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邊緣計(jì)算+IoT云平臺(tái),物聯(lián)網(wǎng)既要能上天,還要接地氣!

作者:相關(guān)作者
來源:物女王
日期:2017-06-22 16:04:16
摘要:工業(yè)端應(yīng)用超越了消費(fèi)端應(yīng)用,正在主導(dǎo)全球物聯(lián)網(wǎng)投資,我們可以拍腦袋“負(fù)責(zé)”的預(yù)測:邊緣計(jì)算會(huì)最先從工業(yè)應(yīng)用落地。

      邊緣計(jì)算+IoT云平臺(tái),正在成為巨頭們強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)手的重頭戲。比如華為的邊緣計(jì)算方案EC-IoT和GE的云平臺(tái)Predix合作,實(shí)現(xiàn)工業(yè)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)測;再比如思科的邊緣計(jì)算實(shí)現(xiàn)與微軟Azure云平臺(tái)之間的互聯(lián),確保為企業(yè)提供從邊緣到云端的整體性服務(wù)。

  本文則將以亞馬遜剛剛推出的Greengrass為代表,揭示巨頭們?cè)诨ハ嗪献髦?,自己同時(shí)“修煉”邊緣計(jì)算+IoT云平臺(tái)能力,做到“雌雄同體”的發(fā)展思路。

  1. IoT成熟的過程,是運(yùn)算能力進(jìn)一步分工細(xì)化的過程

  “邊緣計(jì)算”是在靠近物或數(shù)據(jù)源頭的網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè),融合網(wǎng)絡(luò)、計(jì)算、存儲(chǔ)、應(yīng)用核心能力的開放平臺(tái),就近提供邊緣智能服務(wù)。

  需要強(qiáng)調(diào)的是,最新出現(xiàn)的“邊緣計(jì)算”設(shè)備,并不是傳統(tǒng)的網(wǎng)關(guān)或者控制器換個(gè)名稱“濫竽充數(shù)”,而是需要滿足3個(gè)必備能力:采集邊緣數(shù)據(jù)、智能的運(yùn)算能力和可操作的決策反饋。

  采集邊緣數(shù)據(jù) - 數(shù)據(jù)采集是邊緣計(jì)算的基礎(chǔ),從工業(yè)設(shè)備到智能家電,一切設(shè)備都是數(shù)據(jù)的來源。

  智能的運(yùn)算能力 - 基于機(jī)器學(xué)習(xí),跨越邊緣計(jì)算和云平臺(tái)提供智能化的運(yùn)算能力。微軟、谷歌、亞馬遜、IBM等巨頭正在不遺余力的把機(jī)器學(xué)習(xí)能力嵌入到各個(gè)角落。

  可操作的決策反饋 - 管理層可以根據(jù)數(shù)據(jù)分析獲得相關(guān)決策建議,或者由授權(quán)代表或者設(shè)備本身直接完成決策過程。

  邊緣計(jì)算與集中式的傳統(tǒng)云計(jì)算框架最大的區(qū)別在于,邊緣計(jì)算采用分布式計(jì)算架構(gòu),將運(yùn)算分散在靠近數(shù)據(jù)源的近端設(shè)備處理,分擔(dān)云平臺(tái)的工作量,而不再需要大老遠(yuǎn)把數(shù)據(jù)回傳云端處理,實(shí)時(shí)性更好、效率更高、延遲最短,甚至沒有網(wǎng)絡(luò)、無法接入云端,也不會(huì)妨礙邊緣設(shè)備的“貼地”計(jì)算。

  談到邊緣計(jì)算與IoT云平臺(tái)之間的關(guān)系,此前行業(yè)內(nèi)曾經(jīng)有過不小的爭論,以硅谷最知名的風(fēng)投公司a16z為主的一派認(rèn)為邊緣計(jì)算將會(huì)“吃掉”云計(jì)算,云計(jì)算終將走向“終結(jié)”,看樣子在他們手中布局了不少邊緣計(jì)算項(xiàng)目正在找人接盤。

