7 月 24 日-26 日，Google Cloud NEXT '18 大會在美國舊金山舉行。谷歌云 CEO Diane Greene、谷歌 CEO Sundar Pichai、谷歌云機器學習與人工智能首席科學家李飛飛等人分別進行了 Keynote 演講，并做了一系列重大宣布。

谷歌云首席科學家李飛飛

今天清晨，各大科技媒體基本上被這件事刷了屏：核心亮點主要包括“Cloud AutoML新增語言分類和翻譯兩大功能”、“Contact Center AI（呼叫中心AI虛擬客服）”、“谷歌Cloud TPUs 3.0上崗”、“升級企業版Dialogflow”。

當然，相比前幾個核心亮點，最后一件事情恐怕才是物聯網從業者最想關心的——Google Cloud IoT放出了哪些“大招”？

今年，Google Cloud NEXT 大會提供了18個面向物聯網的會議，主題包括在Google Cloud上構建物聯網應用程序、零售物聯網——通過Google Cloud IoT 和機器學習提高零售效益、智能城市的物聯網-停車、基礎設施等，下面資本論就為您簡單地梳理。

1、在Google Cloud上構建物聯網應用程序

“您是否一直想構建物聯網設備并將其連接到云？谷歌云構建了從設備到前端的完整應用程序。針對物聯網，我們將討論正在使用的硬件，軟件，架構和Google Cloud產品。”谷歌云開發者的倡導者Gabe Weiss表示。

演講中，Gabe Weiss演示了如何在Google Cloud Platform上輕松構建端到端IoT應用程序。首先建立一個測量心率和溫度的設備，然后，了解如何使用Cloud IoT Core，Cloud Pub / Sub，Cloud Functions，Firestore，Angular和Sheets等服務將數據發送到云進行處理和可視化。通過提出的問題進行討論，介紹選擇一種架構而不是另一種架構的原因，并解釋為什么選擇了構建應用程序的產品。

據介紹，Gabe在谷歌云平臺團隊中關注物聯網，他的工作是確保物聯網設備能與GCP生態系統很好地發揮作用。在谷歌之前，他曾從事虛擬現實制作和發行、源代碼控制、游戲產業和專業代理。

Gabe提及物聯網技術中的各種協議

2016年12月，谷歌第一次對外公布了物聯網操作系統Android Things的開發者預覽版本。新版操作系統將能夠支持一系列物聯網設備的計算平臺。而其前身是2015年5月29日，谷歌I/O開發者大會上，谷歌宣布推出了全新的Brillo操作系統。Android Things除了繼承 Brillo 的功能，還加入了 Android Studio、Android SDK、Google Play 服務以及 Google 云平臺等 Android 開發者熟悉的工具和服務。任何 Android 開發者現在都可以利用 Android API 和 Google 服務輕松構建智能聯網設備。

Gabe在演講中展示Google Cloud Platform架構圖

今年3月，谷歌云平臺（GCP）推出了用于管理連接的電子設備的測試版服務CloudIoT Core，該服務能夠讓企業輕松安全連接、管理和接收數百萬全球分散設備中的數據。

谷歌方面表示其云服務包括Google Cloud Dataflow，Big Query和Cloud Machine Learning Engine，將Cloud IoT Core與競爭對手的產品分開。谷歌的物聯網生態系統版圖包括，投資Nest、Android Things、Android Wear和Google Home，而Google Cloud IoT Core將幫助谷歌跑步進入工業物聯網。

以下為《在Google Cloud上構建物聯網應用程序》演講視頻地址：

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

2、零售物聯網-通過Google Cloud IoT和機器學習提高零售效益

隨著在線商務的競爭日漸激烈，零售商必須提出創新有效的解決方案，以優化客戶體驗，推動其實體店的銷售。Google Cloud IoT與機器學習相結合為零售商提供更智能的解決方案。

