邊緣人工智能的興起
GlobalLogic工程副總裁Ajay Chaudhary表示：“在當(dāng)今的技術(shù)格局中，云端人工智能和邊緣人工智能的集成至關(guān)重要?！?/p>
從汽車(chē)到工業(yè)設(shè)備，一切都在變得智能。越來(lái)越明顯的是，僅靠云計(jì)算無(wú)法滿足對(duì)“智能”的全部需求。隨著用戶數(shù)量呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，云計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施和處理延遲都會(huì)受到影響。顯而易見(jiàn)，延遲是我們無(wú)法忍受的。例如，在自動(dòng)駕駛汽車(chē)中，一微秒的延遲就可能導(dǎo)致事故。此外，智能設(shè)備在失去連接時(shí)是否變得無(wú)用？比如，當(dāng)一架無(wú)人偵察機(jī)飛入沒(méi)有移動(dòng)連接的森林深處時(shí)。
越來(lái)越明顯的是，傳統(tǒng)的操作方式，即邊緣設(shè)備簡(jiǎn)單地感知和驅(qū)動(dòng)，而整個(gè)處理和決策都在云端完成，在未來(lái)將無(wú)法滿足需要。科技世界正在向混合處理過(guò)渡——部分處理發(fā)生在邊緣，其余處理發(fā)生在云端。最后，隨著人工智能的興起，邊緣計(jì)算得到了應(yīng)有的關(guān)注。事實(shí)上，在今年的世界移動(dòng)大會(huì)上，一些企業(yè)展示了邊緣設(shè)備甚至運(yùn)行大型語(yǔ)言模型（LLM）的能力，相信這很快就會(huì)成為常態(tài)。
在GlobalLogic工程副總裁Ajay Chaudhary與Janani G.Vikram的對(duì)話中，談到了邊緣計(jì)算、5G的幫助、邊緣人工智能等領(lǐng)域的最新技術(shù)發(fā)展。
問(wèn)：能告訴我們邊緣計(jì)算的一些最新進(jìn)展嗎？
答：邊緣計(jì)算取得了重大進(jìn)展。許多領(lǐng)先的科技巨頭都引入了硬件架構(gòu)創(chuàng)新，這些創(chuàng)新在邊緣提供了增強(qiáng)的計(jì)算、存儲(chǔ)和整體處理能力。從成本角度來(lái)看，一些硬件開(kāi)發(fā)板越來(lái)越容易獲得。此外，5G帶來(lái)的更好的連接解決方案使邊緣設(shè)備和企業(yè)系統(tǒng)之間的通信速度更快。
我們可以看到許多細(xì)分市場(chǎng)從這些最近的進(jìn)步中受益……
無(wú)人機(jī)：無(wú)人機(jī)嚴(yán)重依賴(lài)邊緣計(jì)算架構(gòu)，隨著存儲(chǔ)容量的增加，其能夠存儲(chǔ)業(yè)務(wù)算法以進(jìn)行基于情況的決策。過(guò)去，無(wú)人機(jī)只是根據(jù)從遠(yuǎn)程控制室收到的命令進(jìn)行操作。然而，憑借其新的決策能力，無(wú)人機(jī)在通信有限的偏遠(yuǎn)地區(qū)變得非常寶貴。例如，配備農(nóng)藥噴灑器的農(nóng)業(yè)無(wú)人機(jī)可以拍攝視頻并分析當(dāng)?shù)乩ハx(chóng)感染的情況，從而精確決定在哪里噴灑農(nóng)藥。這種智能方法可以節(jié)省成本和精力，并減少農(nóng)藥浪費(fèi)，因?yàn)檗r(nóng)藥僅針對(duì)受影響的地區(qū)。此外，現(xiàn)代邊緣設(shè)備具有更大的存儲(chǔ)容量，允許用于軍事監(jiān)視的無(wú)人機(jī)能夠更長(zhǎng)時(shí)間地存儲(chǔ)更多數(shù)據(jù)。這種改進(jìn)的續(xù)航力增強(qiáng)了其在擴(kuò)展作戰(zhàn)中的有效性?；谠鰪?qiáng)現(xiàn)實(shí)(AR)/虛擬現(xiàn)實(shí)(VR)/混合現(xiàn)實(shí)(MR)的現(xiàn)場(chǎng)操作：由于位置偏遠(yuǎn)和資源有限，現(xiàn)場(chǎng)操作本身就很復(fù)雜。電梯維護(hù)就是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的例子。電梯有多種型號(hào)，技術(shù)人員很難成為所有型號(hào)的專(zhuān)家。然而，在這種情況下，現(xiàn)場(chǎng)技術(shù)人員可以通過(guò)基于AR/VR的設(shè)備獲得支持，這使其能夠訪問(wèn)大型數(shù)字模型、手冊(cè)和廣泛的知識(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)。通過(guò)利用這些AR/VR設(shè)備，即使在遠(yuǎn)程操作站點(diǎn)，例如連接有限的地下室，技術(shù)人員也可以快速找到幫助。遠(yuǎn)程診斷：遠(yuǎn)程診斷套件越來(lái)越受歡迎，因?yàn)槠淇梢员O(jiān)控機(jī)器的實(shí)時(shí)狀態(tài)，從而可以根據(jù)需要進(jìn)行及時(shí)診斷和錯(cuò)誤糾正。邊緣計(jì)算的進(jìn)步通過(guò)基于視頻的協(xié)助促進(jìn)與指揮中心更密切的協(xié)作，從而快速解決問(wèn)題并避免運(yùn)營(yíng)中斷。問(wèn)：5G將如何進(jìn)一步推動(dòng)邊緣計(jì)算的增長(zhǎng)？