  貼近現(xiàn)實(shí)的觀點(diǎn)是,邊緣計(jì)算與云計(jì)算將會(huì)共生,成為互補(bǔ),既不沖突,也不對(duì)立。邊緣計(jì)算并不會(huì)最終取代云端,而是通過分布式架構(gòu),讓傳統(tǒng)的云計(jì)算框架進(jìn)一步去中心化,完成運(yùn)算能力的進(jìn)一步分工,讓原本匯聚在云端的能力向外圍延伸,更加“貼地”。

  毋庸置疑,邊緣計(jì)算的市場前景非常廣闊:到2018年,40%的IoT數(shù)據(jù)將會(huì)通過霧計(jì)算、邊緣計(jì)算在近端處理。

  根據(jù)IDC的預(yù)估,對(duì)物聯(lián)網(wǎng)的投資將在未來3年內(nèi)以15.6%的速度增長,2020年達(dá)到1.29萬億美元。其中,物聯(lián)網(wǎng)投資由工業(yè)應(yīng)用主導(dǎo),包括制造業(yè)、交通運(yùn)輸業(yè)和公用事業(yè)。既然工業(yè)端應(yīng)用超越了消費(fèi)端應(yīng)用,正在主導(dǎo)全球物聯(lián)網(wǎng)投資,那我們就可以拍腦袋“負(fù)責(zé)”的預(yù)測:邊緣計(jì)算會(huì)最先從工業(yè)應(yīng)用落地。目前已有的邊緣計(jì)算+IoT云平臺(tái)的應(yīng)用案例也大多來自工業(yè)端,進(jìn)一步印證了上述觀點(diǎn)。

  德國制造商ThyssenKrupp在全球有超過100萬臺(tái)電梯,他們已經(jīng)在使用邊緣計(jì)算+IoT云平臺(tái)來預(yù)測電梯何時(shí)可能故障,并提前進(jìn)行預(yù)防措施。100萬臺(tái)電梯連接和分析,伴隨著大量的數(shù)據(jù)和與之匹配的計(jì)算能力,ThyssenKrupp利用邊緣計(jì)算消化低階的即時(shí)反饋型任務(wù),按量付費(fèi)使用的云端計(jì)算用以處理高階決策。

  可口可樂使用邊緣計(jì)算+IoT云平臺(tái)來管理位于各地的新型酷炫飲料機(jī)。邊緣設(shè)備可以讓客戶隨意選擇超過100種的不同飲料組合,迅速完成定制,并負(fù)責(zé)收集與消費(fèi)者偏好相關(guān)的大量信息,然后通過云端與可口可樂中央數(shù)據(jù)中心共享。

  美國最新一代的列車也在使用邊緣計(jì)算+IoT云平臺(tái)搭配的解決方案,覆蓋美國鐵路網(wǎng)絡(luò)中的20,000列車和65000英里軌道。邊緣設(shè)備不斷監(jiān)測火車的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù),減少碰撞風(fēng)險(xiǎn)、提高列車的安全性,并將重要數(shù)據(jù)回傳云端。

  除此以外,邊緣計(jì)算+IoT云平臺(tái)的組合,還可以用到傳感器數(shù)據(jù)監(jiān)測和分析、零售業(yè)用戶的行為分析、移動(dòng)數(shù)據(jù)的降噪和信息提取、金融機(jī)構(gòu)的合規(guī)分析、石油/天然氣等行業(yè)的遠(yuǎn)程監(jiān)測和分析,以及各種相關(guān)領(lǐng)域。

  2. 巨頭紛紛跨界,進(jìn)入下半場的新賽道

  之前我曾經(jīng)說過,《云計(jì)算和IoT平臺(tái)之爭開啟“下半場”,邊緣計(jì)算將成為“主陣地”》,這是Top Down的觀點(diǎn)。就在本周,亞馬遜正式推出Greengrass進(jìn)軍邊緣計(jì)算陣地。而如果從Bottom up的觀點(diǎn)來看,聚焦在傳統(tǒng)邊緣計(jì)算領(lǐng)域的企業(yè)也紛紛進(jìn)軍IoT云平臺(tái)。“雌雄同體”的中性氣質(zhì),正在物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域中彌漫。

