As keunstmjittige yntelliginsje wurdt beskôge as in reis fan A nei B, cloud computing tsjinst is in fleanfjild of hege-snelheid spoarstasjon, en edge computing is in taksy of in dielde fyts. Edge computing is tichtby de kant fan minsken, dingen, of gegevens boarnen. It oannimt in iepen platfoarm dat yntegreart opslach, berekkening, netwurk tagong, en applikaasje kearnmooglikheden om tsjinsten te leverjen foar brûkers yn 'e buert. Yn ferliking mei sintraal ynset cloud computing tsjinsten lost edge computing problemen op lykas lange latency en hege konverginsjeferkear, en biedt bettere stipe foar realtime en bânbreedte-easkende tsjinsten.
It fjoer fan ChatGPT hat in nije weach fan AI-ûntwikkeling opsetten, it fersnellen fan AI yn mear tapassingsgebieten lykas yndustry, detailhannel, tûke huzen, tûke stêden, ensfh. In grutte hoemannichte gegevens moat wurde opslein en berekkene by de applikaasje ein, en fertrouwe op 'e wolk allinnich is net mear by steat om te foldwaan oan de eigentlike fraach, edge computing ferbetteret de lêste kilometer fan AI applikaasjes. Under it nasjonaal belied fan krêftich ûntwikkeljen fan de digitale ekonomy, Sina syn cloud computing hat ynfierd in perioade fan ynklusive ûntwikkeling, edge computing fraach is tanommen, en de yntegraasje fan wolk râne en ein is wurden in wichtige evolúsjonêre rjochting yn 'e takomst.
Edge komputermerk om 36.1% CAGR te groeien oer de kommende fiif jier
De edge computing-yndustry is in faze fan fêste ûntwikkeling yngien, sa't bliken docht út 'e stadige diversifikaasje fan har tsjinstferlieners, de útwreide merkgrutte en de fierdere útwreiding fan tapassingsgebieten. Yn termen fan merkgrutte litte gegevens út it trackingrapport fan IDC sjen dat de totale merkgrutte fan edge computing-servers yn Sina yn 2021 US $ 3.31 miljard berikte, en de totale merkgrutte fan edge computing-servers yn Sina wurdt ferwachte te groeien mei in gearstalde jierlikse groei taryf fan 22.2% fan 2020 oant 2025. Sullivan prognostearret dat de merkgrutte fan edge computing yn Sina wurdt ferwachte om RMB 250.9 miljard te berikken yn 2027, mei in CAGR fan 36.1% fan 2023 oant 2027.
Edge computing eko-yndustry bloeit
Edge computing is op it stuit yn it iere stadium fan 'e epidemy, en de bedriuwsgrinzen yn' e yndustryketen binne relatyf fuzzy. Foar yndividuele vendors is it nedich om te beskôgje de yntegraasje mei saaklike senario, en it is ek nedich om te hawwen de mooglikheid om te passen oan feroarings yn saaklike senario út de technyske nivo, en it is ek nedich om te soargjen dat der in hege graad fan kompatibiliteit mei hardware-apparatuer, lykas de yngenieurfeardigens om projekten te lânjen.
De keten fan 'e edge computing-yndustry is ferdield yn chipleveransiers, algoritmeleveransiers, hardware-apparatenfabrikanten en oplossingproviders. Sjipferkeapers ûntwikkelje meast arithmetyske chips fan ein-side nei râne-side nei wolkekant, en neist râne-side-chips ûntwikkelje se ek fersnellingskaarten en stypje softwareûntwikkelingsplatfoarms. Algoritme-ferkeapers nimme kompjûterfisyalgoritmen as de kearn om algemiene of oanpaste algoritmen te bouwen, en d'r binne ek bedriuwen dy't algoritme-winkelsintrum bouwe as training- en pushplatfoarms. Equipment vendors binne aktyf ynvestearje yn edge computing produkten, en de foarm fan edge computing produkten wurdt hieltyd ferrike, stadichoan foarmje in folsleine steapel edge computing produkten fan de chip nei de hiele masine. Oplossingsproviders leverje software as software-hardware-yntegreare oplossingen foar spesifike yndustry.
Edge computing yndustry applikaasjes fersnelle
Op it mêd fan smart city
In wiidweidige ynspeksje fan stedseigendom wurdt op it stuit faak brûkt yn 'e modus fan manuele ynspeksje, en de manuele ynspeksjemodus hat de problemen fan hege tiid- en arbeidsintensive kosten, prosesôfhinklikens fan yndividuen, minne dekking en ynspeksjefrekwinsje, en minne kwaliteit kontrôle. Tagelyk registrearre it ynspeksjeproses in enoarme hoemannichte gegevens, mar dizze gegevensboarnen binne net omfoarme ta gegevensaktiva foar saaklike empowerment. Troch it tapassen fan AI-technology op mobile ynspeksjescenario's, hat de ûndernimming in yntelligint ynspeksjeauto foar stedsbestjoer makke AI, dat technologyen oannimt lykas it Internet of Things, cloud computing, AI-algoritmen, en profesjonele apparatuer draacht lykas hege-definysje-kamera's, on- board byldskermen, en AI kant servers, en kombinearret de ynspeksje meganisme fan "yntelligint systeem + yntelliginte masine + personiel assistinsje". It befoarderet de transformaasje fan stedsbestjoer fan personiel-yntinsyf nei meganyske yntelliginsje, fan empirysk oardiel nei gegevensanalyse, en fan passive reaksje op aktive ûntdekking.
