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云側(cè)還是邊側(cè),AI下的時(shí)代命題!
2022年8月6日,“以邊緣的力量”為主題的全球邊緣計(jì)算大會(huì)在深圳成功召開,本次大會(huì)由邊緣計(jì)算社區(qū)主辦。
作為邊緣計(jì)算領(lǐng)域的技術(shù)盛會(huì),本次大會(huì)齊聚各大企業(yè)、高校的技術(shù)專家和行業(yè)領(lǐng)袖,共同探討5G、邊緣計(jì)算、云邊協(xié)同、邊緣智能、邊緣云、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)等國(guó)內(nèi)外邊緣計(jì)算的前沿技術(shù)及理念。
英碼科技致力于AIoT細(xì)分領(lǐng)域的場(chǎng)景化解決方案,始終堅(jiān)持積極研發(fā)AI場(chǎng)景應(yīng)用創(chuàng)新的邊緣計(jì)算軟硬件產(chǎn)品。在本次全球邊緣計(jì)算大會(huì)上,英碼科技AI場(chǎng)景應(yīng)用事業(yè)部總監(jiān)盧志濤受邀參加,并重點(diǎn)分享了英碼科技在“邊緣計(jì)算”突圍的“方法論”。
1、抓住邊緣計(jì)算的先機(jī):唯快不破
隨著5G、人工智能、大數(shù)據(jù)、AIoT等前沿技術(shù)的發(fā)展,海量數(shù)據(jù)接踵而至,各種云計(jì)算開始成為數(shù)據(jù)采集、分析和決策的主流,當(dāng)市場(chǎng)都一致認(rèn)為這是風(fēng)口的時(shí)候,英碼科技卻以“側(cè)翼”飛出并突圍,征戰(zhàn)“邊緣計(jì)算”。
伴隨著業(yè)務(wù)場(chǎng)景的不斷變化和豐富,邊緣計(jì)算繼承云計(jì)算的智能,其內(nèi)涵不斷被重新定義和延展,也被認(rèn)為是“貼地”的云計(jì)算。
市場(chǎng)研究機(jī)構(gòu)Trend Force預(yù)測(cè),邊緣計(jì)算產(chǎn)品和服務(wù)市場(chǎng)在2018年至2022年將以復(fù)合年增長(zhǎng)率超過(guò)30%的速度增長(zhǎng),這一增速或有望打開千億級(jí)美元的市場(chǎng)空間。
另?yè)?jù)Gartner統(tǒng)計(jì)分析,到2025年,有75%的數(shù)據(jù)將產(chǎn)生于邊緣,2023年底有50%以上的大型企業(yè)將至少部署6個(gè)以上的邊緣計(jì)算應(yīng)用,主要用于物聯(lián)網(wǎng)或者沉浸式的邊緣計(jì)算體驗(yàn)。
根據(jù)Gartner預(yù)測(cè),2020年全球邊緣計(jì)算市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到411.4億美元,到2022年中國(guó)邊緣計(jì)算市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到325.31億美元。如此可見(jiàn),邊緣計(jì)算產(chǎn)業(yè)正進(jìn)入高速發(fā)展期,產(chǎn)業(yè)生態(tài)逐漸形成。
如今千行百業(yè)的智能應(yīng)用和數(shù)據(jù)量激增,網(wǎng)絡(luò)帶寬與計(jì)算吞吐量均成為計(jì)算的性能瓶頸,同時(shí)終端設(shè)備產(chǎn)生海量“小數(shù)據(jù)”等實(shí)時(shí)處理需求高速增長(zhǎng),這就帶動(dòng)邊緣計(jì)算成為數(shù)據(jù)時(shí)代技術(shù)落地的重要計(jì)算平臺(tái)。
據(jù)了解,英碼科技是2006年成立,以板卡模組設(shè)計(jì)起家,隨后,從硬件到軟件,一路征戰(zhàn),達(dá)到如今超過(guò)150人的規(guī)模。因此,英碼科技在行業(yè)立足多年,有獨(dú)特的市場(chǎng)優(yōu)勢(shì),也有不一樣的打法。
在智能時(shí)代,英碼科技不僅提前嗅到了市場(chǎng)的商機(jī),還及時(shí)在硬件、軟件方面開始部署“邊緣計(jì)算”的技術(shù)、方案等的研發(fā)和落地應(yīng)用,將算法部署、算力應(yīng)用賦能千行百業(yè)。
那么,英碼科技理解的“邊緣計(jì)算”有何不同,它有哪些獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)?