  Top down之亞馬遜

  亞馬遜AWS在本周正式發(fā)布了邊緣計(jì)算服務(wù)Greengrass,這是一種允許用戶以安全方式為互聯(lián)設(shè)備執(zhí)行本地計(jì)算、消息收發(fā)和數(shù)據(jù)緩存的方案。

  Greengrass將AWS無縫擴(kuò)展至設(shè)備端,以便于用戶更加輕量的在本地操作其產(chǎn)生的數(shù)據(jù),同時(shí),制造商仍然可以使用云端進(jìn)行管理、分析以及展開其他應(yīng)用服務(wù)。

  借助AWS Greengrass,互聯(lián)設(shè)備可以運(yùn)行AWS Lambda函數(shù)、同步設(shè)備數(shù)據(jù)以及與其他設(shè)備安全通信,甚至無需連接互聯(lián)網(wǎng),最大程度地降低將IoT數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆贫说某杀?。用戶不用再糾結(jié)于本地執(zhí)行的實(shí)時(shí)性和云平臺(tái)方案的靈活性,實(shí)現(xiàn)魚與熊掌兼得的“美事”。

  即使在無法連接到云平臺(tái)的狀態(tài)下,Greengrass設(shè)備仍然可以通過本地網(wǎng)絡(luò),進(jìn)行數(shù)據(jù)的通信與處理,等待與云平臺(tái)的連接恢復(fù)之后,再把數(shù)據(jù)上傳并同步到云端。

  諾基亞實(shí)驗(yàn)室正在測試Greengrass的性能,根據(jù)目前的結(jié)果,93%的數(shù)據(jù)可以在邊緣處理,與以往集中式的云平臺(tái)相比,往返時(shí)間減少了28%,延遲時(shí)間降低了39%。

  一家采礦公司已經(jīng)開始使用Greengrass來評(píng)估路途的顛簸程度和路況數(shù)據(jù),以便即使當(dāng)?shù)氐木W(wǎng)絡(luò)覆蓋不佳,它的運(yùn)輸卡車也能安全有效地通行。

  亞馬遜尚未透露Greengrass服務(wù)的價(jià)格。

  Top down之谷歌

  Google也于近期發(fā)布了全新的邊緣計(jì)算服務(wù)Cloud IoT Core,協(xié)助企業(yè)連接及管理物聯(lián)網(wǎng)裝置,以及快速處理物聯(lián)網(wǎng)裝置所采集的數(shù)據(jù)。Cloud IoT Core設(shè)計(jì)目的是簡化數(shù)據(jù)傳輸來幫助用戶使用谷歌云提供的數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)能力,并實(shí)時(shí)地將原先不可訪問的操作數(shù)據(jù)可視化。

  Cloud IoT Core搭配谷歌其他云服務(wù),比如Pub/Sub、Dataflow、Bigtable, BigQuery、Data Studio,可以提供一整套解決方案來實(shí)時(shí)地收集、處理、分析、可視化物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)以提高用戶開發(fā)效率。

  Google Cloud IoT Core的關(guān)鍵特性包括:

  端到端安全:使用基于證書和TLS加密的認(rèn)證方式提供端對(duì)端安全;搭載Linux、Android Things或其它操作系統(tǒng)的設(shè)備,只要符合Cloud IoT Core的安全需求即可獲得全面的安全保障。

  便捷的數(shù)據(jù)洞察:集成了豐富的下游分析系統(tǒng)如谷歌大數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)。

  Serverless基礎(chǔ)架構(gòu):在谷歌Serverless平臺(tái)上不受時(shí)間與資源限制地通過水平拓展來擴(kuò)大規(guī)模。

  角色權(quán)限數(shù)據(jù)管理:為不同設(shè)備部署相應(yīng)的IAM角色來分配對(duì)設(shè)備和數(shù)據(jù)的訪問權(quán)限。

