邊(bian)緣計(ji)算的爆發(fa)指日可(ke)待(dai)，而AI能力下沉到邊(bian)緣側也在很大程度上解決了場景的碎片化(hua)問題(ti)，使(shi)得邊(bian)緣解決方(fang)案能夠面向不同行業進行差異化(hua)開發(fa)。
“民以(yi)食(shi)為天，食(shi)以(yi)安為先”——近年來，人們(men)對(dui)食(shi)品安全的(de)關注推動了“明廚亮(liang)灶”應用(yong)的(de)(de)(de)(de)發展，越來越多的(de)(de)(de)(de)餐(can)(can)館、食堂(tang)都將(jiang)后廚的(de)(de)(de)(de)隔墻(qiang)替換為透明玻璃，亦或(huo)在就餐(can)(can)區放置顯示屏(ping)來實時(shi)展示烹飪區的(de)(de)(de)(de)監(jian)控圖像(xiang)。然而(er)，傳統(tong)的(de)(de)(de)(de)“明廚亮(liang)灶”監(jian)管大(da)多采(cai)用(yong)人工肉眼抽查(cha)視(shi)頻(pin)監(jian)控的(de)(de)(de)(de)方式，容易出現漏查(cha)，即便是(shi)采(cai)用(yong)了AI審查(cha)平臺也仍舊存在實時(shi)性差的(de)(de)(de)(de)痛點，很難(nan)實現事前預防。而(er)隨著(zhu)AI能力下沉，邊緣側開始承擔更多復雜工作，在餐(can)(can)廳內即可完成實時(shi)的(de)(de)(de)(de)智能視(shi)頻(pin)分析，并及時(shi)針對(dui)不合規(gui)操(cao)作發出警告(gao)，將(jiang)食品(pin)安全隱患(huan)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，隨著物聯網連接數激增、創新應用層出不窮，集中式的云平臺聯網設備規模大，但存在時效性差、高并發時段穩定性與安全性難以保障等挑戰，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(yao)推(tui)力。根據工信(xin)部數據，2021 年，國內(nei)邊(bian)緣計算市(shi)場規模達到 325 億元，同比增長 62.5%，2022年進一步(bu)增至(zhi)530億元，增幅穩中(zhong)有(you)升，達 63.1%。
專干“苦活累活”的邊緣計算不再“邊緣”
2022年8月，我國(guo)率先(xian)迎(ying)來了(le)“物(wu)超(chao)人”的(de)歷史性時刻，即物(wu)聯(lian)(lian)網連接(jie)數(shu)超(chao)越了(le)人聯(lian)(lian)網連接(jie)數(shu)，此(ci)外(wai)，根據IHS的(de)預測，到2030年互(hu)聯(lian)(lian)設(she)備的(de)數(shu)量將(jiang)超(chao)過750億個。全球數(shu)字(zi)經濟爆發式增長(chang)所帶來的(de)豐富場景(jing)以及上億規模的(de)聯(lian)(lian)網設(she)備量在(zai)網絡(luo)邊緣側產(chan)(chan)生了(le)大(da)量的(de)數(shu)據處理需求，可(ke)以說，產(chan)(chan)業端的(de)實際痛點與(yu)需求為邊緣智能提供(gong)了(le)優渥(wo)的(de)成長(chang)土壤。
同時，在政策(ce)方面(mian)，國務院在2022年(nian)年(nian)初發(fa)布的(de)《“十四五”數字經(jing)濟(ji)發(fa)展規劃》中明確提出(chu)要加(jia)強面(mian)向特定場景的(de)邊(bian)緣計算能力(li)，強化算力(li)統(tong)籌和智能調度。隨后，各省市相(xiang)繼出(chu)臺多項政策(ce)支持邊(bian)緣計算產業發(fa)展，邊(bian)緣計算開始不(bu)再(zai)“邊(bian)緣”，逐漸走到(dao)了數字經(jing)濟(ji)的(de)主舞臺。
