Pokud je umělá inteligence považována za cestu od A do B, cloud computing služba je letiště nebo vysokorychlostní železniční stanice a Edge Computing je taxi nebo sdílené kolo. Edge Computing je blízko strany lidí, věcí nebo zdrojů dat. Přijímá otevřenou platformu, která integruje úložiště, výpočet, přístup k síti a základní schopnosti aplikací, aby poskytovaly služby uživatelům v okolí. Ve srovnání s centrálně nasazenými službami cloud computingu Edge Computing řeší problémy, jako je dlouhá latence a vysoká konvergenční provoz, což poskytuje lepší podporu pro služby vyžadující šířku pásma.
Oheň chatgptu spustil novou vlnu vývoje umělé inteligence, zrychlil potopení AI do více aplikačních oblastí, jako je průmysl, maloobchod, inteligentní domy, inteligentní města atd. Na konci aplikace musí být uloženo a vypočteno velké množství aplikací AI. V rámci národní politiky intenzivního rozvoje digitální ekonomiky vstoupila do cloud computingu do období inkluzivního rozvoje, poptávka po výpočtech Edge Computing se v budoucnu stala důležitým evolučním směrem.
Edge Computing Market k růstu 36,1% CAGR v příštích pěti letech
Odvětví Edge Computing odvětví vstoupilo do fáze stálého rozvoje, o čemž svědčí postupná diverzifikace poskytovatelů služeb, rozšiřující se velikost trhu a další rozšíření oblastí aplikací. Pokud jde o velikost trhu, údaje ze zprávy o sledování IDC ukazují, že celková tržní velikost serverů Edge Computing Servers v Číně dosáhla v roce 2021 3,31 miliardy USD a očekává se, že celková velikost trhu s výpočetními servery v Číně dosáhne v Číně, což v Číně dosáhne RMB o 250, což je výpočetní výpočet. 36,1% od roku 2023 do 2027.
Ekologické průmyslové výpočty se daří
Edge Computing je v současné době v rané fázi ohniska a obchodní hranice v průmyslovém řetězci jsou relativně nejasné. Pro jednotlivé prodejce je nutné zvážit integraci s obchodními scénáři a je také nutné mít schopnost přizpůsobit se změnám v obchodních scénářích z technické úrovně a je také nutné zajistit, aby existovala vysoká míra kompatibility s hardwarovým vybavením, jakož i inženýrskou schopnost přistávacích projektů.
Průmyslový řetězec Edge Computing je rozdělen na dodavatele čipů, dodavatele algoritmů, výrobci hardwarových zařízení a poskytovatelé řešení. Prodejci Chip většinou vyvíjejí aritmetické čipy od koncové strany na stranu okraje na stranu cloudu a kromě hranových čipů také vyvíjejí zrychlovací karty a podpůrné platformy pro vývoj softwaru. Prodejci algoritmů berou algoritmy počítačového vidění jako jádro pro vytváření obecných nebo přizpůsobených algoritmů a existují také podniky, které vytvářejí nákupní centra algoritmu nebo tréninkové a tlačné platformy. Prodejci zařízení aktivně investují do produktů Edge Computing Products a forma Edge Computing Products je neustále obohacena a postupně vytváří plnou hromadu výpočetních produktů Edge od čipu do celého počítače. Poskytovatelé řešení poskytují software nebo software-hardware integrovaná řešení pro konkrétní průmyslová odvětví.
Aplikace Edge Computing Industry Applications Accelerate
V oblasti inteligentního města
Komplexní kontrola městského majetku se v současné době běžně používá ve způsobu manuální inspekce a režim ruční inspekce má problémy s nejvyššími časově náročnými a náročnými náklady, závislost na procesu na jednotlivcích, špatné pokrytí a inspekční frekvenci a špatná kontrola kvality. Současně inspekční proces zaznamenal obrovské množství dat, ale tyto datové zdroje nebyly přeměněny na datová aktiva pro obchodní posílení. Použitím technologie AI na scénáře mobilní inspekce vytvořil podnik inteligentní inspekční vozidlo AI městské správy, které přijímá technologie, jako je internet věcí, cloud computing, algoritmy AI, a nese profesionální vybavení, jako jsou kamery s vysokým rozlišením, jako jsou inteligentní stroje + inteligentní stroje + personálně a pomáhají “. Podporuje transformaci městské správy z personálu na personál na mechanickou inteligenci, od empirického úsudku k analýze dat a z pasivní reakce na aktivní objev.
V oblasti inteligentní staveniště
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 services, a převzetí iniciativy k identifikaci nebezpečných faktorů, inteligentního strážce AI, úspory nákladů na pracovní sílu, aby vyhovovaly potřebám personálu a bezpečnosti nemovitostí na staveništích.
V oblasti inteligentního dopravy
Architektura na straně cloudu se stala základním paradigmatem pro nasazení aplikací v inteligentním dopravním průmyslu, přičemž cloudová strana je odpovědná za centralizované řízení a část zpracování dat, na straně hrany poskytuje hlavně analýzu dat na straně okraje a zpracování rozhodování o výpočtu a konečná strana odpovědná hlavně za shromažďování obchodních údajů.
Ve specifických scénářích, jako je koordinace vozidla, holografická křižovatka, automatická jízda a železniční provoz, existuje velké množství přístupných heterogenních zařízení a tato zařízení vyžadují správu přístupu, správu odchodu, zpracování alarmů a zpracování provozu a údržbu. Edge Computing může rozdělit a dobýt, proměnit se na malé, poskytovat převodové funkce protokolu, dosáhnout jednotného a stabilního přístupu a dokonce i kontrolu nad heterogenními daty.
V oblasti průmyslové výroby
Scénář optimalizace výrobního procesu: V současné době je velké množství diskrétních výrobních systémů omezeno neúplností dat a celková účinnost zařízení a další výpočty dat indexu je relativně nedbalé, což ztěžuje použití optimalizace účinnosti. Platforma Edge Computing Platform založená na informačním modelu vybavení k dosažení sémantické úrovně výrobního systému horizontální komunikace a vertikální komunikaci založené na mechanismu zpracování toku dat v reálném čase pro agregaci a analýzu velkého počtu polních dat v reálném čase, k dosažení fúze informací o produkčním lince založené na modelu, aby poskytovala výkonnou podporu dat pro rozhodování v diskrétním výrobním systému.
Scénář prediktivní údržby vybavení: Údržba průmyslového vybavení je rozdělena do tří typů: reparativní údržba, preventivní údržba a prediktivní údržba. Restorativní údržba patří do údržby ex po facto, preventivní údržbu a prediktivní údržba patří k údržbě ex-ante, první je založeno na čase, výkonu zařízení, podmínkách místa a dalších faktorech pro pravidelnou údržbu zařízení, víceméně na základě lidských zkušeností, druhá prostřednictvím sběru senzorových dat, v reálném čase monitorování provozního stavu zařízení založené na průmyslovém modelu a přesně v případě, že dochází k tomu, aby došlo ke sběru senzorových dat.
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 other factors, Tradiční systém AOI bylo obtížné splnit vývoj potřeb výrobní linky. Proto platforma pro inspekci průmyslové kvality AI pro inspekci kvality představované hlubokým učením + malé učení vzorků postupně nahrazuje tradiční schéma vizuální inspekce a platforma AI průmyslové inspekce kvality prošla dvěma fázemi algoritmů klasického strojového učení a algoritmy hlubokého učení.
Čas příspěvku: říjen-08-2023