2020年11月02日 | 千亿级赛道上的国产物联网操作系统们

作为未来商业的必争高地，物联网操作系统领域早已有了诸多玩家，Google、苹果、微软、亚马逊、arm、阿里、腾讯、华为等都做了重金布局。但是与PC、移动互联网时代不同，当前国内外并没有哪家公司能一家独大，这就意味着只要规划的好，找准切入点，国内外公司具有平等的机会在这千亿级别赛道上胜出。10月24日，第二届国产嵌入式操作系统技术与产业发展论坛暨嵌入式系统联谊会主题讨论会在杭州召开，主办方特别邀请了国内从事嵌入式操作系统研究、教学、产品开发的专家和学者参与论坛的主题演讲和技术报告，共话国产操作系统的机遇与挑战。

下午场主题为：AIoT时代的物联网操作系统，由嵌入式系统联谊会秘书长何小庆主持，阿里、腾讯、指令集、海尔、中移动等多名公司代表从产业、技术、应用、对比、趋势等角度，全面为我们解读了国产物联网操作系统。
 
电子标准院雷根：目前，国内外操作系统相关的标准还比较少
 

中国电子技术标准化研究院物联网研究中心网络技术研究室工程师雷根
 

“当前操作系统相关的国家标准还比较少，”中国电子技术标准化研究院物联网研究中心网络技术研究室工程师雷根介绍，其中安全类标准有5项，技术要求类标准有4项，分别占全部现行国内操作系统国家标准的28%和22%。对于操作系统核心功能（内核、框架）的标准，目前国内外是缺失状态。究其原因，雷根觉得有三点：首先，操作系统各家内核都有自己的特色，标准化技术点较少；第二，PC和移动系统架构有x86、arm、MIPS等，这些技术实现的差异较大，难于标准化；第三，事实标准居多，物联网操作系统标准正在发展初期，业界推动标准化的积极性还不够强。

因为硬件平台的碎片化、多样化，物联网操作系统需要具备占用资源少、运行功耗低、支持多种物联网互联协议、安全可靠并具备组网等能力。对此，业界玩家纷纷使出大招，满足物联网应用场景要求。归纳总结起来，主要有三条技术路线：

第一，减法路线。相关厂商基于PC和移动操作系统，对物联网终端设备进行裁剪，裁剪掉不必要的功能来适应物联网设备对功耗和资源的要求。这样的系统可以保持底层技术架构一致，利用原商业生态快速进入市场。但是因为这样的操作系统需要兼顾多种场景，难做到底层最优，也很难满足物联网新特征及需求。这个路线的主要代表是WindowsIoT Cores、Android Things。

第二，加法路线。基于原有轻量级的嵌入式操作系统添加相关通信协议等，达成物联网所需功能。这样厂商可以通过最小系统迭代适应多平台，低功耗控制和可靠性强。但对业务场景的支撑不足，重新构建新的生态体系困难。这个路线的主要代表是thingsqure、Contiki、Tiny OS。

第三，互联网路线。基于互联网厂家的云服务来对接自己的云平台，这样的操作系统可以与互联网紧密结合，有利于互联互通。但由于目前大多数厂商推出的物联网操作系统仅与自家服务相对应，很难做好生态共享。这个路线主要代表是AliOS Things、mbed OS、Azure RTOS。

雷根介绍，国内厂商目前主要采用加法路线推出自己的新型轻量级嵌入式操作系统，来满足物联网应用的特定需求。但他觉得互联网路线操作系统更有弯道超车的可能。

当前，我国物联网标准化成果颇丰，这为操作系统标准的推出奠定了基础。雷根介绍，我国共发布了物联网基础共性国标56项、行业标准2项，在研标准20项，覆盖了架构、传输、互操作、网关、接口、标识、测试与评价等相关基础性标准，开展了工业、农业、林业、智能家居、智慧城市、智慧医疗、金融质押等领域的应用标准。同时，国际上已发布物联网标准26项，其中我国主导的占8项，在研标准/技术报告18项，我国主导参与的有10项。电子标准院的下一步计划就是将面向多场景应用领域，依托标准化组织与产业联盟形成标准制定、测试认证全流程解决方案，吸引上下游厂商无缝连接，建设良好生态。

腾讯汪礼超：腾讯对物联网是全栈布局
 

腾讯高级工程师汪礼超

物联网行业已呈井喷状态，腾讯高级工程师汪礼超介绍，为此，腾讯在整个生态链中（端侧、边缘、管道、云端）都布局了完整的产品体系，其中物联网操作系统是整个技术栈中关键部分，腾讯目前支持三个产品系列：

TencentOS Tiny ：面向资源少、低功耗物联网终端设备，主要提供设备资源管理、连接管理、端云协同功能。
TencentOS Edge：为边缘侧提供云端计算能力边缘化、定位、图像、视频、AI等能力。
TencentOS Server：是在腾讯运行多年的服务器级操作系统，支持管道、云端的服务。