  自動(dòng)部署設(shè)備:使用REST API自動(dòng)管理大規(guī)模設(shè)備注冊(cè),部署和操作。

  目前Cloud IoT Core仍屬封閉測試階段。

  Top down之微軟

  今年5月,微軟首席執(zhí)行官薩蒂亞·納德拉宣布:微軟遇見了新世界,一個(gè)智能云(Intelligent Cloud)+智能邊緣(Intelligent Edge)的世界。最新推出的Azure IoT Edge服務(wù),是一個(gè)為物聯(lián)網(wǎng)準(zhǔn)備的云服務(wù)。它會(huì)用各種傳感器和小型計(jì)算設(shè)備追蹤工業(yè)場景中的數(shù)據(jù),然后由微軟的云和AI工具分析,通過這項(xiàng)功能將計(jì)算能力由云推向邊緣。

  當(dāng)這些邊緣設(shè)備的運(yùn)算分析能力越來越強(qiáng),現(xiàn)在開始也有更多廠商將機(jī)器學(xué)習(xí)、甚至是深度學(xué)習(xí)的能力帶進(jìn)設(shè)備內(nèi),使得現(xiàn)在的邊緣設(shè)備也能做到云端能做的事,應(yīng)用也越來越廣了。

  例如微軟的Azure IoT Edge,不僅能采集和分析數(shù)據(jù),還開始將Azure機(jī)器學(xué)習(xí)及AI認(rèn)知服務(wù)帶進(jìn)設(shè)備端,讓設(shè)備想要就近結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)變得更容易多了。

  Azure IoT Edge 使得 IoT 設(shè)備能夠?qū)崟r(shí)運(yùn)行云服務(wù),處理數(shù)據(jù),并與傳感器和其它與之相連的設(shè)備進(jìn)行通信。通過處理、分析和運(yùn)行數(shù)據(jù)源,Azure IoT Edge 幫助用戶做出更快、更智能的決策,同時(shí)將關(guān)鍵信息發(fā)送到云進(jìn)一步分析來降低帶寬成本。

  看完了Top down的角度,咱們?cè)賮碚f說Bottom up。邊緣計(jì)算并不是一個(gè)全新概念,不少企業(yè)已經(jīng)深耕多年,尤其以工業(yè)領(lǐng)域的知名企業(yè)為代表,都是擅長邊緣計(jì)算的行家里手,憑借以往設(shè)備端的數(shù)據(jù)采集與控制經(jīng)驗(yàn),加個(gè)IoT云平臺(tái)的營生,也可以得心應(yīng)手。

  網(wǎng)關(guān)Gateway是常見的一種邊緣計(jì)算設(shè)備,不過跟傳統(tǒng)只用來搜集和轉(zhuǎn)發(fā)資料的物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)相比,新一代邊緣網(wǎng)關(guān)變得聰明,開始具有運(yùn)算分析能力,能將靠近傳感器和其他物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備周圍搜集的數(shù)據(jù)先運(yùn)算處理,讓數(shù)據(jù)變少以后再回傳云端。

  與傳統(tǒng)的PLC工業(yè)控制器不同,邊緣網(wǎng)關(guān)使用更為通用的語言編程。即使沒有網(wǎng)絡(luò),邊緣網(wǎng)關(guān)也能透過和其他運(yùn)算設(shè)備組成一個(gè)具有分布式計(jì)算架構(gòu)的本地局域網(wǎng),自行接手運(yùn)算,等待網(wǎng)絡(luò)恢復(fù)后,才將處理后的資料傳回云端,若是邊緣設(shè)備運(yùn)算能力足夠,甚至可以直接在本地處理,不必再送到云端接續(xù)處理。

  智能網(wǎng)關(guān)的技術(shù)積累,再加上Bottom up這端正在積聚的IoT云平臺(tái)實(shí)力,Top down和Bottom up兩條陣線誰更具有優(yōu)勢,還得路遙知馬力,日久見分曉。

  從現(xiàn)有情況分析,與Top down陣線相比,Bottom up優(yōu)勢在于有大量的已有設(shè)備安裝基礎(chǔ),劣勢在于邊緣設(shè)備端的開放性明顯不足,分析算法與機(jī)器學(xué)習(xí)能力也存在一定的缺失。

