Калі штучны інтэлект разглядаецца як падарожжа ад А да B, служба хмарных вылічэнняў-гэта аэрапорт або хуткасная чыгуначная станцыя, а Edge Computing-гэта таксі альбо агульны ровар. Краявыя вылічэнні блізка да боку людзей, рэчаў ці крыніц дадзеных. Ён прымае адкрытую платформу, якая аб'ядноўвае магчымасці для захоўвання, вылічэння, доступу да сеткі і прыкладанняў для прадастаўлення паслуг для карыстальнікаў у наваколлі. У параўнанні з цэнтральна разгорнутымі паслугамі хмарных вылічэнняў, Edge Computing вырашае такія праблемы, як працяглая затрымка і высокі трафік канвергенцыі, забяспечваючы лепшую падтрымку паслуг у рэжыме рэальнага часу і прапускной здольнасці.
Агонь Chatgpt распачаў новую хвалю развіцця ІІ, паскараючы пагружэнне ІІ ў больш зоны прымянення, такія як прамысловасць, рознічны гандаль, разумныя дамы, разумныя гарады і г.д. Вялікая колькасць дадзеных неабходна захоўваць і вылічыць у канцы прыкладання, а толькі абапіранне на воблака не можа задаволіць фактычны попыт, вылічальныя вылічэнні палепшыце апошні кіламетр прыкладанняў AI. У адпаведнасці з нацыянальнай палітыкай энергічна развіцця лічбавай эканомікі, хмарныя вылічэнні ў Кітаі ўвайшлі ў перыяд інклюзіўнага развіцця, попыт на вылічэнні краёў вырас, і інтэграцыя Cloud Edge and End стала важным эвалюцыйным кірункам у будучыні.
Рынак краёвых вылічэнняў для вырасту 36,1% CAGR на працягу наступнага пяці гадоў
Прамысловасць Edge Computing увайшла ў стадыю ўстойлівага развіцця, пра што сведчыць паступовая дыверсіфікацыя сваіх пастаўшчыкоў паслуг, пашырэнне памеру рынку і далейшае пашырэнне абласцей прымянення. З пункту гледжання памеру рынку, дадзеныя з дакладу адсочвання IDC паказваюць, што агульны памер рынкавых вылічальных сервераў у Кітаі дасягнуў 3,31 млрд долараў ЗША ў 2021 годзе, а агульны памер рынку вылічальных сервераў у Кітаі вырасце пры складаным гадавым тэмпе росту 22,2% з 2020 па 2025. 36,1% з 2023 па 2027 год.
Клек вылічальных вылічэнняў Eco-Industry
У цяперашні час вылічальныя вылічэнні знаходзяцца на ранняй стадыі ўспышкі, а прадпрыемствы ў галіновай ланцужку адносна невыразныя. Для асобных пастаўшчыкоў неабходна ўлічваць інтэграцыю з бізнес -сцэнарыямі, а таксама неабходна мець магчымасць адаптавацца да змен у бізнес -сцэнарыях з тэхнічнага ўзроўню, а таксама неабходна, каб наяўнасць высокай ступені сумяшчальнасці з абсталяваннем, а таксама інжынернай здольнасцю да вядзення праектаў.
Сетка галіновых вылічэнняў краёў дзеліцца на пастаўшчыкоў чыпаў, пастаўшчыкоў алгарытмаў, вытворцаў апаратных прылад і пастаўшчыкоў рашэнняў. Прадаўцы чыпаў у асноўным распрацоўваюць арыфметычныя чыпы ад канца на баку краю да воблака, а ў дадатак да мікрасхем з боку краю, яны таксама распрацоўваюць карты паскарэння і падтрымліваюць платформы распрацоўкі праграмнага забеспячэння. Пастаўшчыкі алгарытму прымаюць алгарытмы камп'ютэрнага бачання ў якасці асноўнага для стварэння агульных або індывідуальных алгарытмаў, а таксама ёсць прадпрыемствы, якія ствараюць алгарытмы гандлёвых цэнтраў альбо трэніроўкі і націскаюць платформы. Пастаўшчыкі абсталявання актыўна ўкладваюць сродкі ў вылічальныя прадукты Edge, а форма прадуктаў Edge Computing пастаянна ўзбагачаецца, паступова ўтвараючы поўны стос вылічальных прадуктаў з чыпа да ўсёй машыны. Пастаўшчыкі рашэнняў прадастаўляюць праграмнае ці праграмнае забеспячэнне, інтэграваныя рашэнні для пэўных галін.
