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BCK体育平台_边缘计算不再“边缘”,未来的机会在哪里?

发布时间:2020-12-25      发布人:BCK体育平台  浏览量:

本文摘要:2019年,变依然是中国科技界的主旋律。

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2019年,变依然是中国科技界的主旋律。经过近20年的狂暴前进,中国c末端人口的流量红利逐渐下降。在物联网、大数据、云计算、人工智能等技术的驱动下,大型企业自由亲吻Tob,全面加快产业互联网的发展。

在人工智能和产业互联网的推进下,很多应用与概念不同,看起来很受欢迎。2019年,边缘的计算确实越来越集中,边缘的计算还是边缘的。16年磨剑,边缘计算转入黄金时代是2003年,AKAMAI在与IBM合作时明确提出了边缘计算的概念,创造了可行性的应用。

作为16年前的概念,边缘计算并不老,在科学技术领域雨后竹笋的概念中也很高调,但考虑到1956年的人工智能、1995年的物联网、2006年的云计算,边缘计算与新晋网白般的科学技术概念不同,这些多次的概念已经进入现实,为人们服务,开始提高人们的生活。为什么边缘计算今年越来越激烈?边缘计算的兴起源于云计算的成熟期和AI使物联网的再生。根据第三方数据分析机构IDC的最近预测,到2020年,世界上约有500亿智能设备终端网络,其中主要涉及智能手机、可穿戴设备、个人交通工具等,其中40%的奖励数据必须边缘计算服务。

▲物联网、云计算和边缘计算(图像来自网络)更多的设备终端物联网,其产生和收集的数据在圆形指数水平上迅速增加。与此相比,AI的图像分析、语音语义识别、视频分析、自动控制、嵌入等功能与物联网构建了更加理解的融合,成为推进产业互联网的最重要帮助。

另一方面,随着5G的落地,未来新的数据越来越激烈,明确拒绝了AI的计算能力。正如OpenAI近期的报告显示,最先进的设备AI模型的计算量每3.4个月翻一番,即每年快速增加10倍,比摩尔法则在2年内快速增加2倍。只有传统的云计算,物联网负担不起,人工智能也衰退。

更现实的是,在能应用于许多场景,只有边缘计算才能解决问题。因此,在产业市场需求和数据累积构成的贫瘠土壤中,边缘计算越来越激烈是不可避免的。大同小异云计算,边缘计算将人工智能深度自学算法的推理小说和训练过程前置到附近的用户端/数据产生末端,在当地准备处理,完成动态、慢的计算和对系统,大幅度提高响应速度许多机构演绎了边缘计算的概念。

但是,业界最喜欢的例子是章鱼实验。2016年4月,新西兰国家水族馆被命名为Inky的章鱼从半开水族缸里爬出来,进入房间进入排水口,通过50米宽的水管后,顺利进入外国。▲这条名为Inky的章鱼首次演出了精彩的逃亡记录(照片来源于网络)章鱼成为地球上最聪明的生物群之一。这是因为它享有一个大脑打破多个小脑,不仅可以通过40%的大脑容量进行分析和决策,还可以通过8条腿生产的60%的巨大神经元进行感官和分析、手腕和大脑的有效应对,章鱼在各种简单的环境下游刃有余。

边缘计算的分布式结构与章鱼非常相似:云是大脑,但边缘外侧可以作为小脑,通过神经元网络分布式局部决定。两者合作,共同完成数据处理和系统。▲边缘计算分布式结构(图像来自网络)与云计算相比,边缘计算主要具有四个优点:第一,灵活性,在不同阶段,根据地区、节点和一些硬件,灵活配置设备。

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第二,低可靠性,在没有网络或网络不稳定的环境下,可以开展独立国家的计算和动态对系统,即使一个设备再次发生故障,也会影响其他设备。第三,安全性低,分布式结构自然增加了黑客攻击的可玩性,维持个人识别信息免受盗窃和欺诈。

第四,低延迟,边缘设备一般配置在更近的数据处理终端,需要准备传输、计算、存储、传输、加密和访问控制等,可以更慢地呼吁市场需求和系统。但是,这并不意味着边缘的计算完全取代云计算,两者各有长处,这是1分12的过程,不是1-1=0的结果。云计算擅长全球、非动态、长周期的大数据分析,边缘计算擅长局部、动态、短周期的数据处理分析。

只有两者融合,才能适应环境不同场合数据处理的不同市场需求。巨头玩家云集,留下别人的机会在哪里?目前,包括边缘计算在内的主力军主要包括以下企业。▲边缘计算领域的世界企业生态图像首先是云计算巨头。

这类企业以亚马逊、微软公司、谷歌、蚂蚁、百度、腾讯为代表。凭借云时代的积累优势,他们希望触角延伸到边缘来计算时代。云计算哥哥亚马逊是第一次。早在2017年,亚马逊就推出了AWS。

