Эгерде жасалма интеллект Адан Бга чейинки саякат катары каралса, булуттагы эсептөө кызматы аэропорт же жогорку ылдамдыктагы темир жол станциясы, ал эми четтеги эсептөө такси же жалпы велосипед.Edge эсептөө адамдардын, нерселердин же маалымат булактарынын тарабына жакын.Ал жакын жердеги колдонуучулар үчүн кызматтарды көрсөтүү үчүн сактоону, эсептөөнү, тармакка кирүү мүмкүнчүлүгүн жана колдонмонун негизги мүмкүнчүлүктөрүн бириктирген ачык платформаны кабыл алат.Борборлоштурулган булуттагы эсептөө кызматтары менен салыштырганда, четки эсептөөлөр узак күтүү жана жогорку конвергенция трафиги сыяктуу көйгөйлөрдү чечип, реалдуу убакытта жана өткөрүү жөндөмдүүлүгүн талап кылган кызматтарга жакшыраак колдоо көрсөтөт.
ChatGPT оту AI өнүктүрүүнүн жаңы толкунун козгоп, AIнын өнөр жай, чекене соода, акылдуу үйлөр, акылдуу шаарлар ж. Колдонмонун бүтүшү жана булутка гана таянуу мындан ары чыныгы суроо-талапты канааттандыра албай калат, кырдуу эсептөө AI колдонмолорунун акыркы километрин жакшыртат.Санариптик экономиканы ургаалдуу өнүктүрүү боюнча улуттук саясаттын алкагында Кытайдын булуттагы эсептөөлөрү инклюзивдик өнүгүү мезгилине кирди, четки эсептөөлөргө суроо-талап өсүп, булуттун чети менен аягынын интеграциясы келечекте маанилүү эволюциялык багыт болуп калды.
Edge эсептөө рыногу кийинки беш жылда 36.1% CAGR өсөт
Эсептөөчү өнөр жайы туруктуу өнүгүү этабына кирди, муну анын кызмат көрсөтүүчүлөрүнүн акырындык менен диверсификациялоосу, рыноктун көлөмүнүн кеңейиши жана колдонуу чөйрөлөрүнүн андан ары кеңейиши далилдеп турат.Рыноктун көлөмү боюнча, IDCдин көз салуу отчетунун маалыматтары Кытайдагы четки эсептөө серверлеринин жалпы рыноктук көлөмү 2021-жылы 3,31 миллиард АКШ долларына жеткенин жана Кытайдагы четки эсептөө серверлеринин жалпы рыноктук көлөмү жылдык татаал өсүш менен өсөрүн көрсөтөт. 2020-жылдан 2025-жылга чейин 22,2% чен. Салливан Кытайда четки эсептөөлөрдүн рыноктун көлөмү 2027-жылы 250,9 миллиард юанга жетет деп болжолдойт, ал эми CAGR 2023-жылдан 2027-жылга чейин 36,1% түзөт.
Edge эсептөөчү эко-индустрия өнүгүп жатат
Учурда Edge эсептөөлөрү эпидемиянын алгачкы баскычында жана тармактык чынжырдагы бизнес чек аралары салыштырмалуу бүдөмүк.Жеке сатуучулар үчүн бизнес сценарийлери менен интеграцияны карап чыгуу керек, ошондой эле техникалык деңгээлден бизнес сценарийлериндеги өзгөрүүлөргө ыңгайлашуу мүмкүнчүлүгүнө ээ болуу керек, ошондой эле жогорку деңгээлдеги бизнес-сценарийлерди камсыз кылуу зарыл. аппараттык жабдуулар менен шайкештик, ошондой эле долбоорлорду жерге инженердик жөндөмдүүлүгү.
