Từ dịch vụ đám mây đến điện toán biên, AI tiến đến “chặng đường cuối cùng”

Thị trường điện toán biên sẽ tăng trưởng 36,1% CAGR trong năm năm tới

Ngành công nghiệp điện toán biên đã bước vào giai đoạn phát triển ổn định, thể hiện qua sự đa dạng hóa dần dần của các nhà cung cấp dịch vụ, quy mô thị trường ngày càng mở rộng và các lĩnh vực ứng dụng ngày càng được mở rộng. Về quy mô thị trường, dữ liệu từ báo cáo theo dõi của IDC cho thấy quy mô thị trường máy chủ điện toán biên tổng thể tại Trung Quốc đạt 3,31 tỷ đô la Mỹ vào năm 2021, và dự kiến ​​sẽ tăng trưởng với tốc độ tăng trưởng kép hàng năm là 22,2% từ năm 2020 đến năm 2025. Sullivan dự báo quy mô thị trường điện toán biên tại Trung Quốc dự kiến ​​sẽ đạt 250,9 tỷ Nhân dân tệ vào năm 2027, với tốc độ tăng trưởng kép hàng năm (CAGR) là 36,1% từ năm 2023 đến năm 2027.

Ngành công nghiệp điện toán biên phát triển mạnh

Điện toán biên hiện đang ở giai đoạn đầu của dịch bệnh, và ranh giới kinh doanh trong chuỗi ngành tương đối mơ hồ. Đối với từng nhà cung cấp, cần cân nhắc việc tích hợp với các kịch bản kinh doanh, đồng thời cần có khả năng thích ứng với những thay đổi trong kịch bản kinh doanh từ góc độ kỹ thuật, đồng thời đảm bảo tính tương thích cao với thiết bị phần cứng, cũng như năng lực kỹ thuật để triển khai dự án.

Chuỗi ngành công nghiệp điện toán biên được chia thành các nhà cung cấp chip, nhà cung cấp thuật toán, nhà sản xuất thiết bị phần cứng và nhà cung cấp giải pháp. Các nhà cung cấp chip chủ yếu phát triển chip số học từ đầu cuối đến biên rồi đến đám mây, và ngoài chip biên, họ còn phát triển thẻ tăng tốc và hỗ trợ các nền tảng phát triển phần mềm. Các nhà cung cấp thuật toán lấy thuật toán thị giác máy tính làm cốt lõi để xây dựng các thuật toán chung hoặc tùy chỉnh, và cũng có những doanh nghiệp xây dựng các trung tâm thuật toán hoặc nền tảng đào tạo và thúc đẩy. Các nhà cung cấp thiết bị đang tích cực đầu tư vào các sản phẩm điện toán biên, và hình thức sản phẩm điện toán biên liên tục được làm phong phú, dần dần hình thành một bộ sản phẩm điện toán biên hoàn chỉnh từ chip đến toàn bộ máy. Các nhà cung cấp giải pháp cung cấp phần mềm hoặc giải pháp tích hợp phần mềm-phần cứng cho các ngành cụ thể.

Các ứng dụng trong ngành điện toán biên đang tăng tốc

Trong lĩnh vực thành phố thông minh

Việc kiểm tra toàn diện tài sản đô thị hiện nay thường được thực hiện theo phương thức kiểm tra thủ công. Phương thức kiểm tra thủ công này có những nhược điểm như chi phí cao về thời gian và nhân lực, phụ thuộc vào quy trình của từng cá nhân, phạm vi kiểm tra và tần suất kiểm tra kém, và kiểm soát chất lượng kém. Đồng thời, quy trình kiểm tra ghi lại một lượng dữ liệu khổng lồ, nhưng những nguồn dữ liệu này chưa được chuyển đổi thành tài sản dữ liệu để hỗ trợ doanh nghiệp. Bằng cách áp dụng công nghệ AI vào các kịch bản kiểm tra di động, doanh nghiệp đã tạo ra một phương tiện kiểm tra thông minh AI trong quản trị đô thị, áp dụng các công nghệ như Internet vạn vật, điện toán đám mây, thuật toán AI, và được trang bị các thiết bị chuyên nghiệp như camera độ phân giải cao, màn hình hiển thị tích hợp và máy chủ AI, đồng thời kết hợp cơ chế kiểm tra "hệ thống thông minh + máy móc thông minh + hỗ trợ nhân viên". Phương thức này thúc đẩy quá trình chuyển đổi quản trị đô thị từ tập trung vào nhân sự sang trí tuệ cơ học, từ phán đoán thực nghiệm sang phân tích dữ liệu, và từ phản ứng thụ động sang khám phá chủ động.

