Gikan sa Cloud Services ngadto sa Edge Computing, ang AI Miabot sa "Katapusang Milya"

Ang merkado sa edge computing motubo og 36.1% CAGR sa sunod nga lima ka tuig

Ang industriya sa edge computing nakasulod na sa usa ka yugto sa makanunayong pag-uswag, sama sa gipamatud-an sa hinay-hinay nga pag-diversify sa mga service provider niini, ang nagkadako nga gidak-on sa merkado, ug ang dugang nga pagpalapad sa mga lugar sa aplikasyon. Mahitungod sa gidak-on sa merkado, ang datos gikan sa tracking report 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 hangtod 2025. Gitagna ni Sullivan nga 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.

Nag-uswag ang eco-industry sa edge computing

Ang edge computing anaa karon sa sayong bahin sa pag-ulbo, ug ang mga utlanan sa negosyo sa kadena sa industriya medyo hanap. Alang sa indibidwal nga mga vendor, kinahanglan nga tagdon ang pag-integrate sa mga senaryo sa negosyo, ug kinahanglan usab nga adunay abilidad 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 inhenyeriya sa pag-landing sa mga proyekto.

Ang kadena sa industriya sa edge computing gibahin sa mga tigbaligya og chip, tigbaligya og algorithm, tiggama og hardware device, ug mga tighatag og solusyon. Ang mga tigbaligya og chip kasagaran nagpalambo og mga arithmetic chip gikan sa end-side ngadto sa edge-side ngadto sa cloud-side, ug dugang sa mga edge-side chip, nagpalambo usab sila og mga acceleration card ug nagsuporta sa mga plataporma sa pagpalambo sa software. Ang mga tigbaligya og algorithm naggamit sa mga algorithm sa computer vision isip kinauyokan sa paghimo og kinatibuk-an o customized nga mga algorithm, ug adunay usab mga negosyo nga nagtukod og mga algorithm mall o training ug push platform. Ang mga tigbaligya og kagamitan aktibo nga namuhunan sa mga produkto sa edge computing, ug ang porma sa mga produkto sa edge computing kanunay nga gipauswag, hinay-hinay nga nagporma og usa ka kompleto nga stack sa mga produkto sa edge computing gikan sa chip ngadto sa tibuok makina. Ang mga tighatag og solusyon naghatag og mga solusyon nga software o software-hardware-integrated para sa piho nga mga industriya.

Ang mga aplikasyon sa industriya sa edge computing mipaspas

Sa natad sa smart city

Ang komprehensibo nga inspeksyon sa mga kabtangan sa kasyudaran kasagarang gigamit karon sa pamaagi sa manual nga inspeksyon, ug ang manual nga pamaagi sa inspeksyon adunay mga problema sa taas nga gasto sa oras ug kusog sa trabaho, pagsalig sa proseso sa mga indibidwal, dili maayo nga coverage ug frequency sa inspeksyon, ug dili maayo nga pagkontrol sa kalidad. Sa samang higayon, ang proseso sa inspeksyon nakarekord og daghang datos, apan kini nga mga kapanguhaan sa datos wala pa mabag-o ngadto sa mga asset sa datos alang sa pagpalig-on sa negosyo. Pinaagi sa pag-apply sa teknolohiya sa AI sa mga senaryo sa mobile inspection, ang negosyo nakamugna og usa ka 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 kagamitan sama sa high-definition cameras, on-board displays, ug AI side servers, ug naghiusa sa mekanismo sa inspeksyon nga "intelligent system + intelligent machine + staff assistance". Gipasiugda niini ang pagbag-o sa urban governance gikan sa personnel-intensive ngadto sa mechanical intelligence, gikan sa empirical judgment ngadto sa data analysis, ug gikan sa passive response ngadto sa active discovery.

Sa natad sa intelihenteng lugar sa konstruksyon

Ang mga solusyon sa intelihenteng construction site nga nakabase sa edge computing naggamit sa lawom nga integrasyon sa teknolohiya sa AI sa tradisyonal nga trabaho sa pagmonitor sa kaluwasan sa industriya sa konstruksyon, pinaagi sa pagbutang og edge AI analysis terminal sa construction site, pagkompleto sa independente nga panukiduki ug pagpalambo sa visual AI algorithms base sa intelihenteng video analytics technology, full-time nga pag-ila sa mga panghitabo nga mamatikdan (pananglitan, pag-ila kung magsul-ob ba o dili og helmet), paghatag og mga serbisyo sa pag-ila sa mga risgo sa kaluwasan ug pagpahinumdom sa alarma sa mga personahe, palibot, seguridad ug uban pang mga punto sa peligro sa kaluwasan, ug pag-inisyatibo sa pag-ila sa dili luwas nga mga hinungdan, AI intelihenteng pagbantay, pagdaginot sa gasto sa manpower, aron matubag ang mga panginahanglanon sa pagdumala sa kaluwasan sa mga personahe ug kabtangan sa mga construction site.

