邊緣計算步入“黃金年代”
當前時點,AI大模型已經(jīng)站在了從“玩具”向“工具”快速演化的關鍵迭代期。如何讓大模型滲透進入各類垂直場景,如何更低成本的使用大模型,如何讓更多場景與用戶接觸AI,成為了發(fā)展的下一個重點。
在AI向?qū)嶋H場景落地時,邊緣計算的重要性加速凸顯,邊緣計算在成本、時延、隱私上具有天然優(yōu)勢,也可以作為橋梁,預處理海量復雜需求,并將其導向大模型。邊緣計算作為AI觸及萬千場景的血管地位加速明晰。
2030年全球潛在市場規(guī)模4450億美元
Gartner將邊緣計算定義為“一種分布式計算技術,在靠近信息產(chǎn)生和消費的(物理和網(wǎng)絡)位置,提供信息處理的計算能力”。隨著云計算從一個中心點逐漸延伸、下沉到邊緣,邊緣計算就崛起為主角,分布在包括骨干網(wǎng)節(jié)點、城際網(wǎng)節(jié)點、匯聚網(wǎng)節(jié)點、接入網(wǎng)節(jié)點,以及無數(shù)業(yè)務現(xiàn)場計算節(jié)點中,越來越多原本在云中運行的軟件也可以運行邊緣端版本。
值得一提的是,邊緣節(jié)點更接近用戶終端裝置,可以加快資料的處理和傳送速度,減少延遲。在這種架構下,知識的產(chǎn)生和資料的分析,更接近于數(shù)據(jù)資料的來源,因此更適合處理大數(shù)據(jù)。
與云計算相比,邊緣計算的優(yōu)勢更加明顯。邊緣計算不僅減輕了網(wǎng)絡帶寬和數(shù)據(jù)中心功耗的壓力,還減少了系統(tǒng)延遲,增強了服務響應的能力,同時還降低了數(shù)據(jù)泄露的風險,保護了用戶的數(shù)據(jù)安全和隱私。
從市場規(guī)模來看,根據(jù)STL Partners邊緣計算關鍵數(shù)據(jù)統(tǒng)計,2030年全球邊緣計算潛在市場規(guī)模將達到4450億美元,10年復合增長率為48%。
價值鏈的所有部分(設備、連接、應用程序、集成和支持以及邊緣基礎設施)都將在此預測期內(nèi)增長。其中,媒體、運輸和制造業(yè)垂直市場將占邊緣市場的84%。到2026年,全球26%的網(wǎng)絡邊緣站點將位于中國。
隨著智能終端、智能應用的廣泛普及,邊緣計算正在步入發(fā)展的“黃金年代”。隨著全面AI時代來臨,算力需求將會呈現(xiàn)指數(shù)級增長,同時算力的需求也走向多樣化,單一云計算已經(jīng)無法滿足所有的需求,因此邊緣算力重要性會進一步凸顯。
其次,邊緣計算技術的發(fā)展得到政策大力支持,促使邊緣計算技術的日漸成熟。第三,邊緣算力較云端算力,擁有低成本、高隱私以及低時延等三大優(yōu)勢,可以充分利用本地計算機算力,同時與云端進行協(xié)同,通過云端來補充本地不足的算力,而且其適應的場景也非常多。
梳理邊緣計算市場上的主流玩家,大致可以分為四類:第一類,以新華三、聯(lián)想集團等為代表的ICT廠商,將基礎軟硬件及技術服務同邊緣計算場景融合,實現(xiàn)軟硬一體的邊緣計算私有化部署,并力推云網(wǎng)融合,從而達到5G云化網(wǎng)絡與邊緣計算的充分結(jié)合,以滿足各類行業(yè)智能化應用所急需的新型邊緣側(cè)高性能網(wǎng)絡與計算資源。
第二類,以亞馬遜、百度、阿里為代表的公有云廠商,將云計算能力向設備和用戶側(cè)延伸,擴充云數(shù)據(jù)中心的外延,將云原生的統(tǒng)一編程模式通過邊緣網(wǎng)關的能力應用到設備構成的邊緣云,主打云邊協(xié)同一體化。
第三類和第四類,分別以中國移動、中國聯(lián)通和西門子、蘋果為代表,前者通過提供基站的邊緣計算服務及5G網(wǎng)絡接入管理,后者則以設備側(cè)的邊緣基礎設施為中心,逐漸輻射到遠端的數(shù)據(jù)中心,將一些邊緣側(cè)無法完成的任務提交到云端完成。
