Kung ang artipisyal nga paniktik giisip nga usa ka panaw gikan sa A hangtod sa B, ang serbisyo sa cloud computing usa ka airport o high-speed nga estasyon sa tren, ug ang edge computing usa ka taxi o usa ka gipaambit nga bisikleta. Ang Edge computing duol sa kilid sa mga tawo, mga butang, o mga tinubdan sa datos. Gisagop niini ang usa ka bukas nga plataporma nga naghiusa sa pagtipig, pagkalkula, pag-access sa network, ug mga kapabilidad sa panguna nga aplikasyon aron mahatagan mga serbisyo alang sa mga tiggamit sa palibot. Kon itandi sa sentral nga gipakatap nga cloud computing nga mga serbisyo, ang edge computing nagsulbad sa mga problema sama sa taas nga latency ug taas nga convergence nga trapiko, nga naghatag og mas maayong suporta alang sa tinuod nga panahon ug bandwidth-demanding nga mga serbisyo.
Ang kalayo sa ChatGPT nagpahinabog usa ka bag-ong balod sa pagpalambo sa AI, nga nagpadali sa pagkalunod sa AI ngadto sa mas daghang aplikasyon nga mga dapit sama sa industriya, retail, smart nga mga balay, smart nga mga siyudad, ug uban pa. Daghang datos ang kinahanglang tipigan ug kwentahon sa pagtapos sa aplikasyon, ug ang pagsalig lamang sa panganod dili na makatubag sa aktuwal nga panginahanglan, ang edge computing makapauswag sa kataposang kilometro sa mga aplikasyon sa AI. Ubos sa nasudnong palisiya sa kusog nga pagpalambo sa digital nga ekonomiya, ang cloud computing sa China misulod sa usa ka yugto sa inklusibo nga pag-uswag, ang panginahanglan sa edge computing misulbong, ug ang paghiusa sa cloud edge ug katapusan nahimong importante nga direksyon sa ebolusyon sa umaabot.
Ang merkado sa Edge computing motubo 36.1% CAGR sa sunod nga lima ka tuig
Ang industriya sa edge computing nakasulod sa usa ka yugto sa makanunayon nga pag-uswag, ingon nga gipamatud-an sa anam-anam nga pagkalainlain sa mga service provider niini, ang pagpalapad sa gidak-on sa merkado, ug ang dugang nga pagpalapad sa mga lugar nga aplikasyon. Sa mga termino sa gidak-on sa merkado, ang datos gikan sa report sa pagsubay sa IDC nagpakita nga ang kinatibuk-ang gidak-on sa merkado sa mga edge computing server sa China miabot sa US $ 3.31 bilyon sa 2021, ug ang kinatibuk-ang gidak-on sa merkado sa mga edge computing server sa China gilauman nga motubo sa usa ka compound annual growth rate nga 22.2% gikan sa 2020 ngadto sa 2025. 250.9 bilyon sa 2027, nga adunay CAGR nga 36.1% gikan sa 2023 hangtod 2027.
Ang Edge computing eco-industriya milambo
Ang Edge computing karon naa sa sayong yugto sa pag-ulbo, ug ang mga utlanan sa negosyo sa kadena sa industriya medyo malabo. Alang sa indibidwal nga mga tigbaligya, kinahanglan nga tagdon ang panagsama sa mga senaryo sa negosyo, ug kinahanglan usab nga adunay katakus sa pagpahiangay sa mga pagbag-o sa mga senaryo sa negosyo gikan sa teknikal nga lebel, ug kinahanglan usab nga masiguro nga adunay taas nga lebel sa pagkaangay sa mga kagamitan sa hardware, ingon man ang abilidad sa engineering sa yuta nga mga proyekto.