所(suo)謂的(de)(de)“邊”是(shi)(shi)相(xiang)對于“中(zhong)(zhong)(zhong)心”的(de)(de)概念(nian)，指的(de)(de)是(shi)(shi)貼近(jin)(jin)數據(ju)源頭(tou)(tou)的(de)(de)區域(yu)。而邊緣(yuan)(yuan)智能則(ze)是(shi)(shi)通過將AI處(chu)(chu)理能力下沉至(zhi)更貼近(jin)(jin)數據(ju)源頭(tou)(tou)的(de)(de)網絡邊緣(yuan)(yuan)側，就近(jin)(jin)提供智能化服務，從而滿足當前(qian)市場(chang)對實時性、隱私(si)性、節(jie)省帶寬(kuan)等方面的(de)(de)需求。一直以來，AI作(zuo)為(wei)(wei)數據(ju)分析、智能決策的(de)(de)基礎在云端大展拳腳(jiao)，工(gong)作(zuo)環境一般是(shi)(shi)在相(xiang)對“舒適”的(de)(de)機房、數據(ju)中(zhong)(zhong)(zhong)心內，相(xiang)反，更加貼近(jin)(jin)應用現場(chang)的(de)(de)邊緣(yuan)(yuan)側則(ze)是(shi)(shi)專(zhuan)干“苦活(huo)累活(huo)”，往往處(chu)(chu)于惡(e)劣的(de)(de)工(gong)作(zuo)環境之中(zhong)(zhong)(zhong)，例如工(gong)廠(chang)、室外，需要面臨穩(wen)定性、安全性等不(bu)同維度(du)的(de)(de)考驗。同時，惡(e)劣的(de)(de)工(gong)作(zuo)環境也為(wei)(wei)邊緣(yuan)(yuan)架(jia)構部署提出(chu)了新的(de)(de)要求，如何在現場(chang)快速抓(zhua)取數據(ju)、進行訓(xun)練并下發到設備上至(zhi)關重要。
值(zhi)得注(zhu)意的(de)是，數(shu)據雖然是AI應用升(sheng)級迭(die)代的(de)關(guan)鍵(jian)，但在很多實(shi)際場景(jing)中，出于隱(yin)私與信息安全方面的(de)考量(liang)，數(shu)據并不能回傳至實(shi)驗(yan)室、數(shu)據中心(xin)進行模型(xing)訓練，這無疑(yi)也是邊緣智能落(luo)地的(de)一(yi)大挑(tiao)戰。
總結來看(kan)：首先(xian)，邊(bian)緣(yuan)環境經常(chang)會(hui)遇到高溫、高濕、高塵，電壓受(shou)(shou)限(xian)等情況，不(bu)同的(de)(de)地方會(hui)有(you)直(zhi)流電、 交流電，空間、承重、布線等都有(you)受(shou)(shou)限(xian)的(de)(de)可(ke)能(neng)，甚至部分環境下不(bu)能(neng)插網線，只能(neng)用無線方式進(jin)行網絡(luo)(luo)連接。其次，由于邊(bian)緣(yuan)服務器沒(mei)有(you)放(fang)在(zai)(zai)數據中心(xin)，無專人看(kan)護，沒(mei)有(you)進(jin)出限(xian)制，如何防范潛在(zai)(zai)的(de)(de)網絡(luo)(luo)攻擊，同時確保數據的(de)(de)一致(zhi)、高可(ke)用、無泄露，就(jiu)變得更加重要。更重要的(de)(de)是，在(zai)(zai)實際應用中，邊(bian)緣(yuan)側(ce)往往要與云側(ce)及(ji)端側(ce)進(jin)行協同融(rong)合，對延(yan)時、穩定性及(ji)成本都非常(chang)敏感。
