邊緣計算的爆發(fā)指日可待，而AI能力下沉到邊緣側(cè)也在很大程度上解決了場景的碎片化問題，使得邊緣解決方案能夠面向不同行業(yè)進(jìn)行差異化開發(fā)。
“民以食為天，食以安為先”——近年來，人們對食品安全的關(guān)注推動了“明廚亮灶”應(yīng)用的發(fā)展，越來越多的餐館、食堂都將后廚的隔墻替換為透明玻璃，亦或在就餐區(qū)放置顯示屏來實時展示烹飪區(qū)的監(jiān)控圖像。然而，傳統(tǒng)的“明廚亮灶”監(jiān)管大多采用人工肉眼抽查視頻監(jiān)控的方式，容易出現(xiàn)漏查，即便是采用了AI審查平臺也仍舊存在實時性差的痛點，很難實現(xiàn)事前預(yù)防。而隨著AI能力下沉，邊緣側(cè)開始承擔(dān)更多復(fù)雜工作，在餐廳內(nèi)即可完成實時的智能視頻分析，并及時針對不合規(guī)操作發(fā)出警告，將食品安全隱患扼殺在初期。
管中窺豹，“明廚亮灶”只是AI與邊緣計算融合賦能的一處縮影，隨著物聯(lián)網(wǎng)連接數(shù)激增、創(chuàng)新應(yīng)用層出不窮，集中式的云平臺聯(lián)網(wǎng)設(shè)備規(guī)模大，但存在時效性差、高并發(fā)時段穩(wěn)定性與安全性難以保障等挑戰(zhàn)，而這些亟待解決的痛點也成為了邊緣智能加速成長的重要推力。根據(jù)工信部數(shù)據(jù)，2021 年，國內(nèi)邊緣計算市場規(guī)模達(dá)到 325 億元，同比增長 62.5%，2022年進(jìn)一步增至530億元，增幅穩(wěn)中有升，達(dá) 63.1%。
專干“苦活累活”的邊緣計算不再“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(yù)測，到2030年互聯(lián)設(shè)備的數(shù)量將超過750億個。全球數(shù)字經(jīng)濟(jì)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(shè)備量在網(wǎng)絡(luò)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(wù)院在2022年年初發(fā)布的《“十四五”數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃》中明確提出要加強(qiáng)面向特定場景的邊緣計算能力，強(qiáng)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(jì)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(luò)邊緣側(cè)，就近提供智能化服務(wù)，從而滿足當(dāng)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(chǔ)在云端大展拳腳，工作環(huán)境一般是在相對“舒適”的機(jī)房、數(shù)據(jù)中心內(nèi)，相反，更加貼近應(yīng)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(gòu)部署提出了新的要求，如何在現(xiàn)場快速抓取數(shù)據(jù)、進(jìn)行訓(xùn)練并下發(fā)到設(shè)備上至關(guān)重要。
值得注意的是，數(shù)據(jù)雖然是AI應(yīng)用升級迭代的關(guān)鍵，但在很多實際場景中，出于隱私與信息安全方面的考量，數(shù)據(jù)并不能回傳至實驗室、數(shù)據(jù)中心進(jìn)行模型訓(xùn)練，這無疑也是邊緣智能落地的一大挑戰(zhàn)。
總結(jié)來看：首先，邊緣環(huán)境經(jīng)常會遇到高溫、高濕、高塵，電壓受限等情況，不同的地方會有直流電、 交流電，空間、承重、布線等都有受限的可能，甚至部分環(huán)境下不能插網(wǎng)線，只能用無線方式進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)連接。其次，由于邊緣服務(wù)器沒有放在數(shù)據(jù)中心，無專人看護(hù)，沒有進(jìn)出限制，如何防范潛在的網(wǎng)絡(luò)攻擊，同時確保數(shù)據(jù)的一致、高可用、無泄露，就變得更加重要。更重要的是，在實際應(yīng)用中，邊緣側(cè)往往要與云側(cè)及端側(cè)進(jìn)行協(xié)同融合，對延時、穩(wěn)定性及成本都非常敏感。
