Jika kecerdasan buatan dianggap sebagai perjalanan dari A ke B, perkhidmatan pengkomputeran awan ialah lapangan terbang atau stesen kereta api berkelajuan tinggi, dan pengkomputeran pinggir ialah teksi atau basikal kongsi. Pengkomputeran pinggir berada berdekatan dengan orang, benda atau sumber data. Ia menggunakan platform terbuka yang mengintegrasikan storan, pengiraan, akses rangkaian dan keupayaan teras aplikasi untuk menyediakan perkhidmatan kepada pengguna di sekitar. Berbanding dengan perkhidmatan pengkomputeran awan yang digunakan secara berpusat, pengkomputeran pinggir menyelesaikan masalah seperti kependaman yang panjang dan trafik penumpuan yang tinggi, memberikan sokongan yang lebih baik untuk perkhidmatan masa nyata dan memerlukan lebar jalur.
Api ChatGPT telah mencetuskan gelombang baharu pembangunan AI, mempercepatkan penyerapan AI ke dalam lebih banyak bidang aplikasi seperti industri, runcit, rumah pintar, bandar pintar, dan sebagainya. Sejumlah besar data perlu disimpan dan dikira pada bahagian akhir aplikasi, dan bergantung pada awan sahaja tidak lagi dapat memenuhi permintaan sebenar, pengkomputeran pinggir meningkatkan kilometer terakhir aplikasi AI. Di bawah dasar negara untuk membangunkan ekonomi digital dengan rancak, pengkomputeran awan China telah memasuki tempoh pembangunan inklusif, permintaan pengkomputeran pinggir telah melonjak, dan penyepaduan pinggir dan hujung awan telah menjadi hala tuju evolusi yang penting pada masa hadapan.
Pasaran pengkomputeran pinggir dijangka berkembang sebanyak 36.1% CAGR dalam tempoh lima tahun akan datang
Industri pengkomputeran pinggir telah memasuki tahap pembangunan yang stabil, seperti yang dibuktikan oleh kepelbagaian penyedia perkhidmatannya secara beransur-ansur, saiz pasaran yang berkembang, dan pengembangan selanjutnya bidang aplikasi. Dari segi saiz pasaran, data daripada laporan penjejakan IDC menunjukkan bahawa saiz pasaran keseluruhan pelayan pengkomputeran pinggir di China mencapai US$3.31 bilion pada tahun 2021, dan saiz pasaran keseluruhan pelayan pengkomputeran pinggir di China dijangka berkembang pada kadar pertumbuhan tahunan kompaun sebanyak 22.2% dari tahun 2020 hingga 2025. Sullivan meramalkan saiz pasaran pengkomputeran pinggir di China dijangka mencapai RMB 250.9 bilion pada tahun 2027, dengan CAGR sebanyak 36.1% dari tahun 2023 hingga 2027.
Eko-industri pengkomputeran pinggir berkembang maju
Pengkomputeran pinggir kini berada di peringkat awal wabak, dan sempadan perniagaan dalam rantaian industri agak kabur. Bagi vendor individu, adalah perlu untuk mempertimbangkan integrasi dengan senario perniagaan, dan juga perlu mempunyai keupayaan untuk menyesuaikan diri dengan perubahan dalam senario perniagaan dari peringkat teknikal, dan juga perlu untuk memastikan terdapat tahap keserasian yang tinggi dengan peralatan perkakasan, serta keupayaan kejuruteraan untuk melaksanakan projek.
Rantaian industri pengkomputeran pinggir dibahagikan kepada vendor cip, vendor algoritma, pengeluar peranti perkakasan dan penyedia penyelesaian. Vendor cip kebanyakannya membangunkan cip aritmetik dari hujung ke hujung ke awan, dan selain cip tepi, mereka juga membangunkan kad pecutan dan menyokong platform pembangunan perisian. Vendor algoritma mengambil algoritma visi komputer sebagai teras untuk membina algoritma umum atau tersuai, dan terdapat juga perusahaan yang membina pusat algoritma atau platform latihan dan tolak. Vendor peralatan secara aktif melabur dalam produk pengkomputeran pinggir, dan bentuk produk pengkomputeran pinggir sentiasa diperkaya, secara beransur-ansur membentuk timbunan penuh produk pengkomputeran pinggir daripada cip ke seluruh mesin. Penyedia penyelesaian menyediakan penyelesaian bersepadu perisian atau perisian-perkakasan untuk industri tertentu.
Aplikasi industri pengkomputeran pinggir dipercepatkan
Dalam bidang bandar pintar
Pemeriksaan komprehensif terhadap harta bandar pada masa ini lazimnya digunakan dalam mod pemeriksaan manual, dan mod pemeriksaan manual mempunyai masalah kos yang memakan masa dan intensif buruh yang tinggi, kebergantungan proses pada individu, liputan dan kekerapan pemeriksaan yang lemah, dan kawalan kualiti yang lemah. Pada masa yang sama, proses pemeriksaan merekodkan sejumlah besar data, tetapi sumber data ini belum diubah menjadi aset data untuk pemerkasaan perniagaan. Dengan mengaplikasikan teknologi AI pada senario pemeriksaan mudah alih, perusahaan telah mencipta kenderaan pemeriksaan pintar AI tadbir urus bandar, yang menggunakan teknologi seperti Internet of Things, pengkomputeran awan, algoritma AI, dan membawa peralatan profesional seperti kamera definisi tinggi, paparan atas kapal, dan pelayan sisi AI, dan menggabungkan mekanisme pemeriksaan "sistem pintar + mesin pintar + bantuan kakitangan". Ia menggalakkan transformasi tadbir urus bandar daripada intensif kakitangan kepada kecerdasan mekanikal, daripada pertimbangan empirikal kepada analisis data, dan daripada tindak balas pasif kepada penemuan aktif.