如今，當邊緣計(ji)算升級(ji)至邊緣智(zhi)能，在新(xin)一輪的(de)數字(zi)化浪(lang)潮(chao)中(zhong)，邊緣側開始承接更重要(yao)的(de)“智(zhi)能任務”，責任與挑(tiao)戰(zhan)并行，在深化應(ying)用的(de)過程(cheng)中(zhong)，一以貫之的(de)邊緣方案已經難以適應(ying)不同(tong)部署環境、不同(tong)需求的(de)豐(feng)富場景了。所(suo)以，面對(dui)嚴(yan)重碎片化的(de)邊緣應(ying)用，能夠(gou)自(zi)學習(xi)、自(zi)迭(die)代的(de)行業解(jie)決方案才(cai)是良方，既(ji)能夠(gou)滿足(zu)數據(ju)安全，同(tong)時還能在保障AI能力的(de)同(tong)時實現快(kuai)速部署。
作(zuo)為全球領先(xian)的(de)智能物聯網產品和解決方(fang)案提(ti)供商(shang)，創通(tong)聯達自2018年起便已(yi)布局(ju)邊(bian)緣計(ji)算(suan)領域，發布了首款硬件產品，更是洞察了AI下沉邊(bian)緣的(de)趨勢，基于邊(bian)緣計(ji)算(suan)盒(he)子、IoT Harbor 設備管理平(ping)臺(tai)和ModelFarm 低代(dai)碼 AI 開發平(ping)臺(tai)打(da)造了端邊(bian)云一(yi)體化的(de)解決方(fang)案，目前已(yi)廣(guang)泛應用于工業、交通(tong)、樓宇、零(ling)售等行(xing)業。
創通聯達邊緣產品矩陣
創通聯達智能邊緣產品部總經理張樹安(an)
創通聯達智能邊緣產品部總經理張樹安在接受智次方·物聯網智庫時表示，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備在質量、穩定性等方面占據優勢，但是缺乏軟件能力；算法提供商大多是基于傳統GPU能力進行算法開發，雖然服務器資源充足，但在將算法應用到嵌入式邊緣設備時，尤其是在解決細分行業痛點的過程中，普遍缺乏行業經驗。而創通聯達作為以操作系統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關及豐富的物聯網終端設備；在算法方面能夠基于對嵌入式設備的深刻理解，開發更加適配邊緣側部署的算法及組件，更好地適配不同協議；在平臺方面還提供了能夠自迭代、自學習的低代碼 AI 開發平臺ModelFarm。
既“授人以魚”也“授人以漁”
在5G浪潮的驅動下，智能駕駛、AR/VR、智能制造等對于實時性、本地性有著強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，面向嚴重碎片化的應用場景，不同的行業、甚至是同一行業的不同企業在轉型過程中對于邊緣側能力的需求都存在極大差異化。
以時延敏(min)感的智(zhi)能交通場景為例，一(yi)部分客(ke)(ke)戶(hu)有(you)利(li)舊需(xu)(xu)求，即增強原有(you)智能(neng)攝像頭、地磁(ci)、信號(hao)燈等(deng)智能(neng)化設(she)(she)備(bei)的邊緣(yuan)側能(neng)力，而非重新(xin)部署終端(duan)及(ji)平臺(tai)；一(yi)部分客(ke)(ke)戶(hu)需(xu)(xu)要更迭(die)終端(duan)并重新(xin)部署邊緣(yuan)架(jia)構(gou)，但又涉(she)及(ji)到新(xin)設(she)(she)備(bei)與原有(you)設(she)(she)備(bei)的互(hu)聯，以及(ji)原有(you)設(she)(she)備(bei)與新(xin)邊緣(yuan)產品的對(dui)接問題……
此(ci)外(wai)，即使在(zai)智能(neng)(neng)(neng)交通(tong)(tong)場景(jing)下，不(bu)同城(cheng)市以及城(cheng)市內道(dao)(dao)路(lu)與(yu)高(gao)速道(dao)(dao)路(lu)也都可能(neng)(neng)(neng)存在(zai)差異化需求(qiu)，如(ru)何快速接入并開發(fa)面向(xiang)實(shi)際場景(jing)與(yu)真(zhen)實(shi)需求(qiu)的(de)(de)算法才是解決方案的(de)(de)價值(zhi)所在(zai)。更重要的(de)(de)是，作為城(cheng)市管理(li)的(de)(de)核心，交通(tong)(tong)運營數據皆由政府有(you)(you)關部(bu)(bu)門統一監管，很難(nan)交由廠商進行模(mo)型訓練(lian)，而有(you)(you)關部(bu)(bu)門的(de)(de)算法開發(fa)能(neng)(neng)(neng)力又(you)相對薄(bo)弱。
