Yapay zeka A'dan B'ye bir yolculuk olarak kabul edilirse, bulut bilişim hizmeti bir havaalanı veya yüksek hızlı tren istasyonudur ve kenar bilişim bir taksi veya ortak bir bisiklettir. Kenar bilgi işlem, insanların, şeylerin veya veri kaynaklarının yanına yakındır. Bölgedeki kullanıcılara hizmet sağlamak için depolama, hesaplama, ağ erişim ve uygulama temel özelliklerini entegre eden açık bir platform benimser. Merkezi olarak dağıtılan bulut bilişim hizmetleri ile karşılaştırıldığında, Edge Computing uzun gecikme ve yüksek yakınsama trafiği gibi sorunları çözer ve gerçek zamanlı ve bant genişliği talep eden hizmetler için daha iyi destek sağlar.
ChatGPT'nin ateşi, AI'nın endüstri, perakende, akıllı evler, akıllı şehirler, vb. Gibi daha fazla uygulama alanına batmasını hızlandıran yeni bir AI gelişimi dalgası başlattı. Büyük miktarda veri, uygulama sonunda depolanması ve hesaplanması gerekiyor ve sadece buluta güvenmek, gerçek talebi karşılayamıyor. Ulusal dijital ekonomiyi güçlü bir şekilde geliştirme politikası uyarınca, Çin'in bulut bilişim kapsayıcı bir gelişme dönemine girdi, kenar bilgi işlem talebi arttı ve bulut kenarının ve sonunun entegrasyonu gelecekte önemli bir evrim yönü haline geldi.
Önümüzdeki beş yıl içinde% 36,1 CAGR büyümek için Edge Computing Pazarı
Edge bilgi işlem endüstrisi, hizmet sağlayıcılarının kademeli çeşitlendirmesi, genişleyen piyasa büyüklüğü ve uygulama alanlarının daha da genişlemesi ile kanıtlandığı gibi istikrarlı bir gelişme aşamasına girmiştir. Piyasa büyüklüğü açısından, IDC'nin izleme raporundan elde edilen veriler, Çin'deki Edge Computing sunucularının genel pazar büyüklüğünün 2021'de 3.31 milyar ABD dolarına ulaştığını ve 2020 ila 2025 yılları arasında bir bileşik büyüme oranının 2020-2025 arasında bir bileşik büyüme oranında büyümesi bekleniyor. 2023'ten 2027'ye kadar% 36.1.
Edge Computing Eko-endüstrisi gelişir
Edge Computing şu anda salgının ilk aşamasındadır ve endüstri zincirindeki iş sınırları nispeten bulanıktır. Bireysel satıcılar için, iş senaryolarıyla entegrasyonu dikkate almak gerekir ve aynı zamanda teknik düzeyden iş senaryolarındaki değişikliklere uyum sağlama yeteneğine sahip olmak gerekir ve ayrıca donanım ekipmanı ile yüksek derecede uyumluluk olmasını sağlamak gerekir.
Edge Computing endüstri zinciri çip satıcılarına, algoritma satıcılarına, donanım cihazı üreticilerine ve çözüm sağlayıcılarına ayrılmıştır. Chip satıcıları çoğunlukla uç taraftan kenardan kenardan bulut tarafına aritmetik yongalar geliştirir ve kenar tarafı yongalarına ek olarak, hızlanma kartları geliştirir ve yazılım geliştirme platformlarını da destekler. Algoritma satıcıları, genel veya özelleştirilmiş algoritmalar oluşturmak için temel olarak bilgisayar görme algoritmalarını alır ve algoritma merkezleri veya eğitim ve itme platformları oluşturan işletmeler de vardır. Ekipman satıcıları Edge Computing ürünlerine aktif olarak yatırım yapıyorlar ve Edge Computing ürünleri şekli sürekli olarak zenginleştiriliyor ve kademeli olarak çipten tüm makineye tam bir Edge bilgi işlem ürünleri yığını oluşturuyor. Çözüm sağlayıcıları, belirli endüstriler için yazılım veya yazılım sertliğine entegre çözümler sunar.
Edge Computing Endüstri Uygulamaları Hızlanıyor
Akıllı şehir alanında
Kentsel mülkün kapsamlı bir incelemesi şu anda manuel inceleme modunda yaygın olarak kullanılmaktadır ve manuel denetim modu yüksek zaman alıcı ve emek yoğun maliyetleri, bireylere süreç bağımlılığı, zayıf kapsam ve muayene frekansı ve düşük kalite kontrolü sorunları vardır. Aynı zamanda denetim süreci büyük miktarda veri kaydetti, ancak bu veri kaynakları iş güçlendirme için veri varlıklarına dönüştürülmedi. Mobil denetim senaryolarına AI teknolojisi uygulayarak, işletme, Nesnelerin İnterneti, Bulut Bilişim, AI algoritmaları, yerleşik ekranlar ve AI yan sergileri ve AI yan sergileri gibi profesyonel ekipmanları taşıyan ve "istihbarat sistemi + yardımcısı" gibi profesyonel ekipmanları taşıyan bir kentsel yönetişim AI akıllı denetim aracı oluşturdu. Kentsel yönetişimin personel yoğunluğundan mekanik zekaya, ampirik yargıdan veri analizine ve pasif yanıttan aktif keşfe dönüşümünü teşvik eder.
