這是技術進步的風暴：人工智能，網絡虛擬化，5G，容器化應用程序和神經處理單元。 隨著新技術實現更大的連接性，向智慧社會的競賽 基於“物聯網” 加速。
多虧了開放源代碼的合作，整個旅程已成為合作而不是沒有措施的競爭。 軟件開發人員知道，將知識和資源結合起來比單獨工作更有生產力，並且在項目上進行協作可以克服政治和地理上的差異。
Linux基金會網絡和物聯網經理Arpit Joshipura表示：“無論是在歐洲，亞洲，中國，印度，日本，還是通過跨界的共同政府，開發人員都能很好地團結在一起。
Joshipura談論了中國開源峰會和Linux基金會即將進行的項目 用於高級計算，深度學習和網絡。
開源在中國正在爆炸據Joshipura稱，納稅人的水平“非常激進”。
Joshipura說：“那裡的項目有一個整體。” “將會有很多關於人工智能和深度學習的信息，因為來自世界各地的騰訊，百度和阿里巴巴將有更多的算法。”
本次活動將重點討論5G聯網等主題 以及開放網絡自動化平台ONAP的實現，該平台用於Linux基礎項目下的虛擬網絡的編排和自動化。
Joshipura說：“我們在開源峰會和KubeCon上看到了一個項目的橫截面，它們都集成在上海。”
為共同利益而合作
準備在實際應用中進行自我測試的巨大潛力，一個“全新的市場”即將出現。
黃大仙禁運， 市場部門之間缺乏協作導致優勢 根據Joshipura所說，它是“完全分散的”。
由於所有行業都面臨著相同的問題，因此這種分散性沒有生產力 基本：生命週期管理。
Linux Foundation的Edge項目匯集了70多個成員的專業知識，以創建用於邊緣計算的通用生命週期管理框架。
深度學習平台
Linux Foundation AI項目是Linux Foundation Edge的並行項目，其重點是AI和機器學習的創新。
“數據科學家，研究人員，企業家，學術機構和用戶組成的社區創建了不需要博士學位的框架和平台。 使用：可用於獲得業務成果的框架，” Joshipura說。
在示例電信用例中， 無人機用於檢查基站並執行維護分析。
該信息可以被世界各地的其他運營商使用，從而減少了重複需求。 另一個好處是操作員不必了解機器學習算法。
但是共享數據可能是一個敏感的問題。
Linux Foundation已“解決了該問題” 根據Joshipura的說法，您的社區數據許可協議中包含的內容。
該許可通過將數據視為代碼並應用最佳許可實踐來工作 遵循Apache模型，然後以類似於Amazon垂直集成其SageMaker機器學習服務的方式將數據與深度學習模型集成。
Joshipura說：“隨著網絡的發展，伴隨著前兩個項目的發展，我們已經進入Linux Foundation Networking的第二年了，我們對已經取得的進展感到非常興奮。”
生態系統內部蘊藏著巨大的活力，Linux基金會的十大活躍網絡提供商成員和運營商成員代表著全球10％的移動用戶。
協作超出了每個Linux Foundation項目的範圍，團隊協作。
“我們擁有適用於電信的Hyperledger計時。 我們擁有汽車級Linux，可以連接處於邊緣狀態的汽車。 Joshipura總結說：“每個項目都是自治的和獨立的，但卻是相關的。”