Si l’intelligence artificielle est considérée comme un voyage d’un point A à un point B, le service de cloud computing est un aéroport ou une gare ferroviaire à grande vitesse, et l’edge computing est un taxi ou un vélo partagé.L’Edge Computing est proche des personnes, des objets ou des sources de données.Il adopte une plate-forme ouverte qui intègre des capacités de stockage, de calcul, d'accès au réseau et de base d'application pour fournir des services aux utilisateurs à proximité.Par rapport aux services de cloud computing déployés de manière centralisée, l'edge computing résout des problèmes tels que la longue latence et le trafic à convergence élevée, offrant ainsi une meilleure prise en charge des services en temps réel et exigeants en bande passante.
L'incendie de ChatGPT a déclenché une nouvelle vague de développement de l'IA, accélérant l'immersion de l'IA dans davantage de domaines d'application tels que l'industrie, la vente au détail, les maisons intelligentes, les villes intelligentes, etc. côté application, et s'appuyer uniquement sur le cloud n'est plus en mesure de répondre à la demande réelle, l'edge computing améliore le dernier kilomètre des applications d'IA.Dans le cadre de la politique nationale de développement vigoureux de l'économie numérique, le cloud computing chinois est entré dans une période de développement inclusif, la demande en informatique de pointe a augmenté et l'intégration de la périphérie et de la fin du cloud est devenue une direction d'évolution importante pour l'avenir.
Le marché de l'informatique de pointe connaîtra une croissance de 36,1 % au cours des cinq prochaines années
L'industrie de l'informatique de pointe est entrée dans une phase de développement constant, comme en témoignent la diversification progressive de ses fournisseurs de services, l'expansion de la taille du marché et la poursuite de l'expansion des domaines d'application.En termes de taille du marché, les données du rapport de suivi d'IDC montrent que la taille globale du marché des serveurs Edge Computing en Chine a atteint 3,31 milliards de dollars américains en 2021, et que la taille globale du marché des serveurs Edge Computing en Chine devrait croître selon un taux de croissance annuel composé. taux de 22,2 % de 2020 à 2025. Sullivan prévoit que la taille du marché de l’informatique de pointe en Chine devrait atteindre 250,9 milliards de RMB en 2027, avec un TCAC de 36,1 % de 2023 à 2027.
L’éco-industrie de l’informatique de pointe prospère
L'informatique de pointe en est actuellement aux premiers stades de l'épidémie et les frontières commerciales dans la chaîne industrielle sont relativement floues.Pour les fournisseurs individuels, il est nécessaire d'envisager l'intégration avec les scénarios commerciaux, et il est également nécessaire d'avoir la capacité de s'adapter aux changements des scénarios commerciaux du niveau technique, et il est également nécessaire de garantir qu'il existe un degré élevé de compatibilité avec l'équipement matériel, ainsi que la capacité d'ingénierie à réaliser des projets.
La chaîne industrielle de l'informatique de pointe est divisée en fournisseurs de puces, fournisseurs d'algorithmes, fabricants de périphériques matériels et fournisseurs de solutions.Les fournisseurs de puces développent principalement des puces arithmétiques de l'extrémité vers la périphérie jusqu'au côté cloud, et en plus des puces côté périphérie, ils développent également des cartes d'accélération et prennent en charge les plates-formes de développement de logiciels.Les fournisseurs d'algorithmes prennent les algorithmes de vision par ordinateur comme base pour créer des algorithmes généraux ou personnalisés, et certaines entreprises créent également des centres commerciaux d'algorithmes ou des plates-formes de formation et de diffusion.Les fournisseurs d'équipements investissent activement dans les produits informatiques de pointe, et la forme des produits informatiques de pointe s'enrichit constamment, formant progressivement une pile complète de produits informatiques de pointe, de la puce à la machine entière.Les fournisseurs de solutions proposent des solutions logicielles ou intégrées logiciel-matériel pour des secteurs spécifiques.
Les applications de l’industrie Edge Computing s’accélèrent
Dans le domaine de la ville intelligente
Une inspection complète de la propriété urbaine est actuellement couramment utilisée en mode d'inspection manuelle, et le mode d'inspection manuelle présente les problèmes de coûts élevés en temps et en main d'œuvre, de dépendance du processus à l'égard des individus, d'une couverture et d'une fréquence d'inspection médiocres et d'une qualité médiocre. contrôle.Dans le même temps, le processus d’inspection a enregistré une énorme quantité de données, mais ces ressources de données n’ont pas été transformées en actifs de données permettant d’autonomiser les entreprises.En appliquant la technologie d'IA aux scénarios d'inspection mobiles, l'entreprise a créé un véhicule d'inspection intelligent d'IA pour la gouvernance urbaine, qui adopte des technologies telles que l'Internet des objets, le cloud computing, les algorithmes d'IA et transporte des équipements professionnels tels que des caméras haute définition, sur- des écrans de bord et des serveurs latéraux IA, et combine le mécanisme d'inspection de « système intelligent + machine intelligente + assistance du personnel ».Il promeut la transformation de la gouvernance urbaine d’une gouvernance à forte intensité de personnel vers une intelligence mécanique, du jugement empirique à l’analyse des données et d’une réponse passive à une découverte active.