目前市場(chǎng)上常見(jiàn)的計(jì)算方式主要有三種,第一種是云側(cè)智能,就是把采集到的視頻數(shù)據(jù)上云,在云端進(jìn)行算法分析及業(yè)務(wù)應(yīng)用,適合數(shù)據(jù)量大且業(yè)務(wù)較復(fù)雜的場(chǎng)景;
第二種是端側(cè)智能,視頻數(shù)據(jù)在采集端即時(shí)算法分析后再傳輸,適合場(chǎng)景算法標(biāo)準(zhǔn)化且業(yè)務(wù)較簡(jiǎn)單的場(chǎng)景;
第三種就是邊側(cè)智能,也叫邊緣計(jì)算,視頻數(shù)據(jù)在邊緣側(cè)進(jìn)行算法分析后再上傳云端,適合場(chǎng)景算法需求多且業(yè)務(wù)能自行閉環(huán)的場(chǎng)景。
如今是“場(chǎng)景為王”的時(shí)代,雖然現(xiàn)在云端和終端的算法應(yīng)用,技術(shù)相對(duì)成熟了,但是如果所有數(shù)據(jù)都放在云端或者終端,數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)復(fù)雜而龐大,成本高,難運(yùn)維,實(shí)時(shí)性差,鏈路長(zhǎng),難以滿足千行百業(yè)用戶的定制化需求。
換句話說(shuō),當(dāng)場(chǎng)景越來(lái)越細(xì)分的時(shí)候,需要大量的定制化算法、小場(chǎng)景應(yīng)用。此時(shí)若再用笨重的大平臺(tái)部署方式,成本和架構(gòu)都與現(xiàn)實(shí)需求脫軌,于是,英碼科技便發(fā)現(xiàn)了邊緣計(jì)算的機(jī)會(huì)點(diǎn)。
“邊緣計(jì)算”能在邊緣側(cè)就解決部分?jǐn)?shù)據(jù)分析的難題,充分銜接端與云的“中間一公里”,滿足碎片化場(chǎng)景的需求,算法也更加多元,市場(chǎng)空間更大,能真正實(shí)現(xiàn)細(xì)分場(chǎng)景的業(yè)務(wù)閉環(huán)。
于是,英碼科技便有了專屬的市場(chǎng)定位:軟硬一體,揚(yáng)長(zhǎng)避短,用場(chǎng)景定義硬件。
2、市場(chǎng)定位:用場(chǎng)景定義硬件,賦能千行百業(yè)
近年來(lái),在AIoT技術(shù)驅(qū)動(dòng)下,邊緣計(jì)算的商業(yè)價(jià)值正逐漸凸顯。邊緣計(jì)算本質(zhì)是將原本集中在大型云計(jì)算平臺(tái)的數(shù)據(jù)計(jì)算、分析、存儲(chǔ)能力下沉,如圖像類非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理,通過(guò)算法模型前置,邊緣設(shè)備即可以完成數(shù)據(jù)的特征提取和推理分析,實(shí)現(xiàn)AI能力的下沉。
因此,低功耗、低時(shí)延、低帶寬也成為了邊緣計(jì)算的代名詞。
邊緣計(jì)算處在風(fēng)口,市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)異常激烈,常規(guī)“作戰(zhàn)”模式未必能有一席之地,英碼科技唯有另辟蹊徑,發(fā)揮15年硬件設(shè)計(jì)制造和軟件方面的沉淀和優(yōu)勢(shì),打造獨(dú)有的邊緣計(jì)算產(chǎn)品體系和生態(tài)。
在硬件方面,為解決人工智能發(fā)展的算力痛點(diǎn)和難點(diǎn),英碼科技陸續(xù)推出了適配多個(gè)平臺(tái)的AI模組和邊緣計(jì)算盒子產(chǎn)品,完成了從2T~32T的低、中、高算力系列產(chǎn)品布局。
同時(shí),英碼科技聯(lián)合知名AI芯片廠家,實(shí)現(xiàn)了不同芯片平臺(tái)組合的異構(gòu)方案,讓邊緣計(jì)算設(shè)備可以更好地支持AI加速以外的軟件應(yīng)用。