針對(dui)于此，創通(tong)聯達(da)推出的全息路口(kou)解決方案覆(fu)蓋了智(zhi)慧公交(jiao)、智(zhi)慧高速、智(zhi)慧園(yuan)區等(deng)等(deng)多種應(ying)用場景(jing)，提供了包括(kuo)攝像頭，MEC，高精度感感知(zhi)融合(he)算法，云(yun)控平(ping)臺(tai)在內的(de)軟硬件(jian)一體(ti)產品陣列。全息路口作為(wei)交(jiao)通(tong)數字(zi)化(hua)應(ying)用的(de)基礎底座(zuo)以(yi)及(ji)道路數據(ju)可(ke)視化(hua)的(de)重要支撐，可(ke)以(yi)通(tong)過(guo)路側(ce)感知(zhi)設(she)備和(he)計算設(she)備，結合(he)云(yun)控平(ping)臺(tai)實時提供高精度、低時延的(de)道路交(jiao)通(tong)目標數據(ju)。
具體而言，全(quan)息(xi)路口解決方案基于(yu)創通(tong)(tong)聯(lian)達(da)ModelFarm所提供的(de)交(jiao)通(tong)(tong)目(mu)標感知(zhi)(zhi)(zhi)算(suan)(suan)法(fa)、交(jiao)通(tong)(tong)流(liu)量(liang)統計算(suan)(suan)法(fa)、交(jiao)通(tong)(tong)事件(jian)檢測算(suan)(suan)法(fa)，以及雷達(da)和(he)視頻的(de)融合感知(zhi)(zhi)(zhi)等(deng)算(suan)(suan)法(fa)，來為用(yong)戶(hu)提供持(chi)續不斷的(de)算(suan)(suan)法(fa)優化和(he)升級能(neng)力，同時(shi)滿足客戶(hu)場(chang)景化的(de)算(suan)(suan)法(fa)定制。此外，通(tong)(tong)過AI相機+MEC能(neng)力，創通(tong)(tong)聯(lian)達(da)的(de)全息(xi)路口(kou)方(fang)案還實現了視覺目(mu)標感知(zhi)(zhi)(zhi)算(suan)(suan)法(fa)前置，使得整體交(jiao)通(tong)(tong)感知(zhi)(zhi)(zhi)延時(shi)低(di)于(yu)150毫秒，達(da)到業界領(ling)先水平(ping)。
更(geng)重要的是，創(chuang)通聯達全(quan)息路口解決(jue)方案(an)中的OSWare.Road路測OS基于微服(fu)務(wu)架構開發的(de)API、OTA等(deng)模塊(kuai)，以(yi)及高(gao)可用(yong)設計(ji)架構，能夠快(kuai)速接入周邊設備、適配第三方系統(tong)，應對各類(lei)應用(yong)場景的(de)需(xu)求；而(er)創通聯達自(zi)主研發的(de)相機校正算法(fa)也(ye)能夠自(zi)動校正因振動、風吹等(deng)自(zi)然因素導致(zhi)的(de)圖(tu)像(xiang)抖動和(he)(he)偏移，從而(er)保證(zheng)標(biao)定數據和(he)(he)檢測數據的(de)準(zhun)確(que)性(xing)。
總結來看，創通聯達智慧交(jiao)通解決方案(an)一方面將其算法開發能力與(yu)嵌入式(shi)邊緣設備(bei)相(xiang)融合，更好地適配(pei)行業(ye)的(de)差異化需求；另一方面(mian)，隨著數據的(de)累積疊加以(yi)及(ji)用(yong)戶需求的(de)不斷升(sheng)(sheng)(sheng)級，該(gai)方案還(huan)能夠(gou)基于ModelFarm平臺實(shi)現(xian)自(zi)升(sheng)(sheng)(sheng)級、自(zi)迭代。換言(yan)之，創(chuang)通(tong)聯達(da)既可(ke)(ke)以(yi)為客(ke)戶提供直擊需求的(de)算法與邊緣產品(pin)，也(ye)能夠(gou)將開發(fa)能力賦(fu)予客(ke)戶，在(zai)保障數據安全的(de)前提下幫助用(yong)戶實(shi)現(xian)邊緣能力自(zi)升(sheng)(sheng)(sheng)級，可(ke)(ke)謂(wei)是既“授(shou)人(ren)以魚”也(ye)“授(shou)人(ren)以漁”。