Op it mêd fan yntelliginte bou site
Edge computing-basearre yntelliginte oplossings foar bouplakken tapasse de djippe yntegraasje fan AI-technology op it tradisjonele wurk foar feiligensmonitoring fan 'e bousektor, troch in edge AI-analyseterminal te pleatsen op' e bouplak, it foltôgjen fan it ûnôfhinklik ûndersyk en ûntwikkeling fan fisuele AI-algoritmen basearre op yntelliginte fideo analytyske technology, folsleine opspoaren fan te ûntdekken eveneminten (bgl faktoaren, AI yntelliginte bewaking, besparje manpower kosten, te foldwaan oan it personiel en eigendom feilichheid behear behoeften fan bou sites.
Op it mêd fan yntelligint ferfier
Cloud-side-end-arsjitektuer is it basisparadigma wurden foar de ynset fan tapassingen yn 'e yntelliginte ferfiersektor, mei de wolkekant ferantwurdlik foar sintralisearre behear en in diel fan' e gegevensferwurking, de rânekant leveret benammen de râne-side data-analyse en berekkeningsbeslút -making ferwurking, en de ein kant benammen ferantwurdlik foar it sammeljen fan saaklike gegevens.
Yn spesifike senario's lykas koördinaasje fan auto-wei, holografyske krusingen, automatysk riden, en spoarferkear, binne d'r in grut oantal heterogene apparaten tagong, en dizze apparaten fereaskje tagongsbehear, útgongsbehear, alarmferwurking, en operaasje- en ûnderhâldferwurking. Edge computing kin ferdiele en feroverje, grut yn lyts feroarje, funksjes foar cross-layer protokolkonverzje leverje, unifoarme en stabile tagong berikke, en sels gearwurkjende kontrôle fan heterogene gegevens.
Op it mêd fan yndustriële produksje
Production Process Optimization Senario: Op it stuit, in grut oantal diskrete manufacturing systemen wurde beheind troch de ûnfolsleinens fan gegevens, en de totale apparatuer effisjinsje en oare yndeks gegevens berekkeningen binne relatyf sloppy, wêrtroch't it dreech om te brûken foar effisjinsje optimalisaasje. Edge computing platfoarm basearre op apparatuer ynformaasje model te berikken semantysk nivo manufacturing systeem horizontale kommunikaasje en fertikale kommunikaasje, basearre op real-time gegevens flow ferwurkjen meganisme te aggregearjen en analysearje in grut oantal fjild real-time gegevens, te berikken model-basearre produksje line multi-gegevens boarne ynformaasje fúzje, te foarsjen krêftige gegevens stipe foar beslútfoarming yn de diskrete manufacturing systeem.
Equipment Predictive Maintenance Senario: Underhâld fan yndustriële apparatuer is ferdield yn trije soarten: reparative ûnderhâld, previntyf ûnderhâld, en foarsizzend ûnderhâld. Restorative ûnderhâld heart ta ex post facto ûnderhâld, previntyf ûnderhâld, en foarsizzend ûnderhâld hearre ta ex-ante ûnderhâld, de eardere is basearre op tiid, apparatuer prestaasjes, site omstannichheden, en oare faktoaren foar reguliere ûnderhâld fan apparatuer, min of mear basearre op minsklik ûnderfining, de lêste troch it sammeljen fan sensor gegevens, real-time tafersjoch op de bestjoeringssysteem steat fan de apparatuer, basearre op de yndustriële model fan gegevens analyze, en sekuer foarsizze wannear't it mislearjen optreedt.
Yndustriële kwaliteit ynspeksje senario: yndustriële fisy ynspeksje fjild is de earste tradisjonele automatyske optyske ynspeksje (AOI) foarm yn de kwaliteit ynspeksje fjild, mar de ûntwikkeling fan AOI oant no ta, yn in protte defect detection en oare komplekse senario, fanwege de mankeminten fan in ferskaat fan soarten, funksje-ekstraksje is net kompleet, adaptive algoritmen min útwreidzjen, de produksjeline wurdt faak bywurke, it algoritme-migraasje is net fleksibel, en oare faktoaren, it tradisjonele AOI-systeem hat it dreech west om te foldwaan oan 'e ûntwikkeling fan' e produksjelinebehoeften. Dêrom ferfangt it algoritme foar ynspeksje foar yndustriële kwaliteit fan AI, fertsjintwurdige troch djip learen + learen fan lytse stekproef, stadichoan it tradisjonele fisuele ynspeksjeskema, en it ynspeksjeplatfoarm foar yndustriële kwaliteit fan AI is troch twa stadia gien fan klassike masine-learalgoritmen en ynspeksjealgoritmen foar djippe learen.
Post tiid: Oct-08-2023