雷锋网，12月18日，微软IoT In Action全球巡展在深圳开幕，微软的物联网规划和布局也呈现。

微软亚太物联网和智能设备事业部总经理Shirley Strachan在一开始就指出，微软已经在物联网上投入了大量资金，但最重要的投资仍然是生态建设。并再次强调，在未来4年，微软将在全球范围内投资50亿美元，以推进在物联网和边缘计算领域的生态布局。

围绕Azure，微软的云端到边缘的四个难题

微软人工智能和微软研究部门负责人沉向阳博士将当前的（物联网）世界与计算机进行了比较，Azure是一台微软计算机和世界各地的计算机。

Azure已成为“世界的计算机”。它已覆盖全球54个地区，并在不同地区获得了88项安全合规认证，远远高于任何其他公共云服务。

微软针对Azure现在已有四块布局：Azure Cloud、 Azure Stack、Azure IoT Edge和Azure Sphere。基于此，“Microsoft创建了一个完整的计算环境，以支持新的应用程序模型，以在Azure公共云上开发更智能的云和基于边缘的智能应用程序。”

Azure Stack是微软智能云Azure在本地数据中心的扩展。雷锋网了解微软于2015年首次宣布其Azure Stack计划，并于2017年7月正式启动.Azure Stack在本地处理数据，然后将其聚合在Azure中进行进一步分析，共享两者之间的通用应用程序逻辑满足延迟和连接需求。目前，国内夏龙通讯，广利达，新诺时代和云娇已经开始使用微软的Azure Stack。其中，广力达在国内建设领域发布了首个集成式混合云解决方案。

Azure IoT Edge将云端智能和分析扩展到边缘，直接部署和运行在各种跨平台物联网设备上的全托管服务。Azure IoT Edge可以在Linux和Windows上运行。在今年的Microsoft Build 2018开发者大会上，微软正式宣布了Azure IoT Edge开源。

微软首席项目管理负责人王峰以与大江的合作为例，介绍了Microsoft Azure物联网边缘的功能。 DJI集成了边缘计算工业无人机解决方案，在云上训练人工智能模型，使用WinML在本地Windows设备上进行评估，并使用高质量的硬件资源来实现高性能。

此外，配备DJI无人机的智能智能扩展，自动刀片检测解决方案，可实现高达95％的机器识别精度，并可将风机叶片检测效率提高10倍。值得注意的是，这种方法比检查员攀爬到60米的高度做同样的工作更安全。

Azure IoT Edge的关键是可用性，高带宽和实时性，同时大大减少了解决方案的采用和部署周期。

Azure Sphere是微软今年4月正式推出的针对物联网安全的解决方案，是芯片级的云+端物联网安全互联管理方案。Azure Sphere由三个组件组成：Azure Sphere MCU，Azure Sphere OS和Azure Sphere Cloud Security Services（Azure Sphere Security Services）。

Azure Sphere MCU内置了新的跨类MCU，将实时处理器和应用处理器与内置的Microsoft安全技术和连接相结合;

Azure Sphere OS结合了Windows开发的安全创新，安全监控和自定义Linux内核，建立了高安全性的软件环境物联网平台;

Azure Sphere Cloud Security Services可更新设备安全性，识别新出现的威胁，并在设备，云和其他端点之间实现信任。

Azure Sphere与经过认证的微控制器，物联网操作系统和“一站式”云服务配合使用，可确保智能边缘设备安全可靠地工作。

目前，国内四川艾联已经发布了用于智能家电的嵌入式Azure Sphere模块，该公司已经发布了基于Azure Sphere的开发板。

微软用于语音和视觉的AI布局

在IoT In Action中，沉向阳分析了微软在人工智能方面的扩展。

微软研究院的前三个研究小组专注于自然语言，语言和计算机视觉。

2016年，微软通过152层残留网络（RESNET）实现了96％的图像识别准确率，与斯坦福大学研究生的水平相当;

2017年，微软在Switchboard语音识别基准测试中将错误率降至5.1％。达到专业速记员的水平;

2018年1月，微软斯坦福大学发起的SQuAD文本理解挑战，理解准确率达到88.5％，相当于人类水平;