眾多科技巨頭的入局,推動著邊緣計算整體產(chǎn)業(yè)和生態(tài)的日趨成熟,使邊緣計算已經(jīng)成為提升信息化發(fā)展水平、打造數(shù)字經(jīng)濟新動能的重要支撐。在邊緣計算需求激增下,“云邊端一體化”為核心的云邊協(xié)同成為邊緣計算未來重要的演進方向。
云邊端一體化旨在屏蔽云、邊、端分布式異構基礎設施資源,實現(xiàn)資源統(tǒng)一管理、數(shù)據(jù)自由流通、應用一致運行環(huán)境、立體安全保障,滿足用戶多樣化、實時敏捷、安全可靠業(yè)務需求。
在萬物互聯(lián)和行業(yè)智能化雙重環(huán)境的催生下,云邊端一體化有利于將算力下沉到更接近數(shù)據(jù)產(chǎn)生的現(xiàn)場,同時擁有更低的時延、更低的帶寬占用、更低的部署成本,以及更加安全可靠的數(shù)據(jù)傳輸?shù)葍?yōu)勢,更好地滿足企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的需求。
由此不難判斷,在產(chǎn)業(yè)數(shù)字化升級背景下,云邊端一體化的加速演進,將進一步提升數(shù)據(jù)處理效率,避免延遲,強化敏捷性,讓邊緣計算的優(yōu)勢得到更大的展現(xiàn),成為企業(yè)數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型的優(yōu)選項。
邊緣計算不再“邊緣”
2022年8月,我國率先迎來了“物超人”的歷史性時刻,即物聯(lián)網(wǎng)連接數(shù)超越了人聯(lián)網(wǎng)連接數(shù),此外,根據(jù)IHS的預測,到2030年互聯(lián)設備的數(shù)量將超過750億個。
全球數(shù)字經(jīng)濟爆發(fā)式增長所帶來的豐富場景以及上億規(guī)模的聯(lián)網(wǎng)設備量在網(wǎng)絡邊緣側(cè)產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)處理需求,可以說,產(chǎn)業(yè)端的實際痛點與需求為邊緣智能提供了優(yōu)渥的成長土壤。
同時,在政策方面,國務院在2022年年初發(fā)布的《“十四五”數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展規(guī)劃》中明確提出要加強面向特定場景的邊緣計算能力,強化算力統(tǒng)籌和智能調(diào)度。
隨后,各省市相繼出臺多項政策支持邊緣計算產(chǎn)業(yè)發(fā)展,邊緣計算開始不再“邊緣”,逐漸走到了數(shù)字經(jīng)濟的主舞臺。
所謂的“邊”是相對于“中心”的概念,指的是貼近數(shù)據(jù)源頭的區(qū)域。而邊緣智能則是通過將AI處理能力下沉至更貼近數(shù)據(jù)源頭的網(wǎng)絡邊緣側(cè),就近提供智能化服務,從而滿足當前市場對實時性、隱私性、節(jié)省帶寬等方面的需求。
一直以來,AI作為數(shù)據(jù)分析、智能決策的基礎在云端大展拳腳,工作環(huán)境一般是在相對“舒適”的機房、數(shù)據(jù)中心內(nèi),相反,更加貼近應用現(xiàn)場的邊緣側(cè)則是專干“苦活累活”,往往處于惡劣的工作環(huán)境之中,例如工廠、室外,需要面臨穩(wěn)定性、安全性等不同維度的考驗。
