As keunstmjittige yntelliginsje beskôge wurdt as in reis fan A nei B, is cloud computing-tsjinst in fleanfjild of hege-snelheidstreinstasjon, en edge computing is in taksy of in dielde fyts. Edge computing is tichtby minsken, dingen of gegevensboarnen. It brûkt in iepen platfoarm dat opslach, berekkening, netwurktagong en applikaasjekearnmooglikheden yntegreart 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 real-time en bânbreedte-easkende tsjinsten.
It fjoer fan ChatGPT hat in nije weach fan AI-ûntwikkeling yn gong set, wêrtroch't AI yn mear tapassingsgebieten lykas yndustry, detailhannel, tûke huzen, tûke stêden, ensfh. fersneld wurdt. In grutte hoemannichte gegevens moat opslein en berekkene wurde oan 'e applikaasje-ein, en allinich fertrouwe op 'e wolk is net langer yn steat om oan 'e werklike fraach te foldwaan, edge computing ferbetteret de lêste kilometer fan AI-tapassingen. Under it nasjonale belied fan krêftige ûntwikkeling fan 'e digitale ekonomy is de wolkekompjûterwurking fan Sina in perioade fan ynklusive ûntwikkeling yngien, is de fraach nei edge computing tanommen, en is de yntegraasje fan wolk-edge en -ein in wichtige evolúsjonêre rjochting wurden yn 'e takomst.
Edge computing-merk sil de kommende fiif jier mei in CAGR fan 36,1% groeie
De edge computing-yndustry is in faze fan stadige ûntwikkeling yngien, lykas bliken docht út 'e stadige diversifikaasje fan har tsjinstferlieners, de útwreidzjende merkgrutte en de fierdere útwreiding fan tapassingsgebieten. Wat merkgrutte oanbelanget, 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 groeisnelheid fan 22,2% fan 2020 oant 2025. Sullivan foarseit dat de merkgrutte fan edge computing yn Sina nei ferwachting RMB 250,9 miljard sil berikke yn 2027, mei in CAGR fan 36,1% fan 2023 oant 2027.
De edge computing-eko-yndustry bloeit
Edge computing is op it stuit yn 'e iere faze fan 'e útbraak, en de bedriuwsgrinzen yn 'e yndustryketen binne relatyf wazig. Foar yndividuele leveransiers is it needsaaklik om de yntegraasje mei bedriuwsscenario's te beskôgjen, en it is ek needsaaklik om de mooglikheid te hawwen om oan te passen oan feroaringen yn bedriuwsscenario's fanút it technysk nivo, en it is ek needsaaklik om te soargjen dat der in hege mjitte fan kompatibiliteit is mei hardware-apparatuer, lykas de yngenieursfeardigens om projekten binnen te heljen.
De edge computing-yndustryketen is ferdield yn chipleveransiers, algoritmeleveransiers, hardware-apparaatfabrikanten en oplossingsoanbieders. Chipleveransiers ûntwikkelje meast rekkenkundige chips fan end-side oant edge-side oant cloud-side, en neist edge-side chips ûntwikkelje se ek fersnellingskaarten en stypje se softwareûntwikkelingsplatfoarms. Algoritmeleveransiers nimme kompjûterfisy-algoritmes as de kearn om algemiene of oanpaste algoritmen te bouwen, en d'r binne ek bedriuwen dy't algoritme-malls of training- en pushplatfoarms bouwe. Apparatuerleveransiers ynvestearje aktyf yn edge computing-produkten, en de foarm fan edge computing-produkten wurdt konstant ferrike, wêrtroch't stadichoan in folsleine stapel edge computing-produkten ûntstiet fan 'e chip oant de heule masine. Oplossingsoanbieders leverje software of software-hardware-yntergreare oplossingen foar spesifike yndustryen.
Applikaasjes yn 'e Edge computing-yndustry fersnelle
Op it mêd fan tûke stêden
In wiidweidige ynspeksje fan stedsgebouwen wurdt op it stuit faak brûkt yn 'e modus fan manuele ynspeksje, en de manuele ynspeksjemodus hat de problemen fan hege tiidslinende en arbeidsyntinsive kosten, prosesôfhinklikens fan yndividuen, minne dekking en ynspeksjefrekwinsje, en minne kwaliteitskontrôle. Tagelyk registrearre it ynspeksjeproses in enoarme hoemannichte gegevens, mar dizze gegevensboarnen binne net omset yn gegevensaktiva foar bedriuwsmacht. Troch AI-technology ta te passen op mobile ynspeksjescenario's hat de ûndernimming in stedsbestjoer AI-yntelliginte ynspeksjeauto makke, dy't technologyen oannimt lykas it Ynternet fan Dingen, cloud computing, AI-algoritmen, en profesjonele apparatuer draacht lykas hege-definysje kamera's, onboard displays en AI-sideservers, en it ynspeksjemeganisme kombinearret fan "yntelliginte systeem + yntelliginte masine + personielsassistinsje". It befoarderet de transformaasje fan stedsbestjoer fan personielsyntinsive nei meganyske yntelliginsje, fan empirysk oardiel nei gegevensanalyse, en fan passive reaksje nei aktive ûntdekking.
