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2020年StackOverflow针对全球开发者做了一次最受欢迎的编程语言调查，在排行榜中，Python语言超越了Java成为第2名(仅次于Rust)。相比较去年的排名，Python成为崛起速度最快的编程语言，并有望在2020年得到更快速的普及。对此一直致力于全球智能互连的系统软件提供商风河(Wind River)公司早就有了先见之明，2019年7月就宣布旗下应用最广泛的VxWorks平台开始支持Python语言开发，并且风河公司认为“Python使得嵌入式编程提升到了一个新的高度”。
数字世界，Python与AI、IOT更配噢!
风河公司对Python的高度评价其实并不令人意外，毕竟像YouTube、豆瓣、Google甚至NASA(美国航空航天局)都早已经开始大量使用Python语言。之所以Python受到如此追捧，一个非常重要的背景因素就在于人工智能的兴起。如今流行的AI技术大部分都是用Python语言编写的，无论是科学计算、图像处理还是机器学习，Python凭借其动态特性及其开发效率高这一天然性能优势都可以轻松胜任，也吸引了越来越多的编程人员加入Python生态中。
风河自诞生之日起其天然基因就是一直致力于建设嵌入式开发生态系统。了解用户需求，洞察行业最新趋势，保持研发活力与创新，是风河一直以来的传统。当风河决定为嵌入式系统注入人工智能，尤其是在边缘计算领域进行智能升级，这些都让风河公司非常敏锐地捕捉到Python的价值。更重要的是，当万物互联时代悄然走近，设备制造商们希望能够在IOT设备上做更多的事情，这就要求芯片除了更智能之外，还要承载更多新的业务特性。那么在嵌入式系统中如何为用户提供这些性能支撑呢?C或C++或许不错，但凭借在数据科学和数据工程应用中的高度优先性，Python成为了更好的选择。
Python引入VxWorks，进入开发“神操作”模式
正是看到了Python在人工智能领域和万物互联时代的广阔应用前景，也看到了开发人员对Python的由衷喜爱，风河公司认为，既然当初已经在VxWorks平台引入了嵌入式行业最广泛应用的C ++，那么为什么不继续顺应潮流，让开发人员可以用Python来为VxWorks开发应用程序呢?
就这样，风河公司将Python引入了VxWorks世界。在嵌入式设备中，开发人员可以利用Python在开发中运行测试脚本，也可以创建不同复杂度的神经网络和推理机，以便进行预测性维护，甚至还可以解决复杂的数学问题如自动微分，创建 CLI等各种“神操作”。如今，VxWorks 7已经拥有Python的支持，开发者可以在Wind River Workbench上创建并运行，也可以自由选择其他编辑器，还可以在交互模式下使用Python，非常方便。
嵌入式系统中的Python运行与众不同
虽然VxWorks 7已经可以使用Python语言编程，但在这背后其实凝聚了风河公司研发团队很多心血。众所周知，语言越是简洁易用，对后台的资源消耗就越大，在那些已经支持Python的大型网站中，Python往往是运行在大型数据中心或云计算环境中，资源调度非常灵活。但是在嵌入式系统中，Python的运行就完全不一样了。
嵌入式的系统环境首先空间很小，其次对性能和安全性要求极其高，确保业务连续性是首要使命，所以能够分给Python的计算资源非常有限。即便如此，风河公司的研发团队还是凭借自身在嵌入式环境中数十年来的深厚积累和技术优势，满足开发者在嵌入式设备中使用Python的夙愿——毕竟，在计算环境里完美平衡性能和隔离性，一直都是风河公司最擅长的事情。
据了解，在VxWorks 7上融入Python，风河公司在研发时也尤为谨慎，在确保系统高可用高可靠的同时，确保Python可以充分调度计算资源，实现计算资源的共享。经过充分验证和实践，如今风河公司VxWorks 7也在不断优化和完善，以最终确保不同环境下从普通应用到核心业务，都可以方便地应用Python。
当VxWorks 7支持Python语言开发后，给嵌入式设备服务供应商带来的好处是显而易见的：首先设备服务商的软件开发周期将大幅度缩短，开发效率显著提高;其次，Python普及程度越来越高，VxWorks 7支持Python，也有利于企业更方便地招纳开发人才，组建开发团队;最后，由于Python属于开源环境，开发者可以“站在巨人的肩膀上”，利用已有成果进行开发，所以开发成本大幅度缩减，维护难度和维护成本都明显降低。
