物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)計算新方式,邊緣計算加強人工智能生態(tài)融合

隨著萬物互聯(lián)的時代的到來，物聯(lián)網(wǎng)前端設(shè)備呈現(xiàn)爆發(fā)式增長，隨而產(chǎn)生的數(shù)據(jù)也呈現(xiàn)幾何式增長。海量數(shù)據(jù)中，由于商業(yè)用戶和消費者對效率和速度的要求越來越高，低延遲已經(jīng)成了標(biāo)配。為了滿足這種需求，一種新的計算方式：邊緣計算進(jìn)入了大眾視野。

邊緣計算，是一種分散式運算的架構(gòu)，將應(yīng)用程序、數(shù)據(jù)資料與服務(wù)的運算，由網(wǎng)絡(luò)中心節(jié)點，移往網(wǎng)絡(luò)邏輯上的邊緣節(jié)點來處理。邊緣運算將原本完全由中心節(jié)點處理大型服務(wù)加以分解，切割成更小與更容易管理的部分，分散到邊緣節(jié)點去處理。邊緣節(jié)點更接近于用戶終端裝置，可以加快資料的處理與傳送速度，減少延遲。

邊緣計算助力AI駛?cè)搿翱燔嚨馈?

雖然AI現(xiàn)在已經(jīng)取得了非常大的突破，但同樣還面臨著很多挑戰(zhàn)。最大的就是，AI在進(jìn)行分析處理時，需要消耗大量的計算資源和存儲資源。邊緣計算靠近物理設(shè)備或數(shù)據(jù)源頭的網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)，融合網(wǎng)絡(luò)、計算、存儲、應(yīng)用核心能力的開放平臺，就近提供邊緣智能服務(wù)，來滿足AI快速連接、實時業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)優(yōu)化、應(yīng)用智能、安全與隱私保護(hù)等方面的關(guān)鍵需求技術(shù)，使得AI應(yīng)用的性能、整體可靠性大大提升。

同時，邊緣計算的另一大優(yōu)勢也在AI領(lǐng)域得以發(fā)揚光大，就是實時性。例如AR/VR，互聯(lián)汽車，無人駕駛、遠(yuǎn)程醫(yī)療，以及智慧城市，上述這些智能終端產(chǎn)品及解決方案，都是無法容忍超過數(shù)毫秒的時延，并對于抖動或時延變化極其敏感的。舉例來說，互聯(lián)汽車要求低時延、高帶寬，并基于接近于用戶計算和內(nèi)容存儲，這些條件都使得邊緣核心成為了必備項。在很多場景下，尤其是使用封閉式自動化操作來維護(hù)高可用性的場景，響應(yīng)時間必須保證在幾十毫秒內(nèi)，而這種條件除邊緣計算外是無法達(dá)成的。

中科博宏引入邊緣計算?推動嵌入式人工智能發(fā)展

中科博宏引入邊緣計算，通過嵌入式人工智能技術(shù)實現(xiàn)對終端及設(shè)備的海量、異構(gòu)與實時連接，并在前端對數(shù)據(jù)進(jìn)行實時分析與自動處理，最終實現(xiàn)動態(tài)自我優(yōu)化、調(diào)整并執(zhí)行策略。中科博宏現(xiàn)擁有成熟完備的嵌入式人工智能解決方案。方案基于原創(chuàng)的AI算法，將大量計算機視覺與深度學(xué)習(xí)的運算技術(shù)在本地通過嵌入式系統(tǒng)的方法實現(xiàn)，同時生成云服務(wù)所需要的必要數(shù)據(jù)。這樣，即使普通硬件產(chǎn)品也可擁有人工智能功能，能夠擁有實時處理計算機視覺和深度學(xué)習(xí)運算的能力，既降低了人工智能終端成本，又將人工智能延伸至更多應(yīng)用場景。

放眼未來，邊緣計算的發(fā)展和應(yīng)用前景無限。中科博宏作為一家擁有多項自知識產(chǎn)權(quán)的人工智能高科技企業(yè)，憑借對人工智能技術(shù)多年來的研發(fā)投入與經(jīng)驗積累，現(xiàn)已加入邊緣計算產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟，并將與聯(lián)盟各成員單位進(jìn)行更深度的交流與合作，支撐邊緣計算重點行業(yè)的應(yīng)用創(chuàng)新與示范推廣，并積極推動聯(lián)盟與國內(nèi)外標(biāo)準(zhǔn)及產(chǎn)業(yè)組織的廣泛合作與對接，引領(lǐng)邊緣計算產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展，加強嵌入式人工智能生態(tài)的融合創(chuàng)新。