Greengrass是一项服务,可以将亚马逊AWS服务扩展到终端设备。正式称为在当地处理分解的数据的同时,也可以用于云开展管理、数据分析和长期存储。有一定优势的是CDN玩家。

CDN是将数字内容智能发送给离用户更近的节点。在全球流媒体、高清视频等内容行业蓬勃发展的过程中,CDN企业也赚了很多钱。从技术上讲,CDN可以说是边缘计算的兴起。因此,Akamai、Azure、AWS、网络住宿技术等老字号企业利用自己的传统CDN节点,获得边缘外侧的计算服务。

作为5G的主要推进者,世界各地的职业生涯也是边缘计算的最重要的玩家。在2019年的5G商业浪潮中,运营商争相部署MEC,从硬件、软件、行业标准、平台结构、场景市场需求、重要技术、基础设施建设等多个角度,对产业进行宏观统合,创造全球统一标准。此外,还有硬件和芯片企业。

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英伟达、英特尔、高吞吐量、华为等相继发售边缘AI芯片,应用于智能扬声器、智能交通、VR/AR、汽车网络、智能生产等大量场景。例如,智能芯片巨头英伟达发售了世界尺寸大于的边缘AI超级计算机JetsonXavierNX,比信用卡小的硬件需要映射机器人、无人机、智能高清传感器、医疗设备等更小的硬件。也有面向AI计算能力和场景开发的计算模块、边缘网关等行业级产品,其中最不具代表性的是华为Atlas系列和特斯联成Poseidon系列产品,作为业内最先投入边缘开发的企业,已经构筑了将硬件带入场景获得AI解决方案的落地阶段。▲华为Atlas系列产品(图像来源于网络)▲特斯联成Poseidon系列边缘计算产品(图像来源于网络)与硬件相比的是软件。

从软件定义一切的角度来看,包括谷歌、商汤科学技术等企业作为代表,从一开始就想射击这个市场,在未来挖掘确实的金矿。值得注意的是,软硬件一体化也是当前行业发展的最重要趋势。这不仅是软硬件本身的兼容性,软硬件一体化的解决方案速度更慢,效率更高,解决问题的实际问题更优秀。

大型企业的强烈布局,新兴企业的慢慢兴起,使整个市场看起来喧闹,将来留下其他企业的机会只剩下多少?云计算厂商将边缘计算作为自己业务的补充和加速器,运营商将边缘计算作为前进5G的突破口,CDN将其作为手中的王牌,硬件和软件玩家从产品的角度明确提出了新的可能性。事实上,目前市场正处于从点到面的进化过程中。只有将所有技术和产品的点转化为综合服务的面,边缘计算才能释放出更好的创造力。这和AI、云计算、物联网一样。

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追溯源,场景是所有玩家从点到面最重要的过渡性,为场景服务的边缘计算是有力的计算。场景-边缘计算的终极话题随着人工智能的落地,产业细分了机器人、VR/AR、自动驾驶、短视频、智能家庭、智能交通、智能能、远程医疗等多个场景的新应用。

从城市基础设施到人们的家庭生活,更好的数据从物联网产生,必须处理AI。应用于物联网和人工智能等技术,对不同场景开展硬件和软件一体化配置,获得定制解决方案的企业被视为智能场景服务提供商。典型的企业还包括谷歌、IBM、华为、新华三、特斯联等。

例如,世界着名的谷歌多伦多Sidewalk智能城市项目通过智能化社区内环境、道路、建筑、空气、能源等各种数据,利用边缘能力开展自动化操作者。为小型机器人移动的简单地下通道、区域权利风扇和制冷系统、建筑物自动调节能源消耗和照明的平台等。▲Sidewalk智能城市项目概念图(照片来源于网络)在中国,随着智能城市的热潮,人工智能和边缘计算的应用场景也很多。

例如,特斯联成在社区领域的应用,通过终端智能、边缘智能、数据智能构建了全国首个5GAIoT智能社区。在新零售领域利用自我研究的Nanocell数据模型和Poseidon边缘设备完成智能升级,顺利融合边缘侧的计算能力和智能机器人,创造超智能终端。以场景为核心的发展思路突出,这与技术和产品驱动路线不矛盾,但最后必须汇入。这也意味着每个企业都必须面向场景创造自己的核心竞争力。

例如思科、IBM的主要工业场景谷歌致力于将AlphaGo的深度自学功能扩展到边缘外侧的商汤以算法为主要优势,主要配置在视频收集和分析领域等。随着5G商用落地,AI技术渗透,物联网升级,更多场景必须用边缘计算,市场前景也更广阔。这也是2019年被称为边缘计算元年的最重要原因之一。

没有人能推断过去的规律是否限于未来。然而,商业实践证明,无论是大企业还是中小企业,客户都希望获得一体化的部署和场景简化的解决问题能力。

这是目前看到的趋势和未来的机会,对生态链中企业的综合服务能力明确提出了更高的拒绝。业界什么时候能进入全面的成熟期?哪些玩家能笑到最后?不远的未来会有答案。


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