原标题：【微软AI战略大剖析】强攻智慧边缘，微软另辟企业AI新战场
微软今年对于智慧边缘最重要的发布，就是开源释出了Azure△IoT△Edge服务的Runtime程式码，通过开放自己的程式码，要将Azure△IoT△Edge能力，迅速蔓延到各式各样装置或设备上，将它们全都变成自己的智慧边缘装置。这是微软要建立智慧边缘生态系所跨出的关键一步。（图片来源／微软）
微软智慧边缘（Intelligent△edge）产品商用化，终于能够在今年看到了。虽然早在2017年，微软就已提出了智慧边缘的概念及架构，但当时产品还未成型，一直到今年，在这次Build△2018大会上，微软才正式宣布自家智慧边缘产品Azure△IoT△Edge，将在今年正式上线，意味着，微软花了2年时间布局智慧边缘，终于在今年可以迈入商用化阶段。
随着微软智慧边缘的商业模式和更多产品、服务陆续到位，微软今年更进一步开源释出Azure△IoT△Edge服务的Runtime程式码，要让Azure△IoT△Edge的能力或功能，更容易快速扩散到各种装置或设备上，以建立一个更完整的智慧边缘生态系。
微软开源Azure△IoT△Edge智慧边缘服务核心程式码Azure△IoT△Edge是微软去年推出的第一个智慧边缘服务，它由3个核心元件组成，IoT△Edge△Runtime、IoT模组，以及采用云端设计的介面。IoT△Edge△Runtime是安装在IoT△Edge装置底层作业系统上的一支程式，微软利用它建立一套跟Azure云端一样的容器（Container）执行环境，在这个执行环境中来部署及执行容器化的IoT△Edge模组。IoT△Edge模组里面装的可以是利用容器打包的Azure云端服务、机器学习程式码，或者是自己写好的一段程式。因为是和Azure云端一样的容器执行环境，因此，同一支容器应用程序，可以在本地边缘端或在Azure云端上执行。
它更可以当成是一种IoT△Edge层OS，也就是说，任何装置只要装上Runtime程式，就等于是预载了IoT△Edge处理、分析，以及串连Azure△IoT的能力。微软将它开源释出，意味着，之后任何人都可以自由修改这个Runtime，加入新的程式码以符合自身需求，或为自己的应用添加新功能，使用上将具备有更高的扩充性。对于开发者来说，也更容易取得IoT△Edge应用程序开发的主控权。
而且不像Amazon的AWS△Greengrass服务提供的是一套软件，想要用得先在装置上安装整套软件。IoT△Edge△Runtime则可以是藏在OS层底下的一组或一支程式，企业更容易将它整合到自家应用系统，或现场IoT设备当中，而无须安装整套软件，整合相较容易多了。微软已经把Runtime程式码公开在Github平台上，供人自由取用。
终于能在Edge装置跑真正AI应用有了更容易散播Azure的IoT△Edge能力的环境，微软现在更进一步推出与AI深度整合的Azure△IoT△Edge新服务，让AI应用可以在IoT△Edge装置上真正落地。第一个推出的就是微软认知服务的影像分辨工具Custom△Vision，这是原本Azure云端才有的影像分类及识别服务，现在也能用在本地端，不只行动装置能用，现在各种装置上都能用，例如无人机、机器人等，可以直接就近侦测、识别、分析环境影像资料，在装置上立即呈现视觉化分析结果，因为在本地端就能自行运算处理，不用在传云，所以即使没有网络也不怕。其他的微软认知服务，例如语音、语言等功能也将在数月内开始支援。
其他与Azure△IoT△Edge相关的服务也有更新推出，例如除了能让开发者以JavaScript编写自己的程式以外，现在针对智慧边缘的串流分析服务，也新增对C#语言的支援了，不过目前还停留在封闭预览版（Private△Preview）阶段。
微软还推出不少智慧边缘新工具，用于简化开发、测试、部署智慧边缘应用。像是开发人员现在能使用如VSCode等熟悉的云端开发工具，在同一套相同开发环境上，开发、测试，打包容器化的IoT△Edge模组，也能支援Visual△Studio△Team△Services及Microsoft△Team△Foundation△Server这类自动化及整合服务工具，加快应用程序的部署
再者，微软将去年云端Azure上推出的Azure△Event△Grid事件路由托管服务，更进一步延伸到智慧边缘，用来简化在装置上基于事件的应用程序开发和管理流程，另针对安全部分，也推出有像是Azure△IoT△Edge△Security△Manager管理工具，从硬件端来持续强化对装置安全的保护。
