Калі штучны інтэлект разглядаць як падарожжа з пункта А ў пункт Б, то сэрвіс хмарных вылічэнняў — гэта аэрапорт або хуткасны чыгуначны вакзал, а перыферыйныя вылічэнні — гэта таксі або сумесны ровар. Перыферыйныя вылічэнні знаходзяцца побач з людзьмі, рэчамі або крыніцамі дадзеных. Яны выкарыстоўваюць адкрытую платформу, якая аб'ядноўвае магчымасці захоўвання дадзеных, вылічэнняў, доступу да сеткі і асноўных прыкладанняў для прадастаўлення паслуг карыстальнікам, якія знаходзяцца паблізу. У параўнанні з цэнтралізавана разгорнутымі сэрвісамі хмарных вылічэнняў, перыферыйныя вылічэнні вырашаюць такія праблемы, як вялікая затрымка і высокая канвергенцыя трафіку, забяспечваючы лепшую падтрымку сэрвісаў у рэжыме рэальнага часу і патрабавальных да прапускной здольнасці.
Пажар ChatGPT выклікаў новую хвалю развіцця штучнага інтэлекту, паскорыўшы яго распаўсюджванне ў такіх галінах, як прамысловасць, рознічны гандаль, разумныя дамы, разумныя гарады і г.д. Вялікая колькасць дадзеных павінна захоўвацца і апрацоўвацца на ўзроўні прыкладання, і абапірацца толькі на воблака больш не ў стане задаволіць рэальны попыт. Перыферыйныя вылічэнні паляпшаюць апошні кіламетр прыкладанняў штучнага інтэлекту. У адпаведнасці з нацыянальнай палітыкай актыўнага развіцця лічбавай эканомікі, воблачныя вылічэнні ў Кітаі ўступілі ў перыяд інклюзіўнага развіцця, попыт на перыферыйныя вылічэнні рэзка ўзрос, а інтэграцыя воблачных перыферыйных і канечных сетак стала важным эвалюцыйным напрамкам у будучыні.
Рынак перыферыйных вылічэнняў вырасце на 36,1% у сярэднім на працягу наступных пяці гадоў
Індустрыя перыферыйных вылічэнняў уступіла ў стадыю ўстойлівага развіцця, пра што сведчыць паступовая дыверсіфікацыя пастаўшчыкоў паслуг, пашырэнне рынку і далейшае пашырэнне абласцей прымянення. Што тычыцца памеру рынку, то дадзеныя са справаздачы IDC паказваюць, што агульны аб'ём рынку сервераў перыферыйных вылічэнняў у Кітаі ў 2021 годзе дасягнуў 3,31 мільярда долараў ЗША, і чакаецца, што агульны аб'ём рынку сервераў перыферыйных вылічэнняў у Кітаі будзе расці са сукупным гадавым тэмпам росту ў 22,2% з 2020 па 2025 год. Саліван прагназуе, што памер рынку перыферыйных вылічэнняў у Кітаі дасягне 250,9 мільярда юаняў у 2027 годзе са сукупным гадавым тэмпам росту ў 36,1% з 2023 па 2027 год.
Экаіндустрыя перыферыйных вылічэнняў квітнее
Перыферыйныя вылічэнні ў цяперашні час знаходзяцца на ранняй стадыі ўспышкі, і бізнес-межы ў галіновым ланцужку адносна размытыя. Для асобных пастаўшчыкоў неабходна ўлічваць інтэграцыю з бізнес-сцэнарамі, а таксама мець магчымасць адаптавацца да змен у бізнес-сцэнарах з тэхнічнага ўзроўню, а таксама забяспечыць высокую ступень сумяшчальнасці з апаратным забеспячэннем, а таксама інжынерныя магчымасці для рэалізацыі праектаў.
