As kunsmatige intelligensie beskou word as 'n reis van A na B, is Cloud Computing Service 'n lughawe of 'n hoë snelheidsstasie, en Edge Computing is 'n taxi of 'n gedeelde fiets. Randberekening is naby die kant van mense, dinge of databronne. Dit neem 'n oop platform aan wat die berging, berekening, netwerktoegang en die kernfunksies van toepassings integreer om dienste vir gebruikers in die omgewing te lewer. In vergelyking met sentraal ontplooide wolkrekenaardienste, los Edge Computing probleme op soos lang latency en hoë konvergensieverkeer, wat beter ondersteuning bied vir intydse en bandwydte-vraag-dienste.
Die brand van ChatGpt het 'n nuwe golf van AI -ontwikkeling opgestel en die sink van AI in meer toepassingsareas soos die nywerheid, kleinhandel, slim huise, slim stede, ens. Versnel. Ingevolge die nasionale beleid om die digitale ekonomie sterk te ontwikkel, het China se wolkrekenaarkunde 'n tydperk van inklusiewe ontwikkeling betree, die vraag na die rekenaarrekenaar het gestyg, en die integrasie van Cloud Edge and End het in die toekoms 'n belangrike evolusionêre rigting geword.
Edge Computing Market om met 36,1% CAGR te groei oor die volgende vyf jaar
Die Edge -rekenaarbedryf het 'n stadium van bestendige ontwikkeling betree, soos blyk uit die geleidelike diversifikasie van sy diensverskaffers, die groeiende markgrootte en die verdere uitbreiding van toepassingsareas. Wat die markgrootte betref, toon die data van die opsporingsverslag van IDC dat die totale markgrootte van Edge Computing -bedieners in China US $ 3,31 miljard in 2021 bereik het, en die totale markgrootte van Edge Computing -bedieners in China sal na verwagting groei teen 'n saamgestelde jaarlikse groeitempo van 22,2% van 2020 tot 2025. 36,1% van 2023 tot 2027.
Edge Computing Eco-industrie floreer
Edge Computing is tans in die vroeë stadium van die uitbraak, en die besigheidsgrense in die bedryfsketting is relatief vaag. Vir individuele verkopers is dit nodig om die integrasie met sakescenario's te oorweeg, en dit is ook nodig om die vermoë te hê om aan te pas by veranderinge in sakescenario's vanaf tegniese vlak, en dit is ook nodig om te verseker dat daar 'n hoë mate van verenigbaarheid is met hardeware -toerusting, sowel as die ingenieursvermoë om projekte te land.
Die Edge Computing -industrie -ketting is verdeel in skyfies, algoritme -verkopers, vervaardigers van hardeware -toestelle en oplossingsverskaffers. Chipverkopers ontwikkel meestal rekenkundige skyfies van aan-kant tot randkant na wolkkant, en benewens die skyfies aan die kant, ontwikkel hulle ook versnellingskaarte en ondersteun sagteware-ontwikkelingsplatforms. Verskaffers van algoritme neem rekenaarvisie -algoritmes as die kern om algemene of aangepaste algoritmes te bou, en daar is ook ondernemings wat algoritme -winkelsentrums of opleiding en drukplatforms bou. Toerustingverskaffers belê aktief in randrekenaarprodukte, en die vorm van randrekenaarprodukte word voortdurend verryk, en vorm geleidelik 'n volledige stapelrekenaarprodukte van die chip na die hele masjien. Oplossingsverskaffers bied sagteware of sagteware-hardware-geïntegreerde oplossings vir spesifieke bedrywe aan.
Edge Computing Industry -toepassings versnel
Op die gebied van Smart City
'N Omvattende inspeksie van stedelike eiendom word tans gereeld gebruik in die manier van handmatige inspeksie, en die handmatige inspeksiemodus het die probleme van 'n hoë tydrowende en arbeidsintensiewe koste, prosesafhanklikheid van individue, swak dekking en inspeksiefrekwensie en swak gehalte. Terselfdertyd het die inspeksieproses 'n groot hoeveelheid data aangeteken, maar hierdie databronne is nie omskep in databates vir die bemagtiging van sake nie. Deur AI-tegnologie op mobiele inspeksiescenario's toe te pas, het die onderneming 'n stedelike bestuur AI Intelligent Inspection Vehicle geskep, wat tegnologieë soos die Internet of Things, Cloud Computing, AI-algoritmes aanneem en professionele toerusting soos hoë-definisie-kameras, aan boord-skerms en AI-bedieners bevat, en die inspeksie-meganisme van "Intelligent System + + Personeelhulp" kombineer. Dit bevorder die transformasie van stedelike bestuur van personeel-intensief na meganiese intelligensie, van empiriese oordeel tot data-analise, en van passiewe reaksie tot aktiewe ontdekking.