如今，當(dāng)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(wù)”，責(zé)任與挑戰(zhàn)并行，在深化應(yīng)用的過程中，一以貫之的邊緣方案已經(jīng)難以適應(yīng)不同部署環(huán)境、不同需求的豐富場景了。所以，面對嚴(yán)重碎片化的邊緣應(yīng)用，能夠自學(xué)習(xí)、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。
作為全球領(lǐng)先的智能物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品和解決方案提供商，創(chuàng)通聯(lián)達(dá)自2018年起便已布局邊緣計算領(lǐng)域，發(fā)布了首款硬件產(chǎn)品，更是洞察了AI下沉邊緣的趨勢，基于邊緣計算盒子、IoT Harbor 設(shè)備管理平臺和ModelFarm 低代碼 AI 開發(fā)平臺打造了端邊云一體化的解決方案，目前已廣泛應(yīng)用于工業(yè)、交通、樓宇、零售等行業(yè)。
創(chuàng)通聯(lián)達(dá)邊緣產(chǎn)品矩陣
創(chuàng)通聯(lián)達(dá)智能邊緣產(chǎn)品部總經(jīng)理張樹安
創(chuàng)通聯(lián)達(dá)智能邊緣產(chǎn)品部總經(jīng)理張樹安在接受智次方·物聯(lián)網(wǎng)智庫時表示，目前的邊緣計算市場中有很多類型的廠商，其中，純硬件廠商的邊緣設(shè)備在質(zhì)量、穩(wěn)定性等方面占據(jù)優(yōu)勢，但是缺乏軟件能力；算法提供商大多是基于傳統(tǒng)GPU能力進(jìn)行算法開發(fā)，雖然服務(wù)器資源充足，但在將算法應(yīng)用到嵌入式邊緣設(shè)備時，尤其是在解決細(xì)分行業(yè)痛點的過程中，普遍缺乏行業(yè)經(jīng)驗。而創(chuàng)通聯(lián)達(dá)作為以操作系統(tǒng)為核心的完整解決方案提供商，在硬件方面能夠提供滿足不同算力需求的邊緣智能網(wǎng)關(guān)及豐富的物聯(lián)網(wǎng)終端設(shè)備；在算法方面能夠基于對嵌入式設(shè)備的深刻理解，開發(fā)更加適配邊緣側(cè)部署的算法及組件，更好地適配不同協(xié)議；在平臺方面還提供了能夠自迭代、自學(xué)習(xí)的低代碼 AI 開發(fā)平臺ModelFarm。
既“授人以魚”也“授人以漁”
在5G浪潮的驅(qū)動下，智能駕駛、AR/VR、智能制造等對于實時性、本地性有著強(qiáng)需求的場景日益成熟，也為邊緣智能提供了更加廣闊的成長空間。然而，面向嚴(yán)重碎片化的應(yīng)用場景，不同的行業(yè)、甚至是同一行業(yè)的不同企業(yè)在轉(zhuǎn)型過程中對于邊緣側(cè)能力的需求都存在極大差異化。
以時延敏感的智能交通場景為例，一部分客戶有利舊需求，即增強(qiáng)原有智能攝像頭、地磁、信號燈等智能化設(shè)備的邊緣側(cè)能力，而非重新部署終端及平臺；一部分客戶需要更迭終端并重新部署邊緣架構(gòu)，但又涉及到新設(shè)備與原有設(shè)備的互聯(lián)，以及原有設(shè)備與新邊緣產(chǎn)品的對接問題……
此外，即使在智能交通場景下，不同城市以及城市內(nèi)道路與高速道路也都可能存在差異化需求，如何快速接入并開發(fā)面向?qū)嶋H場景與真實需求的算法才是解決方案的價值所在。更重要的是，作為城市管理的核心，交通運營數(shù)據(jù)皆由政府有關(guān)部門統(tǒng)一監(jiān)管，很難交由廠商進(jìn)行模型訓(xùn)練，而有關(guān)部門的算法開發(fā)能力又相對薄弱。
針對于此，創(chuàng)通聯(lián)達(dá)推出的全息路口解決方案覆蓋了智慧公交、智慧高速、智慧園區(qū)等等多種應(yīng)用場景，提供了包括攝像頭，MEC，高精度感感知融合算法，云控平臺在內(nèi)的軟硬件一體產(chǎn)品陣列。全息路口作為交通數(shù)字化應(yīng)用的基礎(chǔ)底座以及道路數(shù)據(jù)可視化的重要支撐，可以通過路側(cè)感知設(shè)備和計算設(shè)備，結(jié)合云控平臺實時提供高精度、低時延的道路交通目標(biāo)數(shù)據(jù)。
