Ако изкуственият интелект се разглежда като пътуване от А до Б, облачната услуга е летище или високоскоростна железопътна гара, а крайното изчисление е такси или споделен велосипед. Edge computing е близо до хората, нещата или източниците на данни. Той приема отворена платформа, която интегрира възможности за съхранение, изчисления, мрежов достъп и основни възможности на приложението, за да предоставя услуги за потребители в близост. В сравнение с централно разположените облачни изчислителни услуги, периферните изчисления разрешават проблеми като дълга латентност и висок трафик на конвергенция, осигурявайки по-добра поддръжка за услуги в реално време и изискващи честотна лента.
Пожарът на ChatGPT постави началото на нова вълна от развитие на AI, ускорявайки потъването на AI в повече области на приложение като индустрия, търговия на дребно, интелигентни домове, интелигентни градове и т.н. Голямо количество данни трябва да се съхраняват и изчисляват в края на приложението и разчитането само на облака вече не е в състояние да отговори на действителното търсене, периферните изчисления подобряват последния километър приложения с изкуствен интелект. Съгласно националната политика за енергично развитие на дигиталната икономика, облачните изчисления в Китай навлязоха в период на приобщаващо развитие, търсенето на периферни изчисления нарасна и интегрирането на облачните ръбове и края се превърна във важна еволюционна посока в бъдещето.
Пазарът на периферни компютри ще нарасне с 36,1% CAGR през следващите пет години
Индустрията на периферните компютри навлезе в етап на стабилно развитие, както се вижда от постепенната диверсификация на нейните доставчици на услуги, разширяващия се размер на пазара 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 пазара на периферни изчислителни сървъри в Китай достигна 3,31 милиарда щатски долара през 2021 г. и се очаква общият пазарен размер на крайни изчислителни сървъри в Китай да расте със сложен годишен ръст процент от 22,2% от 2020 г. до 2025 г. Съливан прогнозира, че размерът на пазара на крайни компютри в Китай се очаква да достигне 250,9 милиарда RMB през 2027 г., с CAGR от 36,1% от 2023 до 2027 г.
Екоиндустрията на периферните компютри процъфтява
Понастоящем периферните изчисления са в ранен стадий на епидемията и бизнес границите в индустриалната верига са сравнително размити. За отделните доставчици е необходимо да се обмисли интеграцията с бизнес сценарии и също така е необходимо да има способността да се адаптират към промените в бизнес сценариите от техническо ниво и също така е необходимо да се гарантира, че има висока степен на съвместимост с хардуерно оборудване, както и инженерна способност за приземяване на проекти.
Веригата на периферната изчислителна индустрия е разделена на доставчици на чипове, доставчици на алгоритми, производители на хардуерни устройства и доставчици на решения. Доставчиците на чипове разработват най-вече аритметични чипове от крайната страна до крайната страна до облачната страна и в допълнение към крайните чипове, те също така разработват карти за ускорение и поддържат платформи за разработка на софтуер. Доставчиците на алгоритми приемат алгоритмите за компютърно зрение като ядро за изграждане на общи или персонализирани алгоритми, а има и предприятия, които изграждат молове за алгоритми или платформи за обучение и натискане. Доставчиците на оборудване инвестират активно в крайни изчислителни продукти и формата на крайните изчислителни продукти непрекъснато се обогатява, като постепенно се формира пълен набор от крайни изчислителни продукти от чипа до цялата машина. Доставчиците на решения предоставят софтуерни или софтуерно-хардуерни интегрирани решения за конкретни отрасли.
Приложенията в индустрията за периферни изчисления се ускоряват
В областта на интелигентния град
Цялостната инспекция на градска собственост понастоящем обикновено се използва в режима на ръчна инспекция, а режимът на ръчна инспекция има проблеми с отнемащи много време и трудоемки разходи, зависимост на процеса от лица, лошо покритие и честота на инспекция и лошо качество контрол. В същото време процесът на проверка регистрира огромно количество данни, но тези ресурси от данни не са трансформирани в активи от данни за овластяване на бизнеса. Чрез прилагане на AI технология към сценарии за мобилна инспекция, предприятието създаде интелигентно превозно средство за инспекция на градско управление за AI, което възприема технологии като Интернет на нещата, облачни изчисления, AI алгоритми и носи професионално оборудване като камери с висока разделителна способност, бордови дисплеи и странични сървъри с изкуствен интелект и съчетава механизма за проверка на „интелигентна система + интелигентна машина + съдействие на персонала“. Той насърчава трансформацията на градското управление от интензивно използване на персонал към механична интелигентност, от емпирична преценка към анализ на данни и от пасивна реакция към активно откриване.