在一個網絡商店中，你可以使用谷歌云平臺來創建一個可拓展的、高效可用的服務來向用戶推薦相關的商品。

一個典型的推薦引擎一般將數據經過“收集數據-存儲數據-分析數據-提供建議”這四步的處理：

這種系統的體系結構可以用下圖表示：

每個步驟都可以定制，以滿足要求。該系統包括：

可擴展的前端，記錄用戶交互以收集數據。

永久存儲，可由機器學習平臺訪問。將數據加載到此存儲中可以包括幾個步驟，例如導入 - 導出和數據轉換。

一種機器學習平臺，可以分析現有內容以創建相關建議。

根據建議的及時性要求，可以由前端實時或稍后使用的存儲。

Google Cloud IoT與機器學習和AI聯系起來，根據購物者行為推動超個性化產品推薦。通過基于圖像的搜索實現更輕松的產品發現。使用尖端的對話商務與客戶進行更好的溝通。通過Google Cloud，機器學習幾乎可以提升零售業的各個方面。

3、使用物聯網實現智慧城市和智能基礎設施

智能城市正在成為新的常態，但很難將數十種技術整合到向市民提供連貫的服務中。接下來您將了解Google在地圖和Google Cloud IoT結合幫助供應商構建智能城市產品，并幫助城市更好地管理各種子系統，包括停車，基礎設施，廢物收集，配水等。

案例研究：

1、通過使用Google Cloud Platform，Smart Parking已成為運營物聯網平臺的數據智能解決方案業務提供商，目前Smart Parking在新西蘭，澳大利亞和英國運營，為全球城市和企業提供端到端的智能停車管理/智能城市解決方案。

Smart Parking的核心產品是一個名為SmartPark的傳感器系統，用于購物中心，機場，商業停車場，大學和市政街道等環境。

Smart Parking已在全球部署了50,000多個傳感器，以支持停車系統。據估計，全球至少有70％的生產規模和目前運營的智能停車環境正在使用其技術。

2、挪威自行車共享平臺通過構建基于Google云平臺的基礎設施迅速擴展。可靠，高效地處理多個數據流是任何移動平臺的基石。

第一年，自行車共享平臺上的50,000名用戶在全市范圍內產生了210萬次自行車旅行，平均每輛自行車每天9.8次。除了跟蹤其用戶，自行車，車站和旅行之外，該平臺還旨在創建自由流動的反饋渠道，以便UIP能夠快速響應客戶的需求。2016年，該公司與客戶進行了36,000次一對一對話，有助于改善其服務。隨著平臺蓬勃發展，公司開始在概念和地理上擴大其范圍。自行車共享和移動性是共享平臺的第一次迭代，旨在充分利用挪威及其他地區的城市資產。

UIP將其架構遷移到Google模塊中，保留了其運營的完整性，同時學習和利用新基礎架構的優勢。

4、智能物聯網：Google Cloud的物聯網愿景

首席技術官辦公室技術總監Jennifer Bennett和物聯網產品管理主管Antony Passemard共同展示智能Google Cloud IoT平臺及其如何解鎖業務洞察的前景。雖然現在的設備可以連接到網絡，但是安全地構建和管理這樣的網絡，同時提取用于分析的數據可能是復雜且耗時的。

了解Google Cloud的物聯網平臺如何通過幫助您管理全球分散的設備來加速數字化轉型，并使您能夠從全球設備網絡實時發現可操作的洞察力。

5、物聯網安全：解決主要障礙物聯網部署問題

安全性是物聯網部署的最大障礙。沒有任何公司希望將其產品作為大型物聯網驅動的DDoS攻擊的一部分。在本次演講中，您將了解Google和Microchip如何合作，為連接到Google Cloud IoT的物聯網設備提供無縫且高度安全的解決方案。

案例研究：

使用Microchip ATECC608A進行Google Cloud IoT核心的可信和安全身份驗證。今天攻擊物聯網設備的一種簡單方法是物理攻擊嵌入式系統并欺騙可能位于微控制器內存之外的私鑰。但攻擊單個設備或事務通常對攻擊者沒有價值。黑客正在尋找能夠利用大量連接設備的弱點。一旦密鑰被欺騙，訪問設備，可以利用損壞的IoT設備作為入口點啟動可擴展的遠程攻擊。

在本用例中，我們將說明ATECC608A如何與Google Cloud Platform中的Google Cloud IoT Core相結合，實現安全身份驗證。物聯網中具有安全元素的理念是提供獨特，可信和受保護的身份。為了實現這一目標，為硬件提供的身份必須是真實的，云平臺需要能夠信任它。因此，必須創建一個信任鏈。