在2018年3月，微软的翻译准确率在新闻报道测试集中的英文，中文和英文机器翻译达到69.9％，而人工翻译水平在67.3％和68.5％之间。微软的测试成绩超过了人类。水平。

微软人工智能部首席语音科学家黄学东在会上宣布，基于神经网络的语音合成预览版正式启动。该技术在语音合成质量，引擎性能和全球服务部署方面表现更佳。由于迁移学习的应用，可以用少量数据实现语音模型训练。

与此同时，微软和ROOBO联合发布了基于Azure Sphere和ROOBO嵌入式语音芯片的家电网络模块。该解决方案支持使用多达400个离线语音命令控制家用电器。 IoT In Action中显示的是经典的“4 Mai线性阵列”和“6 + 1小麦环阵列”。这次显示的麦克风阵列可以通过端云协作在25米内实现远场语音识别。

据雷锋网（公众号：雷锋）介绍，DDK智能语音开发套件是针对厂商的测试解决方案。 Ruabo Intelligent董事长兼首席执行官熊明华告诉雷锋。具体的商业解决方案预计将于2019年上半年推出，包括会议和教育等应用场景。它还支持智能建筑，智能城市和智能工厂的扩展。

此外，会议还表明，Rubo和微软联合开发了智能会议系统，这是一款由Azure人工智能驱动的边缘设备。它可以同时跟踪和记录多人会议的声音和图像，并记录每个人的语音。 ，提取关键问题并生成会议纪要。

沉向阳也强调了微软容器化的Azure认知服务。 Azure Cognitive Services消除了对高级人工智能或数据科学知识的需求，以及将人工智能（如计算机视觉，人脸识别和文本分析语言）集成到自己的应用程序中。容器化作为分发应用程序的一种手段，在容器管理的主机上打包应用程序或服务，几乎不做任何修改。首批推出的认知服务包括5个API：关键词抽取、语言监测、感情色彩分析组成的文本分析容器，脸部识别容器，以及文本识别容器。“超过120万开发人员使用Microsoft的Azure感知服务来构建大规模智能应用程序。 ”的

通过容器化支持，用户可以在本地执行面部识别，字符识别和文本分析，而无需将内容发送到云。借助这些API，开发人员的智能应用程序可以灵活地部署到不同的位置，从而确保扩展并确保从边缘到Azure云的一致性。

同时，在认知服务的祝福下，计算机视觉，如手写文本识别和印刷文本识别，得到了显着改善。

微软在中国的生态系统扩张

作为微软的重要市场，中国与包括乐信，Vision Energy和万科集团在内的众多国内厂商合作。在会议上，微软邀请了万科集团副总裁王云和研发技术负责人。

为了应对万科集团通过人工智能和物联网的转型，王云得出结论：“我们的目标是让我们的客户和合作伙伴更容易从智能云，智能边缘和人工智能中受益。为此，我们为用户提供了多个可轻松构建，调试，部署，诊断和管理的平台，以及可扩展的应用程序和服务。同时，为了帮助您的组织更轻松地开发人工智能人才，我们启动了一个人工智能在线学院，拥有10个人工智能课程。 ”的

另外，合作伙伴与解决方案被微软视为物联网生态系统创新的关键。具体归纳为以下三个方面：

采用合作伙伴匹配模式。专注于合作伙伴的专业能力，并与其他合作伙伴合作创建解决方案;

解决方案加速器。帮助合作伙伴利用开源，预配置的解决方案加速器为不同的垂直领先行业或场景开发物联网解决方案;

解决方案聚合器。通过具有独立集成功能的合作伙伴，根据需要整合其他合作伙伴的形成，服务和解决方案，并将其作为端到端解决方案推向市场。

雷锋网络总结

今年，各大公司都在做边缘和AI布局，微软也不例外。

在深圳的IoT In Action中，微软的边缘布局也得到了充分展示。包括微软的Azure云，Azure堆栈，Azure IoT Edge和Azure Sphere for Azure，包括微软的容器化Azure感知服务，包括微软的机器视觉和智能语音开发套件，包括微软的整个生态布局中的许多合作制造商和应用场景。

沉向阳在会上强调，微软将通过各种智能应用创建从云端到边缘的无缝计算环境。

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