В областта на интелигентната строителна площадка
Базираните на Edge компютри интелигентни решения за строителни обекти прилагат дълбоката интеграция на AI технологията към традиционната работа по наблюдение на безопасността в строителната индустрия, като поставят периферен терминал за анализ на AI на строителната площадка, завършвайки независимото изследване и разработване на визуални AI алгоритми, базирани на интелигентно видео аналитична технология, постоянно откриване на събития, които трябва да бъдат открити (напр. откриване дали да се носи или не каска), предоставяне на персонал, среда, сигурност и други рискови точки за безопасност и идентифициране на рискови услуги и напомняне за аларми и поемане на инициатива за идентифициране на опасни фактори, AI интелигентна охрана, спестяване на разходи за работна сила, за да се отговори на нуждите от управление на безопасността на персонала и собствеността на строителните обекти.
В областта на интелигентния транспорт
Архитектурата от страна на облака се превърна в основна парадигма за внедряване на приложения в интелигентната транспортна индустрия, като облачната страна отговаря за централизирано управление и част от обработката на данни, периферната страна осигурява главно анализ на данни от страна на периферията и изчислително решение - извършване на обработка и крайната страна, отговорна главно за събирането на бизнес данни.
В специфични сценарии като координация превозно средство-път, холографски кръстовища, автоматично шофиране и железопътен трафик, има голям брой хетерогенни устройства, до които се осъществява достъп и тези устройства изискват управление на достъпа, управление на изхода, обработка на аларми и обработка на работа и поддръжка. Крайните изчисления могат да разделят и завладяват, да превръщат голямото в малко, да предоставят функции за преобразуване на протоколи между слоевете, да постигат унифициран и стабилен достъп и дори съвместен контрол на разнородни данни.
В областта на промишленото производство
Сценарий за оптимизиране на производствения процес: Понастоящем голям брой дискретни производствени системи са ограничени от непълнотата на данните, а общата ефективност на оборудването и изчисленията на други индексни данни са относително небрежни, което затруднява използването им за оптимизиране на ефективността. Edge компютърна платформа, базирана на информационен модел на оборудването за постигане на семантично ниво на производствена система хоризонтална комуникация и вертикална комуникация, базирана на механизъм за обработка на потока от данни в реално време за агрегиране и анализиране на голям брой полеви данни в реално време, за постигане на базирана на модел производствена линия сливане на информация с множество източници на данни, за осигуряване на мощна поддръжка на данни за вземане на решения в дискретната производствена система.
Сценарий за прогнозна поддръжка на оборудване: Поддръжката на промишлено оборудване се разделя на три вида: ремонтна поддръжка, превантивна поддръжка и прогнозна поддръжка. Възстановителната поддръжка принадлежи към поддръжката ex post facto, превантивната поддръжка и предсказуемата поддръжка принадлежи към поддръжката ex-ante, като първата се основава на време, производителност на оборудването, условия на място и други фактори за редовна поддръжка на оборудване, повече или по-малко въз основа на човешки опит, последното чрез събиране на данни от сензори, наблюдение в реално време на работното състояние на оборудването, базирано на индустриалния модел на анализ на данни, и точно прогнозиране кога възниква повреда.
Сценарий за промишлена инспекция на качеството: полето за индустриална визуална инспекция е първата традиционна форма за автоматична оптична инспекция (AOI) в областта на инспекцията на качеството, но развитието на AOI досега, в много откриване на дефекти и други сложни сценарии, поради дефектите на разнообразие на видовете, извличането на функции е непълно, адаптивните алгоритми са с лоша разширяемост, производствената линия се актуализира често, миграцията на алгоритъма не е гъвкава и други фактори, традиционната система AOI е трудно да отговори на развитието на нуждите на производствената линия. Следователно платформата за алгоритъм за инспекция на промишленото качество с изкуствен интелект, представена от задълбочено обучение + обучение с малка извадка, постепенно заменя традиционната схема за визуална инспекция, а платформата за индустриална проверка на качеството с изкуствен интелект е преминала през два етапа на алгоритми за класическо машинно обучение и алгоритми за инспекция на дълбоко обучение.
Време на публикуване: 8 октомври 2023 г