（文/赵法彬）如今，技术进步越来越快，可以在小小的边缘设备中拥有一个大规模数据中心，半导体技术的进步意味着几乎每一台设备都可以拥有高水平的计算能力。随着5G、大数据、云计算等基础网络设施与新技术的不断完善，一个以智能机器、万物互联的时代正在来临。

第二轮数字化转型

数字化转型的重要性与迫切性已经被很多企业高管认可，这些企业也在加快数字化转型。目前，有些企业已经完成第一轮数字化转型，正在开启第二轮数字化转型。那么，两轮数字化转型有哪些不同呢？企业在第二轮数字化转型需要注意什么呢？

企业的第一轮数字化转型也就是“IT（信息技术）数字化转型”，主要是在企业内部实现数字化，优化工作流程，员工借助IT提高工作效率，体现在人和计算机等系统之间，也就是人与物的互联与协作。这种转型始于IT系统，因为企业首先通过IT系统和应用软件实现了内部业务的数字化和优化。通过大量投资，许多企业已经接受了云计算，并实现了高水平的数据处理。已经实现IT转型的企业正在对其OT（操作技术）进行同样的转型，从而使数字化转型延伸到了企业之外，这就是第二轮数字化转型，即“OT数字化转型”，集中体现在企业之外，即企业之间的生态链、运营以及机器系统之间的互动与协作，更多体现在物与物之间的互联。无人机、机器人、自动驾驶汽车、智能工厂和安全采矿等应用场景，对新型智能机器提出了很多新要求，由此使得实时计算、低延迟互联、高可用性、信息安全性和功能安全性成为至关重要而且不能打折扣的元素。

企业在进行第二轮数字化转型中需要注意以下几点：首先，需要更加注意安全性，因为物与物互联或者机器与机器的动作速度快，是以毫秒为计的，对网络连接的实时性与反应速度要求非常高，而且要求逻辑性强，时间先后顺序绝对不能错。其次，第二轮数字化转型对智能化要求无处不在，边缘的智能化要求非常高，因此，企业需要非常注意如何在边缘实现智能化。最后，必须确保所采用的技术和软件获得适当的认证，从而为企业和消费者提供充分的安全性。人类将越来越多地通过混合现实技术来从事各类活动，工作任务将由人和机器协同完成。这将是机器经济的组成部分，机器与人类协同工作，使工作任务更简单，工作更高效，客户体验更好。

智能机器与智能系统

根据PWC的预测，从现在到2030年，全球GDP增长中将有70%与智能机器相关。随着边缘计算、芯片、软件等技术非常成熟，机器应用场景日益碎片化、多样化，这就要求每个机器自成系统，互不干扰独立运行。机器分散到不同的应用场景里，未来无论发生什么都能正常运转，这就要求系统具有更强的智能性，机器具有智能化，这些都促使智能机器经济为主导的新工业时代成为现实。智能机器有四大特征：一是感知周围环境；二是洞察力，可以从周围环境中收集到数据，并且通过数据分析得出结论；三是学习能力，大量的智能机器在协同运作中发挥更加强大的智能作用，让一群机器作出高水平的决策，需要机器具备团体学习能力与协同能力；四是自主行动，机器可以自己作出决定，采取行动，而不是需要人工干预，因为有些应用场景中人是没有机会干预的，惟一能做的就是把系统设计好维护好。智能机器管理自动化并且具有深度学习能力，从而让管理方法不断优化，由于智能机器数量是非常庞大的，因此人类需要设计好管理系统。

根据风河公司最近进行的调查研究显示：在其所服务的行业中，有一半以上的用户认为，智能系统的重要性在未来一年将增加50%。然而，在过去，仅仅在子系统的层级上进行认证就需要好几年时间。例如，如果想通过无线方式对商用飞机上的软件进行更新，则必须首先对软件进行认证，而这个过程可能需要数年的时间。因此，为了行业的发展，就必须转向持续认证模式，以消除这一瓶颈。必须将这些关键任务型智能系统的认证时间从几年缩短到几个月，并以不损害最终用户安全的方式进行认证。关键任务型智能系统各个子系统之间必须相互隔离、相互独立，而不能相互影响，这样其安全性提高了，一个子系统出现问题，不会影响其他系统运行。因此，在认证过程中，大系统可以分成子系统逐个认证，降低认证复杂度，同时保证子系统组合起来依然安全可靠。以前整体系统认证后如果要对系统进行修改，就需要对整体系统重新认证，从而延长了认证时间。而今将整体系统认证分为单个小系统认证、组合系统认证至少两个层级，相互隔离的小系统修改再认证即可，就不用对其他系统认证，从而节省了认证时间。总之，系统设计的时候就要以缩短认证时间为原则，这样就会有很多方法，让认证效率大幅度提高。

在迎接全新的数字化人工智能世界过程中，企业无论是第二轮数字化转型，还是使用智能机器以及智能系统认证，都会遇到很多困难，那就携手风河吧，因为风河已经把深度学习、自动化管理等相关技术融入到新的Wind River Studio智能系统平台，不仅可以满足用户需求，而且还可以大大缩短系统认证周期。