RTI公司首席執(zhí)行官Stan Schneider先生早在15年前就開始了自己的創(chuàng)業(yè)歷程，在國防軍工系統(tǒng)和安全產(chǎn)品市場持續(xù)耕耘，起點(diǎn)是他在斯坦福航空航天機(jī)器人實(shí)驗(yàn)室所做的博士學(xué)位論文，研究的主題是各種類型的自動自主系統(tǒng)。Schneider回憶說，「在這些系統(tǒng)中，大多數(shù)都是飛行器，也包括太空機(jī)器人，還包括機(jī)器人和水下運(yùn)載裝具?！?/span>

如今，做為RTI公司的首席執(zhí)行官，這家公司專門為大型自動自主系統(tǒng)提供軟件框架。基于Stan Schneider多年來在自動自主系統(tǒng)研發(fā)領(lǐng)域所取得的成就，Vanguard雜志把他評選為「游戲規(guī)則的變革者」。

變革從企業(yè)文化開始

我們專注的是人工智能和普適網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合所帶來的顛覆性創(chuàng)新。RTI公司是自動自主系統(tǒng)軟件框架的領(lǐng)頭羊，推動著新一代智能分布式系統(tǒng)的演進(jìn)，大力促進(jìn)各個(gè)行業(yè)的轉(zhuǎn)型升級。我們在汽車、交通、能源、醫(yī)療、國防和工業(yè)控制等領(lǐng)域的應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)非常豐富。

在RTI公司，我的主要職責(zé)是定義和推行企業(yè)文化，重點(diǎn)聘用和鼓勵優(yōu)秀的人才。RTI公司被權(quán)威機(jī)構(gòu)評選為卓越的工作場所，而且在知名職場點(diǎn)評社區(qū)Glassdoor獲得了最高評級。

挑戰(zhàn)中發(fā)掘機(jī)遇，困難中累積信任

我有太多的挑戰(zhàn)要面對。從領(lǐng)導(dǎo)層的角度來看，應(yīng)該是在我們參與Grand Coulee大壩改造項(xiàng)目的時(shí)候。Grand Coulee大壩歸屬于北美最大的發(fā)電廠。包括大壩及發(fā)電廠，整個(gè)改造項(xiàng)目的目標(biāo)是將原本「僅用于發(fā)電」的設(shè)施升級成為一套智能系統(tǒng)，以便能夠?qū)崿F(xiàn)整個(gè)西部電網(wǎng)的動態(tài)均衡，這樣為美洲大陸納入更多的可再生能源，如風(fēng)能和太陽能。然而，我們面臨著技術(shù)挑戰(zhàn)和政治障礙，差一點(diǎn)就導(dǎo)致電網(wǎng)崩潰，甚至讓整個(gè)美洲大陸陷入黑暗。在沒有經(jīng)費(fèi)支持的情況下，RTI公司為這個(gè)項(xiàng)目付出了多年的努力。

參與這個(gè)項(xiàng)目給RTI公司的企業(yè)文化內(nèi)涵注入了深刻的內(nèi)涵，這就是「我們絕不會讓客戶遭遇失敗」。憑借這種文化，讓我們獲得了大量的商業(yè)機(jī)會。如今，RTI公司幫助許多規(guī)模達(dá)到數(shù)十億美元的大型項(xiàng)目實(shí)現(xiàn)運(yùn)作方式轉(zhuǎn)型，也支持工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的構(gòu)建以及分布式智能技術(shù)的重新設(shè)計(jì)。這些系統(tǒng)需要基本的軟件體系架構(gòu)和具有豐富經(jīng)驗(yàn)的供應(yīng)商，而且必須確保項(xiàng)目不會失敗。我們最大的價(jià)值在于贏得了客戶的信任。

如何改變工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的游戲規(guī)則？

人工智能是我們這個(gè)時(shí)代史詩般的革命。這將有望使整個(gè)地球運(yùn)行得更加智能化、更加美好，為讓未來充滿前所未有的希望！但在現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)中，如果沒有網(wǎng)絡(luò)與傳感器、電機(jī)和操作人員的協(xié)同，人工智能本身卻做不了多少事情，它必須通過互連起來才能發(fā)揮作用，而且這種互連必須精確無誤，不允許發(fā)生任何差錯(cuò)。

自動自治系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)與那些支撐企業(yè)網(wǎng)站和業(yè)務(wù)服務(wù)的企業(yè)網(wǎng)絡(luò)完全不同。企業(yè)網(wǎng)站業(yè)務(wù)系統(tǒng)中處理大量數(shù)據(jù)，但并不必關(guān)心數(shù)據(jù)何時(shí)到達(dá)、每秒更新多少次、如何將數(shù)據(jù)協(xié)調(diào)一致地傳送給移動設(shè)備，或者如何將傳感器和機(jī)器運(yùn)轉(zhuǎn)的延遲降至最低。然而，一套控制關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施的系統(tǒng)，比如自動駕駛汽車或海軍艦艇作戰(zhàn)管理系統(tǒng)（CMS），必須關(guān)心數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性，以及更多的問題。

所以，簡單地說，我們的產(chǎn)品就是要確保在正確的時(shí)間將正確的數(shù)據(jù)傳送到正確的地方。這聽起來很難，但其實(shí)卻很簡單——只要使任何網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)都總是隨時(shí)可用的，就好像它就存放在本地內(nèi)存中一樣，而實(shí)際上這些數(shù)據(jù)很可能分散地存儲于相距遙遠(yuǎn)的數(shù)千個(gè)分布式設(shè)備中。

當(dāng)系統(tǒng)中任何數(shù)據(jù)都是隨時(shí)可用，算法、傳感器或執(zhí)行設(shè)備就可以像一個(gè)單一完整的系統(tǒng)一樣運(yùn)行，完全做到「協(xié)同如一」。