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作者：Paul Miller
今天，我们将带大家了解一下最近推出的Wind River Analytics，它是集数据收集、监控、分析和报告为一体的解决方案，可用于优化分布式云网络的管理和运行。如今，运营商正在越来越普遍地采用人工智能技术来运营他们的网络，Wind River Analytics可以提供具有前瞻性且洞察秋毫的解决方案来维护5G云，同时能够降低运营成本。风河公司在5G发展的早期就是领导者，支持大多数无线接入网（5G RAN）的部署， 解决了服务提供商在部署和管理物理分布、云原生基础设施时所面临的复杂挑战。
分布式云计算系统，尤其是那些用于5G和边缘服务的云计算系统，将会产生大量数据。我们的确有着巨大的潜力来高效利用这些数据，从而优化我们的网络运行。然而，任何一个人都不可能做到逐一分析所有的数据并适当地加以利用，因为数据量实在是太庞大了。Wind River Analytics打开了一扇大门，让我们看到了一种前所未有的潜能。通过跨越系统所有层面的自动化数据收集和分析，它可以帮助运营商发现趋势、监测异常并提前预防可能出现的问题。
分布式边缘云是5G网络架构的重要组成部分，将被用于承载虚拟无线接入网（vRAN）等网络功能，同时用来处理低延迟终端用户服务。随着运营商将他们的物理云足迹扩展到大量的边缘位置，基础设施层的自动化分析驱动对于帮助控制运营成本和优化应用性能起到了至关重要的作用。
电信行业的领导者们意识到，在一个需要不断适应变化的数字化环境里，“一次部署，不管不顾”不是一个可行的解决方案，无法适应时刻变化的网络边缘数字化环境，这里依赖于实时的洞察和行动。大量的数据流经边缘将带来大量的机会，而分析能力的优劣将成为能否成功的关键。要想取得成功，电信公司需要尽可能多地利用人工智能来辅助处理和分析大量数据，从而提取可以进行实操的洞察力。你可知道，50%失败的人工智能项目都失败了，通常是因为它们太过于复杂。然而，成功的项目往往是在分析和自动化领域做得好的项目。
5G分布式边缘云可以在数百甚至数千个边缘节点上部署，然而正是因为它具有众多节点且在地理上各自分散，这就给云网络的监控和管理带来了复杂的挑战。Wind River Analytics可以使这项工作变得更加容易，并带来了以下主要优点：
- 具有前瞻性且最佳的网络运营：服务提供商可以在问题出现之前识别并解决问题。因为相关的数据和趋势分析具有很强的可预见性，服务提供商可以识别并提前预测发生异常时可能出现的影响。
- 节约运营成本：服务提供商可以利用大数据和分析来有效地监控和分析分布式云网络行为，并降低总拥有成本（TCO）。
- 更深入、更广泛且更有针对性的采集数据: 由于Wind River Analytics已经与Wind River Cloud Platform完全集成，因此它可以访问到更庞大的数据集，这些数据集可以被个性化定制以便采集到运行某一个网络所必需的数据。
专用于云基础设施管理的 Wind River Analytics
边缘云分析与监控对于日常的运营至关重要。根据Heavy Reading推出的一项运营商对于5G技术看法的研究显示，有56%的运营商，在被问及边缘云基础架构分析的重要性时，将安全监控作为他们首要关心的点，紧随其后的是性能。此外，人们对分析的需求也在增加。在任何一个行业中，那些成功进行数字化转型的企业都是在收集、集成和管理新的数据形式和数据源上，远胜于同行的企业。来自边缘和核心的新形式的分析，未来将在整个市场的企业数字化转型中发挥重要作用。
Wind River Analytics（分析）已经与Wind River Cloud Platform集成，这是一个完全基于云的、基于Kubernetes和容器的架构，可以用于大规模部署和管理分布式边缘网络。减少了服务提供商的运营负担和成本，Wind River Cloud Platform实现了对数千个节点进行单窗口，零接触的自动化管理。
