康普北亞區(qū)技術總監(jiān)    吳健
      即使世界上有各式各樣的咖啡或能量飲料，人類還是需要睡眠。要想白天保持最佳狀態(tài)，醫(yī)生建議一晚要保證七到八個小時的睡眠。但機器就不受同樣的限制。機器不需要休息，也不需要假期。它們能夠每周7天、每天24小時全天候運轉(zhuǎn)。這意味著它們無時無刻不在感知、分析和傳輸數(shù)據(jù)。
      根據(jù)IDC的數(shù)據(jù)，至2020年，預計亞太地區(qū)將會有86億臺連網(wǎng)設備。為使這些設備能夠正常運行，全球范圍內(nèi)的數(shù)十億臺機器需要每周7天、每天24小時全天候運行。
      顯然，這些設備的數(shù)量超過了世界人口數(shù)量。當所有這些設備和計算機開始彼此對話時，對于任何網(wǎng)絡都會造成極大的壓力。2018年開始，隨著亞太地區(qū)物聯(lián)網(wǎng)市場的不斷增長，這種壓力也會越來越大。根據(jù)IDC的預測，至2020年，這一市場規(guī)?？蛇_5830億美元。而對于中國物聯(lián)網(wǎng)市場而言，李克強總理在其2015年政府工作報告中所提出的“互聯(lián)網(wǎng)+”行動計劃也指出要通過物聯(lián)網(wǎng)等技術推動現(xiàn)代制造業(yè)與基礎設施的融合。
      展望2018年，我們將看到數(shù)據(jù)中心在以下四方面受到機器對機器通信的影響：
·         為5G奠定基礎
      是的，5G也會發(fā)生在數(shù)據(jù)中心。所有需要相互通信以及與人通信的設備都將驅(qū)動對于光纖的更高需求，尤其是當我們看到5G有望在未來5到10年內(nèi)面世時。在5G正式到來之前，還有很多準備工作需要完成。無線網(wǎng)絡需要大量的“有線”資產(chǎn)來有效地將光纖回程傳送至網(wǎng)絡核心和邊緣。蜂窩基站（例如小基站）的致密化也需要5G。此外，市場上會出現(xiàn)多種新的供電解決方案，使運營商能夠以更為經(jīng)濟高效的方式為網(wǎng)絡邊緣的各種設備供電。
·         低延遲
      機器能夠做到對所接收信息的實時處理，而人力則很難做到。特別是在數(shù)據(jù)中心，決策是在瞬間做出的，這就需要強大的網(wǎng)絡主干來提供支持。不同于過去數(shù)據(jù)中心只是扮演數(shù)據(jù)存儲的角色，如今數(shù)據(jù)中心需要做到實時地計算、分析并處理信息。IDC將數(shù)據(jù)中心的“現(xiàn)代化”列為其2018年的重要預測之一，“預測性分析將被大量使用，以提高準確性并減少停機時間”。像香港和日本這樣的國家及地區(qū)由于土地稀缺，因而更加迫切地需要打造現(xiàn)代化數(shù)據(jù)中心，而邊緣計算將發(fā)揮重要作用。
·         更高的密度和速度
      部署更多光纖當然是最佳解決方案，只是現(xiàn)實情況不會總是允許。最有效的方案是自始就部署高密度光纖，讓機器對機器的通信能夠快速實現(xiàn)。因此，可支持多代設備的模塊化高速平臺是最佳選擇。
·         智能化、自動化管理
      人越來越不能處理復雜的數(shù)據(jù)，人出錯的概率也遠遠大于機器，所以機器做的的事情需要機器來管理，所有管理和維護環(huán)節(jié)需要機器來參與，才能提高可靠性和可用性。比如網(wǎng)絡管理需要自動化，數(shù)據(jù)中心的管理需要自動化，布線系統(tǒng)的管理也需要自動化。

被多次引用的機器學習案例
      在匹茲堡進行的一項試點項目讓自動駕駛汽車照進現(xiàn)實。憑借強大的網(wǎng)絡和接近完美的傳感器，該項目得以順利進展。汽車能夠比任何人類駕駛員都更快地處理數(shù)據(jù)，簡直像是車輪上的數(shù)據(jù)中心！而在中國我們也能看到類似的項目，比如百度的“阿波羅”自動駕駛技術開放計劃。據(jù)百度集團總裁兼首席運營官陸奇表示，人工智能技術在推動社會發(fā)展方面擁有巨大的潛力，而智能汽車是其中最大的產(chǎn)業(yè)機會之一。
      相較于人類，汽車能夠始終保持清醒，不會邊開車邊發(fā)短信，在駕車途中也不會感到困倦，反應時間也更快。只要汽車能夠在正確的時間做出正確的決定，它們就能夠駛向未來。
      但一個世紀以來一直是人類在開車。我們會犯錯，那么應該用電腦來替代如今手握方向盤的人類駕駛員嗎？電腦或機器并不具有同情心和同理心，也沒有任何情緒，從這一層面來看，是否在人性化方面有所缺失？
      這取決于你怎么看，畢竟機器的優(yōu)劣取決于算法和編程。它們很容易被人類或其它機器操縱（黑客攻擊）。實際上，根據(jù)Gartner的預測，至2022年，成熟經(jīng)濟體的大多數(shù)人口所消費的虛假信息將超過真實信息。甚至可以說，虛假信息將“助長大型金融詐騙”。隨著設備數(shù)量超過全球人口數(shù)量，可以說我們變得更易遭受黑客和數(shù)據(jù)盜竊的威脅。
      而隨著數(shù)字支付在亞太地區(qū)的興起，我們越發(fā)關注數(shù)字安全。憑借微信，中國走在了數(shù)字支付領域的前沿，我們還看到印度和新加坡等國家也正在穩(wěn)步推進數(shù)字支付技術的發(fā)展。因此，安全將變得更加重要，包括數(shù)據(jù)隱私的問題。隨著越來越多的國家制定了數(shù)據(jù)主權相關的法律法規(guī)，我們有望看到更多的數(shù)據(jù)中心運營商，尤其是主機托管服務提供商需圍繞數(shù)據(jù)主權進行投資，致力于充分解決安全問題。
      有一種思想流派認為，機器將接手曾經(jīng)一度可能只有人類才能完成的工作。隨著人工智能（AI）的引入，不可避免地會有一些人類扮演的角色被替換。但是，這并不一定意味著人們會失業(yè)。我們將看到的是角色的轉(zhuǎn)變，人們正在配備新的工具來提高工作效率。例如，高精度機器人可以將一致性和精度提高到人類難以企及的水平，特別是在光纖連接和電路等技術方面。Gartner報告也表明，至2020年，機器學習技術將廢除180萬個就業(yè)機會，卻能創(chuàng)造出230萬個就業(yè)崗位。我們?nèi)祟惾匀挥泻芏喙ぷ骺梢詮氖?，盡管可能不同于我們現(xiàn)在在做的工作。
      短時間內(nèi)，世界還無法只依靠機器人來運轉(zhuǎn)。面對機器對機器技術，人們需要改變心態(tài)、慢慢松手。在轉(zhuǎn)變的過程中也會碰到問題，但這將是“第四次工業(yè)革命”向前邁出的一大步。行業(yè)正不斷發(fā)展，而現(xiàn)在正是參與的良機。