Эсептөөчү өнөр жай чынжырчасы чип сатуучуларга, алгоритм сатуучуларга, аппараттык түзүлүштөрдү өндүрүүчүлөргө жана чечим провайдерлерине бөлүнөт.Чип сатуучулар негизинен арифметикалык микросхемалардын четинен булут тарапка чейин иштеп чыгышат жана четки чиптерден тышкары, алар тездетүү карталарын иштеп чыгышат жана программалык камсыздоону иштеп чыгуу платформаларын колдошот.Алгоритмдин сатуучулары компьютердик көрүү алгоритмдерин жалпы же ылайыкташтырылган алгоритмдерди түзүү үчүн өзөк катары алышат, ошондой эле алгоритм соода борборлорун же окутуу жана түртүүчү платформаларды курган ишканалар да бар.Жабдууларды сатуучулар жигердүү чет эсептөө өнүмдөрүн инвестициялоодо, ал эми четки эсептөө өнүмдөрүнүн формасы тынымсыз байытып, акырындык менен чиптен бүткүл машинага чейин четки эсептөө продуктыларынын толук стектерин түзөт.Чечим провайдерлери белгилүү бир тармактар үчүн программалык камсыздоону же программалык-аппараттык-интегралдык чечимдерди камсыз кылат.
Edge эсептөө өнөр жай колдонмолору тездетет
Акылдуу шаар тармагында
Шаардын мүлкүн комплекстүү текшерүү учурда кол менен текшерүү режиминде колдонулат, ал эми кол менен текшерүү режиминде көп убакытты жана эмгекти көп талап кылуучу чыгымдар, процесстин жеке адамдардан көз карандылыгы, камтуу жана текшерүүнүн жыштыгы жана сапаты начар. контролдоо.Ошол эле учурда текшерүү процессинде чоң көлөмдөгү маалыматтар катталган, бирок бул маалымат ресурстары бизнести кеңейтүү үчүн маалымат активдерине айланган эмес.Мобилдик текшерүү сценарийлерине AI технологиясын колдонуу менен ишкана нерселердин интернети, булуттагы эсептөөлөр, AI алгоритмдери сыяктуу технологияларды кабыл алган жана жогорку дааналыктагы камералар сыяктуу кесипкөй жабдууларды алып жүргөн шаардык башкаруунун AI интеллектуалдык инспекциясын түздү. такта дисплейлери жана AI тараптын серверлери жана "акылдуу система + акылдуу машина + кызматкерлердин жардамы" текшерүү механизмин айкалыштырат.Ал шаардык башкаруунун персоналды көп талап кылгандан механикалык интеллектке, эмпирикалык баа берүүдөн маалыматтарды талдоого жана пассивдүү жооп берүүдөн активдүү ачылышка трансформациялоого өбөлгө түзөт.
зеки курулуш аянтында
Edge эсептөөлөргө негизделген интеллектуалдык курулуш аянтчасынын чечимдери AI технологиясын салттуу курулуш индустриясынын коопсуздугун көзөмөлдөө ишине терең интеграциялоону колдонот, курулуш аянтында AI талдоо терминалын жайгаштыруу, көз карандысыз изилдөөнү жана интеллектуалдык видеонун негизинде визуалдык AI алгоритмдерин иштеп чыгууну аяктоо аналитика технологиясы, толук убакытта аныктала турган окуяларды аныктоо (мисалы, туулга кийүү же кийбөөнү аныктоо), персоналды, айлана-чөйрөнү, коопсуздукту жана башка коопсуздук тобокелдиктерин аныктоо жана сигнализацияны эскертүү кызматтарын көрсөтүү жана кооптуу жагдайларды аныктоо боюнча демилгени көтөрүү факторлор, AI акылдуу кайтаруу, жумушчу күчүнүн чыгымдарын үнөмдөө, курулуш объекттеринин персоналды жана мүлк коопсуздугун башкаруу муктаждыктарын канааттандыруу.
Акылдуу транспорт тармагында
Cloud-side-end архитектурасы интеллектуалдык транспорт тармагында тиркемелерди жайылтуу үчүн негизги парадигма болуп калды, булут тарабы борборлоштурулган башкарууга жана маалыматтарды иштетүүнүн бир бөлүгүнө жооптуу, чет жагы негизинен маалыматтарды талдоо жана эсептөө чечимдерин камсыз кылат. -кабыл алуу кайра иштетүү, жана акыркы жагы негизинен бизнес маалыматтарды чогултуу үчүн жооптуу.