這個(gè)異構(gòu)方案可由單CPU芯片結(jié)合1~2個(gè)NPU芯片,最高實(shí)現(xiàn)32T的高算力盒子產(chǎn)品,是一個(gè)具備行業(yè)重要價(jià)值的產(chǎn)品創(chuàng)新成果。
這也讓英碼科技成為國(guó)內(nèi)少有的擁有跨多個(gè)芯片平臺(tái)邊緣計(jì)算盒子的企業(yè),這更是英碼科技的硬件能力。
在軟件方面,英碼科技自主設(shè)計(jì)研發(fā)出一套邊緣計(jì)算管理平臺(tái):新一代AIoT中臺(tái),這是一套高效、便捷的一體化管理系統(tǒng),能集中管理所有邊緣設(shè)備,解決用戶斷點(diǎn)式管理難題,提高軟硬件之間的契合度,讓管理更加得心應(yīng)手,幫助企業(yè)降本增效,助力智能化轉(zhuǎn)型。
英碼科技AIoT中臺(tái)具備三大優(yōu)勢(shì):適配國(guó)內(nèi)主流AI芯片平臺(tái)、算力協(xié)同、模型自優(yōu)化。它提供靈活搭配的算法模型和可視化的智能、高效管理模式,助力各類細(xì)分場(chǎng)景AI算法快速部署到邊緣計(jì)算設(shè)備,支撐各行各業(yè)實(shí)現(xiàn)AI碎片化場(chǎng)景落地。
它主要面向兩大類的客戶群體:
1)集成商客戶群體:為他們提供邊緣計(jì)算產(chǎn)品能力,集成更友好,選型更快捷,算法更豐富;
2)算法廠家客戶群體:為他們提供邊緣計(jì)算服務(wù)能力,移植更簡(jiǎn)單,應(yīng)用更容易,部署更方便。
對(duì)于算法廠家來(lái)說(shuō),相比于以往的GPU方案,英碼科技的邊緣計(jì)算盒子,在同等算力的情況下,成本至少下降50%。
不少公司并不是對(duì)邊緣計(jì)算不動(dòng)心,而是覺(jué)得每個(gè)平臺(tái)的適配周期很長(zhǎng),開發(fā)成本很高,不敢輕易嘗試,那么英碼科技的AIoT中臺(tái),涵蓋了國(guó)內(nèi)主流的AI平臺(tái),產(chǎn)品能力出類拔萃,六大優(yōu)勢(shì)也顯而易見(jiàn):
多平臺(tái)移植經(jīng)驗(yàn),提供的是“能夠解決客戶問(wèn)題,同時(shí)能夠廣復(fù)制”的高價(jià)值商業(yè)服務(wù);
嵌入式開發(fā)能力,形成輕量化、易部署的產(chǎn)品優(yōu)勢(shì),增強(qiáng)智能硬件的應(yīng)用能力;
軟硬件自定義,軟硬一體高效協(xié)同,逐步形成場(chǎng)景靈活性與高適配度的高價(jià)值解決方案;
系統(tǒng)級(jí)架構(gòu)設(shè)計(jì),最大發(fā)揮云邊的共生互補(bǔ),全面覆蓋多個(gè)邊緣場(chǎng)景,為邊緣智能底層技術(shù)和應(yīng)用的多元性提供更多可能;
算法生態(tài)層面,英碼設(shè)定了一個(gè)開放式的算法倉(cāng)庫(kù),與生態(tài)伙伴們共建,能依據(jù)場(chǎng)景按需加載,端云協(xié)同成倍提升智能力;
對(duì)于產(chǎn)品成本能力的考量,英碼技術(shù)邏輯是好用且不貴,易用又貼近工程,形成可長(zhǎng)期持續(xù)運(yùn)營(yíng)的產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)力。
其中,跨平臺(tái)算法移植是這個(gè)中臺(tái)最大的優(yōu)勢(shì),指的是中臺(tái)具備足夠多的算法生態(tài)廠家,而且廠家能夠快速地在各個(gè)AI芯片平臺(tái)跑通。
底層硬件平臺(tái),以組建的形式提供服務(wù),有常規(guī)的目標(biāo)檢測(cè),也有圖像分割,加上英碼科技的軟硬件產(chǎn)品全部是自研的,成本可控,這是比較大的優(yōu)勢(shì)。
而對(duì)于集成商客戶來(lái)說(shuō),它們沒(méi)有算法的能力,但需要方案、項(xiàng)目集成的打包能力或者是定制能力。
