Калі штучны інтэлект разглядаць як падарожжа з пункта А ў пункт Б, воблачныя вылічэнні - гэта аэрапорт або станцыя хуткаснай чыгункі, а краявыя вылічэнні - гэта таксі або агульны ровар.Памежныя вылічэнні блізкія да людзей, рэчаў або крыніц даных.Ён выкарыстоўвае адкрытую платформу, якая аб'ядноўвае сховішча, вылічэнні, доступ да сеткі і асноўныя магчымасці прыкладання для прадастаўлення паслуг карыстальнікам паблізу.У параўнанні з цэнтралізавана разгорнутымі службамі воблачных вылічэнняў, краявыя вылічэнні вырашаюць такія праблемы, як доўгая затрымка і высокая канвергенцыя трафіка, забяспечваючы лепшую падтрымку паслуг у рэжыме рэальнага часу і з патрабаваннямі да прапускной здольнасці.
Агонь ChatGPT выклікаў новую хвалю распрацоўкі штучнага інтэлекту, паскараючы апусканне штучнага інтэлекту ў іншыя сферы прымянення, такія як прамысловасць, рознічны гандаль, разумныя дамы, разумныя гарады і г. д. Вялікая колькасць даных павінна захоўвацца і вылічвацца на у канцы прыкладанняў, і спадзявацца толькі на воблака больш не ў стане задаволіць рэальны попыт, периферийные вылічэнні паляпшаюць апошні кіламетр прыкладанняў штучнага інтэлекту.Згодна з нацыянальнай палітыкай інтэнсіўнага развіцця лічбавай эканомікі, воблачныя вылічэнні ў Кітаі ўступілі ў перыяд інклюзіўнага развіцця, попыт на периферийные вылічэнні вырас, а інтэграцыя краю і канца воблака стала важным напрамкам эвалюцыі ў будучыні.
Рынак перспектыўных вылічэнняў вырасце на 36,1% CAGR на працягу наступных пяці гадоў
Індустрыя гранічных вылічэнняў уступіла ў стадыю ўстойлівага развіцця, пра што сведчыць паступовая дыверсіфікацыя пастаўшчыкоў паслуг, пашырэнне памеру рынку і далейшае пашырэнне абласцей прымянення.З пункту гледжання памеру рынку, дадзеныя справаздачы аб адсочванні IDC паказваюць, што агульны памер рынку сервераў краявых вылічэнняў у Кітаі ў 2021 годзе дасягнуў 3,31 мільярда долараў ЗША, і чакаецца, што агульны аб'ём рынку сервераў краявых вылічэнняў у Кітаі будзе расці са складаным штогадовым ростам стаўка 22,2% з 2020 па 2025 год. Саліван прагназуе, што памер рынку перспектыўных вылічэнняў у Кітаі ў 2027 годзе дасягне 250,9 мільярда юаняў з CAGR 36,1% з 2023 па 2027 год.
Экаіндустрыя перспектыўных вылічэнняў квітнее
Гранічныя вылічэнні ў цяперашні час знаходзяцца на ранняй стадыі ўспышкі, і бізнес-межы ў галіновым ланцужку адносна расплывістыя.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 забяспечыць высокую ступень сумяшчальнасць з апаратным абсталяваннем, а таксама інжынерная магчымасць прызямлення праектаў.
Ланцуг індустрыі крайніх вылічэнняў падзелены на пастаўшчыкоў чыпаў, пастаўшчыкоў алгарытмаў, вытворцаў апаратных прылад і пастаўшчыкоў рашэнняў.Пастаўшчыкі чыпаў у асноўным распрацоўваюць арыфметычныя чыпы ад канцавога боку да краявога боку і да воблака, і ў дадатак да краявых 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 гандлёвыя цэнтры алгарытмаў або навучальныя і націскныя платформы.Пастаўшчыкі абсталявання актыўна інвесціруюць у прадукты для гранічных вылічэнняў, і форма прадуктаў для гранічных вылічэнняў пастаянна ўзбагачаецца, паступова фармуючы поўны набор прадуктаў для гранічных вылічэнняў ад чыпа да ўсёй машыны.Пастаўшчыкі рашэнняў прадастаўляюць праграмныя або праграмна-апаратныя інтэграваныя рашэнні для пэўных галін.
