心的单薄;晶体管时代的计算是孤独的，不断增强的能力到头来也只能孤芳自赏。而当计算插上互联的翅膀，有生命的计算终于出现。
智能计算的概念
智能计算(Intelligence computing)，是个非常广泛的概念，任何与智能扯上关系的词，都是从人工智能这个大概念下衍生出来的，即让机器具有人一样的思考能力。智能是个体有目的的行为、合理的思维，以及有效的适应环境的综合性能力。人工智能是相对于人的自然智能而言，用人工方法和技术，模仿、延伸和扩展人的智能。
理论上的智能计算，是以连接主义的思想为主，并与模糊数学和叠代函数系统等数学方法相交叉，形成了众多的发展方向。人工神经网络(ANN)、遗传算法、演化计算、人工生命、生态计算、免疫信息处理、多主体系统等都可以包括在智能计算中。
连接主义，或智能计算与分布式人工智能(Distributed Artificial Intelligence, DAI)是密不可分的。人们在研究人类智能行为中发现，大部分人类活动都涉及多个人构成的社会团体，大型复杂问题的求解需要多个专业人员或组织协作完成。“协作”是人类智能行为的主要表现形式之一，分布式人工智能正是为适应这种需要而兴起的。尤其是随着计算机网络、计算机通信和并发程序设计的发展，分布式人工智能逐渐成为人工智能领域的一个新的研究热点，作为人工智能的一个分支，DAI主要研究在逻辑上或物理上分散的智能动作者如何协调其行为，即协调协调它们的知识、技能和规划，求解单目标或多目标问题，为设计和建立大型复杂的智能系统或计算机支持协同工作提供有效途径。分布式系统的本质决定了它是复杂的、非线性的、通过各子系统间的协同达到更高有序态的系统。
智能计算的各领域用不同方式实现了连接主义的计算，即：研究简单个体如何在简单交互规则指导下，构成具有复杂智能行为的高层系统。由此带来各种算法的统一特点，如社会性、并行性、单元的智能性、开放性等。换个通俗点的说法，智能计算就是一个基于连接的开放式计算系统。
在本文中，我们将主要讨论的是智能计算其中的一种，即基于互联的嵌入式系统计算技术带给整个生活的变革以及对技术的需求。关于这种智能计算的模型，并无一个明确的公论。从另一个角度，我们审视IBM提出的“智慧的计算”的模型，也可以大致规划出这样类似的模型。
“智慧的运算”(Smarter Computing)是综合IT基础架构领域内诸多先进技术和最新发展趋势而得到的综合技术体系，具有自动、整合、安全的特点。它包含大规模数据整合、优化的系统，以及云计算等新兴服务交付模式。“智慧的运算”包含大规模数据整合，开启全新洞察;优化的系统，满足特定工作负载的独特需求以及云计算模式，高效实现服务交付转型、创造全新业务模式。以此嵌套我们今天的智能计算模型，大体的结构包括：终端的嵌入式处理平台在一定指令控制下工作;各种有线/无线或者板级的传输方式用以传输数据信息及返回指令;数据中心进行数据收集、数据整理及挖掘，并最终将带有一定智能分析之后的指令传回终端。
嵌入式系统到智能系统的转变
伴随着连接技术的繁荣，现在业界一个重要的趋势就是从原有的计算机向计算能力的转变，亦即现在不再拘泥于某个设备，而是更加强调计算能力的存在。这一趋势从各个方面都影响着我们的生活，并由此趋势诞生了各种各样新的产品，例如数字标牌、信息亭以及一些基础设施相互连网的设备。最关键的是不同设备，它本身具备计算能力，另外一方面，它们是相互连接在一起的，给我们提供了新的机遇和新的需求。
嵌入式系统已经广泛应用于整个电子产业中，涉及从控制到计算等各种处理应用，嵌入式系统加上连接能力，就组成一个小型的智能系统。所谓智能系统，是指那些安全的、连网的可以进行远程管理控制的系统。根据这样一个定义，目前全球有超过18亿个智能系统，占主要电子系统设备出货量的19%。随着智能系统市场的高速发展，它在2015年将超过所有出货系统的三分之一。
智能系统主要有两大类，第一类就是强调个人体验，包括零售业、医疗、汽车等方面的应用。第二类涉及到提高生产效率，包括通信基础设施应用，例如很多无线通信商都将英特尔的产品应用到无线接入网络;包括机器人、智能机器人在内的工业控制应用;包括配电站在内的智能电网应用;高速铁路的控制系统。
面对这样一个智能系统，市场面临巨大的转变，一方面它给我们提供许多的机遇，即需要将连网能力附加到我们的嵌入式设备上，包括能够提供新的体验，具备云连接的能力，带来全新的应用和服务。另一方面，从安全的角度看，它也提出了一些挑战。