同時,惡劣的工作環(huán)境也為邊緣架構部署提出了新的要求,如何在現(xiàn)場快速抓取數(shù)據(jù)、進行訓練并下發(fā)到設備上至關重要。
如今,當邊緣計算升級至邊緣智能,在新一輪的數(shù)字化浪潮中,邊緣側(cè)開始承接更重要的“智能任務”,責任與挑戰(zhàn)并行,在深化應用的過程中,一以貫之的邊緣方案已經(jīng)難以適應不同部署環(huán)境、不同需求的豐富場景了。
所以,面對嚴重碎片化的邊緣應用,能夠自學習、自迭代的行業(yè)解決方案才是良方,既能夠滿足數(shù)據(jù)安全,同時還能在保障AI能力的同時實現(xiàn)快速部署。
邊緣智能打開市場想象空間
對于邊緣計算領域的未來發(fā)展前景,AI和邊緣計算的結(jié)合,打開市場更大想象空間。AI為邊緣計算提供解決問題的技術和方案,而邊緣計算可以為AI提供釋放潛力的平臺。邊緣智能為AI應用程序提供支持,比如在自動駕駛、智慧城市、智能家居等場景下,更多的數(shù)據(jù)由邊緣網(wǎng)絡設備創(chuàng)建。
6月7日,英偉達在官微宣布,在2023上海國際嵌入式展中,英偉達將展示適用于自主機器和諸多其它嵌入式應用的NVIDIA Jetson邊緣計算平臺,并帶來生態(tài)合作伙伴基于相關軟硬件在交通、工業(yè)、機器人等多個垂直行業(yè)領域所構建的解決方案。
英偉達Jetson邊緣計算平臺涵蓋了機器人、自動駕駛、工業(yè)制造、智慧城市等邊緣AI的主要應用場景。
屆時,英偉達將展出NVIDIA Jetson系列模組、NVIDIA Jetson系列開發(fā)者套件、NVIDIA Isaac Sim機器人開發(fā)平臺、Jetson AGX Orin驅(qū)動的自動駕駛、車路協(xié)同與道路巡檢系統(tǒng)、智慧城市邊緣視頻分析系統(tǒng)、智能制造邊緣計算方案、由Jetson驅(qū)動的新一代自主機器等產(chǎn)品及解決方案。
這其中,在機器人領域,NVIDIA Isaac Sim由Omniverse提供動力支持,是一款可擴展的機器人仿真應用和合成數(shù)據(jù)生成工具,以便開發(fā)、測試和管理基于AI的機器人;此外,NVIDIA Jetson是開發(fā)機器人解決方案的理想平臺,基于Jeston相關模組開發(fā)的機器人平臺,具備尺寸小、重量輕和高防護的特點,能夠適應更多類型的智能機器人產(chǎn)品。
自動駕駛領域,英偉達Jetson AGX Orin模塊可提供最高275 TOPS的AI計算能力,性能提升高達8倍,以適應各類復雜場景;在交通場景下,基于Jetson開發(fā)的路側(cè)邊緣計算機能夠?qū)崟r分析復雜的交通場景,提升智能交通系統(tǒng)的運維管理效率。
在智能制造領域,英偉達Jetson可以將強大的AI推理計算能力帶入工業(yè)場景,能夠解決更復雜的問題。具體來說,使用GPU加速的AI視覺推理可以解決流水線上的缺陷檢測、柔性制造等問題。
與英偉達共同發(fā)力邊緣計算業(yè)務的還有通信巨頭高通。高通此前曾宣布,公司將由通信公司轉(zhuǎn)型為邊緣計算公司。研究機構認為,未來物聯(lián)網(wǎng)模組或?qū)⒊休d高通的邊緣算力,為全世界開發(fā)者帶來更高性價比的終端計算能力。
站在當前時點,除了已經(jīng)日趨成熟的基于傳統(tǒng)分析式人工智能的邊緣計算應用場景,我們更應該關注到生成式AI在邊緣滲透的“曙光”已經(jīng)出現(xiàn)。未來,越來越多像智能助理、具身智能一樣擁有廣闊空間的新應用將會涌現(xiàn),帶動邊緣計算實現(xiàn)跨越式發(fā)展。
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