Ланцужок індустрыі перыферыйных вылічэнняў падзелены на пастаўшчыкоў чыпаў, пастаўшчыкоў алгарытмаў, вытворцаў апаратных прылад і пастаўшчыкоў рашэнняў. Пастаўшчыкі чыпаў у асноўным распрацоўваюць арыфметычныя чыпы ад канцавога да перыферыйнага і воблачнага асяроддзя, і акрамя перыферыйных чыпаў, яны таксама распрацоўваюць карты паскарэння і падтрымліваюць платформы распрацоўкі праграмнага забеспячэння. Пастаўшчыкі алгарытмаў бяруць алгарытмы камп'ютэрнага зроку ў якасці асновы для стварэння агульных або індывідуальных алгарытмаў, а таксама ёсць прадпрыемствы, якія ствараюць цэнтры алгарытмаў або навучальныя і push-платформы. Пастаўшчыкі абсталявання актыўна інвестуюць у прадукты перыферыйных вылічэнняў, і форма прадуктаў перыферыйных вылічэнняў пастаянна ўзбагачаецца, паступова фарміруючы поўны стэк прадуктаў перыферыйных вылічэнняў ад чыпа да ўсёй машыны. Пастаўшчыкі рашэнняў прапануюць праграмнае забеспячэнне або інтэграваныя праграмна-апаратныя рашэнні для канкрэтных галін.
Прыкладанні для перыферыйных вылічэнняў паскараюцца
У галіне разумнага горада
У цяперашні час шырока выкарыстоўваецца комплексная праверка гарадской маёмасці ў рэжыме ручной праверкі, і рэжым ручной праверкі мае праблемы высокіх выдаткаў часу і працы, залежнасці працэсу ад асобных людзей, нізкага ахопу і частаты праверак, а таксама нізкага кантролю якасці. У той жа час працэс праверкі фіксуе велізарную колькасць дадзеных, але гэтыя рэсурсы дадзеных не былі пераўтвораны ў актывы дадзеных для пашырэння магчымасцей бізнесу. Ужываючы тэхналогіі штучнага інтэлекту ў сцэнарах мабільнай праверкі, прадпрыемства стварыла інтэлектуальны інспекцыйны транспартны сродак для кіравання гарадской маёмасцю на аснове штучнага інтэлекту, які выкарыстоўвае такія тэхналогіі, як Інтэрнэт рэчаў, хмарныя вылічэнні, алгарытмы штучнага інтэлекту, і мае прафесійнае абсталяванне, такое як камеры высокай выразнасці, бартавыя дысплеі і бакавыя серверы штучнага інтэлекту, і спалучае ў сабе механізм праверкі "інтэлектуальная сістэма + інтэлектуальная машына + дапамога персаналу". Гэта спрыяе трансфармацыі кіравання гарадской маёмасцю ад персаналу да механічнага інтэлекту, ад эмпірычнага меркавання да аналізу дадзеных і ад пасіўнага рэагавання да актыўнага выяўлення.
У галіне інтэлектуальнай будаўнічай пляцоўкі
Інтэлектуальныя рашэнні для будаўнічых пляцовак на аснове перыферыйных вылічэнняў ужываюць глыбокую інтэграцыю тэхналогій штучнага інтэлекту ў традыцыйныя работы па маніторынгу бяспекі ў будаўнічай галіне, размяшчаючы на будаўнічай пляцоўцы тэрмінал аналізу на аснове перыферыйнага штучнага інтэлекту, выконваючы незалежныя даследаванні і распрацоўкі візуальных алгарытмаў штучнага інтэлекту на аснове інтэлектуальнай тэхналогіі відэааналітыкі, пастаянна выяўляючы падзеі, якія трэба выявіць (напрыклад, вызначце, ці варта насіць шлем), забяспечваючы паслугі ідэнтыфікацыі і напамінання аб трывозе для персаналу, навакольнага асяроддзя, бяспекі і іншых рызык, а таксама ініцыятыву па выяўленні небяспечных фактараў, інтэлектуальнай ахове на аснове штучнага інтэлекту, эканоміі выдаткаў на працоўную сілу, каб задаволіць патрэбы кіравання бяспекай персаналу і маёмасці на будаўнічых пляцоўках.
У галіне інтэлектуальнага транспарту
Воблачная архітэктура стала базавай парадыгмай для разгортвання прыкладанняў у інтэлектуальнай транспартнай галіне, прычым воблачны бок адказвае за цэнтралізаванае кіраванне і частку апрацоўкі дадзеных, перыферыйны бок у асноўным забяспечвае аналіз дадзеных і апрацоўку вылічэнняў для прыняцця рашэнняў, а канчатковы бок у асноўным адказвае за збор бізнес-дадзеных.
