9月19日GO DAY 2016，機智云正式發布新一代機智云4.0物聯網開發平臺，在原有設備接入、設備管理和服務能力之上，增加了全新的ECE邊緣計算引擎、RTBD實時大數據平臺、Giga ML吉咖機器學習、D3動態數據編排引擎，將云計算和霧計算結合，組成超大規模的物聯網大數據和機器學習體系，配合應用賦能和傻瓜式操作界面，充分整合物聯網、大數據和機器學習應用能力，進一步降低物聯網產品和服務的研發和部署及維護難度，繼續領跑物聯網產業發展。

會后，機智云CEO黃灼接受了51CTO記者的采訪，對“霧計算”、機智云4.0物聯網開發平臺、人工智能等方面進行了深入探討。

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機智云CEO黃灼

“霧計算”的前世今生

霧計算(Fog Computing)，早些年由思科首創。這個因“云”而“霧”的命名源自“霧是更貼近地面的云”這一名句。在霧計算中，數據、數據處理和應用程序集中在網絡邊緣的設備中，而不是幾乎全部保存在云中，是云計算(Cloud Computing)的延伸概念。

霧計算和云計算一樣，十分形象。云在天空飄浮，高高在上，遙不可及，刻意抽象;而霧卻現實可及，貼近地面，就在你我身邊。霧計算并非由性能強大的服務器組成，而是由性能較弱、更為分散的各類功能計算機組成，滲入工廠、汽車、電器、街燈及人們物質生活中的各類用品。

黃灼表示，兩年前，思科提出霧計算的概念后，并沒有盛行，其中一個很重要的原因在于思科的發力點是路由器和交換機, 而這些通信設備缺乏對終端設備的定義和控制能力，因此無法和終端設備實現互通，大部分場景無法把霧計算的能力體現出來，因此真正落地的案例并不多。

機智云對物聯網設備，通信模塊，網關節點和云端都有強大的控制力，恰好具備把云計算推向霧端的基礎。此次發布的Edge Computing Engine ECE邊緣計算引擎，可以直接通過云端的協調，在設備，通信模塊和網關等邊緣節點執行動態更新和加載“微應用”，進行實時海量的數據處理，算法執行，甚至實現不同品類和品牌設備之間的互聯互通，挖掘霧計算的強大潛力。ECE和這次一同發布的其他三款產品：機智云Giga ML吉咖機器學習，Dynamic Data Director動態數據編排引擎，還有Real Time Big Data實時大數據平臺有協同效應。開發者可以通過機智云的開發者后臺來把霧計算，大數據，機器學習組合起來，高效率開發強大的物聯網應用。

在黃灼看來，霧計算是作為云計算的補充和擴展出現的，并不是為了取代傳統云計算。在萬物互聯的新時代里，它將計算能力賦予到了更加邊緣的設備節點。讓開發者得到更加快速、便捷的數據收集、處理、反饋的能力。

更希望為廣大開發者服務

大數據、云計算支撐下的人工智能產業爆發，國內外眾多廠商分分加入人工智能的大軍。機智云同樣關注人工智能，但卻和絕大部分廠商不同。

據黃灼介紹，機智云服務的不僅是廠商，而更希望服務廣大開發者。為開發者們提供更好的算法能力，廠商也可以調用機智云的算法模型做他們想做的事，而不是把整套解決方案提供給他們。

此外，說到技術上的優勢，首先是效率和精確度方面。機智云發布的霧計算，分布式的機器學習效率更高，而其他一些做機器學習的公司，可能會因為對端部的控制力較弱，所以只能在云端做一些不完整數據的學習。而機智云現在通過霧計算，每毫秒數據都能夠采集、分析，這樣得到的信息量就大了很多，所以效率跟精確度會很高。

***，黃灼表示，作為一個開發平臺，使命就是把這些高端的技術能夠平民化，用到各個行業。“如果物聯網未來真的是所有行業萬物都相連，它的門檻一定非常低，現在沒有人說開發一個人工智能的東西像開發APP這么簡單，我們希望能做到這樣。”

附：新一代機智云4.0物聯網開發平臺簡介

ECE(Edge Computing Engine)邊緣計算引擎，是一個運行在設備通信模組或近場通信網關上的微應用容器，提供霧計算的運行環境，協調程序和底層硬件環境的關系。

RTBD(Real Time Big Data)實時大數據平臺，是一個專門為物聯網應用而生的實時大數據分析、處理、輸出平臺。

D3(Dynamic Data Director)動態數據編排引擎， 幫助開發者快速的定義和部署個性化的數據處理業務。通過圖形化的拖拉拽交互方式，開發者可以靈活地編排數據流轉邏輯，打造個性化的數據業務系統。

Giga ML吉咖機器學習是專門為物聯網設計的機器學習產品?；跈C智云的云端+霧端計算架構，吉咖機器學習可以把數據采集和處理邏輯動態分配到設備和網關端，讓海量的終端設備參與到機器學習的運算中，大大的增加了可采集和處理的數據量和全網絡的運算資源，可以高效的實現復雜的的機器學習算法。