Прыкладанні індустрыі гранічных вылічэнняў паскараюцца
У сферы разумнага горада
Комплексная праверка гарадской уласнасці ў цяперашні час звычайна выкарыстоўваецца ў рэжыме ручной інспекцыі, і рэжым ручной інспекцыі мае праблемы з вялікімі затратамі часу і працаёмкімі выдаткамі, залежнасцю працэсу ад асобных асоб, дрэнным ахопам і частатой праверак, а таксама нізкай якасцю кантроль.У той жа час у працэсе інспекцыі была зафіксавана велізарная колькасць даных, але гэтыя рэсурсы даных не былі пераўтвораны ў даныя для пашырэння магчымасцей бізнесу.Прымяняючы тэхналогію штучнага інтэлекту для мабільных сцэнарыяў інспекцыі, прадпрыемства стварыла інтэлектуальны інспекцыйны транспартны сродак гарадскога кіравання, які выкарыстоўвае такія тэхналогіі, як Інтэрнэт рэчаў, воблачныя вылічэнні, алгарытмы штучнага інтэлекту, а таксама мае прафесійнае абсталяванне, такое як камеры высокай выразнасці, на- дысплеі платы і бакавыя серверы штучнага інтэлекту, а таксама спалучае ў сабе механізм праверкі «інтэлектуальная сістэма + інтэлектуальная машына + дапамога персаналу».Гэта спрыяе трансфармацыі гарадскога кіравання ад інтэнсіўнага персаналу да механічнага інтэлекту, ад эмпірычнага меркавання да аналізу даных і ад пасіўнага рэагавання да актыўнага адкрыцця.
У галіне інтэлектуальнай будаўнічай пляцоўкі
Рашэнні для інтэлектуальных будаўнічых пляцовак, заснаваныя на краявых вылічэннях, прымяняюць глыбокую інтэграцыю тэхналогіі штучнага інтэлекту ў традыцыйную працу па маніторынгу бяспекі будаўнічай індустрыі, размяшчаючы тэрмінал аналізу краявога штучнага інтэлекту на будаўнічай пляцоўцы, завяршаючы незалежныя даследаванні і распрацоўку візуальных алгарытмаў штучнага інтэлекту на аснове інтэлектуальнага відэа тэхналогія аналітыкі, пастаяннае выяўленне падзей, якія трэба выявіць (напрыклад, вызначэнне таго, варта ці не насіць шлем), прадастаўленне персаналу, навакольнага асяроддзя, бяспекі і іншых службаў ідэнтыфікацыі кропак рызыкі бяспекі і напамінкаў аб сігналізацыі, а таксама праява ініцыятывы па выяўленні небяспечных фактары, разумная ахова са штучным інтэлектам, эканомія выдаткаў на працоўную сілу, каб задаволіць патрэбы ў кіраванні бяспекай персаналу і маёмасці на будаўнічых пляцоўках.
У сферы інтэлектуальнага транспарту
Воблачная канчатковая архітэктура стала асноўнай парадыгмай для разгортвання прыкладанняў у інтэлектуальнай транспартнай індустрыі, з воблачнай часткай, якая адказвае за цэнтралізаванае кіраванне і частку апрацоўкі даных, а краёвая частка ў асноўным забяспечвае аналіз даных і вылічальныя рашэнні. -выраб апрацоўкі, а канчатковы бок у асноўным адказвае за збор бізнес-дадзеных.