У пэўных сцэнарыях, такіх як каардынацыя руху транспартных сродкаў і дарог, галаграфічныя скрыжаванні, аўтаматычнае кіраванне і чыгуначны рух, існуе вялікая колькасць разнастайных прылад, да якіх ажыццяўляецца доступ, і гэтыя прылады патрабуюць кіравання доступам, кіравання выхадамі, апрацоўкі сігналізацыі, а таксама апрацоўкі эксплуатацыі і тэхнічнага абслугоўвання. Перыферыйныя вылічэнні могуць падзяляць і заваёўваць, ператвараць вялікае ў малое, забяспечваць функцыі міжслаёвага пераўтварэння пратаколаў, дасягаць адзінага і стабільнага доступу і нават сумеснага кіравання разнастайнымі дадзенымі.
У галіне прамысловай вытворчасці
Сцэнар аптымізацыі вытворчага працэсу: У цяперашні час вялікая колькасць дыскрэтных вытворчых сістэм абмежавана няпоўнасцю дадзеных, а агульная эфектыўнасць абсталявання і разлікі іншых індэксных дадзеных адносна нядбайныя, што ўскладняе іх выкарыстанне для аптымізацыі эфектыўнасці. Платформа перыферыйных вылічэнняў, заснаваная на інфармацыйнай мадэлі абсталявання, дазваляе дасягнуць гарызантальнай і вертыкальнай камунікацыі вытворчай сістэмы на семантычным узроўні, заснаваная на механізме апрацоўкі патокаў дадзеных у рэжыме рэальнага часу для агрэгацыі і аналізу вялікай колькасці палявых дадзеных у рэжыме рэальнага часу, для дасягнення аб'яднання інфармацыі з некалькіх крыніц дадзеных вытворчай лініі на аснове мадэлі, для забеспячэння магутнай падтрымкі дадзеных для прыняцця рашэнняў у дыскрэтнай вытворчай сістэме.
Сцэнар прагнастычнага тэхнічнага абслугоўвання абсталявання: тэхнічнае абслугоўванне прамысловага абсталявання падзяляецца на тры тыпы: рамонтнае тэхнічнае абслугоўванне, прафілактычнае тэхнічнае абслугоўванне і прагнастычнае тэхнічнае абслугоўванне. Аднаўленчае тэхнічнае абслугоўванне адносіцца да тэхнічнага абслугоўвання пасля факта, прафілактычнае тэхнічнае абслугоўванне і прагнастычнае тэхнічнае абслугоўванне адносяцца да тэхнічнага абслугоўвання ex-ante. Першае заснавана на часе, прадукцыйнасці абсталявання, умовах на месцы і іншых фактарах рэгулярнага тэхнічнага абслугоўвання абсталявання, больш-менш на вопыце чалавека, другое - на зборы дадзеных датчыкаў, маніторынгу працоўнага стану абсталявання ў рэжыме рэальнага часу, на аснове прамысловай мадэлі аналізу дадзеных і дакладнага прагназавання моманту ўзнікнення паломкі.
Сцэнар прамысловага кантролю якасці: галіна прамысловага візуальнага кантролю з'яўляецца першай традыцыйнай формай аўтаматычнага аптычнага кантролю (AOI) у галіне кантролю якасці, але развіццё AOI да гэтага часу прывяло да развіцця многіх дэфектаў і іншых складаных сцэнарыяў з-за дэфектаў рознага тыпу, няпоўнага вылучэння прыкмет, дрэннай пашыральнасці адаптыўных алгарытмаў, частага абнаўлення вытворчай лініі, негнучкай міграцыі алгарытмаў і іншых фактараў, традыцыйнай сістэме AOI было цяжка задаволіць патрэбы развіцця вытворчай лініі. Такім чынам, платформа алгарытмаў прамысловага кантролю якасці са штучным інтэлектам, прадстаўленая глыбокім навучаннем + навучаннем невялікай выбаркі, паступова замяняе традыцыйную схему візуальнага кантролю, і платформа прамысловага кантролю якасці са штучным інтэлектам прайшла два этапы: класічныя алгарытмы машыннага навучання і алгарытмы кантролю глыбокага навучання.
Час публікацыі: 08 кастрычніка 2023 г.