Dalam bidang tapak pembinaan pintar
Penyelesaian tapak pembinaan pintar berasaskan pengkomputeran pinggir mengaplikasikan integrasi mendalam teknologi AI kepada kerja pemantauan keselamatan industri pembinaan tradisional, dengan meletakkan terminal analisis AI pinggir di tapak pembinaan, melengkapkan penyelidikan dan pembangunan algoritma AI visual secara bebas berdasarkan teknologi analitik video pintar, pengesanan peristiwa yang akan dikesan sepenuh masa (contohnya, mengesan sama ada hendak memakai topi keledar atau tidak), menyediakan perkhidmatan pengenalpastian titik risiko keselamatan dan peringatan penggera untuk kakitangan, persekitaran, keselamatan dan lain-lain, dan mengambil inisiatif untuk Mengenal pasti faktor yang tidak selamat, mengawal pintar AI, menjimatkan kos tenaga kerja, untuk memenuhi keperluan pengurusan keselamatan kakitangan dan harta benda tapak pembinaan.
Dalam bidang pengangkutan pintar
Seni bina hujung sisi awan telah menjadi paradigma asas untuk penggunaan aplikasi dalam industri pengangkutan pintar, dengan bahagian awan bertanggungjawab untuk pengurusan berpusat dan sebahagian daripada pemprosesan data, bahagian tepi terutamanya menyediakan analisis data bahagian tepi dan pemprosesan membuat keputusan pengiraan, dan bahagian hujung terutamanya bertanggungjawab untuk pengumpulan data perniagaan.
Dalam senario tertentu seperti penyelarasan kenderaan-jalan raya, persimpangan holografik, pemanduan automatik dan trafik kereta api, terdapat sebilangan besar peranti heterogen yang diakses, dan peranti ini memerlukan pengurusan akses, pengurusan keluar, pemprosesan penggera dan pemprosesan operasi dan penyelenggaraan. Pengkomputeran pinggir boleh membahagi dan menakluk, menukarkan yang besar menjadi kecil, menyediakan fungsi penukaran protokol rentas lapisan, mencapai akses bersatu dan stabil, malah kawalan kolaboratif data heterogen.
Dalam bidang pembuatan perindustrian
Senario Pengoptimuman Proses Pengeluaran: Pada masa ini, sebilangan besar sistem pembuatan diskret dihadkan oleh ketidaklengkapan data, dan kecekapan peralatan keseluruhan serta pengiraan data indeks lain agak ceroboh, menjadikannya sukar untuk digunakan untuk pengoptimuman kecekapan. Platform pengkomputeran pinggir berdasarkan model maklumat peralatan untuk mencapai komunikasi mendatar sistem pembuatan peringkat semantik dan komunikasi menegak, berdasarkan mekanisme pemprosesan aliran data masa nyata untuk mengagregat dan menganalisis sebilangan besar data masa nyata lapangan, untuk mencapai gabungan maklumat sumber data berbilang barisan pengeluaran berasaskan model, untuk menyediakan sokongan data yang berkuasa untuk membuat keputusan dalam sistem pembuatan diskret.
Senario Penyelenggaraan Ramalan Peralatan: Penyelenggaraan peralatan industri dibahagikan kepada tiga jenis: penyelenggaraan reparatif, penyelenggaraan pencegahan dan penyelenggaraan ramalan. Penyelenggaraan pemulihan tergolong dalam penyelenggaraan ex post facto, penyelenggaraan pencegahan dan penyelenggaraan ramalan tergolong dalam penyelenggaraan ex-ante. Yang pertama adalah berdasarkan masa, prestasi peralatan, keadaan tapak dan faktor lain untuk penyelenggaraan peralatan secara berkala, lebih kurang berdasarkan pengalaman manusia. Yang kedua melalui pengumpulan data sensor, pemantauan masa nyata keadaan operasi peralatan, berdasarkan model analisis data perindustrian dan meramalkan dengan tepat bila kegagalan berlaku.
Senario pemeriksaan kualiti industri: bidang pemeriksaan penglihatan industri merupakan bentuk pemeriksaan optik automatik (AOI) tradisional yang pertama ke dalam bidang pemeriksaan kualiti, tetapi perkembangan AOI setakat ini, dalam banyak pengesanan kecacatan dan senario kompleks lain, disebabkan oleh pelbagai jenis kecacatan, pengekstrakan ciri tidak lengkap, algoritma adaptif kurang boleh diperluas, barisan pengeluaran dikemas kini dengan kerap, migrasi algoritma tidak fleksibel, dan faktor lain, sistem AOI tradisional sukar untuk memenuhi keperluan pembangunan barisan pengeluaran. Oleh itu, platform algoritma pemeriksaan kualiti industri AI yang diwakili oleh pembelajaran mendalam + pembelajaran sampel kecil secara beransur-ansur menggantikan skema pemeriksaan visual tradisional, dan platform pemeriksaan kualiti industri AI telah melalui dua peringkat algoritma pembelajaran mesin klasik dan algoritma pemeriksaan pembelajaran mendalam.
Masa siaran: 8 Okt-2023