9月19日GO DAY 2016，机智云正式发布新一代机智云4.0物联网开发平台，在原有设备接入、设备管理和服务能力之上，增加了全新的ECE边缘计算引擎、RTBD实时大数据平台、Giga ML吉咖机器学习、D3动态数据编排引擎，将云计算和雾计算结合，组成超大规模的物联网大数据和机器学习体系，配合应用赋能和傻瓜式操作界面，充分整合物联网、大数据和机器学习应用能力，进一步降低物联网产品和服务的研发和部署及维护难度，继续领跑物联网产业发展。
会后，机智云CEO黄灼接受了51CTO记者的采访，对“雾计算”、机智云4.0物联网开发平台、人工智能等方面进行了深入探讨。
机智云CEO黄灼
“雾计算”的前世今生
雾计算(Fog Computing)，早些年由思科首创。这个因“云”而“雾”的命名源自“雾是更贴近地面的云”这一名句。在雾计算中，数据、数据处理和应用程序集中在网络边缘的设备中，而不是几乎全部保存在云中，是云计算(Cloud Computing)的延伸概念。
雾计算和云计算一样，十分形象。云在天空飘浮，高高在上，遥不可及，刻意抽象;而雾却现实可及，贴近地面，就在你我身边。雾计算并非由性能强大的服务器组成，而是由性能较弱、更为分散的各类功能计算机组成，渗入工厂、汽车、电器、街灯及人们物质生活中的各类用品。
黄灼表示，两年前，思科提出雾计算的概念后，并没有盛行，其中一个很重要的原因在于思科的发力点是路由器和交换机, 而这些通信设备缺乏对终端设备的定义和控制能力，因此无法和终端设备实现互通，大部分场景无法把雾计算的能力体现出来，因此真正落地的案例并不多。
机智云对物联网设备，通信模块，网关节点和云端都有强大的控制力，恰好具备把云计算推向雾端的基础。此次发布的Edge Computing Engine ECE边缘计算引擎，可以直接通过云端的协调，在设备，通信模块和网关等边缘节点执行动态更新和加载“微应用”，进行实时海量的数据处理，算法执行，甚至实现不同品类和品牌设备之间的互联互通，挖掘雾计算的强大潜力。ECE和这次一同发布的其他三款产品：机智云Giga ML吉咖机器学习，Dynamic Data Director动态数据编排引擎，还有Real Time Big Data实时大数据平台有协同效应。开发者可以通过机智云的开发者后台来把雾计算，大数据，机器学习组合起来，高效率开发强大的物联网应用。
在黄灼看来，雾计算是作为云计算的补充和扩展出现的，并不是为了取代传统云计算。在万物互联的新时代里，它将计算能力赋予到了更加边缘的设备节点。让开发者得到更加快速、便捷的数据收集、处理、反馈的能力。
更希望为广大开发者服务
大数据、云计算支撑下的人工智能产业爆发，国内外众多厂商分分加入人工智能的大军。机智云同样关注人工智能，但却和绝大部分厂商不同。
据黄灼介绍，机智云服务的不仅是厂商，而更希望服务广大开发者。为开发者们提供更好的算法能力，厂商也可以调用机智云的算法模型做他们想做的事，而不是把整套解决方案提供给他们。
此外，说到技术上的优势，首先是效率和精确度方面。机智云发布的雾计算，分布式的机器学习效率更高，而其他一些做机器学习的公司，可能会因为对端部的控制力较弱，所以只能在云端做一些不完整数据的学习。而机智云现在通过雾计算，每毫秒数据都能够采集、分析，这样得到的信息量就大了很多，所以效率跟精确度会很高。
***，黄灼表示，作为一个开发平台，使命就是把这些高端的技术能够平民化，用到各个行业。“如果物联网未来真的是所有行业万物都相连，它的门槛一定非常低，现在没有人说开发一个人工智能的东西像开发APP这么简单，我们希望能做到这样。”
附：新一代机智云4.0物联网开发平台简介
ECE(Edge Computing Engine)边缘计算引擎，是一个运行在设备通信模组或近场通信网关上的微应用容器，提供雾计算的运行环境，协调程序和底层硬件环境的关系。
RTBD(Real Time Big Data)实时大数据平台，是一个专门为物联网应用而生的实时大数据分析、处理、输出平台。
D3(Dynamic Data Director)动态数据编排引擎， 帮助开发者快速的定义和部署个性化的数据处理业务。通过图形化的拖拉拽交互方式，开发者可以灵活地编排数据流转逻辑，打造个性化的数据业务系统。
Giga ML吉咖机器学习是专门为物联网设计的机器学习产品。基于机智云的云端+雾端计算架构，吉咖机器学习可以把数据采集和处理逻辑动态分配到设备和网关端，让海量的终端设备参与到机器学习的运算中，大大的增加了可采集和处理的数据量和全网络的运算资源，可以高效的实现复杂的的机器学习算法。