Akıllı şantiyede
Edge Hesaplama Tabanlı Akıllı Şantiye Çözümleri AI teknolojisinin derin entegrasyonunu, şantiyeye bir Edge AI analiz terminali yerleştirerek, akıllı video analizi teknolojisi, akıllı video analizi teknolojisi, akıllı video analizi teknolojisi, tam zamanlı tespiti temel alan olayların tespit edilmesini ve algılanması, güvence altına alınması ve kullanılmaması, tespit edilmesi, tespit edilmesi, tespit edilmesi ve başka bir şekilde geliştirilmesini sağlayarak uygular ve başka bir şekilde yeniden oluşturulur ve başka bir kişi, tespit edilir ve diğer. Güvensiz faktörlerin tanımlanması, AI akıllı koruma, insan gücü maliyetlerinden tasarruf etme, şantiyelerin personelini ve mülk güvenliği yönetimi ihtiyaçlarını karşılama girişimi.
Akıllı ulaşım alanında
Bulut tarafı uç mimarisi, akıllı ulaşım endüstrisinde uygulamaların dağıtılması için temel paradigma haline geldi, bulut tarafı merkezi yönetimden sorumlu ve veri işlemenin bir kısmı, kenar tarafı esas olarak kenar tarafı veri analizi ve hesaplama karar verme işlemi sağladı ve esas olarak iş verilerinin toplanmasından sorumlu.
Araç yolu koordinasyonu, holografik kavşaklar, otomatik sürüş ve demiryolu trafiği gibi belirli senaryolarda, çok sayıda heterojen cihaz erişildi ve bu cihazlar erişim yönetimi, çıkış yönetimi, alarm işleme ve işletme ve bakım işleme gerektiriyor. Kenar hesaplama bölünebilir ve fethedebilir, küçüklere dönüşebilir, katmanlar arası protokol dönüşüm fonksiyonları sağlayabilir, birleşik ve kararlı erişim sağlayabilir ve hatta heterojen verilerin işbirlikçi kontrolünü sağlayabilir.
Endüstriyel üretim alanında
Üretim süreci optimizasyon senaryosu: Şu anda, çok sayıda ayrık üretim sistemi verilerin eksikliği ile sınırlıdır ve genel ekipman verimliliği ve diğer endeks veri hesaplamaları nispeten özensizdir, bu da verimlilik optimizasyonu için kullanımı zorlaştırır. Semantik seviyesi üretim sistemi yatay iletişim ve dikey iletişim elde etmek için ekipman bilgi modeline dayanan Edge bilgi işlem platformu, ayrı üretim sisteminde karar verme için güçlü veri desteği sağlamak için model tabanlı üretim hattı multi veri kaynağı bilgi füzyonu elde etmek için çok sayıda alan gerçek zamanlı veriyi toplamak ve analiz etmek için gerçek zamanlı veri akışı işleme mekanizmasına dayanmaktadır.
Ekipman Öngörücü Bakım Senaryosu: Endüstriyel ekipmanların bakımı üç türe ayrılmıştır: Onarılıcı bakım, önleyici bakım ve öngörücü bakım. Restoratif bakım, eski fiili bakım, önleyici bakım ve öngörücü bakımın eski bakımına aittir, birincisi zaman, ekipman performansına, saha koşullarına ve daha az ya da çok insan deneyimine dayanmaktadır, ikincisi sensör verilerinin toplanmasına, ikincisi veri analizinin toplanmasına, ekipmanların tahmininin gerçek zamanlı izlenmesine dayanarak, başarısızlık ve başarısızlık, başarısızlığa dayanmaktadır.
Industrial quality inspection scenario: industrial vision inspection field is the first traditional automatic optical inspection (AOI) form into the quality inspection field, but the development of AOI so far, in many defect detection and other complex scenarios, due to the defects of a variety of types, feature extraction is incomplete, adaptive algorithms poor extensibility, the production line is updated frequently, the algorithm migration is not flexible, and other Faktörler, geleneksel AOI sisteminin üretim hattı ihtiyaçlarının gelişimini karşılamak zordur. Bu nedenle, Deep Learning + küçük örnek öğrenme ile temsil edilen AI endüstriyel kalite denetim algoritması platformu, geleneksel görsel denetim şemasının yavaş yavaş yerini alıyor ve AI endüstriyel kalite denetim platformu klasik makine öğrenme algoritmalarının ve derin öğrenme denetim algoritmalarının iki aşamasından geçti.
Gönderme Zamanı: Ekim-08-2023