Ang edge computing industry chain gibahin ngadto sa chip vendors, algorithm vendors, hardware device manufacturers, ug solution providers. Ang mga tigbaligya sa chip kasagarang nag-develop og arithmetic chips gikan sa end-side ngadto sa edge-side ngadto sa cloud-side, ug dugang sa edge-side chips, naghimo usab sila og mga acceleration card ug nagsuporta sa mga software development platform. Gikuha sa mga tigbaligya sa algorithm ang mga algorithm sa panan-awon sa kompyuter ingon ang kinauyokan sa paghimo sa kinatibuk-an o gipahiangay nga mga algorithm, ug adunay usab mga negosyo nga nagtukod mga algorithm nga mall o pagbansay ug pagduso sa mga platform. Ang mga tigbaligya sa ekipo aktibong namuhunan sa mga produkto sa edge computing, ug ang porma sa mga produkto sa edge computing kanunay nga gipadato, hinay-hinay nga nagporma sa usa ka bug-os nga stack sa mga produkto sa edge computing gikan sa chip ngadto sa tibuok makina. Ang mga tighatag sa solusyon naghatag og software o software-hardware-integrated nga mga solusyon alang sa piho nga mga industriya.
Ang mga aplikasyon sa industriya sa Edge computing paspas
Sa natad sa smart city
Ang usa ka komprehensibo nga pag-inspeksyon sa mga kabtangan sa kasyudaran sa pagkakaron kasagarang gigamit sa paagi sa manual inspeksyon, ug ang manual inspection mode adunay mga problema sa taas nga oras ug kusog sa pagtrabaho nga gasto, pagdepende sa proseso sa mga indibidwal, dili maayo nga coverage ug frequency sa inspeksyon, ug dili maayo nga pagkontrol sa kalidad. Sa parehas nga oras ang proseso sa pag-inspeksyon nagrekord sa usa ka dako nga kantidad sa datos, apan kini nga mga kapanguhaan sa datos wala mabag-o ngadto sa mga kabtangan sa datos alang sa paghatag gahum sa negosyo. Pinaagi sa pagpadapat sa teknolohiya sa AI sa mga senaryo sa mobile inspection, ang negosyo nakamugna ug urban governance AI intelligent inspection vehicle, nga nagsagop sa mga teknolohiya sama sa Internet of Things, cloud computing, AI algorithms, ug nagdala og mga propesyonal nga ekipo sama sa high-definition camera, on-board display, ug AI side servers, ug gihiusa ang "intelligent + nga mekanismo sa pagtabang sa mga kawani". Gipasiugda niini ang pagbag-o sa pagdumala sa kasyudaran gikan sa personel-intensive ngadto sa mekanikal nga paniktik, gikan sa empirical nga paghukom ngadto sa pagtuki sa datos, ug gikan sa passive nga tubag ngadto sa aktibong pagkadiskobre.
Sa natad sa intelihenteng construction site
Ang mga solusyon sa intelihente nga site sa konstruksyon nga nakabase sa Edge computing nag-aplay sa lawom nga paghiusa sa teknolohiya sa AI sa tradisyonal nga trabaho sa pag-monitor sa kaluwasan sa industriya sa konstruksiyon, pinaagi sa pagbutang usa ka sulud sa pag-analisa sa AI nga terminal sa site sa konstruksyon, pagkompleto sa independente nga panukiduki ug pag-uswag sa mga algorithm sa visual AI nga gibase sa intelihenteng teknolohiya sa pag-analisa sa video, bug-os nga oras nga pag-ila sa mga panghitabo nga makit-an (pananglitan, pag-ila kung magsul-ob o dili sa usa ka peligro nga punto, helmet ug mga personahe sa pag-ila sa kaluwasan), paghatag ug mga serbisyo sa kaluwasan sa peligro Inisyatibo sa Pag-ila sa dili luwas nga mga hinungdan, AI intelihenteng pagbantay, pagtipig sa gasto sa manpower, aron matubag ang mga kinahanglanon sa pagdumala sa mga kawani ug kabtangan sa kaluwasan sa mga site sa pagtukod.
Sa natad sa intelihenteng transportasyon
Ang arkitektura sa Cloud-side-end nahimong sukaranan nga paradigm alang sa pag-deploy sa mga aplikasyon sa intelihente nga industriya sa transportasyon, nga ang kilid sa panganod nga responsable alang sa sentralisadong pagdumala ug bahin sa pagproseso sa datos, ang kilid nga bahin nag-una nga naghatag pag-analisa sa datos sa sulud ug pagproseso sa paghimog desisyon sa pagkalkula, ug ang katapusan nga bahin nag-una nga responsable sa pagkolekta sa datos sa negosyo.