英特尔架构事业部副总裁兼智能系统事业部总经理唐迪曼总结了业界现在呈现出的五大发展趋势，以推动那些不具备连接能力的嵌入式系统向我们有连接能力的智能系统的转变。
第一，用户体验。就个人体验来说，在生活中一些推动计算能力的设备发生了很大的变化。随着现在人们生活中越来越多地使用智能手机、平板电脑，以及对其他各类设备的要求，包括信息亭、数字标牌、消费终端设备等，因此产生了各种各样的需求。对于开发人员而言，在设计下一代嵌入式设备的时候，他就要更多考虑到消费者个人的体验。
第二，云连接。与云的可连接性为嵌入式系统提供了很多新的机遇，一些以前难以想象的应用和服务，所谓能够实现云端的连接成为可能。比如说可以在车上实时更新交通路况，比如说可以在数字标牌上实时更新展示的信息，或者说只要按一个按钮，就可以在全国范围内同时控制电子广告牌上的内容。那么这种云的连接能力，一方面能够给我们提供全新的业务模式，另外一方面也能够将工作效率提升到一个全新的水平。
第三，数据分析。智能系统或者说具备这种连接能力的嵌入式系统的应用将会产生大量的数据，比如大量与物联网相关的内容，包括机器对机器的通信，在未来10—20年中，这个物联网的应用将会比当今社交网络应用产生的数据还要多很多。这对于业界来说，机会与挑战是同在的，如何将大量的数据转换成有用的信息，转换成为更新的业务模式。
第四，安全和可信计算。在目前这个阶段，大部分商业智能的分析都是放在云上完成的，但是在未来的物联网时代，有一些数据的处理肯定要放在网络边缘，甚至放在智能系统上去做。因为从实际的角度来说，我们不可能将所有的数据都放在云上进行计算和处理，所以未来的数据和处理很可能会呈现多层次的情况。不仅在云端有大批的数据处理，而且在网络边缘甚至在智能系统本身也要具备相应的数据处理能力。
随着各种各样的系统能够相互连接起来，安全性就不仅仅是一个涉及到隐私的问题，而是涉及到国家安全层面的问题了。在全球来看，像供电系统、供水系统、交通控制系统都能够全面连网，所以要把这种安全的特性嵌入到系统中，这将是在未来的系统开发设计人员首先需要考虑的问题。
第五，业务融合。由于现今微处理器的设计方面的特性，以及微处理器的虚拟能力，能够实现工作负荷的整合或者集成，可以把以前分散在几个微处理器上的工作集中到一个微处理器上来，通过特别的软件设计和系统的部署来实现，从而大幅度地降低用户的总体拥有成本。
面对这五大趋势，唐迪曼介绍，英特尔提供了完整的战略来实现智能系统市场的全面变革。英特尔先进的处理能力能够为连接的设备提供最佳的用户体验，包括开放数据中心能够确保所有包括个人电脑、智能手机、平板电脑以及未来所有连网设备在内，都能够实现连接到这样一个更加全面的网络中去。通过软件开发平台以及通用架构，开发设计人员能够将数据分析能力放在最合适的位置上，例如放在云上面，或是放在网络边缘，或者是放在连接的智能系统终端，都是可行的。
连接的需求
从嵌入式系统到智能系统的演进，连接方式是其中不可避免的一环。智能计算最初的市场驱动力来自材料和物体跟踪领域。有线和无线网络等现有技术可以提供第一代通信网络，
当然，仅仅是传统的通信方式，并不能充分发挥智能计算的智能化，新一代通信网络将使传感器和被检测物体能够传达它们的信息。嵌入式GPS或定位技术将提供这类物体的位置和速度信息。特殊要求将会是低功耗模式、唤醒活动或网络探测这类事情，而且安全性是必不可少的。博通公司副总裁、基础设施与网络事业部首席技术官Nick Ilyadis的观点是，传统处理技术与网络连接技术的平衡是由网络能否承担额外的流量和位置信息决定的。传统处理会包括条码扫描和其他数据收集系统，这类系统提供单点信息更新，而不是实时信息更新。单点信息更新意味着，箱包在终端处接受扫描是一个更新信息的时间点，然后在接收码头接受扫描是另一个更新信息的时间点，但在这两个时间点之间没有信息。实时跟踪将需要更多地访问网络，除非每交易通信成本降到非常低的水平，否则在经济性上存在挑战。