Op die gebied van intelligente konstruksieterrein
Edge-rekenaargebaseerde intelligente konstruksie-werfoplossings pas die diep integrasie van AI-tegnologie toe op die tradisionele moniteringswerk vir veiligheidsbedrywe, deur 'n Edge AI-analise-terminale op die konstruksieterrein te plaas, die onafhanklike navorsing en ontwikkeling van visuele AI-algoritmes te voltooi, gebaseer op intelligente video-analise-tegnologie, voltydse opsporing van die opsporing van die periode, die omgewingsrisiko of die indiening van 'n helm); Dienste, en die inisiatief te neem om onveilige faktore te identifiseer, AI intelligente toesig, besparing van mannekrag, om aan die personeel van die personeel en die bestuur van eiendomsveiligheid van konstruksieterreine te voldoen.
Op die gebied van intelligente vervoer
Die wolk-aan-einde-argitektuur het die basiese paradigma geword vir die ontplooiing van toepassings in die intelligente vervoerbedryf, met die wolkkant wat verantwoordelik is vir gesentraliseerde bestuur en 'n deel van die dataverwerking, die randkant is hoofsaaklik die verskaffing van die data-ontleding en die verwerking van die besluitneming van die kant van die kant van die kant van die besigheidsontleding en die verwerking van die besluitneming, en die eindkant is hoofsaaklik verantwoordelik vir die versameling van besigheidsdata.
In spesifieke scenario's soos voertuigkoördinasie, holografiese kruisings, outomatiese bestuur en spoorverkeer, is daar 'n groot aantal heterogene toestelle wat toegang verkry het, en hierdie toestelle benodig toegangsbestuur, uitgangsbestuur, alarmverwerking en werking en instandhoudingsverwerking. Randberekening kan verdeel en verower, groot word in klein, omskakelingsfunksies vir kruislaag-protokol, wat eenvormige en stabiele toegang verkry, en selfs samewerkende beheer van heterogene data.
Op die gebied van industriële vervaardiging
Produksieprosesoptimaliseringscenario: Tans word 'n groot aantal diskrete vervaardigingstelsels beperk deur die onvolledigheid van data, en die algehele toerustingdoeltreffendheid en ander berekeninge van die indeksdata is relatief slordig, wat dit moeilik maak om te gebruik vir doeltreffendheidsoptimalisering. Edge Computing Platform gebaseer op toerustinginligtingmodel om semantiese vlakvervaardigingstelsel te bewerkstellig Horisontale kommunikasie en vertikale kommunikasie, gebaseer op intydse data-vloei-verwerkingsmeganisme om 'n groot aantal veld intydse data te versamel en te ontleed, om modelgebaseerde produksielyn-multi-data-broninligting-samesmelting te bewerkstellig om kragtige data-ondersteuning te bied vir besluitneming in die diskrete vervaardigingstelsel.
Toerustingvoorspellende instandhoudingscenario: Onderhoud van industriële toerusting word in drie soorte verdeel: herstel van onderhoud, voorkomende instandhouding en voorspellende instandhouding. Herstellerende instandhouding behoort tot ex post facto-instandhouding, voorkomende instandhouding en voorspellende instandhouding behoort tot die instandhouding van voormalige gebied, eersgenoemde is gebaseer op tyd, toerustingprestasie, terreinomstandighede en ander faktore vir gereelde instandhouding van toerusting, min of meer gebaseer op menslike ervaring, laasgenoemde deur die versameling van sensordata, intydse monitering van die werkingstoestand van die toerusting, gebaseer op die industriële model van data-analise, en akkuraat voorspel wanneer die mislukking voorkom.
Inspeksie -scenario vir industriële kwaliteit: Inspeksieveld vir industriële visie is die eerste tradisionele outomatiese optiese inspeksie (AOI) in die kwaliteitsinspeksieveld, maar die ontwikkeling van AOI tot dusver, in baie defekte -opsporing en ander komplekse scenario's, as gevolg van die defekte van 'n verskeidenheid soorte, is die funksie -ekstraksie onvolledig, die Algorithm -migrasie is nie opdateer nie, is die produksie. Ander faktore, die tradisionele AOI -stelsel was moeilik om aan die ontwikkeling van die produksielynbehoeftes te voldoen. Daarom is die AI Industrial Quality Inspection Algorithm Platform voorgestel deur Deep Learning + Small Monster Learning geleidelik om die tradisionele visuele inspeksieskema te vervang, en die AI -industriële kwaliteit inspeksieplatform het deur twee fases van klassieke masjienleer -algoritmes en diepleer -inspeksie -algoritmes gegaan.
Postyd: Okt-08-2023