Kui tehisintellekti peetakse teekonnaks A-st B-ni, on pilvandmetöötlusteenus lennujaama või kiire raudteejaam ning servade arvutamine on takso või jagatud jalgratas. Edge Computing on lähedal inimeste, asjade või andmeallikate poolele. See võtab kasutusele avatud platvormi, mis integreerib salvestusruumi, arvutamise, võrgule juurdepääsu ja rakenduste põhivõimalused, et pakkuda läheduses olevatele kasutajatele teenuseid. Võrreldes tsentraalselt kasutusele võetud pilvandmetöötlusteenustega lahendab Edge Computing selliseid probleeme nagu pikk latentsus ja kõrge lähenemisliiklus, pakkudes paremat tuge reaalajas ja ribalaiuse nõudmiseks.
ChatGPT tulekahju on käivitanud AI arendamise uue laine, kiirendades AI uppumist rohkematesse rakendusvaldkondadesse nagu tööstus, jaemüük, nutikad, nutikad linnad jne. Suur hulk andmeid tuleb salvestada ja arvutada rakenduse lõpus ning ainuüksi pilvele tuginemine ei suuda enam tegelikku nõudlust rahuldada, Edge'i arvutus parandab viimaseid AI rakendusi. Digitaalmajanduse jõulise arendamise riikliku poliitika kohaselt on Hiina pilvandmetöötlus jõudnud kaasava arengu perioodile, servade arvutamise nõudlus on kasvanud ning pilveserva ja lõpu integreerimine on tulevikus muutunud oluliseks evolutsioonisuundiks.
Edge Computing turg kasvab järgmise viie aasta jooksul 36,1% CAGR-i
Edge Computing Industry on jõudnud stabiilse arengu etappi, mida tõendab oma teenusepakkujate järkjärguline mitmekesistamine, laienev turu suurust ja rakenduspiirkondade edasist laienemist. Turu suuruse osas näitavad IDC jälgimisaruande andmed, et Hiina servade arvutamise serverite üldine turusuurus ulatus 2021. aastal 3,31 miljardit USA dollarit ja Hiina servade arvutamise servaserverite turu suurus kasvab eeldatavasti ühe liit kasvukiirusega 22,2% -l 2020. aastast 2020 kuni 2025. 36,1% vahemikus 2023 kuni 2027.
Servade arvutamise ökotööstuse õitseb
Edge Computing on praegu haiguspuhangu varases etapis ja tööstusahela äripiirid on suhteliselt hägused. Üksikute müüjate jaoks on vaja kaaluda integreerimist äristsenaariumidega ning ka suudab kohaneda tehnilisel tasandil äristsenaariumide muutustega ning on ka vajalik tagada, et riistvaraseadmetega ühilduvus ja ka insenerivõime maaprojektidele.
Edge Computing Industry ahel jaguneb kiibimüüjateks, algoritmi müüjateks, riistvaraseadmete tootjateks ja lahenduste pakkujateks. CHIP-i müüjad arendavad enamasti aritmeetilisi kiip alates otsapoolsest servast kuni pilve küljeni ning lisaks servapoolsetele laastudele arendavad nad ka kiirenduskaarte ja toetavad tarkvaraarendusplatvorme. Algoritmi müüjad võtavad üldiste või kohandatud algoritmide loomiseks arvutinägemise algoritme ning on ka ettevõtteid, mis ehitavad algoritmi kaubanduskeskusi või koolitus- ja tõukeplatvorme. Seadmete müüjad investeerivad aktiivselt servaarvutustoodetesse ja servaarvutustoodete vorm on pidevalt rikastatud, moodustades järk -järgult täis virna servaarvutustooteid kiibist kogu masinat. Lahenduste pakkujad pakuvad tarkvara või tarkvara-raskete tarkvara integreeritud lahendusi konkreetsetele tööstusharudele.
Edge Computing Industry rakendused kiirendavad
Nutika linna valdkonnas
Linnaomandi põhjalikku kontrolli kasutatakse tavaliselt käsitsi kontrollimise režiimis ning käsitsi kontrollimisrežiimis on probleeme kõrgete aeganõudvate ja töömahukate kuludega, protsessisõltuvus üksikisikutest, kehva katvuse ja kontrolli sageduse ning halva kvaliteedikontrolliga. Samal ajal registreeris kontrolliprotsess tohutul hulgal andmeid, kuid neid andmeressursse ei ole ettevõtte mõjuvõimu suurendamiseks muudetud. Rakendades AI-tehnoloogia mobiilside stsenaariumide suhtes, on ettevõte loonud linnajuhtimise AI intelligentse kontrollsõiduki, mis võtab kasutusele sellised tehnoloogiad nagu asjade internet, pilvandmetöötlus, AI algoritmid ja kannab professionaalseid seadmeid, näiteks kõrglahutusega kaameraid, pardalehed ja AI-serverid ning ühendab "Intelligent Systex + Intelligent Mation + Intelligent Combomen" ülevaatusmehhanismi. See soodustab linnajuhtimise muutmist personalimahukaks mehaaniliseks luureks, empiirilisest otsustusest andmete analüüsist ja passiivsest reageerimisest aktiivse avastuseni.
