边缘计算不再“边缘”,未来的机会在哪里?_亚博买球安全首选

栏目:母婴用品

更新时间:2021-07-17

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2019年,“改变”仍将是中国科技界的主旋律。

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本文摘要:2019年,“改变”仍将是中国科技界的主旋律。

2019年,“改变”仍将是中国科技界的主旋律。经过近20年的“向前暴涨”,中国C端人口的流动红利逐渐消退。在物联网、大数据、云计算、人工智能等技术的推动下,巨头们竞相选择自由亲吻To B,全面加速工业互联网的发展。随着人工智能和工业互联网的发展,许多应用和概念脱颖而出,成为热点。

2019年,边的计算无疑越来越集中,让人觉得边的计算还是边。经过16年的磨砺,缘算变成了黄金时代。早在2003年,AKAMAI在与IBM合作时就明确提出了“边计算”的概念,并在2004年开创了可行性应用。

边缘计算作为16年前的一个概念,并不古老,甚至在科技领域涌现的概念中显得高调。但考虑到1956年的人工智能,1995年的物联网,2006年的云计算,边缘计算正处于全盛时期,不同于金这样的新科技概念。这些概念已经多次成为现实,并开始为人们获得服务和改善他们的生活。

为什么今年边际计算越来越差?边缘计算的兴起源于云计算的成熟和AI对物联网的“重生”。根据第三方数据分析机构IDC最近的预测,到2020年,全球智能设备终端网络将达到500亿左右,主要涉及智能手机、可穿戴设备、个人交通等。

40%的数据必须在服务边缘计算。物联网、云计算、边缘计算(图片来自网络)。物联网中的设备和终端越来越多,它们产生和收集的数据呈指数级增长。相比之下,AI的图像分析、语音语义识别、视频分析、自动控制、嵌入式等功能与物联网构建了更好的融合,成为推动工业互联网最重要的助力。

另一方面,随着5G的落地,未来还会产生新一轮的数据,肯定会对AI计算能力提出更高的排斥。OpenAI最近的报告显示,最先进设备的AI模型计算量每3.4个月翻一倍,也就是每年快速增长10倍,比摩尔定律两年快速翻一倍还快。只有靠传统云计算,物联网才会不堪重负,人工智能才会衰退。

更现实的是,很多场景中的智能应用只有在计算边缘时才能解决问题。所以在工业市场需求和数据积累构成的贫瘠土壤里,边缘计算肯定会越来越严重。

与云计算类似,边缘计算将人工智能深度自学习算法中的“推理小说”或“训练”过程放在附近的用户端/数据生成端端的前面,准备在本地处置。它完成了动态和慢速计算以及系统,从而大大提高了响应速度,并进一步在包括社区和零售在内的许多场景中构成了更好的用户体验。很多组织都推导出了边计算的概念。但业界最喜欢的例子是章鱼实验。

2016年4月,一只名叫“Inky”的章鱼从新西兰国家水族馆半开的水族馆里爬出来,来到房间,钻进了一个下水道。穿过一条50米宽的水管后,顺利转入公海。这只名叫Inky的章鱼首播了一首精彩的《越狱》(图片来自网络)。

章鱼因享有“一脑多小脑”而成为地球上最“聪明”的生物群体之一。它不仅可以通过40%的脑容量进行分析和决策,还可以通过八条腿上产生的60%的巨大神经元进行感觉和分析,并有效地对手腕和大脑做出反应,让章鱼可以进去,边缘计算出来的分布结构和章鱼很像:云是大脑,但是边缘的外面可以作为小脑,通过神经网络分布局部决策。他们相互协作,完成数据处理和系统。与云计算相比,边缘计算有四大优势:第一,灵活性,可以根据不同阶段、不同区域、不同节点、不同硬件灵活部署设备。

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二是可信度低,在无网络或网络不稳定的环境下,可以由独立国家进行计算和动态对齐。即使一台设备再次出现故障,也会影响到其他设备。第三,低安全性和分布式架构自然增加了黑客攻击的可玩性,从而保护个人可识别信息免受盗窃和欺诈。

四是延迟较低,边缘设备一般部署在距离较近的数据处理终端,需要做好传输、计算、存储、传输、加密、访问控制等准备。这样他们就可以呼吁市场需求,更慢地控制系统。但是,这并不是说边缘计算会完全取代云计算。不能说两者各有优势。

这是1/12的过程,不是1-1=0的结果。云计算擅长全局、非动态、长期大数据分析;边缘计算擅长局部、动态、短周期的数据处理和分析。

两者的融合可以满足不同环境下数据处理的不同市场需求。巨人玩家聚集的时候留下别人的几率在哪里?从目前来看,包括边算在内的主力还包括以下类型的企业。edge算出来的领域全球企业生态图,首先是云计算巨头。

这样的企业以亚马逊、微软、谷歌、阿里、百度、腾讯为代表。随着云时代优势的积累,他们期望将触角延伸到边缘计算时代。云计算的“大哥”亚马逊首当其冲。

早在2017年,亚马逊就发布了AWS Greengrass,这是一项可以将亚马逊AWS服务扩展到终端设备的服务。这位官员表示,这应该用于“在本地处理他们分解的数据,同时仍在云中用于管理、数据分析和长期存储”。也有CDN玩家有一定的优势。