微软更将这些容器化的IoT△Edge模组，变成是一个个可以在线上交易买卖的商品。微软在活动上介绍了IoT△Edge△marketplace市集交易平台，让企业或开发人员能够利用这个市集平台，来寻找符合自己应用需求的IoT△Edge模组，并放进自己的装置中，减少应用开发、测试的时间，当然，对于微软来说，这个新服务背后更大的野心，就是要建立更完整的智慧边缘应用生态系。
对于容器的布局，微软也开始渐渐往智慧边缘靠拢了。因为Azure△IoT△Edge本身是以容器技术为基础建立的容器执行环境，微软靠着容器架构，串起了云端和智慧边缘。因此，为了要满足能支撑百亿级IoT△Edge装置部署，所需建立及管理的容器丛集应用基础架构，将来容器技术的发展，势必也得往这方向前进，从微软这次更新的容器服务中，就可看出端倪。
在新版AKS容器调度服务（Azure△Kubernetes△Service）中，其中一项重要的更新功能，就是开始支援了Azure△IoT△Edge的容器调度管理的功能，让企业也能开始利用Kubernetes在本地端执行容器调度任务，管理更直接且即时，而且仅需单一管理介面，管理人员就可以同时管云端和智慧边缘两套不同环境，管理起来将更容易，对于企业来说，直接能就近调度管理不同IoT△Edge容器丛集，以后不一定要上云。
微软自去年发表Azure△IoT△Edge服务以来，至今已与包括Advantech、Beckhoff△Automation、HPE、Moxa、 NexCom、Plat’Home，以及Toshiba等在内超过240家晶片、硬件制造商合作，将该服务整合到如闸道器设备、嵌入式系统、Raspberry△Pi△3开发板，以及穿戴设备等各式各样装置或设备中。服务推出迄今，更有超过1千个以上装置，已取得微软官方认证。
对抗AWS，微软联手高通推出深度学习视讯摄影机为了要将微软AI服务能力带进边缘装置上，以开发出更多智慧化的IoT应用。微软还推出一款深度学习视讯摄影机套件（vision△AI△developer△kit），来与AWS△DeepLens分庭抗礼。它的外型就像是一台网络摄影机，其硬件使用了高通的AI引擎和晶片技术加速运算，让相机具备有就近运算及AI影像识别处理能力。微软还在相机内整合了自家Azure△IoT△Edge服务，让企业更容易将Azure服务以容器迅速打包，并在相机上启用执行，让开发者可以快速部署，来进行应用的开发及测试。
在大会上，微软也公开展示一段画面，利用这台相机撷取到的影像画面，直接搭配Azure机器学习模型现场作预判，帮助美国洛克威尔自动化公司（Rockwell△Automation）快速检测出异常的问题设备，即早报修。当相机侦测到异常情况时，也只须向云端发送警示讯息，不需要将整段监视视频全部上传云，有效减少网络频宽成本。
微软推出一款深度学习视讯摄影机套件（vision△AI△developer△kit），来与AWS△DeepLens互别苗头。这台相机硬件上使用了高通的AI引擎和晶片技术加速运算，也支援了Azure△IoT△Edge服务，微软还现场示范，利用相机撷取到的影像画面，直接搭配Azure机器学习模型现场作预判，帮助美国洛克威尔自动化公司快速检测出异常的问题设备，即早叫修。（图片来源／微软）
所有Windows△10装置都将是智慧边缘装置除了视讯摄影机，微软也找来中国无人机制造商DJI合作，未来DJI旗下无人机机型，包括M210 RTK△、Mavic△Air等都将支援Azure△IoT△Edge的功能，让民用无人机也能够具备有近端运算、AI处理执行的能力，能用于精准农业、建筑测量及保安监控服务上。合作一开始，两家更合力推出一个桌上Windows△10版SDK工具，可以将全球7亿个Windows10电脑装置，都变成是无人机的飞行控制器，开发者从电脑上就能远端遥控无人机飞行，或是即时接收飞机上的数据，借此开发出更多新应用。
甚至，微软也预告将在下一版Windows更新发布时，将内含机器学习演算法提供硬件加速能力，并可适用在任一台搭载支援DirectX△12的GPU显卡的Windows装置上，想当然尔，微软更大目标，是要让以后所有的Windows10电脑装置，都能变成是智慧边缘装置，让开发人员能够轻易以Azure△IoT△Edge在它上面开发不同的AI应用。
