物联网从业者最想关心的——Google Cloud IoT放出了哪些“大招”？

7 月 24 日-26 日，Google Cloud NEXT '18 大会在美国旧金山举行。谷歌云 CEO Diane Greene、谷歌 CEO Sundar Pichai、谷歌云机器学习与人工智能首席科学家李飞飞等人分别进行了 Keynote 演讲，并做了一系列重大宣布。

谷歌云首席科学家李飞飞

今天清晨，各大科技媒体基本上被这件事刷了屏：核心亮点主要包括“Cloud AutoML新增语言分类和翻译两大功能”、“Contact Center AI（呼叫中心AI虚拟客服）”、“谷歌Cloud TPUs 3.0上岗”、“升级企业版Dialogflow”。

当然，相比前几个核心亮点，最后一件事情恐怕才是物联网从业者最想关心的——Google Cloud IoT放出了哪些“大招”？

今年，Google Cloud NEXT 大会提供了18个面向物联网的会议，主题包括在Google Cloud上构建物联网应用程序、零售物联网——通过Google Cloud IoT 和机器学习提高零售效益、智能城市的物联网-停车、基础设施等，下面资本论就为您简单地梳理。

1、在Google Cloud上构建物联网应用程序

“您是否一直想构建物联网设备并将其连接到云？谷歌云构建了从设备到前端的完整应用程序。针对物联网，我们将讨论正在使用的硬件，软件，架构和Google Cloud产品。”谷歌云开发者的倡导者Gabe Weiss表示。

演讲中，Gabe Weiss演示了如何在Google Cloud Platform上轻松构建端到端IoT应用程序。首先建立一个测量心率和温度的设备，然后，了解如何使用Cloud IoT Core，Cloud Pub / Sub，Cloud Functions，Firestore，Angular和Sheets等服务将数据发送到云进行处理和可视化。通过提出的问题进行讨论，介绍选择一种架构而不是另一种架构的原因，并解释为什么选择了构建应用程序的产品。

据介绍，Gabe在谷歌云平台团队中关注物联网，他的工作是确保物联网设备能与GCP生态系统很好地发挥作用。在谷歌之前，他曾从事虚拟现实制作和发行、源代码控制、游戏产业和专业代理。

Gabe提及物联网技术中的各种协议

2016年12月，谷歌第一次对外公布了物联网操作系统Android Things的开发者预览版本。新版操作系统将能够支持一系列物联网设备的计算平台。而其前身是2015年5月29日，谷歌I/O开发者大会上，谷歌宣布推出了全新的Brillo操作系统。Android Things除了继承 Brillo 的功能，还加入了 Android Studio、Android SDK、Google Play 服务以及 Google 云平台等 Android 开发者熟悉的工具和服务。任何 Android 开发者现在都可以利用 Android API 和 Google 服务轻松构建智能联网设备。

Gabe在演讲中展示Google Cloud Platform架构图

今年3月，谷歌云平台（GCP）推出了用于管理连接的电子设备的测试版服务CloudIoT Core，该服务能够让企业轻松安全连接、管理和接收数百万全球分散设备中的数据。

谷歌方面表示其云服务包括Google Cloud Dataflow，Big Query和Cloud Machine Learning Engine，将Cloud IoT Core与竞争对手的产品分开。谷歌的物联网生态系统版图包括，投资Nest、Android Things、Android Wear和Google Home，而Google Cloud IoT Core将帮助谷歌跑步进入工业物联网。

以下为《在Google Cloud上构建物联网应用程序》演讲视频地址：

https://www.youtube.com/watch?v=RYaprBSDy8A

2、零售物联网-通过Google Cloud IoT 和机器学习提高零售效益

随着在线商务的竞争日渐激烈，零售商必须提出创新有效的解决方案，以优化客户体验，推动其实体店的销售。Google Cloud IoT与机器学习相结合为零售商提供更智能的解决方案。