内容交付网络(CDN)智能地将数字内容交付给离用户更近的节点。在流媒体、高清视频等全球内容产业蓬勃发展的过程中,CDN企业也有了盈余。从技术上讲,CDN可以说是边缘计算的崛起。因此,Akamai、Azure、AWS、NetScience等老牌企业都在利用其传统的CDN节点获取边缘外计算的服务。

作为5G的主要推广者,全球各地的运营商也是按优势计算最重要的玩家。在2019年5G商业化浪潮中,运营商争相开始部署MEC(Multi-access Edge Computing mobile Edge Computing),并从硬件、软件、行业标准、平台架构、场景市场需求、关键技术、基础设施建设等角度出发。进行行业宏观整合,推动创建全球统一标准。另外还有硬件和芯片企业。

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除此之外,英伟达,英特尔,高通,华为等。相继发布了边缘人工智能芯片,用于智能扬声器、智能交通、虚拟现实/增强现实、车辆互联网和智能生产等大量场景。

例如,智能芯片巨头英伟达(NVIDIA)发布了杰特森泽维尔(Jetson Xavier NX),这是一款超过世界规模的边缘AI超级计算机。它的硬件比信用卡小,信用卡可以映射到机器人、无人机、智能高清传感器、医疗设备等更小的硬件上。还有一些行业级产品,如计算模块和边缘网关,适用于R&D的人工智能计算能力和场景。其中,华为Atlas系列和Teslink Poseidon系列产品是最不具有代表性的。

作为业界第一批投放edge计算R&D的企业,他们已经搭建了将硬件带入场景获得AI解决方案的落地舞台。华为Atlas系列产品(图片来自网络)通过Teslink Poseidon系列edge(图片来自网络)计算的产品通过软件与硬件进行对比。从“软件定义一切”的角度来看,一些公司,如谷歌、上唐科技,从一开始就瞄准了这个市场,希望在未来找到一个真正的金矿。

值得注意的是,软硬件融合也是目前行业发展最重要的趋势。这不仅是因为软硬件的兼容性,也是因为软硬件的集成解决方案在解决实际问题上更慢、更高效、更突出。

巨头的强势布局,新兴企业的缓慢崛起,让整个市场显得“嘈杂”。未来还有多少机会留给其他企业?如果云计算厂商把边缘计算当做自己业务的补充和加速器,运营商把边缘计算当做推进5G的突破口,CDN把它当做“手中的王牌”,那么软硬件玩家显然从产品的角度提出了新的可能。事实上,市场仍处于从“点”到“面”的演变过程中。

只有把所有技术和产品的“点”转化为综合服务的“面”,才能在计算边缘时释放出更好的创造力。这和AI、云计算、物联网一模一样。

追根溯源,场景将是所有玩家“从点到面”最重要的过渡,而对于场景服务边缘的计算则是强大的计算。终极话题从场景——边缘算出随着人工智能的落地,业界细分了机器人、VR/AR、自动驾驶、短视频、智能家居、智能交通、智能能源、远程医疗等诸多场景的新应用。

从城市基础设施到人们的家居生活,更好的数据是从物联网中产生的,AI必须被处理掉。应用物联网、人工智能等技术,针对不同场景部署集成软硬件,获得定制解决方案的企业,视为智能场景服务商。典型的企业还有Google、IBM、华为、新华三、Teslink等等。比如全球知名的谷歌多伦多人行道智慧城市项目,把小区环境、道路、建筑、空气、能源等所有数据都做出来。

智能,然后使用edge功能启动自动操作员。它还为小型机器人创造了一个简单的地下通道,一个区域风扇和制冷系统,以及一个建筑物自动调整能耗和照明的平台。人行道智慧城市项目概念图(图片来自网络)在国内,乘着智慧城市的热潮,人工智能和边缘计算应用到更多场景。

比如Teslink已经应用到社区领域,通过终端智能、边缘智能、数据智能,打造了国内第一个5G AIoT智能社区。在新的零售领域,自主开发的纳米细胞数据模型和海神边缘设备已用于智能升级,边缘计算能力已成功与智能机器人集成,打造超级智能终端。以场景为中心的开发思路不断涌现,与技术和产品驱动的路线并不矛盾,最后还是要引进。这也意味着每个企业都要面对现场,打造自己的核心竞争力。

比如思科、IBM专注于工业场景;谷歌致力于将AlphaGo的深度自学功能延伸到边缘之外;商汤以算法为主要优势,主要在视频采集和分析领域。随着5G的商业化,AI技术的渗透,物联网的升级,更多的场景必须使用边缘计算,市场前景更加广阔。这也是2019年被称为边缘计算元年的最重要原因之一。没有人能推断出过去的规律是否局限于未来。

但是,业务实践证明,无论是大型企业还是中小型企业,客户所期望的是通过集成部署和简化场景来解决问题的能力。这是目前看到的趋势,也是未来的机遇,也明确对生态链中企业的综合服务能力提出了更高的排斥。行业什么时候能转到完全成熟?哪些玩家能笑到最后?答案就在不远的将来。


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