微软Kinect体感装置在AI与Edge再次找到新舞台而曾被微软视为明日之星的深度感测相机Kinect，尽管去年已停产，但显然微软另有盘算，甚至早已替它找到了新出路，就是结合智慧边缘应用。
微软在大会上介绍了一项结合Kinect动作感测器与智慧边缘装置的新专案Project△Kinect△for△Azure，在这项计划里，他们将原来使用于游戏和PC上的Kinect动作分辨技术，整合到了智慧边缘装置上，让企业不需要专用Kinect设备，通过这个Kinect开发硬件，就能自行开发结合手势或体感控制的新应用。例如，建置具有避障与自动导航功能的机器人与无人机等。
更重要的是，这个Kinect开发装置上，还整合Azure△IoT△Edge功能，让开发者可以在装置上利用Azure△机器学习、或认知等服务，打造更多结合AI与动作追踪的智慧边缘应用。
一手打造微软AR眼镜HoloLens的微软第一发明家Alex△Kipman更在自己的LinkedIn上发表文章，对于这项新专案揭露更多细节。他表示，硬件上，新一代Kinect装置将搭配与下一代微软AR眼镜HoloLens相同，采用更高精度的3D深度感测相机、感测器，能提高操控者动作侦测的精细度，以便能够在更低功耗的装置上进行开发，让上亿的终端装置都能通过手势、触控等形式搜集资料，展现更多元化的应用。甚至，“当有了更精准的数据作依据之后，也意味着，以后开发人员部署AI应用将更容易。”他表示。
曾被微软视为明日之星的深度感测相机Kinect，尽管去年已停产，但显然微软另有盘算，就是结合智慧边缘应用。新一代的Kinect开发板，让企业不需要专用Kinect设备，就能自行开发结合手势或体感控制的新应用。例如打造具有避障与自动导航功能的机器人与无人机等。（图片来源／微软）
Project△Brainwave深度学习平台也将支援智慧边缘应用去年夏天，微软发布一套代号为Project△Brainwave的深度学习加速平台，在本次大会上也终于推出预览版，而且不只提供了云端版的公开预览，还发布就地部署版的封闭预览。这也代表，未来针对智慧边缘应用，也能够使用这项新服务。
微软以DNN深度学习框架整合英特尔FPGA晶片，在自己的资料中心内打造出一个具备深度学习运算环境的FPGA资源池，来加快资料处理的时间， 让企业使用微软AI应用可以更即时，甚至微软宣称，在AI硬件加速运算方面，Project△Brainwave能比Google的TPU快5倍，此前微软也曾将它用于加速自家Bing搜索引擎服务，并且能获得比原先更快10倍的查询速度。
专访微软Azure△IoT总监：Azure△IoT△Edge△Runtime就是智慧边缘OS微软Azure△IoT总监Sam△George。（摄影／余至浩）
“它就是一个智慧边缘OS。”讲到微软这次开源释出的IoT△Edge△Runtime核心程式码，微软Azure△IoT总监Sam△George亲口对我这么说。
Azure△IoT△Edge是微软第一个智慧边缘服务，让云端的Azure服务可以就近在本地端执行，不只支援了Windows或Linux两大作业系统，对于硬件运算能力要求也不高，即使是记忆体容量只有128MB大小的Raspberry△Pi单板电脑也能用。
IoT△Edge△Runtime执行程式则是负责启用和管理装置上不同的智慧边缘服务，它更是组成Azure△IoT△Edge服务的核心元件之一。Sam△George解释，微软之所以会将它开源的原因有2个，一是开发者需求，能让他们自行修改或增加新的功能，并放进自己的应用中；二是通过采用开放透明的方式，将替他们带来与更多硬件厂商合作的机会。
他补充说，借由更多开发者加入，一同检视、修正，甚至贡献自己程式码，也将能让Runtime功能更加完整。
不过，提到和竞争对手亚马逊的AWS△Greengrass服务有何不同？Sam△George直截了当的说：“Azure△IoT△Edge等同于就是AWS△Greengrass”，不同的地方是，他说，Azure△IoT△Edge是基于容器技术建立的一套系统，让Azure云端服务可以在近端边缘装置上执行，意味着，同一支开发完成的容器应用程序，同时可以跑在云端和边缘。不过，这项Azure△IoT△Edge服务目前还是公开预览版，预计今年下半年才会正式推出上线。