Intelligentse ehitusplatsi valdkonnas
Edge Computing Computing Interiad Ehituse saidi lahendused rakendavad AI-tehnoloogia sügavat integreerimist traditsioonilise ehitustööstuse ohutusseire tööga, paigutades ehituskohale Edge AI analüüsi terminali, lõpetades visuaalsete AI algoritmide sõltumatu teadusuuringute ja arendamise intelligentse videoanalüüsi tehnoloogia põhjal, täiskohaga tuvastatavate sündmuste tuvastamise ja muude ohutuse tuvastamise (nt ohutuseks, pakkudes, kas või mitte), kas või mitte), kas või mitte), kas või mitte), kas või mitte), kas või mitte, kas või mitte), kas või mitte), kas või mitte), kas või mitte) või mitte. Algatus ohtlike tegurite tuvastamiseks, AI intelligentse valvamise, tööjõukulude säästmise, ehitusplatside personali- ja kinnisvaraohutuse haldamise vajaduste rahuldamiseks.
Intelligentse transpordi valdkonnas
Pilvepoolse otsa arhitektuurist on saanud intelligentses transporditööstuses rakenduste juurutamise põhiline paradigma, kusjuures pilvekülg vastutab tsentraliseeritud juhtimise eest ja osa andmetöötlusest, servakülg peamiselt pakuvad servapoolseid andmete analüüsi ja arvutamise otsuste tegemise töötlemist ning lõpetades peamiselt ettevõtlusandmete kogumise eest.
Konkreetsetes stsenaariumides nagu sõidukite koordineerimine, holograafilised ristmikud, automaatne sõidu ja raudteeliiklus on juurdepääs palju heterogeensetele seadmetele ning need seadmed vajavad juurdepääsu haldamist, väljumishaldust, äratuse töötlemist ning töötlemis- ja hooldustöötlust. Edge Computing võib jagada ja vallutada, muutuda suureks väikeseks, pakkuda kihiüleste protokollide muundamise funktsioone, saavutada ühtset ja stabiilset juurdepääsu ning isegi heterogeensete andmete ühist kontrolli.
Tööstusliku tootmise valdkonnas
Tootmisprotsesside optimeerimise stsenaarium: Praegu piirab suurt hulka diskreetseid tootmissüsteeme andmete puudulikkus ning seadmete üldine tõhusus ja muud indeksi andmete arvutused on suhteliselt lohakad, muutes tõhususe optimeerimise kasutamise keeruliseks. Edge arvutusplatvorm, mis põhineb seadmete teabemudelil semantilise taseme tootmissüsteemi horisontaalse kommunikatsiooni ja vertikaalse suhtluse saavutamiseks, mis põhineb reaalajas andmete voolu töötlemise mehhanismil, et koondada ja analüüsida suurt hulka valdkonna reaalajas andmeid, et saavutada mudelipõhine tootmisliini multi-andmete allikateave, et pakkuda võimsaid andmeid, et pakkuda otsuste tegemiseks diskreetse tootmissüsteemi otsuste tegemiseks.
Seadmete ennustav hooldusstsenaarium: tööstusseadmete hooldus jaguneb kolmeks tüüpi: reparatiivne hooldus, ennetav hooldus ja ennustav hooldus. Taastav hooldus kuulub ex-facto hooldus, ennetav hooldus ja ennustav hooldus kuulub endisele hooldusele, esimene põhineb aja, seadmete jõudlusel, koha tingimustel ja muudel teguritel seadmete regulaarseks hooldamiseks, mis põhineb enam-vähem inimkogemustel, viimane sensori andmete kogumise kaudu, seadme reaalajas jälgimine, mis põhineb tööstuslikule andmeanalüüsile ja avalikustamisele.
Tööstusliku kvaliteedikontrolli stsenaarium: Tööstusliku nägemise inspekteerimisvaldkond on esimene traditsiooniline automaatne optiline kontroll (AOI) vorm kvaliteedikontrolli valdkonnas, kuid AOI arendamine seni on paljude defektide tuvastamise ja muude keerukate stsenaariumide korral mitmesuguste tüüpide defektide tõttu, funktsioonide ekstraheerimine on ebatäielik, adaptiivne, halvasti adaptiivsed, mis on halvad laiendavad, ja mis on kuvatav, ja mis on paindlik, ei ole paindlik, pagendatakse. Süsteem on olnud tootmisliini vajaduste arendamisega keeruline. Seetõttu asendab AI tööstusliku kvaliteedikontrolli algoritmi platvorm, mida esindab sügav õppimine + väike valimi õppimine, järk -järgult traditsioonilist visuaalse kontrolliskeemi ning AI tööstusliku kvaliteedi kontrolli platvorm on läbinud klassikaliste masinõppe algoritmide ja sügava õppe ülevaatuse algoritmid kaks etappi.
Postiaeg: okt-08-2023