  為了彌補(bǔ)這些短板,Bottom up陣線的IoT云平臺(tái)要么與分析算法強(qiáng)大的云平臺(tái)對(duì)接,要么培育生態(tài)合作伙伴,將實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)化成應(yīng)用軟件,嵌入到平臺(tái)的分析功能中來。

  在實(shí)際應(yīng)用的過程中,Bottom up陣線的已有核心競爭力聚焦在OT(Operational Technology)工程師端,欠缺IT(Information Technology)工程師們的深度參與,無論是編程語言的阻礙,還是最新算法的領(lǐng)悟,都由于OT與IT之間的差異而難以逾越。

  每個(gè)問題都有解且不止唯一解,我在此拭目以待各家企業(yè)攻克難關(guān)的高招。

  Bottom up之西門子

  僅僅邊緣計(jì)算還不夠,工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)需要利用云平臺(tái)來應(yīng)付各種情境。西門子Simatic IOT 2000就是專為西門子云平臺(tái)MindSphere和SAP Hana而設(shè)計(jì)的智能網(wǎng)關(guān)。

  用戶可以在工廠內(nèi)部對(duì)網(wǎng)關(guān)進(jìn)行改造,以便協(xié)調(diào)不同數(shù)據(jù)源之間的通信、分析并傳遞數(shù)據(jù)。通過Simatic IOT 2000接入的云平臺(tái)可以是MindSphere或用戶首選的其它任何云。

  Simatic IOT 2000通常用于預(yù)防性機(jī)械維護(hù),可最大限度減少生產(chǎn)停工風(fēng)險(xiǎn),避免高價(jià)損失。另外,它還能對(duì)相關(guān)指標(biāo)進(jìn)行評(píng)估,并盡早查明即將發(fā)生的磨損。

  由于在工業(yè)領(lǐng)域多年的經(jīng)驗(yàn)積累,Simatic IOT 2000保證了在工業(yè)現(xiàn)場惡劣環(huán)境下的可靠性,這一點(diǎn)能夠彌補(bǔ)Arduino等物聯(lián)網(wǎng)開源硬件在工業(yè)強(qiáng)度等級(jí)上的不足,相當(dāng)于給性能強(qiáng)大的物聯(lián)網(wǎng)硬件穿上一身安全服。

  至于MindSphere,則是西門子推出的一個(gè)開放IoT云平臺(tái),工業(yè)企業(yè)可將其作為數(shù)字化服務(wù)——譬如預(yù)防性維護(hù)、能源數(shù)據(jù)管理以及工廠資源優(yōu)化——的基礎(chǔ)。

  Bottom up之博世

  博世在本輪邊緣計(jì)算+IoT云平臺(tái)的賽局中的能量不可小覷,這是一家具備傳感器、云平臺(tái)和服務(wù),三大核心IoT競爭力的公司。

  2016年3月,博世集團(tuán)董事會(huì)主席鄧納爾博士在Bosch Connected World峰會(huì)上,宣布博世為其物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)正式推出自己的云平臺(tái)。博世將通過這一平臺(tái),運(yùn)行各類有助于實(shí)現(xiàn)未來互聯(lián)愿景的應(yīng)用程序,包括智能家居、工業(yè)4.0以及互聯(lián)交通。

  按照博世的邏輯,給公司制造的各種家電、工業(yè)產(chǎn)品、車載設(shè)備等“物”加上感知設(shè)備,能夠使其收集到數(shù)據(jù)。之后數(shù)據(jù)將會(huì)被傳到Bosch IoT Cloud,通過軟件的運(yùn)算和優(yōu)化,最終形成相應(yīng)的服務(wù)。具體包含4個(gè)關(guān)鍵的技術(shù)方向:

  邊緣計(jì)算和霧計(jì)算:隨著設(shè)備的增多,只讓云端負(fù)擔(dān)全部設(shè)備的數(shù)據(jù)傳輸及計(jì)算是不現(xiàn)實(shí)的。因此在網(wǎng)絡(luò)邊緣的設(shè)備中(例如路由器),也需具備數(shù)據(jù)處理及計(jì)算能力,這樣云端的壓力就將得到分解。

