Ако изкуственият интелект се счита за пътуване от А до Б, услугата за облачни изчисления е летище или високоскоростна жп гара, а Edge Computing е такси или споделен велосипед. Изчисляването на ръбовете е близо до страната на хората, нещата или източниците на данни. Той приема отворена платформа, която интегрира възможностите за съхранение, изчисления, достъп до мрежата и основните възможности на приложението, за да предоставя услуги за потребителите в близост. В сравнение с централно внедрените облачни изчислителни услуги, Edge Computing решава проблеми като дълъг латентност и трафик с висок конвергенция, осигурявайки по-добра поддръжка за услугите в реално време и взискателната лента.
Огънят на Chatgpt е поставил нова вълна на разработка на AI, ускорявайки потъването на AI в повече области на приложения като индустрия, търговия на дребно, умни домове, умни градове и др. Голямо количество данни трябва да се съхраняват и изчисляват в края на приложението и да се разчита само на облака, вече не е в състояние да отговори на действителното търсене, Edge Computing подобрява последния километър на AI приложения. Съгласно националната политика за енергично развитие на цифровата икономика, облачните изчисления в Китай влязоха в период на приобщаващо развитие, търсенето на Edge Computing се повиши и интегрирането на облачния ръб и край се превърна в важна еволюционна посока в бъдеще.
Пазарът на Edge Computing да нарасне с 36,1% CAGR през следващите пет години
Индустрията на Edge Computing е влязла в етап на стабилно развитие, както се доказва от постепенната диверсификация на своите доставчици на услуги, разширяващия се пазарен размер и по -нататъшното разширяване на областите на приложение. По отношение на размера на пазара, данните от доклада за проследяване на IDC показват, че общият размер на пазарния размер на компютърните сървъри в Китай достига 3,31 милиарда щатски долара през 2021 г., а общият размер на пазарния размер на компютърните сървъри в Китай се очаква да нарасне със сложен годишен темп на растеж от 22,2% от 2020 г. до 2025 г. SULLIVAN прогнозите, пазарният размер на крайните изчисления в Китай се очаква да достигне RMB 250. от 36,1% от 2023 до 2027 г.
Edge Computing Eco-индустрията процъфтява
В момента Edge Computing е в ранния етап на огнището, а границите на бизнеса в индустриалната верига са сравнително размити. За отделните доставчици е необходимо да се обмисли интеграцията с бизнес сценариите, а също така е необходимо да се адаптира към промените в бизнес сценариите от техническо ниво, а също така е необходимо да се гарантира, че има висока степен на съвместимост с хардуерно оборудване, както и за инженерната способност да наземват проекти.
Индустриалната верига Edge Computing е разделена на доставчици на чипове, доставчици на алгоритъм, производители на хардуерни устройства и доставчици на решения. Продавачите на чипове най-вече разработват аритметични чипове от крайната страна до крайната страна до облачната страна и в допълнение към чиповете от страна на ръба, те също разработват карти за ускоряване и поддържат платформи за разработка на софтуер. Доставчиците на алгоритъм приемат алгоритмите за компютърно зрение като ядро за изграждане на общи или персонализирани алгоритми, а също така има предприятия, които изграждат алгоритъм молове или тренировки и натискащи платформи. Продавачите на оборудване активно инвестират в продукти за компютърни изчисления, а формата на продуктите на Edge Computing се обогатява постоянно, като постепенно образува пълен куп от Edge Computing продукти от чипа до цялата машина. Доставчиците на решения предоставят решения, интегрирани с софтуер или софтуер, интегрирани за конкретни индустрии.
Приложенията за крайни изчисления на индустрията ускоряват
В областта на Smart City
Понастоящем цялостната проверка на градската собственост обикновено се използва в начина на ръчна проверка, а режимът на ръчна проверка има проблемите на високото време за отнемане на време и трудоемко разходи, зависимостта на процесите от индивидите, лошото покритие и честотата на проверката и лошия контрол на качеството. В същото време процесът на проверка регистрира огромно количество данни, но тези ресурси за данни не са трансформирани в активи на данни за овластяване на бизнеса. By applying AI technology to mobile inspection scenarios, the enterprise has created an urban governance AI intelligent inspection vehicle, which adopts technologies such as the Internet of Things, cloud computing, AI algorithms, and carries professional equipment such as high-definition cameras, on-board displays, and AI side servers, and combines the inspection mechanism of "intelligent system + intelligent machine + staff assistance". Той насърчава трансформацията на градското управление от интензивно между персонала към механична интелигентност, от емпирична преценка до анализ на данни и от пасивен отговор към активно откритие.