Прыкладанні галіны краёвых вылічэнняў паскараюцца
У галіне разумнага горада
У рэжыме ручнога праверкі звычайна выкарыстоўваецца ўсебаковая інспекцыя гарадской уласцівасці, і ў рэжыме ручной інспекцыі ёсць праблемы з высокім працаёмкім і працаёмкім выдаткам, працэсам ад людзей, дрэннай ахоп і частатой інспекцыі, а таксама з нізкім кантролем якасці. У той жа час працэс інспекцыі зафіксаваў велізарную колькасць дадзеных, але гэтыя рэсурсы дадзеных не ператварыліся ў актывы дадзеных для пашырэння магчымасцей бізнесу. Прымяняючы тэхналогіі AI да сцэнарыяў мабільнай інспекцыі, прадпрыемства стварыла гарадское кіраванне ІІ інтэлектуальным інспекцыяй, які прымае такія тэхналогіі, як Інтэрнэт рэчаў, хмарныя вылічэнні, алгарытмы ІІ, а таксама нясе прафесійную тэхніку, напрыклад, камерныя камеры высокай выразнасці, на борце, і бакавыя серверы ІІ, і спалучае механізм інспекцыі "інтэлектуальнай сістэмы + інтэлектуальнай машыны + дапамогу ў персаналу." Ён спрыяе трансфармацыі гарадскога кіравання з інтэнсіўнага персаналу да механічнага інтэлекту, ад эмпірычнага меркавання да аналізу дадзеных і ад пасіўнага рэагавання на актыўнае адкрыццё.
У галіне інтэлектуальнай будаўнічай пляцоўкі
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 Паслугі і прыняцце ініцыятывы па выяўленні небяспечных фактараў, інтэлектуальнага ахоўнага ахоўніка, эканоміі выдаткаў на працоўную сілу, для задавальнення патрэбаў будаўнічых пляцовак па пытаннях персаналу і бяспекі маёмасці.
У галіне інтэлектуальнага транспарту
Архітэктура на баку воблака стала асноўнай парадыгмай для разгортвання прыкладанняў у інтэлектуальнай транспартнай галіне, пры гэтым воблачны бок, які адказвае за цэнтралізаванае кіраванне і частка апрацоўкі дадзеных, бакавы бок, які ў асноўным забяспечвае аналіз дадзеных і апрацоўку рашэнняў аб вылічэнні, а таксама канчатковы бок, у асноўным адказны за збор дадзеных бізнес-дадзеных.
У канкрэтных сцэнарыях, такіх як каардынацыя аўтамабіляў і дарогі, галаграфічныя скрыжаванні, аўтаматычнае кіраванне і чыгуначны рух, існуе вялікая колькасць доступ да гетэрагенных прылад, і гэтыя прылады патрабуюць кіравання доступам, кіравання выхадам, апрацоўкі сігналізацыі, а таксама апрацоўкі працы і тэхнічнага абслугоўвання. Edge Computing можа падзяліць і заваяваць, ператварыцца ў невялікія, забяспечваць функцыі пераўтварэння пратаколаў пратаколу, дасягнуць адзінага і стабільнага доступу і нават сумесны кантроль над неаднароднымі дадзенымі.
У галіне прамысловага вытворчасці
Сцэнарый аптымізацыі вытворчых працэсаў: У цяперашні час вялікая колькасць дыскрэтных вытворчых сістэм абмежаваная няпоўнасцю дадзеных, а агульная эфектыўнасць абсталявання і іншыя разлікі дадзеных індэкса адносна нядбайныя, што абцяжарвае выкарыстанне для аптымізацыі эфектыўнасці. Платформа Edge Computing на аснове інфармацыйнай мадэлі абсталявання для дасягнення сістэмы вытворчасці семантычнага ўзроўню гарызантальнай камунікацыі і вертыкальнай сувязі, заснаванай на механізме апрацоўкі патоку дадзеных у рэжыме рэальнага часу для сукупнасці і аналізу вялікай колькасці дадзеных пра ў рэжыме рэальнага часу, для дасягнення мадэльнай вытворчай лініі Multi-Data Source Fusion, каб забяспечыць магутную падтрымку дадзеных для прыняцця рашэнняў у дыскрэтнай вытворчай сістэме.
Сцэнарый абслугоўвання абсталявання: Абслугоўванне прамысловага абсталявання дзеліцца на тры тыпы: рэпарацыйнае абслугоўванне, прафілактычнае абслугоўванне і прагнастычнае абслугоўванне. Аднаўленчае абслугоўванне належыць Ex Post Facto Facto, прафілактычнае абслугоўванне і прагнастычнае абслугоўванне, якія належаць да эксплуатацыйнага абслугоўвання, першы грунтуецца на часе, прадукцыйнасці абсталявання, умовам сайта і іншых фактараў для рэгулярнага абслугоўвання абсталявання, больш-менш заснаванага на чалавечым вопыце, а другі праз збор дадзеных датчыкаў, маніторынг рэальнага часу аперацыйнага стану абсталявання, заснаваную на прамысловай мадэлі аналізу дадзеных і дакладна прагназавання, калі вынікае.
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 Іншыя фактары, традыцыйнай сістэме AOI было цяжка задаволіць развіццё патрэбаў вытворчай лініі. Такім чынам, платформа алгарытму інспекцыі прамысловай якасці AI, прадстаўленая глыбокім вывучэннем + невялікі ўзор навучання, паступова замяняе традыцыйную схему візуальнай інспекцыі, а платформа інспекцыі прамысловай якасці AI прайшла на двух этапах алгарытмаў класічнага машыннага навучання і алгарытмаў глыбокага навучання.
Час паведамлення: кастрычнік-08-2023