У пэўных сцэнарыях, такіх як каардынацыя транспартнага сродку і дарогі, галаграфічныя скрыжаванні, аўтаматычнае кіраванне аўтамабілем і чыгуначны рух, існуе вялікая колькасць гетэрагенных прылад, якія маюць доступ, і гэтыя прылады патрабуюць кіравання доступам, кіравання выездам, апрацоўкі сігналізацыі і апрацоўкі эксплуатацыі і тэхнічнага абслугоўвання.Памежныя вылічэнні могуць падзяляць і ўладарыць, ператвараць вялікае ў малое, забяспечваць функцыі пераўтварэння міжузроўневых пратаколаў, забяспечваць уніфікаваны і стабільны доступ і нават сумеснае кіраванне гетэрагеннымі данымі.
У галіне прамысловай вытворчасці
Сцэнар аптымізацыі вытворчага працэсу: у цяперашні час вялікая колькасць дыскрэтных вытворчых сістэм абмежавана няпоўнасцю даных, а агульная эфектыўнасць абсталявання і іншыя разлікі дадзеных індэксаў адносна неакуратныя, што ўскладняе выкарыстанне для аптымізацыі эфектыўнасці.Памежная вылічальная платформа на аснове інфармацыйнай мадэлі абсталявання для дасягнення семантычнага ўзроўню вытворчай сістэмы гарызантальнай сувязі і вертыкальнай сувязі, заснаванай на механізме апрацоўкі патоку даных у рэжыме рэальнага часу для агрэгацыі і аналізу вялікай колькасці палявых даных у рэжыме рэальнага часу, для дасягнення вытворчай лініі на аснове мадэлі зліццё інфармацыі з некалькіх крыніц дадзеных, каб забяспечыць магутную падтрымку дадзеных для прыняцця рашэнняў у дыскрэтнай вытворчай сістэме.
Сцэнар прагнознага тэхнічнага абслугоўвання абсталявання: Тэхнічнае абслугоўванне прамысловага абсталявання дзеліцца на тры тыпу: рамонтнае абслугоўванне, прафілактычнае абслугоўванне і прагнастычнае абслугоўванне.Аднаўленчае тэхнічнае абслугоўванне належыць да папярэдняга тэхнічнага абслугоўвання, прафілактычнае тэхнічнае абслугоўванне і прагнастычнае тэхнічнае абслугоўванне належаць да папярэдняга тэхнічнага абслугоўвання, першае заснавана на часе, прадукцыйнасці абсталявання, умовах пляцоўкі і іншых фактарах рэгулярнага тэхнічнага абслугоўвання абсталявання, у большай ці меншай ступені на аснове чалавека вопыт, апошні праз збор даных датчыкаў, маніторынгу ў рэжыме рэальнага часу працоўнага стану абсталявання, заснаванага на прамысловай мадэлі аналізу даных, і дакладна прадказаць, калі адбываецца збой.
Сцэнар інспекцыі прамысловай якасці: поле інспекцыі прамысловага зроку - гэта першая традыцыйная форма аўтаматычнага аптычнага кантролю (AOI) у галіне кантролю якасці, але развіццё AOI да гэтага часу, у многіх выпадках выяўлення дэфектаў і іншых складаных сцэнарыяў, з-за дэфектаў разнастайнасці тыпаў, вылучэнне функцый няпоўнае, адаптыўныя алгарытмы дрэнна пашыраюцца, вытворчая лінія часта абнаўляецца, міграцыя алгарытму не з'яўляецца гнуткай, і іншыя фактары, традыцыйнай сістэме AOI было цяжка задаволіць патрэбы вытворчай лініі ў развіцці.Такім чынам, платформа алгарытму прамысловай інспекцыі якасці штучнага інтэлекту, прадстаўленая глыбокім навучаннем + навучанне з невялікімі выбаркамі, паступова замяняе традыцыйную схему візуальнага кантролю, а платформа інспекцыі прамысловай якасці штучнага інтэлекту прайшла два этапы класічных алгарытмаў машыннага навучання і алгарытмаў інспекцыі глыбокага навучання.
Час публікацыі: 8 кастрычніка 2023 г