當(dāng)然，這是虛構(gòu)的；我們不可能真的把整艘船或一個(gè)艦隊(duì)中的所有數(shù)據(jù)都放入一個(gè)CPU可以直接訪問的單一內(nèi)存中。但是，我們可以確切地知道算法實(shí)際需要的那一小部分?jǐn)?shù)據(jù)，確切地詢問它何時(shí)需要它，然后準(zhǔn)確地找到它在系統(tǒng)中的存儲地址。以此為出發(fā)點(diǎn)，事情就變得很容易了。我們?nèi)カ@取正確的數(shù)據(jù)，并及時(shí)地將它放入正確的內(nèi)存中。這使得所有的數(shù)據(jù)感覺上隨時(shí)隨處都存儲在所需要的地方。

這種能力不是一種簡單的技巧，而是一套基礎(chǔ)性的方法。由此支持您以數(shù)據(jù)為中心來進(jìn)行設(shè)計(jì)，而不是圍繞服務(wù)器或網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行設(shè)計(jì)。我們強(qiáng)調(diào)以數(shù)據(jù)為中心，由此真正改變了工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的游戲規(guī)則。

真正的更大難題是：游戲本身發(fā)生了怎樣的改變？我們的DDS軟件框架已經(jīng)應(yīng)用于超過1500項(xiàng)設(shè)計(jì)之中，包括大多數(shù)美國和北約的海軍水面艦艇、西部電網(wǎng)平衡系統(tǒng)、通用電氣醫(yī)療公司的醫(yī)院設(shè)備架構(gòu)，甚至還有加拿大的空中交通管制系統(tǒng)。所有這些系統(tǒng)的智能化程度都得到空前提升，因?yàn)橹悄芩惴梢钥煽康乜刂品植际皆O(shè)備。這是一項(xiàng)應(yīng)用越來越普及的基本技術(shù)。

攻克工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域創(chuàng)新的最大難關(guān)

我們運(yùn)行的系統(tǒng)非常復(fù)雜。例如，DDG 1000驅(qū)逐艦中集成了1000多個(gè)編程團(tuán)隊(duì)所編寫的軟件。自動駕駛的無人機(jī)或地面車輛可能有數(shù)百萬行代碼，需要幾十年的時(shí)間來開發(fā)。在大海撈針的數(shù)據(jù)中篩選出某個(gè)算法所需要的那一點(diǎn)點(diǎn)數(shù)據(jù)，這是一個(gè)根本性的挑戰(zhàn)。但困難這并不止于此：可伸縮性、延遲、可靠性、安全性、數(shù)據(jù)流速率、配置、可維護(hù)性、系統(tǒng)演化甚至政治因素，都是新一代基礎(chǔ)設(shè)施應(yīng)用實(shí)現(xiàn)智能化的巨大障礙。

由于國防軍工系統(tǒng)不可能依賴于單一提供商，互操作性也是一個(gè)關(guān)鍵問題。當(dāng)然，這一直都是事實(shí)，但隨著系統(tǒng)復(fù)雜性的增加，互操作性變得更具挑戰(zhàn)性。支持、發(fā)起和開發(fā)開放標(biāo)準(zhǔn)，以便實(shí)現(xiàn)競爭性供應(yīng)商的健康發(fā)展，RTI公司在方面有著悠久的歷史。不僅支持DDS標(biāo)準(zhǔn)，我們還支持與國防軍工相關(guān)多種關(guān)鍵性標(biāo)準(zhǔn)，例如航空領(lǐng)域的FACE和模塊化架構(gòu)MOSA以及軍用陸上車輛的GVA。這種核心能力使國防軍工集成商能夠?qū)鞲衅?、C2和武器系統(tǒng)等多個(gè)系整合進(jìn)入統(tǒng)一協(xié)同的實(shí)時(shí)可信賴網(wǎng)絡(luò)之中。

未來兩年內(nèi)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的最大變革

從長遠(yuǎn)來看，人工智能（AI）是真正重要的趨勢。大多數(shù)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)壽命都達(dá)到25年以上。在這樣生命周期內(nèi)，CPU的性能將會提高10萬倍。即使把時(shí)間跨度縮減為未來兩年，這個(gè)因素也必須做為行業(yè)內(nèi)每個(gè)新項(xiàng)目的關(guān)鍵考量。任何未曾考慮這個(gè)因素的體系結(jié)構(gòu)都會很快就過時(shí)。

當(dāng)然，AI能夠生存并蓬勃發(fā)展的前提是數(shù)據(jù)。將數(shù)據(jù)放在體系結(jié)構(gòu)的中心是國防和自動自主系統(tǒng)的關(guān)鍵趨勢。因此，以數(shù)據(jù)為中心是國防軍工智能系統(tǒng)設(shè)計(jì)的重要趨勢。

在軟件的商業(yè)模式中，經(jīng)常性營收是確保供應(yīng)商／客戶持續(xù)發(fā)展的有效方法。我熱衷于將經(jīng)濟(jì)驅(qū)動因素與相關(guān)目標(biāo)緊密結(jié)合起來。到目前為止，定期許可證授權(quán)是最好的模式。

開源固然重要，但開源是追求低成本的商業(yè)模式。開源會沖擊市場，而不是開拓市場。許多人對這一點(diǎn)有誤解，導(dǎo)致產(chǎn)生不適當(dāng)?shù)膭訖C(jī)，走入產(chǎn)品和投資的死胡同，以高昂的代價(jià)淪為失敗者。在自動自主系統(tǒng)這樣的市場中，只有很好地理解架構(gòu)基礎(chǔ)，才能很好地接力于開源技術(shù)。