首先談談Google Cloud IoT Core。Cloud IoT Core使用Cloud Pub / Sub，可以將分散的設備數據聚合到一個與Google云數據分析服務無縫集成的全球系統中。

在大規模生產環境中，Microchip客戶與我們的安全配置服務之間進行秘密交換。使用ATECC608A中的HSM（硬件安全模塊）網絡在我們的安全工廠中配置設備證書。安全元件使用設備證書和RNG（隨機數生成器）在工廠內部生成設備內的私鑰。私鑰永遠不會暴露給用戶，制造商或軟件。

6、Arcules：使用Google Cloud IoT在視頻監控方面開辟新天地

Arcules有一個愿景：用視頻監控行業改造企業市場的云產品。谷歌選擇GCP來實現這一愿景。不僅僅是為了提高性能，還因為它迅速成為Arcules關鍵優先事項的基礎元素：全球可擴展性，非結構化視頻數據的AI，以及端到端測試的隱私和保護連續安全性。

Arcules利用Google云平臺為其客戶提供統一的解決方案，分析來自攝像機和物聯網設備的數據，以獲取可行的見解，從而改善安全措施并提高收入增長和運營效率。

Arcules平臺與零售業結合，使用攝像機和物聯網設備來關聯商店中購物者行為的數據。

對于擔心其場所安全威脅的客戶，Arcules解決方案利用人工智能和機器學習來幫助實時自動檢測出現在視頻源上的人是否在他們不應該進入的區域。

存儲也是該公司的一個主要因素，憑借廣泛的GCP存儲選項和有保證的IOPS，這有助于Arcules找到最佳選擇，以便通過其平臺分析此數據。

7、物聯網在制造業中的應用

了解物聯網如何通過多種重要方式改變制造業。從降低風險和推動卓越運營到建立新的業務模式和客戶約定。其次了解IoT如何超越連接事物，以及如何使用數據和AI來提供業務價值。

案例研究：

Oden Technologies正在使用物聯網（IoT）來改善當今的工廠。通過互聯網相互連接的“事物”（包括人）的巨大網絡有可能減少浪費，提高效率，并提高各行各業的安全性。

Oden設計和開發數據采集設備，可以插入幾乎任何類型的機器，并以最小的復雜性和設置時間無線傳輸數據。安裝設備后，Oden技術平臺處理數據，為制造商提供易于理解的尖端分析。該平臺產生的分析為工廠工程師提供了數據點，例如詳細的根本原因分析，工廠范圍內的實時性能和趨勢分析。

借助Google云平臺，Oden現在可以向制造商提供完整的工廠分析圖片。在數千個變量影響底線的環境中，企業現在可以自動且永久地記錄機器和性能測量。Oden Factory Cloud使客戶能夠訪問全面的數據洞察，并可以消除對現場基礎架構投資的依賴，從而運行自己的分析。

由于制造商可以訪問實時數據并可以快速分析生產數據，因此他們可以在幾分鐘而不是幾個月內排除故障并解決問題。此類信息有助于提高產品質量，最大限度地減少意外停機時間，降低成本并提高盈利能力。

8、使用Cloud IOT Core 和機器學習進行預測性維護

由于與生產線上的計劃外故障相關的風險，許多企業通過定期停止生產線以執行定期維護來確保正常運行時間。但是，如果你能在故障發生前預測出來怎么辦？在此次演講中，您將了解啟用機器學習的預測性維護解決方案，該解決方案利用Cloud IoT Core讀取傳感器數據并預測生產線上組件的剩余使用壽命（RUL）。

云機器學習主管Prashant Dhingra和SpringML副總裁Piyush Malik將展示端到端解決方案的示例，該解決方案可實時安全地讀取傳感器數據，處理數據并執行機器學習模型以進行組件故障預測，從而幫助消除了對非常典型，昂貴的停機時間的需求。

9、利用Google Cloud IoT和Maps 實現物聯網跟蹤

監控關鍵資產（如原材料，建筑設備或容器）的使用和位置，并使用傳感器數據在制造過程中和整個運輸過程中實時跟蹤和跟蹤貨物，這是公司每天面臨的共同挑戰。

了解Google Cloud IoT，Google地圖平臺，LoRa和蜂窩網絡等WAN技術如何無縫結合，創建靈活，可擴展的物聯網解決方案，實現智能資產跟蹤和庫存管理應用。