Kung ang artipisyal nga paniktik giisip nga usa ka pagbiyahe gikan sa A hangtod sa B, ang serbisyo sa cloud computing usa ka tugpahanan o high-speed nga estasyon sa tren, ug ang edge computing usa ka taxi o 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. pagtapos sa aplikasyon, ug ang pagsalig lamang sa panganod dili na makatubag sa aktuwal nga panginahanglan, ang edge computing nagpauswag sa katapusang 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 panahon 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 nga tinuig nga pagtubo rate sa 22.2% gikan sa 2020 hangtod 2025. Gitagna ni Sullivan ang gidak-on sa merkado sa edge computing sa China gilauman nga moabot sa RMB 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 kagamitan sa hardware, ingon man ang abilidad sa inhenyero sa pag-landing sa 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 sagad nga gigamit sa paagi sa manual nga pag-inspeksyon, ug ang manual nga paagi sa pag-inspeksyon adunay mga problema sa taas nga gasto sa oras ug kusog sa pagtrabaho, pagdepende sa proseso sa mga indibidwal, dili maayo nga coverage ug frequency sa inspeksyon, ug dili maayo nga kalidad. kontrol.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 sa mga kabtangan sa datos alang sa paghatag gahum sa negosyo.Pinaagi sa pagpadapat sa teknolohiya sa AI sa mga senaryo sa inspeksyon sa mobile, ang negosyo nakamugna ug usa ka urban governance AI intelligent inspection vehicle, nga nagsagop sa mga teknolohiya sama sa Internet of Things, cloud computing, AI algorithms, ug nagdala ug propesyonal nga kagamitan sama sa high-definition camera, on- board display, ug AI side servers, ug gihiusa ang mekanismo sa inspeksyon sa "intelihenteng sistema + intelihenteng makina + tabang sa 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 intelihente nga site sa pagtukod
Ang mga solusyon sa intelihente nga site sa konstruksyon nga nakabase sa 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 pagtuki sa AI nga terminal sa site sa konstruksyon, pagkompleto sa independente nga panukiduki ug pagpauswag sa mga visual AI algorithm base sa intelihenteng video teknolohiya sa analytics, full-time nga pag-detect sa mga panghitabo nga makit-an (pananglitan, pag-ila kung magsul-ob ba og helmet o dili), paghatag og mga personahe, kalikopan, seguridad ug uban pang pag-ila sa punto sa peligro sa kaluwasan ug mga serbisyo sa pagpahinumdom sa alarma, ug paghimo sa inisyatiba sa Pag-ila sa dili luwas mga hinungdan, AI intelihente nga pagbantay, pagtipig sa gasto sa manpower, aron matubag ang mga kinahanglanon sa pagdumala sa mga kawani ug kabtangan sa kaluwasan sa mga site sa konstruksyon.
Sa natad sa intelihenteng transportasyon
Ang cloud-side-end nga arkitektura nahimong sukaranan nga paradigm alang sa pag-deploy sa mga aplikasyon sa intelihente nga industriya sa transportasyon, uban ang panganod nga bahin nga responsable alang sa sentralisadong pagdumala ug bahin sa pagproseso sa datos, ang kilid nga bahin nag-una nga naghatag sa sulud nga bahin sa pagtuki sa datos ug desisyon sa pagkalkula. -paghimo sa pagproseso, 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 paghimo 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 nga sistema pinahigda komunikasyon ug bertikal komunikasyon, base sa tinuod nga-time nga data dagan sa pagproseso mekanismo sa aggregate ug pag-analisar 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 source information fusion, aron mahatagan ug kusog nga suporta sa datos alang sa paghimog desisyon sa discrete manufacturing system.
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 una 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 tawo. kasinatian, ang ulahi pinaagi sa pagkolekta sa data sa sensor, real-time nga pag-monitor sa operating nga kahimtang sa mga ekipo, base sa industriyal nga modelo sa data analysis, ug tukma pagtagna sa diha nga ang kapakyasan mahitabo.
Sitwasyon sa inspeksyon sa kalidad sa industriya: ang natad sa inspeksyon sa panan-awon sa industriya mao ang una nga tradisyonal nga awtomatik nga optical inspection (AOI) nga porma sa natad sa kalidad nga inspeksyon, apan ang pag-uswag sa AOI hangtod karon, sa daghang mga depekto nga pagkakita ug uban pang komplikado nga mga sitwasyon, tungod sa mga depekto sa usa ka lainlain. sa mga matang, ang feature extraction dili kompleto, adaptive algorithms dili maayo nga extensibility, ang produksyon nga linya gi-update kanunay, ang algorithm migration dili flexible, ug uban pang mga hinungdan, ang tradisyonal nga sistema sa AOI lisud nga matubag ang pagpalambo sa mga panginahanglan sa linya sa produksyon.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