В областта на интелигентната строителна площадка
Edge computing-based intelligent construction site solutions apply the deep integration of AI technology to the traditional construction industry safety monitoring work, by placing an edge AI analysis terminal at the construction site, completing the independent research and development of visual AI algorithms based on intelligent video analytics technology, full-time detection of events to be detected (eg, detecting whether or not to wear a helmet), providing personnel, environment, security and other safety risk point identification and alarm reminder services, and taking Инициативата за идентифициране на опасни фактори, AI интелигентно охрана, спестяване на разходи за работна ръка, за да се отговори на нуждите на персонала и управлението на безопасността на имотите на строителните обекти.
В областта на интелигентния транспорт
Архитектурата от страна на облака се превърна в основната парадигма за внедряване на приложения в интелигентната транспортна индустрия, като облачната страна е отговорна за централизираното управление и част от обработката на данни, крайната страна, основно предоставяйки анализ на данните от страна на край на крайната страна и обработката на решения за изчисления, а крайната страна, отговорна главно за събирането на бизнес данни.
В специфични сценарии като координация на превозни средства, холографски кръстовища, автоматично шофиране и железопътен трафик, има голям брой достъпни разнородни устройства и тези устройства изискват управление на достъпа, управление на изхода, обработка на аларми и обработка на експлоатация и поддръжка. Изчисляването на ръбовете може да се раздели и завладее, да превърне големи на малки, да предостави функции за преобразуване на протокол с кръстосани слоеве, да постигне унифициран и стабилен достъп и дори съвместен контрол на хетерогенните данни.
В областта на индустриалното производство
Сценарий на оптимизиране на производствените процеси: В момента голям брой дискретни производствени системи са ограничени от непълнотата на данните, а общата ефективност на оборудването и други изчисления на данните от индекса са сравнително помия, което затруднява използването на ефективността. Платформа за компютърни изчисления, базирана на информационен модел на оборудването, за постигане на семантично ниво на производствена система Хоризонтална комуникация и вертикална комуникация, базирана на механизма за обработка на потока в реално време за обшивка и анализ на голям брой полеви данни в реално време, за да се постигне модел на производствена линия, базирана на производствена линия.
Сценарий за прогнозиране на оборудването: Поддръжката на индустриалното оборудване е разделена на три вида: репаративна поддръжка, превантивна поддръжка и прогнозна поддръжка. Възстановителната поддръжка принадлежи на поддръжката на Ex Post Facto, превантивната поддръжка и прогнозната поддръжка принадлежат на поддръжката на бившата Ante, първата се основава на времето, производителността на оборудването, условията на площадката и други фактори за редовно поддържане на оборудване, повече или по-малко въз основа на човешкия опит, вторият чрез събиране на сензорни данни, мониторинг в реално време на работещото състояние на оборудването, въз основа на индустриалния модел на анализа на данните, и за произнасяне на състоянието на оборудването.
Industrial quality inspection scenario: industrial vision inspection field is the first traditional automatic optical inspection (AOI) form into the quality inspection field, but the development of AOI so far, in many defect detection and other complex scenarios, due to the defects of a variety of types, feature extraction is incomplete, adaptive algorithms poor extensibility, the production line is updated frequently, the algorithm migration is not flexible, and Други фактори, традиционната AOI система е трудна за задоволяване на развитието на нуждите на производствената линия. Следователно, платформата за алгоритъм за проверка на индустриалното качество на качеството, представена от дълбокото обучение + малкото изучаване на проби, постепенно замества традиционната схема за визуална проверка, а платформата за инспекция на промишленото качество на AI премина през два етапа на класическите алгоритми за машинно обучение и алгоритмите за инспекция на дълбокото обучение.
Време за публикация: октомври-08-2023