其中，TencentOS Tiny支持业界主流的MCU芯片和模组，具有极致精简内核、超低资源占用，高效管理框架、超低电量消耗，简洁IoT架构，能够帮助开发者超快速度入手。在内核方面，TencentOS Tiny 完全开源，HAL层过度封装会导致开发者学习成本提高，所以腾讯在做HAL封装时尽量做得非常精简。如果没有做硬件适配，可以使用原厂BSP包直接应用于TencentOS Tiny 中。在通信模组框架及联网SDK方面，腾讯既支持直接提供模组作为透传的通信通道，也支持直接把软件下载模组中。目前基于TencentOS Tiny AT框架完成驱动适配的通信模组已超20款，基本覆盖主流通信模组应用场景。厂家可以基于稳定的框架通信系统，快速进行原型开发。固件升级OTA是与腾讯云平台配合完成的。具有全镜像、差分可选，提供完整性安全校验，掉电保护，固件回滚，差分升级提供差分包制作工具、全部源码开源开放等特点，是业界首个全开源免费的嵌入式差分升级方案，能够有效减少升级带宽和OTA缓存区资源占用，提供差分还原算法源代码。Tickless低功耗，汪礼超介绍，普通功耗管理模式，当系统处于“空闲”状态时，系统自动进入低功耗模式。但是仍然有“时钟滴答”，因此能在低功耗模式下逗留的时间很短。针对这种情况，腾讯Tickless功耗管理模式提供非周期时钟，根据系统实时信息，直接停掉“时钟滴答”，从而节省整个系统级功耗。在安全组件方面，TencentOS Tiny做到了端云安全一体化，配合腾讯云物联网平台实现TID机制。在端侧操作层面，腾讯配合实现设备唯一性ID保障，设备证书、设备私钥、设备认证、根证书、以及密钥管理。在通信层面，腾讯则提供通信数据对称加密（TLS/DTLS），针对多种场景提供不同的安全等级。ELF Loader是TencentOS Tiny提供的对elf格式文件进行加载并执行的组件。目前支持动态加载的文件为目标文件（object）和共享目标文件（shared object）。通过这种方式，可以把内核应用分离，按需调用，可节省内存，多APP共用地址空间。除了上述核心技术开源外，腾讯还在github上和腾讯云大学上提供了完善的教程文档和视频资源。自2019年9月18日正式开源以来，目前TencentOS Tiny已有4700+star数量，1100+fork数量，已支持60+硬件平台，包括主流的STM32全系列、NXP Kinetis/LPC系列、华大半导体、Nordic蓝牙系列、兆易GD32/GD32V、国民技术N32系列、TI MSP系列等。

 
针对边缘侧，腾讯布局了TencentOS Edge操作系统，该系统基于Linux内核，提供边缘容器、AIoT、媒体引擎、网关协议互转组件、以及IoT业务相关的服务。主要特点是，其支持腾讯云原生公有云及微瓴私有云，集成腾讯内部 TencentOS Server 版同源内核安全加固，能够快速集成腾讯云运营系统，共享腾讯云运营服务，支持多平台，快速移植极小系统，支持定制化组件等。目前已支持的硬件平台是性能强劲的AI平台和通用性能的网关平台，AI方面如Intel、高通、树莓派等以及腾讯自研AI芯片，网关平台如STM32MP1系列和NXP imx6系列。

 
海尔尹德帅：AI在物联网操作系统大有可为

海尔集团优加研发负责人尹德帅
 

海尔集团优加研发负责人尹德帅表示，当前物联网操作系统架构主要关注内存管理、进程管理、进程间通信、文件系统管理、网络管理、中断处理等等，针对具体应用场景或者业务进行相关的研究。浏览当前物联网应用可以看到，如森林防火无人机巡逻应用，需要进行目标检测、区域识别、暗火辨识等功能；如高速除草机器人、自动驾驶需要高速、精准图像识别；异响检测需要高实时性，物联网应用实际上早已或多或少渗透了AI的图像识别、音视频分析等能力。

但是，AI与IoT的结合给物联网操作系统也带来了新的挑战，受限于物联网业务的浩如烟海，物联网操作系统的研究方向与内容呈现出新的挑战，这些挑战包括安全需求的多样化与动态化挑战、AI对于算力的要求与嵌入式系统算力资源受限的矛盾挑战，操作系统调度与任务管理、内存管理等如何利用AI技术的挑战等。对此，尹德帅从技术方案探索的角度试图去应对目前的挑战，并就不同的挑战给出了不同过的技术解决方案以及在实际产品中的一些探索应用：

在任务调度方面，操作系统运行在不同的应用场景对任务调度的需求不同，因而需要解决任务调度算法针对不同业务进行个性化适应问题。对此，海尔采用了K-means算法对任务进行聚类分析，把任务进行分类，根据不同分类采用不同的调度算法。在任务特征收集时，收集到调度频率、内存申请大小及频率、运行时长、中断处理频率、任务调度顺序等信息，后台根据收集到的数据，进行任务分类，并制定优化策略，并把优化策略下载到设备端。操作系统根据最新策略进行优化调度。

在任务调度优化方面，因为操作系统需要根据任务关联度进行优先调度，所以需要解决资源限制设备中任务调度需要用户长时间等待问题。海尔利用Apriori算法探索任务之间的关联关系，对于同时发生或者时间维度上接续发生的任务，调整任务调度顺序。通常调整TCB任务块来进行任务调度调整。

在异常任务检测方面，需要解决设备运行过程中异常任务检测方法比较单一、检测维度单一的问题，海尔利用多元离群点算法进行检测，设计异常检测特征，比如堆栈、内存使用、锁的使用数量等。同时设定异常任务处理规则，利用多元离群点检测算法从多个维度对操作系统任务进行检测，提前预知危险任务并根据预设规则进行处理。

综上所述，AI在操作系统的应用无论从业务角度还是传统研究角度都有很大的用武之地，Embedded AI会成为操作系统的标准配置项，如同网络协议、文件系统一样，操作系统的研究需要AI注入新活力。