人工智能

融入AI,邊緣計算按下升級鍵

作者:張心怡 來源:中國電子報、電子信息產業網發布時間:2020-09-30 07:40我要評論

在5G浪潮的驅動下,智能設備、自動駕駛、VR/AR、智能制造等對于實時性、本地性有著較強需求的場景日益豐富,邊緣計算應運而生,有效提升了用戶體驗。但是,隨著強實時數據量的迅速攀升,且數據形態更加多元,邊緣計算面臨的技術挑戰更加復雜。在這一趨勢下,融入AI能力的智能邊緣計算應勢而起。

邊緣計算智能化升級

在IoT時代,海量設備將接入網絡,進行數據采集和用戶交互。在5G和AI的乘數效應下,數據的“量”和“質”都發生了改變。

其中,“量”的變化有兩個維度。一方面,數據量呈現指數級增長;另一方面,有實時性要求處理的數據迅速上升,對于將云處理的數據下沉到邊緣提出要求。據IDC預測,2025年全球物聯網連接數將增長至270億個,物聯網設備數量將達到1000億臺,全球數據總量預計2025年將達到163個ZB,而未來超過70%的數據和應用將在邊緣產生和處理。

而“質”的變化,體現在數據形態上。從PC時代到移動時代再到IoT時代,數據類型也從結構化數據、圖形數據發展到多媒體數據,再到描述AI的元數據。在AI應用中,數據不僅僅被簡單的存儲、傳輸,其價值也需要深度挖掘。這就要求數據必須靠近信息源,進行本地化的智能分析與預處理。

“新型終端設備的數據產生要做預處理和消化。消化指的是做一些過濾,哪些往后臺傳,哪些要處理,哪些處理完要傳到前端設備,這個過程必須在邊緣側完成??梢哉f,邊緣計算非常重要,是真正支持萬物智能化的關鍵點?!庇⑻貭栔袊芯吭涸洪L宋繼強在近期召開的“未來智能邊緣計算論壇”上表示。

智能邊緣計算是對邊緣計算的智能化升級。宋繼強表示,智能邊緣、AI和5G是真正實現數據價值的關鍵技術轉折點,三種技術將加速突破和融合,成為智能世界的新型基礎設施,驅動各行各業新一輪的智能創新?!?/p>

“邊緣計算強調的是計算發生的位置,是在云的邊緣、網絡的邊緣還是設備的邊緣。智能邊緣計算是將智能處理能力載入邊緣計算,它不是對數據進行處理、過濾或者是簡單的分析,而是將AI能力融入其中?!彼卫^強在接受《中國電子報》等媒體采訪時表示。

值得一提的是,邊緣計算是一種場景眾多且高度差異化的計算模式。除了計算發生的位置,與設備的距離(是有距離還是集成在設備上)、用途、環境,都對邊緣計算的架構體系有著不同的要求。要高效處理多樣化的數據,并將相應數據存儲在邊緣的不同位置,需要效能更高的計算、存儲和連接。

應用潛能逐步彰顯

2020年,疫情防控和復工復產成為全球經濟的兩條主線。在此期間,人與信息接觸的方式發生了改變,推動數字經濟進一步向智能經濟演進。遠程辦公、在線醫療、在線教育等智能應用井噴式發展,對智能的需求前所未有。

在接受《中國電子報》采訪時,宋繼強表示,智能邊緣計算將在智能經濟的發展過程中,有著充足的發揮空間。

在遠程教學和遠程辦公中,由于傳統的網絡基礎設施存在不平均的情況,以及缺乏智能化處理機制,通常會將所有用戶的信息等同傳輸。但是,不同場景下的信息傳輸和處理存在差異性。例如,在會議講話中,語音信息和臉部、手勢的視覺信息相對重要,其他的信息屬于缺乏變化或是次要元素。

“如果有智能邊緣計算,可以對輸入的視頻信號進行差異化的編碼。傳輸過程的總信息量沒有丟失,但是需要的數據量大幅度降低?!彼卫^強表示。

車路協同也是一個典型的邊緣計算場景。交通路口等車輛工作環境包含大量高傳輸量的高清視頻傳感器、延時很低的雷達等,除了數據導入和簡單的過濾之外還需要AI處理,實現發現問題、做出決策并執行的流程。

“交通路口可以在幾個方向上都有攝像頭,把攝像頭的數據放在邊緣,將車和人三維重建到場景中,并實時跟蹤其速度和軌跡。如果有足夠的計算量,就可以提前預測碰撞。這些都是邊緣計算才能做到的?!彼卫^強向本報記者表示。

機器人是智能邊緣計算的典型用例,英特爾一直通過產學研合作的方式推動機器人產業的發展,推進基于5G的云邊端一體化部署,機器人更加智能化,自主感知和決策能力增強。


責任編輯:趙強
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