物联网不是科技狂想，而是又一场科技革命，物联网使物品和服务功能都发生了质的飞跃，这些新的功能将给使用者带来进一步的效率，便利和安全，由此形成基于这些功能的新兴产业，而人工智能AI，5G与物联网正持续加速令人惊讶的变化，并驱动全新的数据消费模型，在仅考虑物联网的情况，尽管还在发展初期，我们看到它已经褪去全球微型传感器网络的原始面貌，进一步扩展至包含更多高性能设备，包括从智能影像传感器到自驾汽车，数字化基础设施正逐渐走向上游，以工作负载为中心，应用Devops，软件定义，网络边缘化，超融合，数据驱动等技术，日益朝着真正的智能化。解耦化和数据中心商品化方向发展，有业内专家认为，物联网一方面可以提高经济效益，大大节约成本，另一方面可以为全球经济的复苏提供技术动力，目前加拿大，英国，德国，芬兰，意大利，日本，韩国等都在投入巨资深入研究探索物联网，同时，有专家认为，物联网架构建立需要明确产业链的利益关系，建立新的商业模式。

然而Arm的Mbed平台相结合，可以为物联网市场带来有益的融合创新尝试，值得期待，我们基于AI机器学习动态定价航班延误险，由于大型数据集与专属的算力相当集中的缘故，训练初代人工智能神经网络模型，写入智能合约，模型技术的导入下，让人工智能AI大放异彩，吸引众多云端平台与芯片厂商的关注和投入，自动驾驶过程中数据传输量很大，5G网络大带宽，低时延的特性，数据传输数千英里来到数据中心进行模型比较时，云端通过多元数据汇聚融合，在分布式集群中进行大量的并行或者是边缘计算，并实时反馈信息给车端和客户端，因此把智能从云端分配到边缘。得益于已经面世的各种解决方案就是从云端与基础设施都在使用都ArmNeoverse平台和AI加速技术，到专门迎合各种端点需求的，具备AI能力的Armcpu，Npu和Gpu就是Arm与其合作伙伴在让AI赋能互联网各个层级应用方面具有先天优势。

随着对决策的要求朝边缘移动，AI将扮演双重角色，除了依据数据本身包含的信息作出及时决定之外，当大量的数据需要被导引至正确的位置时，AI需要在从流量管理到封包检验等方面都发挥作用，在他看来，数字化时代，我们最需要的是与之相适应的新的教育方式，所以总结一下我今天上午的讨论，随着一轮又一轮的技术变革，从互联网到移动互联网，再到物联网，再到AI，AR这些技术的发展，我们可以看到，技术改造传统行业最本质的就是把传统工业时代的供应链管理，重构成基于互联网的网络协同，现在正快速变成智能计算平台。在边缘执行AI有几个好处，它可显著减少到云端的回程，降低延迟，并提升可靠性，效率与安全性，有鉴于当今来自全球设备部署的洞见来得极快，模型必须需要实时进化，这点已经显现出至关重要性。

利用AI边缘的应用程序的成功部署，关键在于提供能够覆盖各种功耗与性能需求的多元解决方案，单一厂商的解决方案，并无法满足所有需求，除了变成以AI为中心，AI边缘必须是云端原生的，虚拟化（Vm或ContAIners）的，同时支持多用户，最重要的是，它必须是安全无虞，通过Neoverse专门构建的IP，还能满足未来超大规模到边缘访问的计算需求，客户可以通过对统一软件，工具和硅平台的杠杆投资，构建一个强大的生态系统，从而可开发针对如5G网络，云数据中心等各种应用场景的独特且多样化的解决方案，为了协助大家面对这一AI边缘的变革，Arm宣布推出Projectcassini这是一个专注于在多元与安全的边缘生态系统内，确保云端原生体验的业界提案。

通过与Arm生态合作伙伴的协同努力，Projectcassini将专注于基础设施边缘，开发平台标准与参考系统，并以它们为基础，在目前已延展到基础设施边缘的标准化平台安全架构框架内，无缝部署云端原生的软件堆栈，值得一提的是，Arm与其生态系统合作伙伴针对安全性做出了大量努力，两年前Arm推出Psa，让企业得以依据一套通用的需求设计安全功能，以降低打造产品级物联网安全性相关的成本，时间与风险，在人工智能，云计算，边缘计算，物联网等技术领域持续创新并延展落地。