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当前业界2.5英寸/3.5英寸硬盘主要有三种电气接口：PCIe、SAS和SATA。Intel主推的SATA接口已经卡在6Gbps速率很多年，处于事实上的迈向死亡状态。PCIe接口在沉寂多年之后，随着AI技术的兴起而迎来一轮爆发。PCIe Gen4 Base & CEM规范已经先后在2017年和2019年正式发布；PCIe Gen5 Base规范在2019年正式发布，PCIe Gen5 CEM规范已经进入最后的审核阶段；最新的PCIe Gen6 Base规范已经生成Draft 0.5版本，即将完成所有技术规格的制定。
相比于PCIe规范近几年大跃进式的发展，SAS规范则在不声不响中逐步演进。在2019年11月，使用24Gbps接口速率的SAS 4.1规范正式发布。而下一代SAS 5.0规范也在酝酿中，将会把接口速率进一步提升到48Gbps。
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风河作为全球化的智能边缘软件提供商，与百度共同对Adaptive Autosar在自动驾驶量产控制器上进行了移植和调试，从而使ACU (Apollo Computing Unit)在运行Adaptive Autosar的环境中能够实现物体的精准检测，并对检测信息进行车身控制。这项成果已在模拟环境中进行展示。
在公布的一段演示视频中展示了ACU所配备的人脸识别技术与风河软件架构顺畅协同工作。当ACU检测到车辆前方有人员出现，就会向风河软件平台发出信号，并控制模拟车辆进行刹车制动；当车辆前方的人员消失后，车辆会自动恢复行使。
百度智能汽车事业部自动驾驶量产和商业化负责人袁星表示：“自动驾驶落地的关键在于能够切实做到安全第一，安全既包括车辆、车规的安全，也包括网络和隐私的安全。基于风河公司与全球顶级车商之间的长期紧密合作的历史，我们选择采用风河软件平台，共同推动未来智能汽车发展的核心技术，确保为百度Apollo开放平台及全球合作伙伴的量产工作提供经过验证的安全性和可靠性。”
风河方面则表示：风河自动驾驶汽车软件平台是获得权威认证机构TÜVSÜD核准的软件产品。我们非常高兴能与百度合作，共同对风河软件在自动驾驶量产控制器上进行移植和调试，从而使ACU (Apollo Computing Unit)在运行风河软件的环境中能够实现物体的精准检测，并高效进行车身控制。
百度是中国最早一批开始进军自动驾驶的企业。2017年公司推出Apollo自动驾驶开放平台，经过七个版本的迭代升级，目前已是第5.5版本。根据百度方面称，公司已具备点到点城市自动驾驶能力。此外，百度Apollo还推出了中国首个可量产的自动驾驶专用计算平台ACU (Apollo Computing Unit)，该平台具备安全监测、功能降级、实时环境三大安全核心功能。目前Apollo平台还可以为全球合作伙伴的量产工作提供开源代码、开放资源等多维度的支持。
风河也在自动驾驶领域表现出色，目前风河自动驾驶汽车软件平台可做为新一代高级驾驶员辅助系统（ADAS）和自动驾驶系统的基础架构，充分发挥VxWorks®实时操作系统（RTOS）和Wind River Linux等基础操作环境的功能，为互联自动驾驶汽车应用提供灵活且可扩展的服务架构。
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作者：Andreea Volusincu
在过去的十年里，无人机这个领域取得了长足的进步，下一代无人驾驶飞机的核心技术也在飞速地发展。随着来自商业和国防军工部门的持续投资，目前正在形成雏形的概念充满着未来感并且跨越了行业的边界。自动驾驶汽车的相关技术已经在与自动驾驶无人机技术相融合，甚至与美国橄榄球联盟中的黄线技术相结合。这一切正如我们在播客系列节目“无人系统的影响”中最后一集听到的那样。
在该播客系列节目的最后一集中， John McHale与Bell Flight公司的先进垂直升降系统主管理者——Francis Govers、以及风河公司首席系统架构师Matt Jones坐下来讨论了自主飞行所需要的技术能力。这一集节目中讨论了空中无人机自主飞行中有关子系统的相关问题，内容涵盖广泛，从无人机自主飞行的等级，到虚拟化和内置网络安全这样的软件功能问题都有涉及。接下来让我们深入了解一下本集节目讨论的主题。
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