Dacă inteligența artificială este privită ca o călătorie de la A la B, serviciul de cloud computing este un aeroport sau o gară de mare viteză, iar edge computing este un taxi sau o bicicletă comună. 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 aplicației pentru a oferi servicii utilizatorilor din apropiere. În comparație 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 servicii în timp real și care necesită lățime de bandă.
Incendiul ChatGPT a declanșat un nou val de dezvoltare a AI, accelerând scufundarea AI în mai multe domenii de aplicație, cum ar fi industrie, retail, case inteligente, orașe inteligente etc. O cantitate mare de date trebuie să fie stocată și calculată la sfârșitul aplicației și bazându-se doar pe cloud nu mai este capabil să satisfacă cererea reală, edge computing îmbunătățește ultimul kilometru de aplicații AI. În cadrul politicii naționale de dezvoltare viguroasă a economiei digitale, cloud computing din China a intrat într-o perioadă de dezvoltare incluzivă, cererea de edge computing a crescut, iar integrarea cloud edge and end a devenit o direcție evolutivă importantă în viitor.
Piața de calcul edge va crește cu 36,1% CAGR 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 globală 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 de așteptat să crească la o creștere anuală compusă. rata de 22,2% din 2020 până în 2025. Sullivan estimează că dimensiunea pieței edge computing din China va ajunge la 250,9 miliarde RMB în 2027, cu un CAGR de 36,1% între 2023 și 2027.
Industria ecologică a computerelor de vârf prosperă
Edge computing se află în prezent în stadiul incipient al focarului, iar granițele 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 necesar să existe capacitatea de a se adapta la schimbările în scenariile de afaceri de la nivel tehnic și, de asemenea, este necesar să se asigure că există un grad ridicat de compatibilitatea cu echipamentele hardware, precum și capacitatea inginerească de a ateriza proiecte.
Lanțul industriei edge computing este împărțit în furnizori de cipuri, furnizori de algoritmi, producători de dispozitive hardware și furnizori de soluții. Vânzătorii de cipuri dezvoltă în cea mai mare parte cipuri aritmetice de la capăt la margine până la partea de nor și, pe lângă cipuri de margine, ei dezvoltă, de asemenea, carduri de accelerare și suportă platforme de dezvoltare software. Furnizorii de algoritmi iau algoritmii de viziune computerizată ca bază pentru a construi algoritmi generali sau personalizați, și există, de asemenea, întreprinderi care construiesc mall-uri de algoritmi sau platforme de antrenament și push. Vânzătorii de echipamente investesc activ în produse edge computing, iar forma produselor edge computing este îmbogățită în mod constant, formând treptat un teanc complet de produse edge computing de la cip la întreaga mașină. Furnizorii de soluții oferă software sau soluții software-hardware integrate pentru anumite industrii.
Aplicațiile din industria de calcul de margine se accelerează
În domeniul orașului inteligent
O inspecție cuprinzătoare a proprietății urbane este utilizată în mod obișnuit în modul de inspecție manuală, iar modul de inspecție manuală are probleme legate de costuri mari consumatoare de timp și de forță de muncă, dependență de proces de indivizi, acoperire și frecvență slabă a inspecției și calitate slabă. controla. 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 abilitarea afacerii. Prin aplicarea tehnologiei AI scenariilor de inspecție mobilă, întreprinderea a creat un vehicul inteligent de inspecție AI pentru guvernare urbană, care adoptă tehnologii precum Internetul lucrurilor, cloud computing, algoritmi AI și poartă echipamente profesionale, cum ar fi camere de înaltă definiție, display-uri de bord și servere laterale AI și combină mecanismul de inspecție al „sistemului inteligent + mașină inteligentă + asistență personalului”. Promovează transformarea guvernării urbane de la inteligență intensivă în personal la inteligență mecanică, de la judecata empirică la analiza datelor și de la răspunsul pasiv la descoperirea activă.
