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，起點是他在斯坦福航空航天機器人實驗室所做的博士學位論文，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，也包括太空機器人，還包括機器人和水下運載裝具。”

　　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)絡相結合所帶來的顛覆性創(chuàng)新。RTI公司是自動自主系統(tǒng)軟件框架的領頭羊，推動著新一代智能分布式系統(tǒng)的演進，大力促進各個行業(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)控制等領域的應用經(jīng)驗非常豐富。

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

　　挑戰(zhàn)中發(fā)掘機遇，困難中累積信任

　　我有太多的挑戰(zhàn)要面對。從領導層的角度來看，應該是在我們參與Grand Coulee大壩改造項目的時候。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，整個改造項目的目標是將原本“僅用于發(fā)電”的設施升級成為一套智能系統(tǒng)，以便能夠?qū)崿F(xiàn)整個西部電網(wǎng)的動態(tài)均衡，這樣為美洲大陸納入更多的可再生能源，如風能和太陽能。然而，我們面臨著技術挑戰(zhàn)和政治障礙，差一點就導致電網(wǎng)崩潰，甚至讓整個美洲大陸陷入黑暗。在沒有經(jīng)費支持的情況下，RTI公司為這個項目付出了多年的努力。

　　參與這個項目給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)機會。如今，RTI公司幫助許多規(guī)模達到數(shù)十億美元的大型項目實現(xiàn)運作方式轉(zhuǎn)型，也支持工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的構建以及分布式智能技術的重新設計。這些系統(tǒng)需要基本的軟件體系架構和具有豐富經(jīng)驗的供應商，而且必須確保項目不會失敗。我們最大的價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時代史詩般的革命。這將有望使整個地球運行得更加智能化、更加美好，為讓未來充滿前所未有的希望！但在現(xiàn)實系統(tǒng)中，如果沒有網(wǎng)絡與傳感器、電機和操作人員的協(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。

　　自動自治系統(tǒng)網(wǎng)絡與那些支撐企業(yè)網(wǎng)站和業(yè)務服務的企業(yè)網(wǎng)絡完全不同。企業(yè)網(wǎng)站業(yè)務系統(tǒng)中處理大量數(shù)據(jù)，但并不必關心數(shù)據(jù)何時到達、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備，或者如何將傳感器和機器運轉(zhuǎn)的延遲降至最低。然而，一套控制關鍵基礎設施的系統(tǒng)，比如自動駕駛汽車或海軍艦艇作戰(zhàn)管理系統(tǒng)（CMS），必須關心數(shù)據(jù)的實時性，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，但其實卻很簡單——只要使任何網(wǎng)絡數(shù)據(jù)都總是隨時可用的，就好像它就存放在本地內(nèi)存中一樣，而實際上這些數(shù)據(jù)很可能分散地存儲于相距遙遠的數(shù)千個分布式設備中。

　　當系統(tǒng)中任何數(shù)據(jù)都是隨時可用，算法、傳感器或執(zhí)行設備就可以像一個單一完整的系統(tǒng)一樣運行，完全做到“協(xié)同如一”。

　　當然，這是虛構的；我們不可能真的把整艘船或一個艦隊中的所有數(shù)據(jù)都放入一個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際需要的那一小部分數(shù)據(jù)，確切地詢問它何時需要它，然后準確地找到它在系統(tǒng)中的存儲地址。以此為出發(fā)點，事情就變得很容易了。我們?nèi)カ@取正確的數(shù)據(jù)，并及時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，而是一套基礎性的方法。由此支持您以數(shù)據(jù)為中心來進行設計，而不是圍繞服務器或網(wǎng)絡來進行設計。我們強調(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)應用于超過1500項設計之中，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)院設備架構，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，因為智能算法可以可靠地控制分布式設備。這是一項應用越來越普及的基本技術。

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

　　我們運行的系統(tǒng)非常復雜。例如，DDG 1000驅(qū)逐艦中集成了1000多個編程團隊所編寫的軟件。自動駕駛的無人機或地面車輛可能有數(shù)百萬行代碼，需要幾十年的時間來開發(fā)。在大海撈針的數(shù)據(jù)中篩選出某個算法所需要的那一點點數(shù)據(jù)，這是一個根本性的挑戰(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、可維護性、系統(tǒng)演化甚至政治因素，都是新一代基礎設施應用實現(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，互操作性也是一個關鍵問題。當然，這一直都是事實，但隨著系統(tǒng)復雜性的增加，互操作性變得更具挑戰(zhàn)性。支持、發(fā)起和開發(fā)開放標準，以便實現(xiàn)競爭性供應商的健康發(fā)展，RTI公司在方面有著悠久的歷史。不僅支持DDS標準，我們還支持與國防軍工相關多種關鍵性標準，例如航空領域的FACE和模塊化架構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)等多個系整合進入統(tǒng)一協(xié)同的實時可信賴網(wǎng)絡之中。

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

　　從長遠來看，人工智能（AI）是真正重要的趨勢。大多數(shù)系統(tǒng)的設計壽命都達到25年以上。在這樣生命周期內(nèi)，CPU的性能將會提高10萬倍。即使把時間跨度縮減為未來兩年，這個因素也必須做為行業(yè)內(nèi)每個新項目的關鍵考量。任何未曾考慮這個因素的體系結構都會很快就過時。

　　當然，AI能夠生存并蓬勃發(fā)展的前提是數(shù)據(jù)。將數(shù)據(jù)放在體系結構的中心是國防和自動自主系統(tǒng)的關鍵趨勢。因此，以數(shù)據(jù)為中心是國防軍工智能系統(tǒng)設計的重要趨勢。

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

　　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。許多人對這一點有誤解，導致產(chǎn)生不適當?shù)膭訖C，走入產(chǎn)品和投資的死胡同，以高昂的代價淪為失敗者。在自動自主系統(tǒng)這樣的市場中，只有很好地理解架構基礎，才能很好地接力于開源技術。