Op it mêd fan yntelliginte bouplakken
Op edge computing basearre yntelliginte oplossingen foar bouplakken tapasse de djippe yntegraasje fan KI-technology op it tradisjonele feiligensmonitoringwurk yn 'e bouyndustry, troch it pleatsen fan in edge KI-analyseterminal op 'e bouplak, it foltôgjen fan it ûnôfhinklik ûndersyk en de ûntwikkeling fan fisuele KI-algoritmen basearre op yntelliginte fideo-analysetechnology, folsleine deteksje fan te detektearjen eveneminten (bygelyks it detektearjen fan oft in helm droegen wurde moat of net), it leverjen fan personiel, miljeu, feiligens en oare feiligensrisikopuntenidentifikaasje en alarmherinneringstsjinsten, en it nimmen fan it inisjatyf foar it identifisearjen fan ûnfeilige faktoaren, KI-yntelliginte beskerming, it besparjen fan mankrêftkosten, om te foldwaan oan 'e behoeften foar personiel- en eigendomsfeiligensbehear fan bouplakken.
Op it mêd fan yntelligint ferfier
Cloud-side-end-arsjitektuer is it basisparadigma wurden foar de ynset fan applikaasjes yn 'e yntelliginte transportsektor, wêrby't de wolkkant ferantwurdlik is foar sintraal behear en in part fan 'e gegevensferwurking, de rânekant dy't benammen rânekantgegevensanalyse en berekkeningsbeslútfoarming leveret, en de einkant benammen ferantwurdlik is foar it sammeljen fan bedriuwsgegevens.
Yn spesifike senario's lykas koördinaasje tusken auto en dyk, holografyske krusingen, automatysk riden en spoarferkear, binne d'r in grut oantal heterogene apparaten dy't tagonklik binne, en dizze apparaten fereaskje tagongsbehear, útgongsbehear, alarmferwurking en operaasje- en ûnderhâldsferwurking. Edge computing kin ferdiele en hearskje, grut yn lyts meitsje, cross-layer protokolkonverzjefunksjes leverje, ferienige en stabile tagong berikke, en sels gearwurkjende kontrôle fan heterogene gegevens.
Op it mêd fan yndustriële produksje
Senario foar optimalisaasje fan it produksjeproses: Op it stuit wurdt in grut oantal aparte produksjesystemen beheind troch de ûnfolsleinens fan gegevens, en de algemiene apparatuereffisjinsje en oare yndeksgegevensberekkeningen binne relatyf slordig, wêrtroch't it lestich is om te brûken foar effisjinsjeoptimalisaasje. Edge computing-platfoarm basearre op apparatuerynformaasjemodel om horizontale kommunikaasje en fertikale kommunikaasje op semantysk nivo te berikken yn it produksjesysteem, basearre op in real-time gegevensstreamferwurkingsmeganisme om in grut oantal fjildgegevens yn real-time te aggregearjen en te analysearjen, om model-basearre produksjeline-ynformaasjefúzje fan meardere gegevensboarnen te berikken, om krêftige gegevensstipe te jaan foar beslútfoarming yn it aparte produksjesysteem.
Senario foar foarsizzend ûnderhâld fan apparatuer: Underhâld fan yndustriële apparatuer is ferdield yn trije soarten: reparatyf ûnderhâld, previntyf ûnderhâld en foarsizzend ûnderhâld. Restauratyf ûnderhâld heart ta ex post facto ûnderhâld, previntyf ûnderhâld en foarsizzend ûnderhâld hearre ta ex-ante ûnderhâld, de earste is basearre op tiid, prestaasjes fan apparatuer, omstannichheden op lokaasje en oare faktoaren foar regelmjittich ûnderhâld fan apparatuer, mear of minder basearre op minsklike ûnderfining, de lêste troch it sammeljen fan sensorgegevens, real-time monitoring fan 'e wurkingsstatus fan' e apparatuer, basearre op it yndustriële model fan gegevensanalyse, en sekuer foarsizze wannear't de storing foarkomt.
Yndustrieel kwaliteitsynspeksjescenario: it fjild foar yndustriële fisy-ynspeksje is de earste tradisjonele foarm fan automatyske optyske ynspeksje (AOI) yn it fjild foar kwaliteitsynspeksje, mar de ûntwikkeling fan AOI oant no ta, yn in protte defektdeteksje en oare komplekse senario's, fanwegen de defekten fan in ferskaat oan soarten, funksje-ekstraksje is ûnfolslein, adaptive algoritmen binne min útwreidber, de produksjeline wurdt faak bywurke, de algoritmemigraasje is net fleksibel, en oare faktoaren, it tradisjonele AOI-systeem hat lestich west om te foldwaan oan 'e ûntwikkeling fan' e produksjelinebehoeften. Dêrom ferfangt it algoritmeplatfoarm foar yndustriële kwaliteitsynspeksje, fertsjintwurdige troch djip learen + lyts stekproeflearen, stadichoan it tradisjonele fisuele ynspeksjeskema, en it fjild foar yndustriële kwaliteitsynspeksje, KI, hat twa stadia trochmakke fan klassike masinelearalgoritmen en djippe learynspeksjealgoritmen.
Pleatsingstiid: 8 oktober 2023