1.3.2 AIoT系统软件平台

智能物联网是“软硬协同”的智能系统，在云边端协同的智能物联网体系架构之上，软件平台也是智能物联网的核心组成要素。软件平台在设备和应用之间提供互操作能力，能够集成异构的计算和通信设备，简化应用的开发，并为运行在异构设备上的多种应用和服务之间提供互操作能力。一般来说，体现为中间件形式。传统物联网主要为云计算提供海量数据来源，产生了基于云计算的物联网中间件平台，如亚马逊AWS IoT、微软Azure IoT等。AIoT物联网中间件基于云边端协同的新型体系架构，且以数据和智能算法为中心要素，图1-2给出一个参考的AIoT系统软件平台架构。

图1-2 AIoT系统软件平台

物联网操作系统：为适应物联网中异构硬件设备及操作系统的差异性，软件平台应充分考虑多样化的硬件需求，通过合理的架构设计，使软件平台本身具备充分的可伸缩性，能够便捷地应用于不同硬件设备上。

AIoT分布式通信协议：在智能物联网软件平台中，存在感知、预测、决策和执行等多种模块，需要实时、频繁地交换数据，因此平台应具备灵活可靠的通信架构，以提供更好的互操作性，保障数据进行实时、高效、灵活地分发，可采用发布/订阅体系架构，以满足分布式通信需求。

资源描述与数据管理：物联网软件平台连接规模化异构物联设备，获取海量多模态感知数据，因此应具有设备资源描述与数据管理功能，包括资源注册与访问、资源抽象描述、资源优化调度、数据存储访问等模块。其中资源注册与访问面向动态连接拓扑环境，生成资源抽象描述，在此基础上提供资源优化调度服务。

AIoT API库：为提供异构设备和多种应用间的互操作能力，软件平台以数据和智能算法为中心，如泛在智能感知、群智感知计算、智能物联网通信、终端适配深度计算、物联网分布式学习、云边端协同计算以及安全与隐私保护等模块。因此需要良好的接口设计以合理划分软件系统职责，降低各部分间的相互依赖，提高组成单元内聚性，以助力开发人员的高效开发。

●泛在智能感知：基于泛在的物联网终端设备及其所具有的多模态感知能力，实现对用户及环境情境的及时、准确感知，包括感知信号处理、智能无线感知、多模态融合感知等技术。

●群智感知计算：以大量普通用户及其携带的智能设备作为感知源，利用大众的广泛分布性、灵活移动性和机会连接性进行大规模感知，包括群智感知任务分配、数据优选汇聚、激励和隐私保护机制等技术。

●智能物联网通信：基于海量通信数据分析和挖掘，进行智能化的资源调度和通信优化，以最大化数据传输与通信效率。

●终端适配深度计算：根据物联网终端资源约束，自适应地利用轻量化结构设计、深度学习模型压缩、量化等关键技术，调整模型结构与运算方式，提供适配的深度计算范式与模型结构，增强设备智能计算能力。

●物联网分布式学习：利用分布式训练、联邦学习等关键技术建立边端协同的分布式学习机制，加速复杂任务的学习与推理。

●云边端协同计算：利用边缘卸载、模型分割、计算资源优化调度、云边端协同优化等关键技术，建立基于云边端异构设备协同的计算范式和边端协同深度学习方法，完成复杂的计算与学习任务。

●安全与隐私保护：为软件平台模块间传输的数据与参与计算的用户提供安全与隐私保护功能，采用如差分隐私等保护方法，确保隐私敏感设备的数据和通信安全。

应用编程接口：软件平台通过抽象和建模，对不同的底层硬件和功能部件进行抽象，为上层提供统一的应用编程接口。同时，编程接口为开发者屏蔽物联设备的硬件配置及资源状态，使得面向不同场景开发的智能应用可以运行在多种异构的硬件平台上，而只需硬件设备安装运行系统软件平台即可。