Dacă inteligența artificială este considerată o călătorie de la punctul A la punctul B, serviciul de cloud computing este un aeroport sau o gară de mare viteză, iar edge computing este un taxi sau o bicicletă partajată. Edge computing este aproape de oameni, lucruri sau surse de date. Adoptă o platformă deschisă care integrează stocarea, calculul, accesul la rețea și capacitățile de bază ale aplicațiilor pentru a oferi servicii utilizatorilor din vecinătate. Comparativ cu serviciile de cloud computing implementate central, edge computing rezolvă probleme precum latența lungă și traficul de convergență ridicată, oferind un suport mai bun pentru serviciile în timp real și cele care necesită lățime de bandă.
Incendiul ChatGPT a declanșat un nou val de dezvoltare a inteligenței artificiale, accelerând pătrunderea acesteia în mai multe domenii de aplicare, cum ar fi industria, comerțul cu amănuntul, casele inteligente, orașele inteligente etc. O cantitate mare de date trebuie stocată și calculată la nivelul aplicației, iar bazarea exclusivă pe cloud nu mai permite satisfacerea cererii reale, edge computing-ul îmbunătățind ultimul kilometru al aplicațiilor de inteligență artificială. În cadrul politicii naționale de dezvoltare energică a economiei digitale, cloud computing-ul din China a intrat într-o perioadă de dezvoltare incluzivă, cererea de edge computing a crescut vertiginos, iar integrarea cloud-ului edge și end computing a devenit o direcție evolutivă importantă în viitor.
Piața de edge computing va crește cu o rată anuală compusă (CAGR) de 36,1% în următorii cinci ani
Industria edge computing a intrat într-o etapă de dezvoltare constantă, după cum o demonstrează diversificarea treptată a furnizorilor săi de servicii, dimensiunea pieței în expansiune și extinderea în continuare a domeniilor de aplicare. În ceea ce privește dimensiunea pieței, datele din raportul de urmărire al IDC arată că dimensiunea totală a pieței serverelor edge computing din China a atins 3,31 miliarde USD în 2021, iar dimensiunea totală a pieței serverelor edge computing din China este așteptată să crească cu o rată anuală compusă de creștere de 22,2% între 2020 și 2025. Sullivan previzionează că dimensiunea pieței edge computing din China este așteptată să ajungă la 250,9 miliarde RMB în 2027, cu o rată anuală compusă de creștere de 36,1% între 2023 și 2027.
Eco-industria de calcul de la distanță prosperă
Edge computing se află în prezent într-un stadiu incipient al epidemiei, iar limitele de afaceri din lanțul industrial sunt relativ neclare. Pentru furnizorii individuali, este necesar să se ia în considerare integrarea cu scenariile de afaceri și, de asemenea, este necesară capacitatea de a se adapta la schimbările scenariilor de afaceri de la nivel tehnic și, de asemenea, este necesar să se asigure un grad ridicat de compatibilitate cu echipamentele hardware, precum și capacitatea inginerească de a finaliza proiecte.
Lanțul industrial de edge computing este împărțit în furnizori de cipuri, furnizori de algoritmi, producători de dispozitive hardware și furnizori de soluții. Furnizorii de cipuri dezvoltă în mare parte cipuri aritmetice de la end-side la edge-side și cloud-side, iar pe lângă cipurile edge-side, dezvoltă și carduri de accelerare și oferă suport pentru platforme de dezvoltare software. Furnizorii de algoritmi iau algoritmii de viziune computerizată ca nucleu pentru a construi algoritmi generali sau personalizați, existând și întreprinderi care construiesc mall-uri de algoritmi sau platforme de instruire și push. Furnizorii de echipamente investesc activ în produse de edge computing, iar forma produselor de edge computing este îmbogățită constant, formând treptat o stivă completă de produse de edge computing de la cip la întreaga mașină. Furnizorii de soluții oferă soluții software sau integrate software-hardware pentru industrii specifice.
Aplicațiile din industria Edge computing accelerează
În domeniul orașelor inteligente
Inspecția cuprinzătoare a proprietăților urbane este utilizată în mod obișnuit în modul de inspecție manuală, iar modul de inspecție manuală prezintă probleme precum costuri ridicate, consumatoare de timp și manoperă, dependență de proces de indivizi, acoperire și frecvență slabă a inspecțiilor și control slab al calității. În același timp, procesul de inspecție a înregistrat o cantitate imensă de date, dar aceste resurse de date nu au fost transformate în active de date pentru a oferi autonomie afacerilor. Prin aplicarea tehnologiei IA în scenarii de inspecție mobilă, întreprinderea a creat un vehicul de inspecție inteligentă bazat pe IA pentru guvernanță urbană, care adoptă tehnologii precum Internetul Lucrurilor, cloud computing, algoritmi IA și transportă echipamente profesionale precum camere de înaltă definiție, afișaje la bord și servere laterale IA, combinând mecanismul de inspecție „sistem inteligent + mașină inteligentă + asistență personal”. Acesta promovează transformarea guvernanței urbane de la inteligență cu utilizare intensivă de personal la inteligență mecanică, de la judecată empirică la analiza datelor și de la răspuns pasiv la descoperire activă.