Trong lĩnh vực công trường xây dựng thông minh

Các giải pháp công trường xây dựng thông minh dựa trên điện toán biên áp dụng tích hợp sâu công nghệ AI vào công tác giám sát an toàn của ngành xây dựng truyền thống, bằng cách đặt một thiết bị đầu cuối phân tích AI biên tại công trường xây dựng, hoàn thành nghiên cứu và phát triển độc lập các thuật toán AI trực quan dựa trên công nghệ phân tích video thông minh, phát hiện toàn thời gian các sự kiện cần phát hiện (ví dụ: phát hiện có đội mũ bảo hiểm hay không), cung cấp dịch vụ nhận dạng điểm rủi ro an toàn về nhân sự, môi trường, an ninh và các điểm khác và nhắc nhở báo động, đồng thời chủ động xác định các yếu tố không an toàn, bảo vệ thông minh bằng AI, tiết kiệm chi phí nhân lực, đáp ứng nhu cầu quản lý an toàn nhân sự và tài sản tại các công trường xây dựng.

Trong lĩnh vực giao thông thông minh

Kiến trúc đám mây-đầu cuối đã trở thành mô hình cơ bản cho việc triển khai các ứng dụng trong ngành vận tải thông minh, trong đó đám mây chịu trách nhiệm quản lý tập trung và một phần xử lý dữ liệu, phía biên chủ yếu cung cấp phân tích dữ liệu biên và xử lý ra quyết định tính toán, và phía cuối chủ yếu chịu trách nhiệm thu thập dữ liệu kinh doanh.

Trong các tình huống cụ thể như phối hợp xe-đường, giao lộ ảnh ba chiều, lái xe tự động và giao thông đường sắt, có rất nhiều thiết bị không đồng nhất được truy cập, và các thiết bị này yêu cầu quản lý truy cập, quản lý thoát, xử lý cảnh báo, cũng như xử lý vận hành và bảo trì. Điện toán biên có thể chia để trị, biến lớn thành nhỏ, cung cấp các chức năng chuyển đổi giao thức xuyên lớp, đạt được khả năng truy cập thống nhất và ổn định, và thậm chí là kiểm soát cộng tác dữ liệu không đồng nhất.

Trong lĩnh vực sản xuất công nghiệp

Kịch bản tối ưu hóa quy trình sản xuất: Hiện nay, một lượng lớn hệ thống sản xuất rời rạc bị hạn chế bởi dữ liệu không đầy đủ, hiệu suất thiết bị tổng thể và các tính toán dữ liệu chỉ số khác tương đối lỏng lẻo, gây khó khăn cho việc tối ưu hóa hiệu suất. Nền tảng điện toán biên dựa trên mô hình thông tin thiết bị để đạt được mức độ ngữ nghĩa của giao tiếp ngang và giao tiếp dọc trong hệ thống sản xuất, dựa trên cơ chế xử lý luồng dữ liệu thời gian thực để tổng hợp và phân tích một lượng lớn dữ liệu thực tế, đạt được sự hợp nhất thông tin đa nguồn dữ liệu dựa trên mô hình dây chuyền sản xuất, cung cấp hỗ trợ dữ liệu mạnh mẽ cho việc ra quyết định trong hệ thống sản xuất rời rạc.

Kịch bản bảo trì dự đoán thiết bị: Bảo trì thiết bị công nghiệp được chia thành ba loại: bảo trì sửa chữa, bảo trì phòng ngừa và bảo trì dự đoán. Bảo trì phục hồi thuộc về bảo trì hậu sự, bảo trì phòng ngừa và bảo trì dự đoán thuộc về bảo trì tiền sự. Bảo trì phục hồi dựa trên thời gian, hiệu suất thiết bị, điều kiện địa điểm và các yếu tố khác để bảo trì thiết bị thường xuyên, ít nhiều dựa trên kinh nghiệm của con người. Bảo trì dự đoán thông qua việc thu thập dữ liệu cảm biến, giám sát trạng thái hoạt động của thiết bị theo thời gian thực, dựa trên mô hình phân tích dữ liệu công nghiệp và dự đoán chính xác thời điểm xảy ra sự cố.

Kịch bản kiểm tra chất lượng công nghiệp: lĩnh vực kiểm tra thị giác công nghiệp là hình thức kiểm tra quang học tự động (AOI) truyền thống đầu tiên trong lĩnh vực kiểm tra chất lượng, nhưng sự phát triển của AOI cho đến nay, trong nhiều tình huống phát hiện khuyết tật và các tình huống phức tạp khác, do nhiều loại khuyết tật, việc trích xuất đặc điểm chưa hoàn chỉnh, khả năng mở rộng thuật toán thích ứng kém, dây chuyền sản xuất được cập nhật thường xuyên, việc di chuyển thuật toán không linh hoạt và các yếu tố khác, hệ thống AOI truyền thống đã khó đáp ứng nhu cầu phát triển của dây chuyền sản xuất. Do đó, nền tảng thuật toán kiểm tra chất lượng công nghiệp AI được đại diện bởi học sâu + học mẫu nhỏ đang dần thay thế sơ đồ kiểm tra trực quan truyền thống và nền tảng kiểm tra chất lượng công nghiệp AI đã trải qua hai giai đoạn của thuật toán học máy cổ điển và thuật toán kiểm tra học sâu.