Если искусственный интеллект рассматривать как путешествие из пункта А в пункт Б, то сервис облачных вычислений — это аэропорт или высокоскоростная железнодорожная станция, а периферийные вычисления — это такси или общий велосипед. Периферийные вычисления близки к людям, вещам или источникам данных. Он использует открытую платформу, которая объединяет возможности хранения, вычислений, доступа к сети и ядра приложений для предоставления услуг пользователям, находящимся поблизости. По сравнению с централизованно развернутыми службами облачных вычислений, периферийные вычисления решают такие проблемы, как длительная задержка и высокая конвергенция трафика, обеспечивая лучшую поддержку услуг в реальном времени и требовательных к полосе пропускания услуг.
Пожар ChatGPT вызвал новую волну развития ИИ, ускорив проникновение ИИ в новые области применения, такие как промышленность, розничная торговля, умные дома, умные города и т. д. Необходимо хранить и вычислять большой объем данных Конец приложений, и полагаться только на облако больше не в состоянии удовлетворить фактический спрос, периферийные вычисления улучшают последний километр приложений ИИ. В рамках национальной политики энергичного развития цифровой экономики облачные вычисления в Китае вступили в период инклюзивного развития, спрос на периферийные вычисления резко возрос, а интеграция периферийных и конечных облачных технологий стала важным эволюционным направлением в будущем.
Рынок периферийных вычислений вырастет в среднем на 36,1% в течение следующих пяти лет
Индустрия периферийных вычислений вступила в стадию устойчивого развития, о чем свидетельствует постепенная диверсификация поставщиков услуг, увеличение размера рынка и дальнейшее расширение областей применения. Что касается размера рынка, данные отчета IDC показывают, что общий размер рынка серверов периферийных вычислений в Китае достиг 3,31 миллиарда долларов США в 2021 году, и ожидается, что общий размер рынка серверов периферийных вычислений в Китае будет расти совокупным годовым темпом. Ожидается, что в 2027 году объем рынка периферийных вычислений в Китае достигнет 250,9 млрд юаней, а среднегодовой темп роста составит 36,1% с 2023 по 2027 год.
Экоиндустрия периферийных вычислений процветает
Периферийные вычисления в настоящее время находятся на ранней стадии вспышки, и границы бизнеса в отраслевой цепочке относительно размыты. Для отдельных вендоров необходимо учитывать интеграцию с бизнес-сценариями, а также необходимо иметь возможность адаптироваться к изменениям бизнес-сценариев на техническом уровне, а также необходимо обеспечить высокую степень совместимость с аппаратным оборудованием, а также инженерные возможности посадки проектов.
Цепочка индустрии периферийных вычислений разделена на поставщиков чипов, поставщиков алгоритмов, производителей аппаратных устройств и поставщиков решений. Производители чипов в основном разрабатывают арифметические чипы для конечной стороны, периферийной стороны и облачной стороны, а в дополнение к периферийным чипам они также разрабатывают карты ускорения и поддерживают платформы разработки программного обеспечения. Поставщики алгоритмов используют алгоритмы компьютерного зрения в качестве основы для создания общих или индивидуальных алгоритмов, а также есть предприятия, которые создают центры алгоритмов или платформы для обучения и продвижения. Поставщики оборудования активно инвестируют в продукты для периферийных вычислений, и форма продуктов для периферийных вычислений постоянно пополняется, постепенно формируя полный стек продуктов для периферийных вычислений, от чипа до всей машины. Поставщики решений предоставляют программное обеспечение или программно-аппаратно-интегрированные решения для конкретных отраслей.
Приложения в отрасли периферийных вычислений ускоряются
В сфере умного города
Комплексная проверка городской собственности в настоящее время обычно используется в режиме ручной проверки, а режим ручной проверки имеет проблемы, связанные с большими затратами времени и труда, зависимостью процесса от отдельных лиц, плохим охватом и частотой проверок, а также низким качеством. контроль. В то же время в процессе проверки было зафиксировано огромное количество данных, но эти ресурсы данных не были преобразованы в информационные активы для расширения возможностей бизнеса. Применяя технологию искусственного интеллекта к сценариям мобильного осмотра, предприятие создало интеллектуальную инспекционную машину городского управления с искусственным интеллектом, которая использует такие технологии, как Интернет вещей, облачные вычисления, алгоритмы искусственного интеллекта, и оснащена профессиональным оборудованием, таким как камеры высокой четкости, в режиме онлайн. Доска отображает и боковые серверы искусственного интеллекта и сочетает в себе механизм проверки «интеллектуальная система + интеллектуальная машина + помощь персонала». Он способствует трансформации городского управления от интенсивного использования персонала к механическому интеллекту, от эмпирических суждений к анализу данных и от пассивного реагирования к активным открытиям.