在一个网络商店中，你可以使用谷歌云平台来创建一个可拓展的、高效可用的服务来向用户推荐相关的商品。

一个典型的推荐引擎一般将数据经过“收集数据-存储数据-分析数据-提供建议”这四步的处理：

这种系统的体系结构可以用下图表示：

每个步骤都可以定制，以满足要求。该系统包括：

可扩展的前端，记录用户交互以收集数据。

永久存储，可由机器学习平台访问。将数据加载到此存储中可以包括几个步骤，例如导入 - 导出和数据转换。

一种机器学习平台，可以分析现有内容以创建相关建议。

根据建议的及时性要求，可以由前端实时或稍后使用的存储。

Google Cloud IoT与机器学习和AI联系起来，根据购物者行为推动超个性化产品推荐。通过基于图像的搜索实现更轻松的产品发现。使用尖端的对话商务与客户进行更好的沟通。通过Google Cloud，机器学习几乎可以提升零售业的各个方面。

3、使用物联网实现智慧城市和智能基础设施

智能城市正在成为新的常态，但很难将数十种技术整合到向市民提供连贯的服务中。接下来您将了解Google在地图和Google Cloud IoT结合帮助供应商构建智能城市产品，并帮助城市更好地管理各种子系统，包括停车，基础设施，废物收集，配水等。

案例研究：

1、通过使用Google Cloud Platform，Smart Parking已成为运营物联网平台的数据智能解决方案业务提供商，目前Smart Parking在新西兰，澳大利亚和英国运营，为全球城市和企业提供端到端的智能停车管理/智能城市解决方案。

Smart Parking的核心产品是一个名为SmartPark的传感器系统，用于购物中心，机场，商业停车场，大学和市政街道等环境。

Smart Parking已在全球部署了50,000多个传感器，以支持停车系统。据估计，全球至少有70％的生产规模和目前运营的智能停车环境正在使用其技术。

2、挪威自行车共享平台通过构建基于Google云平台的基础设施迅速扩展。可靠，高效地处理多个数据流是任何移动平台的基石。

第一年，自行车共享平台上的50,000名用户在全市范围内产生了210万次自行车旅行，平均每辆自行车每天9.8次。除了跟踪其用户，自行车，车站和旅行之外，该平台还旨在创建自由流动的反馈渠道，以便UIP能够快速响应客户的需求。2016年，该公司与客户进行了36,000次一对一对话，有助于改善其服务。随着平台蓬勃发展，公司开始在概念和地理上扩大其范围。自行车共享和移动性是共享平台的第一次迭代，旨在充分利用挪威及其他地区的城市资产。

UIP将其架构迁移到Google模块中，保留了其运营的完整性，同时学习和利用新基础架构的优势。

4、智能物联网：Google Cloud的物联网愿景

首席技术官办公室技术总监Jennifer Bennett和物联网产品管理主管Antony Passemard共同展示智能Google Cloud IoT平台及其如何解锁业务洞察的前景。虽然现在的设备可以连接到网络，但是安全地构建和管理这样的网络，同时提取用于分析的数据可能是复杂且耗时的。

了解Google Cloud的物联网平台如何通过帮助您管理全球分散的设备来加速数字化转型，并使您能够从全球设备网络实时发现可操作的洞察力。

5、物联网安全：解决主要障碍物联网部署问题

安全性是物联网部署的最大障碍。没有任何公司希望将其产品作为大型物联网驱动的DDoS攻击的一部分。在本次演讲中，您将了解Google和Microchip如何合作，为连接到Google Cloud IoT的物联网设备提供无缝且高度安全的解决方案。

案例研究：

使用Microchip ATECC608A进行Google Cloud IoT核心的可信和安全身份验证。今天攻击物联网设备的一种简单方法是物理攻击嵌入式系统并欺骗可能位于微控制器内存之外的私钥。但攻击单个设备或事务通常对攻击者没有价值。黑客正在寻找能够利用大量连接设备的弱点。一旦密钥被欺骗，访问设备，可以利用损坏的IoT设备作为入口点启动可扩展的远程攻击。

在本用例中，我们将说明ATECC608A如何与Google Cloud Platform中的Google Cloud IoT Core相结合，实现安全身份验证。物联网中具有安全元素的理念是提供独特，可信和受保护的身份。为了实现这一目标，为硬件提供的身份必须是真实的，云平台需要能够信任它。因此，必须创建一个信任链。 