În domeniul șantierelor inteligente de construcții
Soluțiile inteligente de șantier bazate pe Edge Computing aplică integrarea profundă a tehnologiei AI în lucrările tradiționale de monitorizare a siguranței în industria construcțiilor, prin plasarea unui terminal de analiză AI la marginea șantierului, finalizarea cercetării și dezvoltării independente de algoritmi vizuali AI bazați pe tehnologia inteligentă de analiză video, detectarea permanentă a evenimentelor care trebuie detectate (de exemplu, detectarea purtării sau nu a căștii), furnizarea de servicii de identificare și reamintire a alarmelor pentru personal, mediu, securitate și alte puncte de risc de siguranță și luarea inițiativei de identificare a factorilor nesiguri, paza inteligentă prin AI, economisirea costurilor cu forța de muncă, pentru a satisface nevoile de gestionare a siguranței personalului și a proprietății în șantierele de construcții.
În domeniul transportului inteligent
Arhitectura cloud-side-end a devenit paradigma de bază pentru implementarea aplicațiilor în industria transporturilor inteligente, partea cloud fiind responsabilă de managementul centralizat și de o parte a procesării datelor, partea edge oferind în principal analiza datelor și procesarea deciziilor de calcul, iar partea end este responsabilă în principal de colectarea datelor de business.
În scenarii specifice, cum ar fi coordonarea vehicul-drum, intersecțiile holografice, conducerea automată și traficul feroviar, există un număr mare de dispozitive eterogene accesate, iar aceste dispozitive necesită gestionarea accesului, gestionarea ieșirilor, procesarea alarmelor și procesarea operațiunilor și întreținerii. Edge computing poate diviza și cuceri, poate transforma marele în mic, poate oferi funcții de conversie a protocoalelor cross-layer, poate realiza acces unificat și stabil și chiar control colaborativ al datelor eterogene.
În domeniul producției industriale
Scenariul de optimizare a procesului de producție: În prezent, un număr mare de sisteme de fabricație discrete sunt limitate de datele incomplete, iar eficiența generală a echipamentelor și alte calcule ale datelor index sunt relativ neglijente, ceea ce face dificilă utilizarea lor pentru optimizarea eficienței. Platforma de calcul de periferie bazată pe modelul informațional al echipamentelor realizează comunicarea orizontală și verticală la nivel semantic a sistemului de fabricație, bazându-se pe un mecanism de procesare a fluxului de date în timp real pentru a agrega și analiza un număr mare de date în timp real din teren, pentru a realiza fuziunea informațiilor multi-sursă de date a liniei de producție bazată pe model, pentru a oferi un suport puternic de date pentru luarea deciziilor în sistemul de fabricație discretă.
Scenariu de întreținere predictivă a echipamentelor: Întreținerea echipamentelor industriale este împărțită în trei tipuri: întreținere reparativă, întreținere preventivă și întreținere predictivă. Întreținerea restaurativă aparține întreținerii ex post facto, întreținerea preventivă și întreținerea predictivă aparțin întreținerii ex ante, prima bazându-se pe timp, performanța echipamentului, condițiile de la fața locului și alți factori pentru întreținerea regulată a echipamentelor, mai mult sau mai puțin bazată pe experiența umană, cea de-a doua prin colectarea datelor senzorilor, monitorizarea în timp real a stării de funcționare a echipamentului, bazată pe modelul industrial de analiză a datelor și prezicerea cu precizie a momentului în care apare defecțiunea.
Scenariul inspecției calității industriale: domeniul inspecției vizuale industriale este prima formă tradițională de inspecție optică automată (AOI) în domeniul inspecției calității. Totuși, dezvoltarea AOI până în prezent a constat în numeroase scenarii complexe de detectare a defectelor și alte tipuri de defecte, din cauza varietății de tipuri de defecte, extragerea incompletă a caracteristicilor, extensibilitatea slabă a algoritmilor adaptivi, actualizarea frecventă a liniei de producție, migrarea algoritmilor insuficient de flexibilă și alți factori, sistemul AOI tradițional a întâmpinat dificultăți în a satisface nevoile dezvoltării liniei de producție. Prin urmare, platforma de algoritmi de inspecție a calității industriale bazată pe inteligență artificială, reprezentată de învățarea profundă + învățarea pe eșantioane mici, înlocuiește treptat schema tradițională de inspecție vizuală, iar platforma de inspecție a calității industriale bazată pe inteligență artificială a trecut prin două etape: algoritmi clasici de învățare automată și algoritmi de inspecție bazați pe învățare profundă.
Data publicării: 08 oct. 2023