В области интеллектуального строительства
Решения для интеллектуальных строительных площадок на основе периферийных вычислений применяют глубокую интеграцию технологий искусственного интеллекта в традиционную работу по мониторингу безопасности строительной отрасли, размещая на строительной площадке периферийный терминал анализа искусственного интеллекта, завершая независимые исследования и разработку алгоритмов визуального искусственного интеллекта на основе интеллектуального видео. аналитические технологии, постоянное обнаружение событий, которые должны быть обнаружены (например, определение того, носить или нет шлем), предоставление услуг по идентификации персонала, окружающей среды, безопасности и других точек риска безопасности и напоминаний о тревогах, а также принятие инициативы по выявлению небезопасных факторы, интеллектуальная охрана с использованием искусственного интеллекта, экономия затрат на рабочую силу, удовлетворение потребностей в управлении безопасностью персонала и имущества на строительных площадках.
В сфере интеллектуального транспорта
Облачная архитектура стала базовой парадигмой для развертывания приложений в индустрии интеллектуального транспорта, при этом облачная сторона отвечает за централизованное управление и часть обработки данных, а периферийная сторона в основном обеспечивает анализ данных на периферии и принятие решений по вычислениям. -производящая обработку, а конечная сторона в основном отвечает за сбор бизнес-данных.
В конкретных сценариях, таких как координация транспортных средств и дорог, голографические перекрестки, автоматическое вождение и железнодорожное движение, имеется доступ к большому количеству разнородных устройств, и эти устройства требуют управления доступом, управления выходом, обработки сигналов тревоги, а также обработки операций и технического обслуживания. Периферийные вычисления могут разделять и властвовать, превращать большое в маленькое, обеспечивать функции межуровневого преобразования протоколов, обеспечивать унифицированный и стабильный доступ и даже совместный контроль над разнородными данными.
В сфере промышленного производства
Сценарий оптимизации производственного процесса. В настоящее время большое количество дискретных производственных систем ограничено неполнотой данных, а расчеты общей эффективности оборудования и других индексных данных относительно небрежны, что затрудняет их использование для оптимизации эффективности. Платформа периферийных вычислений, основанная на информационной модели оборудования для достижения семантического уровня производственной системы, горизонтальная и вертикальная связь, основанная на механизме обработки потока данных в реальном времени для агрегирования и анализа большого количества полевых данных в реальном времени, для создания производственной линии на основе модели. объединение информации из нескольких источников данных для обеспечения мощной поддержки данных для принятия решений в дискретной производственной системе.
Сценарий профилактического обслуживания оборудования: Техническое обслуживание промышленного оборудования делится на три типа: ремонтное обслуживание, профилактическое обслуживание и профилактическое обслуживание. Восстановительное обслуживание относится к техническому обслуживанию постфактум, профилактическое обслуживание и профилактическое обслуживание относятся к техническому обслуживанию ex ante, первое основано на времени, производительности оборудования, условиях на месте и других факторах регулярного технического обслуживания оборудования, более или менее основанных на человеческом факторе. опыт, последний посредством сбора данных датчиков, мониторинга рабочего состояния оборудования в режиме реального времени на основе промышленной модели анализа данных и точного прогнозирования момента возникновения сбоя.
Сценарий промышленного контроля качества: поле промышленного визуального контроля является первой традиционной формой автоматического оптического контроля (AOI) в области контроля качества, но развитие AOI до сих пор во многих случаях обнаружения дефектов и других сложных сценариях из-за различных дефектов типов, извлечение признаков является неполным, адаптивные алгоритмы плохо расширяются, производственная линия часто обновляется, миграция алгоритмов не является гибкой и другие факторы, традиционная система AOI с трудом отвечает потребностям развития производственной линии. Таким образом, платформа алгоритма проверки промышленного качества ИИ, представленная глубоким обучением + обучением на небольших выборках, постепенно заменяет традиционную схему визуального контроля, а платформа проверки промышленного качества ИИ прошла два этапа: классические алгоритмы машинного обучения и алгоритмы проверки глубокого обучения.
Время публикации: 08 октября 2023 г.