  物聯(lián)網(wǎng)絡(luò):指的是互聯(lián)基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè),以及連接速度的優(yōu)化。

  區(qū)塊鏈:建立一個(gè)去中心化和去監(jiān)管化的合約信用體系。

  人工智能:博世與NVIDIA聯(lián)合發(fā)布AI車載電腦已經(jīng)足夠證明其對(duì)AI的重視。

  Bottom up之研華科技

  臺(tái)灣嵌入式系統(tǒng)廠商研華科技今年也發(fā)表了一系列邊緣智能服務(wù)器軟硬整合解決方案(Edge Intelligence Servers),可以應(yīng)用在工廠、零售、車隊(duì)物流、醫(yī)療,以及環(huán)境與能源等行業(yè)。

  新一代IoT邊緣智能服務(wù)器(Edge Intelligence Server,EIS)可以把不同工業(yè)協(xié)議收集起來的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成MQTT協(xié)議傳輸?shù)皆贫?,然后再做?shù)據(jù)分析或應(yīng)用的處理。簡單的說,研華IoT邊緣智能服務(wù)器(EIS)=物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)+小型數(shù)據(jù)庫+輕量計(jì)算與分析。

  同時(shí),為了幫助物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)集成商快速開發(fā)出所需的應(yīng)用系統(tǒng),研華開發(fā)了一個(gè)中間件名叫WISE-PaaS,這個(gè)中間件提供傳感器信息傳輸和遠(yuǎn)程管理控制,集成了大數(shù)據(jù)分析、物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用開發(fā)等工具,是云平臺(tái)與IoT設(shè)備之間的橋梁。

  3. 機(jī)器學(xué)習(xí)正在“離家出走”,貼近邊緣

  除了巨頭們對(duì)邊緣計(jì)算的青睞之外,技術(shù)的成熟度也在催化邊緣計(jì)算的落地。

  以往我們認(rèn)為人工智能的相關(guān)算法必須通過云端的運(yùn)算能力來實(shí)現(xiàn),不過現(xiàn)在機(jī)器學(xué)習(xí)大有從云端降落的趨勢,通過邊緣計(jì)算完成。

  最近蘋果發(fā)布了Core ML平臺(tái),堅(jiān)持不在云端實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí),核心是加速在iPhone、iPad、Apple Watch上的人工智能任務(wù),支持深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)、樹集成、線性模型等。

  Core ML為設(shè)備性能進(jìn)行了優(yōu)化,從而減少了內(nèi)存占用和功耗。嚴(yán)格在設(shè)備上運(yùn)行能夠確保用戶數(shù)據(jù)的隱私,并且能保證各種應(yīng)用在沒有網(wǎng)絡(luò)連接時(shí)也能夠工作和響應(yīng)。由于Core ML減少了很多不必要的內(nèi)容,就算不在云端運(yùn)行也不會(huì)性能變差。

  Core ML的推出意味著機(jī)器學(xué)習(xí)正在從云端“離家出走”,降落到邊緣設(shè)備的開始。

  通過上下兩集的評(píng)述,你應(yīng)該已經(jīng)看清了巨頭的邏輯,通過培養(yǎng)邊緣計(jì)算+IoT云平臺(tái)的綜合實(shí)力,提煉共性技術(shù),跨越多個(gè)行業(yè)推出普適性的服務(wù)。

  而在實(shí)際的操作中,無論是工業(yè)領(lǐng)域,還是消費(fèi)領(lǐng)域,細(xì)分市場眾多,需求差異很大,夢想一步做成整體行業(yè)的獨(dú)角獸簡直是難于登天。這時(shí)創(chuàng)新企業(yè)擺正態(tài)度,找準(zhǔn)定位,依托巨頭斥資打造的物聯(lián)網(wǎng)生態(tài),在某個(gè)或者某幾個(gè)細(xì)分領(lǐng)域深耕細(xì)作,不失為發(fā)展良機(jī)。

  本文的最后,附上整理表格,邊緣計(jì)算并不只是巨頭的天下。

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