Sa natad sa intelihenteng transportasyon

Ang arkitektura sa cloud-side-end nahimong sukaranang paradigma alang sa pag-deploy sa mga aplikasyon sa industriya sa intelihenteng transportasyon, diin ang cloud side responsable sa sentralisadong pagdumala ug bahin sa pagproseso sa datos, ang edge side nag-una nga naghatag sa edge-side data analysis ug pagproseso sa paghimo og desisyon sa pagkalkula, ug ang end side nag-una nga responsable sa pagkolekta sa datos sa negosyo.

Sa mga piho nga senaryo sama sa koordinasyon sa sakyanan-kalsada, holographic intersections, automatic driving, ug trapiko sa riles, adunay daghang gidaghanon sa heterogeneous nga mga device nga magamit, ug kini nga mga device nanginahanglan og access management, exit management, alarm processing, ug operation and maintenance processing. Ang edge computing mahimong magbahin ug mosakop, mahimong dako ngadto sa gamay, makahatag og cross-layer protocol conversion functions, makab-ot ang nahiusa ug lig-on nga access, ug bisan ang collaborative control sa heterogeneous data.

Sa natad sa industriyal nga paggama

Senaryo sa Pag-optimize sa Proseso sa Produksyon: Sa pagkakaron, daghang mga discrete manufacturing system ang limitado sa dili kompleto nga datos, ug ang kinatibuk-ang kahusayan sa kagamitan ug uban pang kalkulasyon sa datos sa indeks medyo hugaw, nga nagpalisud sa paggamit niini alang sa pag-optimize sa kahusayan. Ang edge computing platform nga gibase sa equipment information model aron makab-ot ang semantic level manufacturing system nga horizontal communication ug vertical communication, base sa real-time data flow processing mechanism aron mag-assemble ug mag-analisa sa daghang field real-time data, aron makab-ot ang model-based production line multi-data source information fusion, aron makahatag og gamhanang suporta sa datos alang sa paghimo og desisyon sa discrete manufacturing system.

Senaryo sa Predictive Maintenance sa Kagamitan: Ang pagmentinar sa mga kagamitan sa industriya gibahin sa tulo ka klase: reparative maintenance, preventive maintenance, ug predictive maintenance. Ang restorative maintenance nahisakop sa ex post facto maintenance, ang preventive maintenance, ug ang predictive maintenance nahisakop sa ex-ante maintenance, ang una gibase sa oras, performance sa kagamitan, kondisyon sa site, ug uban pang mga hinungdan alang sa regular nga pagmentinar sa kagamitan, halos base sa kasinatian sa tawo, ang ulahi pinaagi sa pagkolekta sa datos sa sensor, real-time nga pagmonitor sa kahimtang sa operasyon sa kagamitan, base sa modelo sa industriya sa pag-analisar sa datos, ug tukma nga pagtagna kung kanus-a mahitabo ang pagkapakyas.

Senaryo sa inspeksyon sa kalidad sa industriya: ang natad sa inspeksyon sa panan-aw sa industriya mao ang una nga tradisyonal nga porma sa awtomatik nga inspeksyon sa optika (AOI) ngadto sa natad sa inspeksyon sa kalidad, apan ang pag-uswag sa AOI hangtod karon, sa daghang mga senaryo sa pag-ila sa depekto ug uban pang komplikado nga mga senaryo, tungod sa lainlaing mga tipo sa mga depekto, ang pagkuha sa bahin dili kompleto, dili maayo nga pagpalapad sa mga adaptive algorithm, kanunay nga gi-update ang linya sa produksiyon, dili flexible ang pagbalhin sa algorithm, ug uban pang mga hinungdan, ang tradisyonal nga sistema sa AOI lisud nga matubag ang mga panginahanglanon sa pag-uswag sa linya sa produksiyon. Busa, ang plataporma sa algorithm sa inspeksyon sa kalidad sa industriya sa AI nga girepresentahan sa deep learning + small sample learning hinay-hinay nga gipulihan ang tradisyonal nga pamaagi sa visual inspection, ug ang plataporma sa inspeksyon sa kalidad sa industriya sa AI nakaagi sa duha ka yugto sa klasikal nga mga algorithm sa machine learning ug mga algorithm sa inspeksyon sa deep learning.