在网络连接与处理能力相结合的智能计算概念里，对远端服务器的处理能力提出了全新的特殊要求，区别于传统的处理器产品，网络时代的智能计算处理器在延迟、加密和准确时间这3个方面一定会涉及全新的要求。如果网络延迟短，对事件的响应速度快，就可以实时处理事件。还要对大量连接加密，这些连接也许不全使用相同的密钥。准确时间是为了以非常高的准确度同步事件和数据。另外，要支持IEEE 1588V2等时间协议。Nick Ilyadis特别指出，要实现更智能的计算，终端将需要传感器输入，以通过GNSS(GPS)技术、达到亚米级准确度的室内定位、NFC功能、准确时间以及环境参数(温度、湿度等)测量数据，例如绝对位置、速度、加速度等数据。低功耗将是关键标准，它决定了电池寿命的长短或是否能从所在环境收集能量。最后，终端必须安全，不能被非法侵入，因为终端可能处在开放环境中。通过硬件机制实现安全性，防止有人从内存中提取数据或密钥。
Netronome公司针对这一需求，推出网络流管理软件(NFM)系列及全面的应用支持体系，此次升级包括一个用于下一代防火墙(NGFW)、IPSec、入侵防御系统(IPS)和SSL监测等的应用套件，可以帮助网络基础设施供应商和应用开发商加速基于x86架构的100Gbps网络设备和各种应用的开发。作为一种成熟的商用软件，Netronome的网络流管理软件NFM为NFP3240 处理器及基于它的NFE网络加速系统提供了多种行业领先的网络安全应用。Netronome的网络流处理器(NFP)将采用Intel 22nm工艺，基于其特有的流处理技术，可支持多线程的40个网络引擎内核工作在高达1.4 GHz的频率，可为网络、安全和内容处理应用带来40G到100G的性能突破。NFP3240提供了40 Gbps的深度报文检测、网络和安全处理，以及支持I/O虚拟化，同时支持数百万的并发流连接。
Netronome开发的IDS/ IPS 软件应用套件NFM通过硬件加速技术，包括基于报文的数据包分类，状态流管理，以及集成的动态负载均衡，从而大大提升了基于x86的IDS/ IPS的应用性能。支持下一代防火墙的NGFW应用套件在支持IDS / IPS的应用的基础上，增加了基于协议和网段及端口的策略管理，IPv4/v6二层和三层转发，网络地址端口翻译(NAPT)，IPsec VPN和SSL 协议检测。
当然，比起前面说的各种定位技术，最直接有效的连接方式还是移动通信和无线网络，借助2G、3G甚至LTE等技术或WLAN(WiFi)，可以让更多的连接嵌入式系统一起分享信息，并以通信的方式实现其工作的智能化。嵌入式加无线，是智能计算现在最让人感兴趣的模式，比如WiFi、蓝牙、Zigbee以及各种自定义的无线标准，这些技术的存在，让低功耗无线传输成为可能，也催生更多智能计算的机遇。一个比较有意思的与智能计算可能产生火花的连接方式是WiFi Direct，这种全新的WiFi技术能够实现点对点的WiFi连接，这就让无线网络传输可以脱离传统的热点(AP)而单独存在，让某些设备间可以在云端的数据库之外，建立更为广泛的个体小数据库，并有机会实现两个设备之间的通信交互信息，得以让智能计算变得更广泛，更灵活与独立。而ARM 市场营销部移动运算市场营销总监陈洛则表示，将WiFi和蓝牙的软件整合，能降低其功耗，这会让未来的便携产品将宝贵的功耗集中到性能方面。
软件与算法是核心
智能计算，硬件与互联只是基础，真正的核心思想集中在软件处理与算法上。软件是智能计算模式的关键组成部分。有一个支持实时数据收集及传输的软件平台非常重要。支持数据预处理也很重要。软件平台必须安全，以参与安全交易和加密通信。软件成本必须很低，因为这类软件会用在大量设备中。这种软件平台还必须是实时操作系统，以支持对外部事件及数据输入的低延迟响应。软件也必须支持网络协议栈。目前关键是支持IPv6。
智能计算算法将有几种不同的结构。Nick Ilyadis分析认为，就仅与设备有关、而非更大的数据收集引擎组成部分的数据而言，算法可以完全在收集设备内运行。如果算法需要汇总或关联来自多个收集点的数据，那么就需要采用一种具有汇总设备以执行算法的模式，或者将所有数据发送回云中，并在云中处理。因此关键是，根据数据收集和汇总类型，正确确定是采用本地数据处理还是采用远程数据处理算法结构。