除此之外，对于新版AKS容器调度服务（Azure△Kubernetes△Service）也一并开始支援Azure△IoT△Edge，他更兴奋的表示，对于智慧边缘发展来说，这将是一项重大突破，代表以后也能用它执行容器调度任务了，而且仅需单一介面，就能管云端和边缘两套不同的容器丛集应用环境，或者是不同区域的IoT△Hub，管理和部署上都更方便。
【智慧边缘应用实例】日本东京停车厂将AI带进穿戴装置加快检修日本东京的立体停车厂维运业者Famm，从一个多月前，开始试用智慧边缘技术，搭配穿戴装置，来帮助他们改善停车厂设施维护，甚至是加快检修。并且首度将他们的使用成果在Build大会上公开展出。（摄影／余至浩）
智慧边缘应用，现在不只能用在常见的闸道器等设备上，就连随身带着走的穿戴式装置，也都能够用了。日本东京有家立体停车厂维运业者Famm，从一个多月前，开始试用智慧边缘，将AI能力带进前端停车场维修作业上，通过结合穿戴装置与智慧边缘技术，来帮助他们改善停车厂设施维护，甚至是加快检修。今年也首度在Build大会上公开展出。
日本人口密度最高的东京，不只地狭人稠，车位更是一位难求，因此地面上设置许多上下层的立体停车场，虽然多数已采自动化管理，但仍需要人工定期维护，对停车厂设施零件更新或汰换，毕竟一旦稍有不慎，就可能会造成停放的车辆翻覆，严重甚至可能会危及驾驶的生命。
为了提高人员作业效率，Famm现在开始要求维修人员以一台可携式东芝迷你电脑设备，头上并搭配类似Google△Glass眼镜装置来进行现场的工作，更借助AI帮助他们提前预测车场设备零件的寿命，尽早进行更换作业，降低事故风险。
现在工程人员进到停车场后，人站在地面，直接以目视方式对准上下层的停车位设施，就能马上知道哪些设备零件需要替换或进一步处置，不需要像以前再爬上爬下，作业上也更安全。
头上的眼镜会自动将撷取到的影像画面回传至操作员腰上的电脑设备，并直接从设备上进行预判后，再将判读结果显示在眼镜上，维护人员马上就能知道哪些零件需要更换。
Famm通过借助微软Azure△IoT△Edge智慧边缘服务，将它在云端上已训练完成的电脑视觉机器学习模型打包封装，可以直接使用在人员身上的设备上，跟着人一起移动。因为不需要连网就能用，所以即使到了没有网络的地方也不怕。
甚至，这家公司更将它用来排除故障，帮助维修人员找出有问题的设备或零件，加快检修。因此，需要有更多的现场资料，来帮机器学习训练，以提高预测的准确性。因为Azure△IoT△Edge是和Azure云端一样的容器执行环境，因此云端上机器学习训练完成，可以马上套用。使用至今，不仅明显减少了人为出错的情况，更大幅缩短作业的时间。而以往维护工作，需要老练的维修人员靠着长年的经验来判断，现在即使新进的人员也能够很快上手。
相关：
【微软AI战略大剖析】Azure认知服务大升级，微软持续扩大智慧云端布局
今年的Build大会上，微软首度公开展示自家语音助理Cortana与亚马逊Alexa服务整合的初步成果，已经能做到让两家语音助理彼此互通。虽然这项新服务仍在测试阶段，但对于开发者来说，以后应用上也将更多元。（摄影／余
微软海底资料中心计划Natick专案迈入第二阶段，不用人维运，可连续运转5年
图片来源: 微软 云端运算服务不停成长，伴随而来是用电庞大的资料中心。为节省这些能源成本，企业可以选择结合地理之便，将资料中心设置在气温较低的高纬度国家，借以节省电力，或者像Google，结合了DeepMind的机器学
微软Azure云端备份释出新功能，能支援云端版SQL Server备份
图片来源: 微软 近日微软Azure云端备份功能推出新预览版功能，开始支援云端版SQL△Server备份，在虚拟机中执行的SQL实例也能进行备份。微软表示，此服务采用随收随付制（Pay△as△You△Go，PAYG），也结合原生SQL备份
Linux基金会执行董事Jim△Zemlin。 图片来源: Linux△Foundation 最近微软大砸75亿美元买下GitHub的这桩重量级交易案，是近日科技业界的关注焦点。而这个交易案，引起许多开发者反弹，顾忌微软过去对开源软件不友善
Computex 2018：IoT应用大直击！国产研发的无人自助结帐首次亮相、崭新手势穿戴应用与智慧农业最吸晴
今年Computex的物联网应用，和往年相比，在应用上变得更加多元了，不只有国产研发的无人自助结帐机，让顾客免排队就能结帐，商品拿了就走，还有能够手势操控的穿戴手表，可以控制手机的内容或是遥控无人机飞行，以及