Từ Dịch vụ đám mây đến Điện toán biên, AI đã đến “Điểm cuối”

Thị trường điện toán biên sẽ tăng trưởng CAGR 36,1% trong 5 năm tới

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

Công nghiệp sinh thái điện toán biên phát triển mạnh

Điện toán biên hiện đang ở giai đoạn đầu của đợt bùng phát và ranh giới kinh doanh trong chuỗi ngành tương đối mờ nhạt. Đối với các nhà cung cấp cá nhân, cần xem xét việc tích hợp với các kịch bản kinh doanh, đồng thời cũng cần có khả năng thích ứng với những thay đổi trong kịch bản kinh doanh từ cấp độ kỹ thuật, đồng thời cũng cần đảm bảo có mức độ hiểu biết cao. khả năng tương thích với thiết bị phần cứng, cũng như khả năng kỹ thuật để thực hiện các dự án.

Chuỗi 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 end-side, edge-side đến cloud-side, ngoài chip edge-side họ còn phát triển các 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, đồng thời cũng có những doanh nghiệp xây dựng trung tâm thuật toán hoặc nền tảng đào tạo và 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 không ngừng được làm phong phú, dần dần hình thành một bộ sản phẩm điện toán biên đầy đủ từ chip cho đến toàn bộ máy. Các nhà cung cấp giải pháp cung cấp các giải pháp tích hợp phần mềm hoặc phần cứng cho các ngành cụ thể.

Các ứng dụng của ngành điện toán biên tăng tốc

Trong lĩnh vực thành phố thông minh

Kiểm tra toàn diện tài sản đô thị hiện được sử dụng phổ biến trong phương thức kiểm tra thủ công và chế độ kiểm tra thủ công có các vấn đề về chi phí tốn nhiều thời gian và công sức, sự phụ thuộc vào quy trình vào cá nhân, phạm vi bao phủ và tần suất kiểm tra kém, chất lượng kém. điều khiển. Đồng thời, quá trình kiểm tra ghi nhận một lượng dữ liệu khổng lồ nhưng nguồn dữ liệu này chưa được chuyển hóa thành tài sản dữ liệu để trao quyền cho doanh nghiệp. Bằng cách áp dụng công nghệ AI vào các tình huống kiểm tra di động, doanh nghiệp đã tạo ra một phương tiện kiểm tra thông minh AI quản trị đô thị, áp dụng các công nghệ như Internet of Things, điện toán đám mây, thuật toán AI và mang theo các thiết bị chuyên nghiệp như camera độ phân giải cao, trên- màn hình bảng và máy chủ bên AI, đồng thời kết hợp cơ chế kiểm tra "hệ thống thông minh + máy thông minh + hỗ trợ nhân viên". Nó thúc đẩy quá trình chuyển đổi quản trị đô thị từ sử dụng nhiều nhân lực sang trí tuệ máy móc, từ phán đoán thực nghiệm sang phân tích dữ liệu và từ phản ứng thụ động sang khám phá chủ động.

Trong lĩnh vực xây dựng thông minh

Các giải pháp công trường xây dựng thông minh dựa trên điện toán biên áp dụng sự tích hợp sâu của công nghệ AI vào công việc giám sát an toàn ngành xây dựng truyền thống, bằng cách đặt thiết bị đầu cuối phân tích AI biên tại công trường, hoàn thành nghiên cứu và phát triển độc lập các thuật toán AI trực quan dựa trên video thông minh công nghệ phân tích, 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 nhân sự, môi trường, an ninh và các điểm rủi ro an toàn và nhắc nhở cảnh báo, đồng thời chủ động Xác định các điểm không an toàn các yếu tố, bảo vệ thông minh AI, tiết kiệm chi phí nhân lực, đáp ứng nhu cầu quản lý an toàn nhân sự và tài sản của các công trường.

Trong lĩnh vực giao thông thông minh

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

Trong các tình huống cụ thể như phối hợp phương tiện-đường, giao lộ ba chiều, lái xe tự động và giao thông đường sắt, có một số lượng lớn các thiết bị không đồng nhất được truy cập và các thiết bị này yêu cầu quản lý truy cập, quản lý lối ra, xử lý cảnh báo cũng như xử lý vận hành và bảo trì. Điện toán biên có thể phân chia và chinh phục, biến lớn thành nhỏ, cung cấp các chức năng chuyển đổi giao thức xuyên lớp, đạt được quyền truy cập thống nhất và ổn định cũng như thậm chí kiểm soát hợp tác dữ liệu không đồng nhất.

Trong lĩnh vực sản xuất công nghiệp

Kịch bản tối ưu hóa quy trình sản xuất: Hiện tại, một số lượng lớn các hệ thống sản xuất riêng biệt bị hạn chế do dữ liệu không đầy đủ và hiệu suất thiết bị tổng thể cũng như các tính toán dữ liệu chỉ số khác tương đối cẩu thả, gây khó khăn cho việc sử dụng để tối ưu hóa hiệu quả. Nền tảng điện toán biên dựa trên mô hình thông tin thiết bị để đạt được giao tiếp ngang và giao tiếp dọc của hệ thống sản xuất ở cấp độ ngữ nghĩa, dựa trên cơ chế xử lý luồng dữ liệu thời gian thực để tổng hợp và phân tích một số lượng lớn dữ liệu thời gian thực tại hiện trường, để đạt được dây chuyền sản xuất dựa trên mô hình hợp nhất thông tin nguồn đa dữ liệu, để 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 thực tế, bảo trì phòng ngừa và bảo trì dự đoán thuộc về bảo trì trước, bảo trì trước 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 con người. kinh nghiệm, sau này thông qua việc thu thập dữ liệu cảm biến, giám sát thời gian thực về trạng thái vận hành của thiết bị, dựa trên mô hình phân tích dữ liệu công nghiệp và dự đoán chính xác khi xảy ra lỗi.

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 trường hợp phát hiện khuyết tật và các tình huống phức tạp khác, do các khiếm khuyết của nhiều loại Trong số các loại, trích xuất tính năng không đầy đủ, thuật toán thích ứng có khả năng mở rộng 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 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 thể hiện bằng 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 là thuật toán học máy cổ điển và thuật toán kiểm tra học sâu.