Унаа-жол координациясы, голографиялык кесилиштер, автоматтык айдоо жана темир жол кыймылы сыяктуу конкреттүү сценарийлерде көптөгөн гетерогендик түзүлүштөр жеткиликтүү жана бул түзмөктөр кирүү мүмкүнчүлүгүн башкарууну, чыгууну башкарууну, сигнализацияны жана эксплуатациялоону жана тейлөөнү талап кылат.Edge эсептөөлөрү бөлүүгө жана жеңүүгө, чоңду кичинеге айлантууга, протоколдор аралык конвертациялоо функцияларын камсыз кылууга, бирдиктүү жана туруктуу мүмкүнчүлүккө жетишүүгө, ал тургай гетерогендик маалыматтарды биргелешип башкарууга мүмкүндүк берет.
Онер жай ендурушу жагынан
Өндүрүш процессин оптималдаштыруу сценарийи: Учурда көптөгөн дискреттик өндүрүш системалары маалыматтардын толук эместиги менен чектелген жана жалпы жабдуулардын эффективдүүлүгү жана башка индекс маалыматтарынын эсептөөлөрү салыштырмалуу шалаакы болуп, натыйжалуулукту оптималдаштыруу үчүн колдонууну кыйындатат.Семантикалык деңгээлдеги өндүрүш тутумуна жетүү үчүн жабдуулардын маалымат моделине негизделген Edge эсептөө платформасы, горизонталдык байланыш жана вертикалдык байланыш, реалдуу убакыт режиминде маалымат агымын иштетүү механизмине негизделген, талаанын реалдуу убакыт режиминде көп сандагы маалыматтарды чогултуу жана талдоо, моделге негизделген өндүрүш линиясына жетишүү. дискреттик өндүрүш системасында чечимдерди кабыл алуу үчүн күчтүү маалыматтарды колдоону камсыз кылуу үчүн көп маалымат булагы маалымат бириктирүү.
Жабдууларды болжолдуу тейлөө сценарийи: Өнөр жай жабдууларын тейлөө үч түргө бөлүнөт: оңдоочу тейлөө, профилактикалык тейлөө жана болжолдуу тейлөө.Калыбына келтирүүчү тейлөө экс-пост-факто техникалык тейлөөгө, профилактикалык тейлөөгө жана алдын ала тейлөөгө таандык, биринчиси убакытка, жабдуулардын иштешине, объектинин шарттарына жана башка факторлорго негизделет, аздыр-көптүр адам тажрыйба, акыркы сенсор маалыматтарды чогултуу аркылуу, маалыматтарды талдоо өнөр жай үлгүсүнүн негизинде жабдуулардын иш абалын реалдуу убакытта мониторинг жүргүзүү, жана так бузулуу качан пайда болот.
Өнөр жай сапатын текшерүү сценарийи: өнөр жай көрүнүшүн текшерүү талаасы сапатты текшерүү тармагындагы биринчи салттуу автоматтык оптикалык текшерүү (AOI) формасы болуп саналат, бирок AOI иштеп чыгуу, көптөгөн кемчиликтерди аныктоо жана башка татаал сценарийлерде, ар кандай кемчиликтерден улам түрлөрү, өзгөчөлүктөрдү алуу толук эмес, адаптациялоочу алгоритмдер начар кеңейтилүүдө, өндүрүш линиясы тез-тез жаңыланып турат, алгоритм миграциясы ийкемдүү эмес жана башка факторлор, салттуу AOI тутуму өндүрүш линиясынын керектөөлөрүн канааттандыруу үчүн кыйын болгон.Ошондуктан, терең үйрөнүү + чакан үлгүдөгү үйрөнүү менен берилген AI өнөр жай сапатын текшерүү алгоритминин платформасы бара-бара салттуу визуалдык текшерүү схемасын алмаштырып жатат, ал эми AI өнөр жай сапатын текшерүү платформасы классикалык машина үйрөнүү алгоритмдеринин жана терең үйрөнүү текшерүү алгоритмдеринин эки баскычынан өттү.
Посттун убактысы: 08-окт.2023