În domeniul șantierului inteligent
Soluțiile inteligente de șantier de construcții bazate pe computere de vârf aplică integrarea profundă a tehnologiei AI în munca tradițională de monitorizare a siguranței industriei construcțiilor, prin plasarea unui terminal de analiză AI de vârf la șantier, completând cercetarea și dezvoltarea independentă a algoritmilor AI vizuali bazați pe video inteligent. tehnologie de analiză, detectarea cu normă întreagă a evenimentelor care urmează să fie detectate (de exemplu, detectarea dacă trebuie sau nu purtată o cască), furnizarea de servicii de identificare a punctelor de risc pentru personal, mediu, securitate și alte riscuri de siguranță și reamintire a alarmelor și luarea inițiativei pentru Identificarea situațiilor nesigure factori, paza inteligentă AI, economisirea costurilor cu forța de muncă, pentru a satisface nevoile de management al siguranței personalului și proprietății ale șantierelor de construcții.
În domeniul transportului inteligent
Arhitectura cloud-side-end a devenit paradigma de bază pentru implementarea aplicațiilor în industria de transport inteligent, cu partea cloud responsabilă de gestionarea centralizată și o parte din procesarea datelor, partea de margine oferind în principal analiza datelor de margine și decizia de calcul -realizarea procesării, iar partea finală este responsabilă în principal de colectarea datelor de afaceri.
În scenarii specifice, cum ar fi coordonarea vehicul-drum, intersecții holografice, conducere automată și trafic feroviar, există un număr mare de dispozitive eterogene accesate, iar aceste dispozitive necesită gestionarea accesului, managementul ieșirii, procesarea alarmelor și procesarea operațiunii și întreținerii. Edge computing poate să divizeze și să cucerească, să se transforme mari în mici, să ofere funcții de conversie a protocolului pe mai multe straturi, să obțină un acces unificat și stabil și chiar un control colaborativ al datelor eterogene.
În domeniul producției industriale
Scenariul de optimizare a procesului de producție: în prezent, un număr mare de sisteme de producție discrete sunt limitate de caracterul incomplet al datelor, iar eficiența generală a echipamentului și calculele altor date indexate sunt relativ neglijente, ceea ce face dificilă utilizarea pentru optimizarea eficienței. Platformă de calcul Edge bazată pe modelul de informații despre echipamente pentru a realiza un sistem de producție la nivel semantic de comunicare orizontală și de comunicare verticală, bazată pe mecanism de procesare a fluxului de date în timp real pentru a agrega și analiza un număr mare de date de câmp în timp real, pentru a realiza o linie de producție bazată pe model fuziunea informațiilor cu surse multiple de date, pentru a oferi un suport puternic de date pentru luarea deciziilor în sistemul de producție discret.
Scenariul de întreținere predictivă a echipamentelor: întreținerea echipamentelor industriale este împărțită în trei tipuri: întreținere reparatorie, întreținere preventivă și întreținere predictivă. Întreținerea restaurativă aparține întreținerii ex post facto, întreținerea preventivă și întreținerea predictivă aparțin întreținerii ex-ante, prima se bazează pe timp, performanța echipamentului, condițiile amplasamentului și alți factori pentru întreținerea regulată a echipamentelor, mai mult sau mai puțin bazate pe oameni. experiență, acesta din urmă prin colectarea datelor senzorilor, monitorizarea în timp real a stării de funcționare a echipamentului, pe baza modelului industrial de analiză a datelor, și prezice cu precizie când apare defecțiunea.
Scenariul de inspecție industrială a calității: câmpul de inspecție cu viziune industrială este prima formă tradițională de inspecție optică automată (AOI) în domeniul inspecției calității, dar dezvoltarea AOI până acum, în multe detectări de defecte și în alte scenarii complexe, din cauza defectelor unei varietăți de tipuri, extragerea caracteristicilor este incompletă, algoritmi adaptivi extensibilitate slabă, linia de producție este actualizată frecvent, migrarea algoritmului nu este flexibilă și alți factori, sistemul tradițional AOI a fost dificil de a satisface nevoile de dezvoltare a liniei de producție. Prin urmare, platforma algoritmului de inspecție industrială a calității AI reprezentată de învățarea profundă + învățarea eșantionului mic înlocuiește treptat schema tradițională de inspecție vizuală, iar platforma de inspecție industrială a calității AI a trecut prin două etape ale algoritmilor clasici de învățare automată și algoritmilor de inspecție de învățare profundă.
Ora postării: Oct-08-2023