意法半导体(ST)中国区MCU市场部经理曹锦东谈到软件在智能计算中的应用时，认为软件体现了真正用户的价值，是软件推动了MCU更智能。在嵌入式设备端，面对智能计算的需求，由于计算可能是基于不同硬件实现的，这就要求软件需要与底层的驱动兼容，从而让计算能够真正实现更广阔的覆盖。为了达到这一目的，对硬件厂商来说，在应用软件层面，不仅仅是要面对各种连接的接口控制要实现各种连接的兼容，还要求软件的驱动层、协议层要与第三方一起开发，从而尽可能确保软件的易用性和通用性，并要探讨一种软件与硬件结合的商业模式，可以融入到整个生态系统中，一个典型的应用是语音控制的实现，如果能够有一个统一的平台或算法去实现语音控制，那么未来语音控制的应用将不仅仅局限到现在这些应用，ST正在考虑这方面在MCU上的应用。
软件在未来的价值会越来越高，特别是智能的实现方面。ARM陈洛看到的是，使用者的习惯不同会影响整个产品的使用者体验，软件提供的是从底层到上层应用的一个体系的建立，并且很多应用其实都是软件在处理和协调，针对智能计算中的智能，硬件厂商提供了比较好的处理能力，软件开发商就在此基础上实现面对用户的应用。陈洛用一个形象的比喻形容软件商与ARM的分工，ARM提供做菜的材料，而软件商则是炒菜的大厨。
在算法方面，ARM会不断根据软件的算法需求，改进自己的指令集，用新的指令集来实现更多智能和通用的功能，特别是通过与生态系统的厂商互动，ARM会根据需要将一些指令集评估后决定是以软件实现还是硬件实现，以便用户有更好的体验。
嵌入式系统的机遇
智能计算，在本质上说，是一个连接与信息交互环境下的全新处理平台，涉及传感，数据获取，数据分析和处理，模拟技术和通信连接的一个庞大系统。借由数据分析和控制，来让计算具有更多的智能因素。
智能计算，涉及的不仅仅是传统的处理器，更多的是带给更多嵌入式系统全新的机遇，智能计算将会创造一个全新的产业链。曹锦东就预测，鉴于现在MCU的处理能力逐渐加强，考虑到MCU的成本与功耗都很低，已经不再仅仅局限在控制方面的单一应用。增加了连接功能的MCU也可以实现智能计算的功能，这就意味着一些新兴的应用将会在未来的3-5年内涌现，可以说，MCU让云计算覆盖的更广，未来CPU的架构将会受到MCU强有力的挑战。
基于传统嵌入式系统的智能计算，创造的不仅仅是传统嵌入式系统的产业链。ARM 市场营销部移动运算市场营销总监陈洛在分析智能计算前景时看到，智能计算与移动设备的结合是未来的大势所趋，在最新的台北电脑展上看到，越来越多的移动PC正在步手机的后尘，实现Always on的功能。在智能计算方面，传输速度是网络的责任，而在嵌入式系统方面，则要向着节能省电与高性能的平衡方面发展，便携处理产品的性能增加，会提供更多的处理能力进行信息获取与软件的执行，从而让智能化更深入，而节能省电则是很多设备能够成为移动设备的前提，这些对ARM而言既是机遇更是挑战。针对这个需求，ARM提出了一个全新的“大小核”理念，大核将用来进行较复杂的计算需求，例如视频浏览游戏等，小核则负责较简易的电子邮件收发、短信息处理等较省电的工作，大小核之间互相切换可以实现理想的效果，特别适合网络智能计算的需求。
生活的信息化、智能化和安全化一直是消费者所追求的，智能计算带给我们的机会是我们将生活在这样一个世界上——我们能知道影响商务的事件，并且生活在实时的、清晰可视的环境中。挑战是，汇总数据所需的传感器、智能计算终端和网络以及最终的计算基础设施的部署成本。部署的经济性尚未得到清晰阐述和验证。嵌入式系统应该提供低成本传感器和计算平台，这样传感器和计算平台才能得到广泛采用，实现规模经济。
智能计算的一个核心观念是通过终端搜集各种不同的信息，汇总到一个数据中心，然后通过智能的算法进行数据分析和挖掘，从而将获取的结果返回终端设备，指挥终端设备的处理单元实现有一定目的的处理方向，达到智能化的目标。曹锦东介绍的一个典型嵌入式与网络的应用是自动贩卖机，通过将不同设备搜集的信息发送给客户端，不仅可以将数据分析提交给供货商进行有针对性的备货，更可以提供给使用者不同人群的购买需求，从而给出有针对性的采购建议。
Nick Ilyadis认为，最重要的智能技术应用之一与交通运输有关。随着我们社会的成长，城市和高速公路将变得更加拥挤。用智能汽车、传感器网络和云计算来优化交通，将会提高生产率，并提供更好的总体生活质量。陈洛则预言，未来有屏幕的设备，就会有嵌入式处理器在其中，这其中大部分将是具有联网功能的智能设备。特别有代表性的是汽车应用方面，通过联网与嵌入式系统的合作，实现更多娱乐和智能控制。对智能交通这个未来预期前景应用中，传感器带来的实时路况采集，无线传输结合地图资源，这些信息与处理和控制平台的协同工作构建的就是一个完整的智能辅助驾驶系统(ADAS)。