其中，ModelFarm作(zuo)為一站式AI開(kai)發平臺，其功(gong)能(neng)覆蓋(gai)數(shu)據管(guan)理、數(shu)據標(biao)注、模(mo)型(xing)(xing)(xing)訓練評估、在線測試、模(mo)型(xing)(xing)(xing)下載(zai)等全部流程，可高效支持數(shu)據智能(neng)化分析場景，特(te)別是其低代碼開發(fa)的特(te)性，不但加快了(le)模(mo)型(xing)(xing)(xing)訓練進度，還大幅降低了(le)用(yong)戶的使用(yong)難度。在此(ci)基礎(chu)上，該平臺還自(zi)帶50余種(zhong)預(yu)訓練模(mo)型(xing)(xing)(xing)，可供用(yong)戶自(zi)由選擇(ze)，極大地降低行業用(yong)戶AI轉型(xing)(xing)(xing)與升級的門檻(jian)。
創通聯達ModelFarm平(ping)臺架構(gou)圖
不(bu)難發現，創通(tong)聯達智慧交通(tong)解(jie)決(jue)方案(an)逐(zhu)一(yi)擊破了該領域多個細分場景(jing)下的痛點，為整個行業提供了完(wan)整的邊緣側(ce)能力(li)。而在(zai)整個物聯網產(chan)業都(dou)難逃碎(sui)片化發展的大環(huan)境下，在(zai)“大行業”之(zhi)外還有許多“小場景(jing)”也蘊藏著(zhu)無限機遇(yu)——
創通聯達(da)的明廚亮灶(zao)解(jie)決方案通過(guo)事前預(yu)警、事中告警、事后(hou)追責(ze)的(de)三重服務機制，可深(shen)化應用智能視頻分析技(ji)術，從根源管(guan)控(kong)餐飲(yin)、食堂、中央廚房、集體配(pei)餐單位等餐飲(yin)操作區域行為(wei)規(gui)范化，切實保障(zhang)人民群眾食品衛(wei)生安全。
創通聯達(da)日前在科(ke)技消費類電子產品展CES上發布了智能貨柜(ju)解決方(fang)案，通過(guo)邊緣側的(de)(de)動態識別能力(li)極大提升了整個消費過(guo)程中(zhong)的(de)(de)用戶體驗與效率，同時還基于ModelFarm幫助(zhu)商家簡化新增(zeng)商品(pin)的(de)(de)模型訓練，提升識別準確率，加速商品(pin)迭代。
寫(xie)在最(zui)后
正如(ru)創(chuang)通(tong)聯達(da)智能邊緣產(chan)品部(bu)總經理張樹安所(suo)言，邊緣計算(suan)的爆發指日可待，而AI能力下沉到(dao)邊緣側也(ye)在很大程度上解決了(le)場景的碎片化(hua)(hua)問(wen)題，使(shi)得邊緣解決方(fang)案能夠面向不同行(xing)(xing)業進行(xing)(xing)差異化(hua)(hua)開發。創(chuang)通(tong)聯達(da)扎根(gen)邊緣側已久(jiu)，身處(chu)距離客戶最近的地方(fang)，更加能夠察變市場需求與發展趨勢(shi)，除了(le)交通(tong)、工業等重(zhong)點行(xing)(xing)業外，創(chuang)通(tong)聯達(da)觀察到(dao)，很多細分場景也(ye)確確實實存在智能化(hua)(hua)轉型需求，而邊緣智能也(ye)能夠切實解決部(bu)分行(xing)(xing)業痛點，所(suo)以，公司未(wei)來也(ye)將雙(shuang)管齊下、點面兼顧，在大行(xing)(xing)業與小場景中(zhong)不斷錘煉邊緣能力。