Sa espesipikong mga senaryo sama sa koordinasyon sa sakyanan-dalan, mga interseksyon sa holographic, awtomatik nga pagdrayb, ug trapiko sa riles, adunay daghang gidaghanon sa mga heterogenous nga mga himan nga na-access, ug kini nga mga himan nagkinahanglan sa pagdumala sa pag-access, pagdumala sa exit, pagproseso sa alarma, ug pagproseso sa operasyon ug pagmentinar. Ang Edge computing mahimong bahinon ug buntogon, mahimong dako ngadto sa gamay, maghatag ug cross-layer protocol conversion functions, makab-ot ang unified ug stable nga pag-access, ug bisan ang kolaborasyon nga pagkontrol sa heterogenous nga datos.
Sa natad sa industriyal nga paggama
Scenario sa Pag-optimize sa Proseso sa Produksyon: Sa pagkakaron, daghang mga discrete nga sistema sa paggama ang limitado sa pagkadili kompleto sa datos, ug ang kinatibuk-ang kahusayan sa kagamitan ug uban pang mga pagkalkula sa datos sa indeks medyo palpak, nga nagpalisud sa paggamit alang sa pag-optimize sa kahusayan. Edge computing plataporma base sa ekipo impormasyon modelo sa pagkab-ot sa semantic nga lebel manufacturing sistema pinahigda komunikasyon ug bertikal komunikasyon, base sa tinuod nga-time nga data dagan sa pagproseso mekanismo sa aggregate ug analisa sa usa ka dako nga gidaghanon sa mga uma sa tinuod nga-time nga data, sa pagkab-ot sa modelo-based nga linya sa produksyon multi-data tinubdan impormasyon fusion, sa paghatag og gamhanan nga data nga suporta alang sa desisyon-making sa discrete manufacturing nga sistema.
Equipment Predictive Maintenance Scenario: Ang pagmentinar sa mga kagamitan sa industriya gibahin sa tulo ka matang: reparative maintenance, preventive maintenance, ug predictive maintenance. Ang restorative maintenance iya sa ex post facto maintenance, preventive maintenance, ug predictive maintenance iya sa ex-ante maintenance, ang nahauna gibase sa oras, performance sa ekipo, kondisyon sa site, ug uban pang mga hinungdan alang sa regular nga pagmentinar sa mga ekipo, labaw pa o dili kaayo base sa kasinatian sa tawo, ang ulahi pinaagi sa pagkolekta sa data sa sensor, real-time nga pag-monitor sa operating nga estado sa mga ekipo, base sa industriyal nga modelo sa pagtuki sa datos, ug tukma nga pagtagna kung kanus-a mahitabo ang pagkapakyas.
Ang senaryo sa inspeksyon sa kalidad sa industriya: ang natad sa inspeksyon sa industriyal nga panan-awon mao ang una nga tradisyonal nga awtomatik nga optical inspection (AOI) nga porma sa natad sa pag-inspeksyon sa kalidad, apan ang pag-uswag sa AOI hangtod karon, sa daghang mga depekto nga pagkakita ug uban pang komplikado nga mga senaryo, tungod sa mga depekto sa lainlaing mga tipo, ang pag-ekstra sa bahin dili kompleto, ang pagpahiangay sa mga algorithm dili maayo nga pagpalapad sa linya. flexible, ug uban pang mga hinungdan, ang tradisyonal nga sistema sa AOI lisud nga matubag ang pag-uswag sa mga panginahanglanon sa linya sa produksiyon. Busa, ang AI industrial quality inspection algorithm platform nga girepresentahan sa lawom nga pagkat-on + gamay nga sample nga pagkat-on anam-anam nga gipulihan ang tradisyonal nga visual inspection scheme, ug ang AI industrial quality inspection platform miagi sa duha ka yugto sa classical machine learning algorithms ug deep learning inspection algorithms.
Oras sa pag-post: Okt-08-2023