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AI和5G是邊緣計算發展的兩大驅動力

我快閉嘴 ? 來源:通信世界全媒體 ? 作者:甄清嵐 ? 2020-12-30 15:54 ? 次閱讀

在新基建時代背景下,5GAI、物聯網等技術牽引著計算力從數據中心向邊緣側下沉,成為行業應用創新的驅動力,在12月17日 “ABC SUMMIT 2020百度云智峰會”上,浪潮聯合百度發布邊緣計算解決方案——百度邊緣計算盒子??梢哉f,此次新品的發布驅動了邊緣計算、AI、5G等新技術的向傳統行業融合,加速了智慧城市、智慧制造、無人駕駛等創新應用的產業化落地。

AI和5G是邊緣計算發展的兩大驅動力

IDC預測,從2020年到2025年全球智能終端接入數量會快速增長,達到1500億。而智能終端的快速增長必然會引起大量的數據和AI決策需求,從而帶動企業基礎設施投資的增長。浪潮邊緣計算事業部總經理孫波坦言,“這種增長會大量導向邊緣側,預測企業基礎設施建設在邊緣的部署比例將從2020年的10%增長到2023年的50%?!蓖瑫r,因為云-邊-端協同是在端位發力,端爆發增長的同時拉動邊,邊會同步帶動數據中心側的設備同步增長。“大數據整合決策分析離不開數據中心的計算,所以邊緣計算是未來發展的大趨勢?!?/p>

據了解,目前邊緣計算已成功在運營商、工業制造、智能交通等多領域生根發芽,甚至茁壯成長。邊緣計算并非新詞,為什么在近兩年才火熱起來?在新基建戰略下,其快速增長的主要拉動力又在何處?孫波解釋稱,邊緣計算的發展離不開兩大技術拉動力:AI和5G。未來邊緣計算應該聚焦七大方向。

一是ICT融合,主要圍繞5G基站,5G的小站建設。二是新一代CDN。未來,計算力部署到邊緣側后,CDN將是泛CDN,不單是內容分發,還包括視頻渲染,網絡加速,以及邊緣端物聯網設備轉接轉發等。三是智能網聯汽車。目前,很多互聯網企業及車企都在積極探索智能網連車,無人駕駛汽車落地指日可待。四是工業互聯網。據了解,浪潮已經與百度在工業互聯網領域進行深度合作,部分技術已經落地。五是產業+AI。“在能源、交通、健康、金融等行業,存在大量邊緣計算的場景,只是等待行業挖掘,幫客戶優化,實現落地?!睂O波解釋說。六是城市治理。如通過智能交通來解決道路擁堵、優化交通安全等問題。七是智能物聯網。如物聯網上層需要計算力的匯總節點,為整個生態提供計算力的輸出。

百度邊緣計算盒子智能調節AI算力

在5G與AI的推動下,計算力要不斷從云端向邊緣延伸,演化出多樣性的邊緣計算場景。面向不同的邊緣計算場景,浪潮率先布局推出多款產品以支撐不同場景對邊緣算力的差異性需求?;诎俣華I算法能力、云平臺和邊緣計算平臺的優勢,浪潮聯合百度發布了一款產業+AI場景的邊緣產品——百度邊緣計算盒子。

“這款產品,融合浪潮與百度在算力基礎設施、AI模型算法的優勢,形成一個互補的形態。”孫波指出,百度邊緣計算盒子基于低能耗架構,采用更加穩定的軟硬件一體化設計,具備數據中心級高可靠性設計;具備很強的環境適應性,能夠適應零下四十攝氏度到零上七十攝氏度的溫度,可以滿足要求嚴苛的工業級邊緣計算環境的要求;提供16TOPS+算力模塊化擴展;支撐復雜的AI負載要求,適用智慧零售、智慧景區、智慧交通等場景。

浪潮此次發布百度邊緣計算盒子與此前邊緣計算盒子最大的不同是,可以通過模塊化的方式,智能調節盒子AI算力,即針對不同的場景,按需擴展算力。此外,目前大多客戶的軟件平臺基于x86架構,通過百度邊緣計算盒子可以快速移植,直接進行無縫遷移。

在針對客戶數據敏感性的要求方面,浪潮采取四級防護的措施。一級是物理防護,通過邊緣計算盒子各種各樣接口,設計防護方案,建設安全防護平臺。二是入侵檢測,當盒子被打開或者被操作的時候,能夠實現第一時間報警。三是OS層級防護,通過安全加固軟件SFR,即基于白名單上的訪問用戶才能通過,否則的話一概拒絕。四是傳輸安全防護,解決數據在傳送或者接收過程不被篡改?!皩嶋H上基于公網,浪潮把全國各地的邊緣計算盒打通、互聯,在公網建一整套企業私網,通過加密隧道技術,做好數據的加密防護?!睂O波介紹到。

邊緣風口呼喚一體化解決方案,驅動行業創新應用落地

面向邊緣側多樣化、復雜的場景需求,浪潮與百度匯聚雙方在基礎設施、系統、算法、應用等方面優勢,實現浪潮硬件與百度智能云邊緣計算平臺完美融合,為智慧交通、智能工廠、智慧園區、智慧零售等應用場景提供邊緣一體化解決方案,驅動邊緣計算、AI、5G的向傳統行業的加速落地。

在能源領域,浪潮聯合百度推出了智能油井解決方案,通過對油田現場智能儀器的電壓、電流、載荷、溫度、視頻圖像等數據進行自動化采集,在基于浪潮智算小站EIS200的百度邊緣計算平臺進行實時分析處理,并將數據回傳到百度智能云平臺進行模型的優化與算法迭代,實現對油井設備的智能監測管理。同時,礦機可以按照底下油量儲備情況去智能啟停和調節它的頻率,從而節省電費80%以上。

在制造領域,浪潮與百度合作基于AI和邊緣技術,將工廠質檢工人的經驗轉換為人工智能算法,并應用于產品質檢環節,一臺邊緣設備可以把6名質檢工從重復、繁瑣的質檢工作解脫出來,更多的投入到開創性、有思想、有創意的工作中,投資回報率是傳統設備6.5倍。

在交通領域,浪潮與百度也在合作進行車路協同下智慧交通基礎設施建設:通過在路邊部署百度與浪潮聯合研發的邊緣計算盒子,能夠實時采集車流量、車速、周邊環境等信息,實現車與車(V2V)、車與路(V2I)、車與人(V2P)、車與云(V2N)等信息交互和共享,使車和周圍環境協同與配合,降低擁堵率,提升道路通行速度,保證道路行車安全。

不可忽略的是,孫波也提出,目前邊緣計算的落地還面臨一些問題,如差異化場景下項目型交付,通用性差;一些邊緣計算技術剛剛起步,缺少統一標準,成熟度低,穩定性低;桌面級芯片與設計,可靠性低;產品黑盒不可替代,價格貴;缺少AI算力,無法支撐邊緣決策等。

“基于當前的現狀和問題,浪潮希望未來在邊緣計算的場景下,能夠聯合更多的業界合作伙伴,共建邊緣生態。希望能夠聯合運營商、百度等領先機構制定統一的標準。在生態方面,包括芯片、系統、應用、算法等,需協同聯動,共同把整個生態全棧組合起來,從而幫助最終客戶去做TCO的優化,去實現整個產業的升級。”孫波指出。
責任編輯:tzh

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