答：5G提供的平均數(shù)據(jù)傳輸速度比4G快十倍，使其成為基于邊緣的系統(tǒng)的關(guān)鍵推動(dòng)者。這種增強(qiáng)的連接性使邊緣設(shè)備能夠更快地與企業(yè)系統(tǒng)通信，從而根據(jù)在邊緣收集的數(shù)據(jù)更快地做出決策。
例如，遠(yuǎn)程醫(yī)療咨詢變得更加有效，因?yàn)榛颊叩腦射線可以快速發(fā)送到集中醫(yī)院進(jìn)行分析，并且可以近乎實(shí)時(shí)地提供診斷。還有許多其他用例，邊緣設(shè)備和企業(yè)系統(tǒng)之間的無(wú)縫連接至關(guān)重要，所有這些用例都可以從5G的使用中受益匪淺。
問(wèn)：在邊緣計(jì)算的新興應(yīng)用中，您認(rèn)為哪些是最重要的？
答：在不斷發(fā)展的技術(shù)領(lǐng)域，邊緣計(jì)算已成為一股變革力量，能夠在網(wǎng)絡(luò)邊緣實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理和決策。在邊緣計(jì)算的新興應(yīng)用中，最重要的應(yīng)用包括制造業(yè)、智慧城市、醫(yī)療保健以及自動(dòng)駕駛汽車(chē)和軍事行動(dòng):
工業(yè)4.0實(shí)施：工業(yè)4.0提供制造流程的自動(dòng)化。在制造過(guò)程中，某些自主流程需要實(shí)時(shí)決策，以避免生產(chǎn)線出現(xiàn)任何中斷。邊緣設(shè)備負(fù)責(zé)控制這些過(guò)程。例如，汽車(chē)裝配線使用帶有攝像頭的設(shè)備來(lái)跟蹤不同的部件，并在裝配線庫(kù)存附近的任何部件即將用完時(shí)發(fā)出通知，從而防止汽車(chē)裝配過(guò)程中出現(xiàn)任何中斷。智慧城市實(shí)施：智慧城市需要不同城市系統(tǒng)之間的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)協(xié)調(diào)，例如智能交通系統(tǒng)、智能照明系統(tǒng)和智能電網(wǎng)等。交通燈需要邊緣設(shè)備以循環(huán)方式操作交通燈。同樣，路燈連接到邊緣設(shè)備，以獲取諸如何時(shí)打開(kāi)或關(guān)閉之類(lèi)的命令。醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)實(shí)施：心電圖(ECG)監(jiān)視器等醫(yī)療設(shè)備具有存儲(chǔ)業(yè)務(wù)規(guī)則的邊緣設(shè)備，并在患者生命體征不正常時(shí)向醫(yī)療專(zhuān)業(yè)人員發(fā)送警報(bào)。這提供了患者的實(shí)時(shí)狀態(tài)，以便在需要時(shí)規(guī)劃醫(yī)療程序。有些手術(shù)設(shè)備在每次手術(shù)后都需要強(qiáng)制消毒。安裝在此類(lèi)醫(yī)療設(shè)備中的邊緣設(shè)備可以通過(guò)打開(kāi)手術(shù)包來(lái)監(jiān)控所需的滅菌。自動(dòng)駕駛汽車(chē)實(shí)施：自動(dòng)駕駛汽車(chē)擁有邊緣設(shè)備，其中存儲(chǔ)不同的人工智能模型，包含不同交通狀況和汽車(chē)行為的詳細(xì)信息。根據(jù)交通狀況，汽車(chē)遵循邊緣設(shè)備的命令并相應(yīng)地自動(dòng)行駛。軍事行動(dòng)：邊緣計(jì)算設(shè)備是軍事裝備的主要組成部分。邊緣設(shè)備具有針對(duì)不同戰(zhàn)斗條件的業(yè)務(wù)規(guī)則。這些邊緣設(shè)備實(shí)時(shí)獲取數(shù)據(jù)，并根據(jù)戰(zhàn)場(chǎng)條件做出響應(yīng)。問(wèn)：很明顯，云上的人工智能還不夠，行業(yè)必須關(guān)注邊緣的人工智能——您對(duì)此有何評(píng)論？
答：在當(dāng)今的技術(shù)格局中，云端人工智能和邊緣人工智能的集成至關(guān)重要?；谠频娜斯ぶ悄軕{借其強(qiáng)大的計(jì)算能力和存儲(chǔ)能力徹底改變了數(shù)據(jù)處理和分析。然而，邊緣人工智能通過(guò)提供獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)補(bǔ)充了這種方法。其涉及直接在邊緣設(shè)備或網(wǎng)關(guān)上部署人工智能算法和模型，更靠近數(shù)據(jù)源，提供更少的延遲、增強(qiáng)的隱私和安全性、離線功能和帶寬優(yōu)化。
通過(guò)利用基于云的人工智能和邊緣人工智能的優(yōu)勢(shì)，各行業(yè)可以創(chuàng)建一個(gè)全面、高效的人工智能生態(tài)系統(tǒng)，以解決各種用例，并確保實(shí)時(shí)決策和無(wú)縫運(yùn)營(yíng)。這兩種方法的融合為人工智能應(yīng)用的動(dòng)態(tài)未來(lái)鋪平了道路，推動(dòng)了各個(gè)行業(yè)的創(chuàng)新和進(jìn)步，包括自動(dòng)駕駛、醫(yī)療診斷和軍事行動(dòng)，其中邊緣人工智能在即時(shí)決策和適應(yīng)不斷變化的場(chǎng)景方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用。
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