什么是万物互联？这并不是哈姆雷特，科技也不讲究千人千面。其在课本上的界说是将人、流程、数据和事物结合一同，使得网络连接变得更有价值。而在这些连接相关的过程中，智能设备的呈现让万物互联有了新的开展思路，5G技能的落地和无处不在的算力支撑，让“万物智联”成为或许。当然，物联网与互联网在交互形式上也有很大差异，不同于互联网主要以鼠标键盘为主的窗口交互，物联网的交互方法愈加丰厚，生物识别、多因子识别、跨设备交互等多种交互形式不断的开展变化。

　　从运用习气来看，人均持有联网设备正在变得越来越多，从传统的电脑和手机，到现在的智能手表、电视等各类智能家居设备。不难想象，未来必定会有更多的设备接入网络，参加万物互联的阵营。这种情况下，假如每种设备都有自己的交互形式，每种设备都需要去从头学习、运用和习气，这关于便捷的智能日子而言，无异于是灾难性的存在。

　　假如说只要几台设备和一根网线，那么其价值必定只能停留在物联网的初级阶段。在不久前刚刚闭幕的华为开发者大会2021（Together）上， 华为顾客事务 AI 与才智全场景事务部总裁王成录对此给出了结论，他认为，怎么完成真实的“万物智联”，将会从头界说人、设备与场景之间的关系，而这也是物联网的下一个开展中心。

　　物联网年代之前，咱们常用的终端或许只要手机和电脑。但跟着设备的不断添加，人与物、物与物间的交互节点数量正呈指数级上涨，交互方法也不再是单纯的窗口式交互，越来越多的传感器参加交互大军。人与设备之间能够经过更多维度的交互，让设备了解人类的目的，并经过数据练习构成用户画像和终端智能，然后愈加了解用户需求，终究达成新的交互形式。

　　王成录博士在大会上如此描绘“万物智联”年代的交互体系：“我十分信任在未来咱们原子化的服务加上 APP 或许会到千万乃至亿级、十亿级，设备这么多，服务和运用这么多，假如不改动人和设备交互的方法，不从头界说人消费信息的方法，人类社会真实的万物互联是享用不到的。”

　　新的交互形式与场景是深度结合的，运动场景中，一个专业的教练能够针对身体状态拟定恰当的练习方法，并且辅导咱们以正确的方法与姿态来完成身体的升级。但问题在于，优异的教练并非那么容易找到，尤其是当你想要在家里便进行练习时，各种问题便会席卷而来，因而，根据HarmonyOS打造的场景化“超级终端”就有了用武之地。经过对手机、运动设备以及其他智能设备的整合，设备们能够随时掌握你的身体状态，提高运动能力。

　　当然，万物智联的底层是数据，而数据的来历是底层海量的智能设备以及设备上的传感器。举个简略的比如，运动开端前，体脂秤先剖析身体状况，智能手表获取前一天的睡眠数据、实时心率以及摄氧量等信息，智能冰箱、微波炉则能够搜集和剖析饮食结构并将其传输至云端，云端剖析许多数据后，便能够输出最适合的运动计划。

　　运动时，各种设备之间能够协同运作，智能手表经过监测心率信息剖析运动强度、呼吸频率，跑步机检测踏步的力度与起伏，提示你及时调整；运动后还能够经过各种穿戴设备、运动仪器中监测到的数据进行剖析，获取身体的各项指标，得出终究计划。

　　在万物智联的年代，假如数据不流转、交互不流转，那么孤立的设备将会毫无价值。但当由HarmonyOS构建的各种场景化协同一体的“超级终端”，万物智联的画卷便浮现在眼前。当越来越多的传感器协同一体来记录用户的行为，愈加完善的用户画像就意味着愈加智能的场景化服务，人与设备的交互形式将变得更简略，也更便捷。

　　“万物智联”交互为先，可是现在大多数企业和设备无法完成传感器的场景化交融。多模语义场景下，设备与人的交互也比较复杂。其实，这些问题都在影响物联网的开展，华为用三大技能击破了才智场景中设备孤立的难题。

　　第一个技能点是设备间的异构。设备大小、传感器不同、上报信号特征不同，这些情况使得古玩场景化交互变得异常复杂。这时，软总线技能的呈现完美处理了这些问题，它能够凭借软时钟来供给一致的时钟信号。一切模组间的通信先向 PCB 板上的晶振进行校准，然后捕获时钟信号，后续一切事务处理的时钟再以这个软时钟信号为准，然后完成信号间时序的对齐。当前，HarmonyOS 2的软时钟精度差错已经小于 1ms，而在Harmony OS 3.0 的 Beta 版本期目标是做到 500μs，这种精度已经彻底满足传感器信号同步的问题。

　　第二个技能创新是在数据标示层面。无论是终端仍是AI练习，数据标示都是一样的耗时耗力，为了提高功率，许多物联网场景选择忽略这一环节。HarmonyOS能够根据已标示的数据教程，判断同一场景下是否存在无标示数据的信号，并完成智能标示。这意味着传感设备再多、标示设备再多的环境，也能具有极高的标示功率，有用处理数据标示问题。

　　第三个则是小样本练习的创新。当传感信号样本数量十分少时，便很难根据数据完成大规模练习；并且，当下传感器存在不稳定的情况，一旦小样本呈现环境波动，模型便会呈现较大差错，这些问题导致端侧无法运用现有的传统 AI 模型来进行练习。小样本实时练习模型的采用，有用处理了小样本数据的波动和不稳定性带来的冲击，提高模型的稳定性。

　　跟着设备越来越多，交互方法也逐步增多，假如不能保证用户体会的一致性，一切也会有所打折。华为智能帮手“小艺”则能够很好的处理这些问题，其经过实时传感数据准确的捕获用户目的，显现和隐式结合的用户目的表明，然后能够愈加精准的了解用户主意。

　　王成录博士在 HDC 大会上表明，“小艺能够用隐式向量从海量的运用和服务里面找到几个或者几十个运用候选集，经过显现结构话的目的做进一步筛选和逻辑的组装，然后做到对用户目的的反馈。”当然，在小艺的底层，依然是巨大的智能终端，凭借 AI 技能从头界说人和设备的交互方法，然后让便捷的才智日子走进千家万户。

　　集中化入口和愈加精准的了解能力，关于开发者具有重要意义，运用目的表征的越准确具体，就能凭借“超级终端”找准用户。这是一种技能理念的革新，经过从头界说获取服务的方法，完成了人与设备间的「智能交互」。设备与设备、设备与人之间产生新的关联，在特定环境下构成超级终端进并智能协作，从人找设备变成了服务找人。

　　当然，未来也充满了无限的或许性，这不仅仅是物联网一个范畴，还有更多新的机会在等着开发者去探寻。云核算、大数据、物联网、人工智能、5G……新的技能接踵而至，旧的技能重焕生机，一切都在有条有理的向前迈进。咱们天然也能信任，真实的万物互联年代正在悄然来临，每个不经意的创造都或许会加速这一时间的到来。尤其是越来越多的开发者、合作伙伴和鸿蒙生态走到了一同，让咱们对万物智联这一论题，有了更多能够神往的范畴。

　　“往者不行谏，来者犹可追。”课本上的工业革新咱们或许未能赶上，那就放手去改动现在，去感触前沿科技带来的革新气息吧！