Dans le domaine du chantier intelligent
Les solutions de chantier de construction intelligentes basées sur l'informatique de pointe appliquent l'intégration profonde de la technologie de l'IA aux travaux traditionnels de surveillance de la sécurité du secteur de la construction, en plaçant un terminal d'analyse d'IA de pointe sur le chantier de construction, complétant ainsi la recherche et le développement indépendants d'algorithmes d'IA visuels basés sur la vidéo intelligente. technologie d'analyse, détection à plein temps des événements à détecter (par exemple, détecter s'il faut ou non porter un casque), fourniture de services d'identification des points de risque pour la sécurité et de rappel du personnel, de l'environnement, de la sécurité et d'autres services de rappel d'alarme, et prise d'initiative pour l'identification des risques facteurs, protection intelligente par l'IA, réduction des coûts de main-d'œuvre, pour répondre aux besoins de gestion de la sécurité du personnel et des biens des chantiers de construction.
Dans le domaine des transports intelligents
L'architecture côté cloud est devenue le paradigme de base pour le déploiement d'applications dans l'industrie du transport intelligent, le côté cloud étant responsable de la gestion centralisée et d'une partie du traitement des données, le côté périphérie fournissant principalement l'analyse des données et les décisions de calcul en périphérie. -faire le traitement, et le côté final principalement responsable de la collecte des données commerciales.
Dans des scénarios spécifiques tels que la coordination véhicule-route, les intersections holographiques, la conduite automatique et le trafic ferroviaire, un grand nombre de dispositifs hétérogènes sont accessibles, et ces dispositifs nécessitent une gestion des accès, une gestion des sorties, un traitement des alarmes et un traitement d'exploitation et de maintenance.L'Edge Computing peut diviser pour mieux régner, transformer le grand en petit, fournir des fonctions de conversion de protocole entre couches, obtenir un accès unifié et stable, et même un contrôle collaboratif de données hétérogènes.
Dans le domaine de la fabrication industrielle
Scénario d'optimisation du processus de production : actuellement, un grand nombre de systèmes de fabrication discrets sont limités par le caractère incomplet des données, et l'efficacité globale de l'équipement et d'autres calculs de données d'indice sont relativement bâclés, ce qui rend difficile leur utilisation pour l'optimisation de l'efficacité.Plate-forme informatique de pointe basée sur un modèle d'informations sur l'équipement pour obtenir une communication horizontale et une communication verticale du système de fabrication au niveau sémantique, basée sur un mécanisme de traitement de flux de données en temps réel pour regrouper et analyser un grand nombre de données de terrain en temps réel, afin d'obtenir une ligne de production basée sur un modèle fusion d'informations multi-sources de données, pour fournir un support de données puissant pour la prise de décision dans le système de fabrication discret.
Scénario de maintenance prédictive des équipements : la maintenance des équipements industriels est divisée en trois types : la maintenance réparatrice, la maintenance préventive et la maintenance prédictive.La maintenance réparatrice appartient à la maintenance ex post facto, la maintenance préventive et la maintenance prédictive appartiennent à la maintenance ex ante, la première est basée sur le temps, les performances de l'équipement, les conditions du site et d'autres facteurs pour la maintenance régulière des équipements, plus ou moins basés sur l'humain. expérience, cette dernière grâce à la collecte de données de capteurs, à la surveillance en temps réel de l'état de fonctionnement de l'équipement, basée sur le modèle industriel d'analyse des données, et à prédire avec précision le moment où la panne se produit.
Scénario d'inspection de la qualité industrielle : le champ d'inspection par vision industrielle est la première forme d'inspection optique automatique (AOI) traditionnelle dans le domaine de l'inspection de la qualité, mais le développement de l'AOI jusqu'à présent, dans de nombreuses détections de défauts et autres scénarios complexes, en raison des défauts d'une variété De types, l'extraction des fonctionnalités est incomplète, les algorithmes adaptatifs ont une faible extensibilité, la ligne de production est fréquemment mise à jour, la migration des algorithmes n'est pas flexible et d'autres facteurs, le système AOI traditionnel a été difficile à répondre aux besoins de développement de la ligne de production.Par conséquent, la plate-forme d'algorithmes d'inspection de la qualité industrielle de l'IA représentée par l'apprentissage profond + l'apprentissage de petits échantillons remplace progressivement le schéma d'inspection visuelle traditionnel, et la plate-forme d'inspection de la qualité industrielle de l'IA est passée par deux étapes d'algorithmes d'apprentissage automatique classiques et d'algorithmes d'inspection d'apprentissage profond.
Heure de publication : 08 octobre 2023