首先谈谈Google Cloud IoT Core。Cloud IoT Core使用Cloud Pub / Sub，可以将分散的设备数据聚合到一个与Google云数据分析服务无缝集成的全球系统中。

在大规模生产环境中，Microchip客户与我们的安全配置服务之间进行秘密交换。使用ATECC608A中的HSM（硬件安全模块）网络在我们的安全工厂中配置设备证书。安全元件使用设备证书和RNG（随机数生成器）在工厂内部生成设备内的私钥。私钥永远不会暴露给用户，制造商或软件。 

6、Arcules：使用Google Cloud IoT在视频监控方面开辟新天地

Arcules有一个愿景：用视频监控行业改造企业市场的云产品。谷歌选择GCP来实现这一愿景。不仅仅是为了提高性能，还因为它迅速成为Arcules关键优先事项的基础元素：全球可扩展性，非结构化视频数据的AI，以及端到端测试的隐私和保护连续安全性。

Arcules利用Google云平台为其客户提供统一的解决方案，分析来自摄像机和物联网设备的数据，以获取可行的见解，从而改善安全措施并提高收入增长和运营效率。

Arcules平台与零售业结合，使用摄像机和物联网设备来关联商店中购物者行为的数据。

对于担心其场所安全威胁的客户，Arcules解决方案利用人工智能和机器学习来帮助实时自动检测出现在视频源上的人是否在他们不应该进入的区域。

存储也是该公司的一个主要因素，凭借广泛的GCP存储选项和有保证的IOPS，这有助于Arcules找到最佳选择，以便通过其平台分析此数据。

7、物联网在制造业中的应用

了解物联网如何通过多种重要方式改变制造业。从降低风险和推动卓越运营到建立新的业务模式和客户约定。其次了解IoT如何超越连接事物，以及如何使用数据和AI来提供业务价值。

案例研究：

Oden Technologies正在使用物联网（IoT）来改善当今的工厂。通过互联网相互连接的“事物”（包括人）的巨大网络有可能减少浪费，提高效率，并提高各行各业的安全性。

Oden设计和开发数据采集设备，可以插入几乎任何类型的机器，并以最小的复杂性和设置时间无线传输数据。安装设备后，Oden技术平台处理数据，为制造商提供易于理解的尖端分析。该平台产生的分析为工厂工程师提供了数据点，例如详细的根本原因分析，工厂范围内的实时性能和趋势分析。

借助Google云平台，Oden现在可以向制造商提供完整的工厂分析图片。在数千个变量影响底线的环境中，企业现在可以自动且永久地记录机器和性能测量。Oden Factory Cloud使客户能够访问全面的数据洞察，并可以消除对现场基础架构投资的依赖，从而运行自己的分析。

由于制造商可以访问实时数据并可以快速分析生产数据，因此他们可以在几分钟而不是几个月内排除故障并解决问题。此类信息有助于提高产品质量，最大限度地减少意外停机时间，降低成本并提高盈利能力。

8、使用Cloud IOT Core 和机器学习进行预测性维护

由于与生产线上的计划外故障相关的风险，许多企业通过定期停止生产线以执行定期维护来确保正常运行时间。但是，如果你能在故障发生前预测出来怎么办？在此次演讲中，您将了解启用机器学习的预测性维护解决方案，该解决方案利用Cloud IoT Core读取传感器数据并预测生产线上组件的剩余使用寿命（RUL）。

云机器学习主管Prashant Dhingra和SpringML副总裁Piyush Malik将展示端到端解决方案的示例，该解决方案可实时安全地读取传感器数据，处理数据并执行机器学习模型以进行组件故障预测，从而帮助消除了对非常典型，昂贵的停机时间的需求。

9、利用Google Cloud IoT和Maps 实现物联网跟踪

监控关键资产（如原材料，建筑设备或容器）的使用和位置，并使用传感器数据在制造过程中和整个运输过程中实时跟踪和跟踪货物，这是公司每天面临的共同挑战。

了解Google Cloud IoT，Google地图平台，LoRa和蜂窝网络等WAN技术如何无缝结合，创建灵活，可扩展的物联网解决方案，实现智能资产跟踪和库存管理应用。