工业物联网(IIoT)要为客户带来价值,就必须实现设备互联,并且将其置于严格的监控与管理之下。为了确保这些设备的安全性、功能性以及性能都处于尽可能高的水平上,设备管理功能应该从一开始就被当作物联网系统体系结构设计中的内在组成部分,因为它既是当今物联网部署中的关键性推动要素,又是性命攸关的组件。
据IDC统计,目前85%的嵌入式工业设备尚不具备互联性。可见,目前只有一小部分的市场从工业物联网中受益。为了推进工业物联网,在整个生态系统中还有大量的工作要做。其中,有些设备已经在应用系统中工作了很长一段时间,而当初并没有包含支持物联网方面的设计。为这些从传统中继承下来的设备赋予互联性,本身就是一项巨大的工程,同时也意味着他们将面临着网络攻击的新威胁,危及整个企业的安全性和机密性。基于上述情况,风河公司今天推出了最新版本的安全设备生命周期管理平台Wind River Helix Device Cloud,具有以下新的特性和能力:
Device Cloud也已经与最近推出的Intel Secure Device Onboard (Intel SDO)相集成。通过将Device Cloud与Intel SDO相结合,设备制造商就拥有了预先建立的工具,以便批量进行自动化的设备上线、管理、互联与安全保障。其中包括零接触的设备上线,旨在降低设备遭受安全性攻击的风险,确保机密性,提供自动化手段,由此大大降低了安装和上线时间,可在几秒钟之内完成。
Device Cloud对企业机构来说物超所值,可快速实现物联网投资回报。以下是风河客户已经实现的两个极好案例:
在物联网中,唯一不变的就是变化。由于企业领导人把安全性作为主要挑战,整个企业都将安全性列为首要问题。随着企业从数据中不断获得对其业务的洞察,其优先事项将会不断调整。利用最新版本的Device Cloud,设备制造商和物联网系统开发人员可以安全地加速设备部署,弥合与物联网业务之间的鸿沟,确保设备与企业所依赖的关键业务数据处于安全、可操作状态,并且获得最高的性能绩效。
好文章,需要你的鼓励
企业谈AI基础设施时,注意力往往首先集中在模型、GPU和算力集群上。但当大模型应用走向规模化推理,一个瓶颈开始浮现:算力采购完成,并不意味着Token能够被稳定、低成本、可控地交付出去。
STATE16研究院这篇综述发现,物理AI系统存在"静默失效"风险——AI以高度自信执行基于错误世界信息的动作,却不触发任何报警,并提出在AI输出与物理执行之间建立独立授权层的框架。
穆拉蒂时隔18个月首次接受重大媒体采访,介绍其创立的Thinking Machines Lab正在开发的"交互模型"。该模型能以200毫秒间隔处理音频、文本和视频流,捕捉人类交流中的中断、修正和停顿。她还谈及OpenAI"政变周"经历,强调行业决策权过于集中的担忧,并回应了公司近期研究人员离职问题,表示这是初创实验室的正常波动。
UIUC与微软联合研发的OpenWebRL框架让4B小模型仅凭400条初始数据,通过在真实网站上边做边学的强化学习方式,在网页智能体基准上超越了用27万条数据训练的竞争对手。