具體而言，全息路口解決方案基于創(chuàng)通聯(lián)達(dá)ModelFarm所提供的交通目標(biāo)感知算法、交通流量統(tǒng)計算法、交通事件檢測算法，以及雷達(dá)和視頻的融合感知等算法，來為用戶提供持續(xù)不斷的算法優(yōu)化和升級能力，同時滿足客戶場景化的算法定制。此外，通過AI相機(jī)+MEC能力，創(chuàng)通聯(lián)達(dá)的全息路口方案還實現(xiàn)了視覺目標(biāo)感知算法前置，使得整體交通感知延時低于150毫秒，達(dá)到業(yè)界領(lǐng)先水平。
更重要的是，創(chuàng)通聯(lián)達(dá)全息路口解決方案中的OSWare.Road路測OS基于微服務(wù)架構(gòu)開發(fā)的API、OTA等模塊，以及高可用設(shè)計架構(gòu)，能夠快速接入周邊設(shè)備、適配第三方系統(tǒng)，應(yīng)對各類應(yīng)用場景的需求；而創(chuàng)通聯(lián)達(dá)自主研發(fā)的相機(jī)校正算法也能夠自動校正因振動、風(fēng)吹等自然因素導(dǎo)致的圖像抖動和偏移，從而保證標(biāo)定數(shù)據(jù)和檢測數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。
總結(jié)來看，創(chuàng)通聯(lián)達(dá)智慧交通解決方案一方面將其算法開發(fā)能力與嵌入式邊緣設(shè)備相融合，更好地適配行業(yè)的差異化需求；另一方面，隨著數(shù)據(jù)的累積疊加以及用戶需求的不斷升級，該方案還能夠基于ModelFarm平臺實現(xiàn)自升級、自迭代。換言之，創(chuàng)通聯(lián)達(dá)既可以為客戶提供直擊需求的算法與邊緣產(chǎn)品，也能夠?qū)㈤_發(fā)能力賦予客戶，在保障數(shù)據(jù)安全的前提下幫助用戶實現(xiàn)邊緣能力自升級，可謂是既“授人以魚”也“授人以漁”。
其中，ModelFarm作為一站式AI開發(fā)平臺，其功能覆蓋數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)標(biāo)注、模型訓(xùn)練評估、在線測試、模型下載等全部流程，可高效支持?jǐn)?shù)據(jù)智能化分析場景，特別是其低代碼開發(fā)的特性，不但加快了模型訓(xùn)練進(jìn)度，還大幅降低了用戶的使用難度。在此基礎(chǔ)上，該平臺還自帶50余種預(yù)訓(xùn)練模型，可供用戶自由選擇，極大地降低行業(yè)用戶AI轉(zhuǎn)型與升級的門檻。
創(chuàng)通聯(lián)達(dá)ModelFarm平臺架構(gòu)圖
不難發(fā)現(xiàn)，創(chuàng)通聯(lián)達(dá)智慧交通解決方案逐一擊破了該領(lǐng)域多個細(xì)分場景下的痛點，為整個行業(yè)提供了完整的邊緣側(cè)能力。而在整個物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)都難逃碎片化發(fā)展的大環(huán)境下，在“大行業(yè)”之外還有許多“小場景”也蘊藏著無限機(jī)遇——
創(chuàng)通聯(lián)達(dá)的明廚亮灶解決方案通過事前預(yù)警、事中告警、事后追責(zé)的三重服務(wù)機(jī)制，可深化應(yīng)用智能視頻分析技術(shù)，從根源管控餐飲、食堂、中央廚房、集體配餐單位等餐飲操作區(qū)域行為規(guī)范化，切實保障人民群眾食品衛(wèi)生安全。
創(chuàng)通聯(lián)達(dá)日前在科技消費類電子產(chǎn)品展CES上發(fā)布了智能貨柜解決方案，通過邊緣側(cè)的動態(tài)識別能力極大提升了整個消費過程中的用戶體驗與效率，同時還基于ModelFarm幫助商家簡化新增商品的模型訓(xùn)練，提升識別準(zhǔn)確率，加速商品迭代。
寫在最后
正如創(chuàng)通聯(lián)達(dá)智能邊緣產(chǎn)品部總經(jīng)理張樹安所言，邊緣計算的爆發(fā)指日可待，而AI能力下沉到邊緣側(cè)也在很大程度上解決了場景的碎片化問題，使得邊緣解決方案能夠面向不同行業(yè)進(jìn)行差異化開發(fā)。創(chuàng)通聯(lián)達(dá)扎根邊緣側(cè)已久，身處距離客戶最近的地方，更加能夠察變市場需求與發(fā)展趨勢，除了交通、工業(yè)等重點行業(yè)外，創(chuàng)通聯(lián)達(dá)觀察到，很多細(xì)分場景也確確實實存在智能化轉(zhuǎn)型需求，而邊緣智能也能夠切實解決部分行業(yè)痛點，所以，公司未來也將雙管齊下、點面兼顧，在大行業(yè)與小場景中不斷錘煉邊緣能力。