那么,英碼科技可以提供一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的API接口,開放二次開發(fā)接口,支持生態(tài)算法融入,通過(guò)這個(gè)AIoT平臺(tái),可以快速集成和應(yīng)用,大大縮減適配周期,解決邊緣計(jì)算產(chǎn)品從選型到場(chǎng)景應(yīng)用落地的“軟硬一體化”服務(wù)。
簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō),針對(duì)不同的場(chǎng)景需求,英碼科技既有單個(gè)邊緣計(jì)算盒子解決場(chǎng)景應(yīng)用的方案,也有通過(guò)邊緣計(jì)算盒子集成不同算法、算力分析的場(chǎng)景應(yīng)用方案,從場(chǎng)景出發(fā),賦能千行百業(yè)。
賦能場(chǎng)景,英碼邊緣能力輸出后,目前,英碼科技已擁有大量的服務(wù)客戶,覆蓋的領(lǐng)域包括智慧工廠、智能工地、智慧加油站、智慧城管等。
3、AI+邊緣計(jì)算,把降本增效做到極致
2018年,英碼科技以邊緣計(jì)算征戰(zhàn)AI場(chǎng)景化落地,除了自身硬件優(yōu)勢(shì)外,英碼科技還根據(jù)軟硬件集成的能力,打造了新一代AIoT中臺(tái),把自身的軟硬件產(chǎn)品線打通,為客戶提供更多高中低端的選擇和搭配模式。
但是,邊緣計(jì)算的賽道逐漸擁擠,英碼科技將面對(duì)哪些挑戰(zhàn)?又將在何處發(fā)力?
AI技術(shù)發(fā)展多年,應(yīng)用范圍和技術(shù)成熟度,都已被大家熟知,但是它的適應(yīng)性、商業(yè)模式、定制化、碎片化等,依舊是眾多AI企業(yè)或者大廠面臨的共同難題。
以英碼科技而言,面對(duì)的挑戰(zhàn)主要是兩個(gè)方面,一個(gè)是硬件層面的適配性,一個(gè)是項(xiàng)目周期拉長(zhǎng)的問(wèn)題。而這也是英碼科技未來(lái)的著力點(diǎn)。
第一,要將硬件層面的適配和性能提高,把降本增效做到極致。
此前,AIoT傳統(tǒng)的智能化解決方案是根據(jù)硬件“灌”算法,即根據(jù)不同型號(hào)、不同種類的硬件來(lái)為其適配一套算法,這種解決方案是以硬件為主導(dǎo)的。
這就導(dǎo)致硬件、場(chǎng)景和AI算法之間的聯(lián)系較為割裂,硬件的設(shè)計(jì)沒(méi)有考慮AI算法數(shù)據(jù)采集和硬件適配的需求,這導(dǎo)致算法的復(fù)用度低,算法必須在硬件功能與場(chǎng)景之間尋找平衡,性能上做出妥協(xié),硬件的性能與真實(shí)需求之間存在鴻溝。
AI時(shí)代的基礎(chǔ)產(chǎn)品不再是一個(gè)個(gè)孤立的硬件載體,也不是一個(gè)硬件搭配軟件這么簡(jiǎn)單,需要有一整套的具備擴(kuò)展性和低成本的軟硬件體系。
比如,英碼科技的邊緣計(jì)算盒子,以場(chǎng)景為載體做優(yōu)化,讓硬件產(chǎn)品的性能和適配性獲得更大的提升,給客戶的感覺(jué)就是成本相當(dāng),但性能提升,達(dá)到降本增效,成本起碼能節(jié)省50%。
第二,錘煉技術(shù),縮短項(xiàng)目周期。
AI在落地應(yīng)用的時(shí)候,面對(duì)的最大挑戰(zhàn)是定制化和碎片化。場(chǎng)景碎,技術(shù)落地難,是業(yè)內(nèi)普適性的挑戰(zhàn)。
場(chǎng)景細(xì)分時(shí),定制化需求增多,對(duì)硬件能力、軟件能力、集成能力、平臺(tái)能力等的要求都需要“一步到位”、快速響應(yīng)。
在這個(gè)“場(chǎng)景為王”的時(shí)代,英碼科技始終加大研發(fā)投入成本,錘煉軟硬件技術(shù),讓用戶無(wú)需頻繁更換硬件,就能通過(guò)場(chǎng)景定義硬件,在邊緣側(cè)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分析和決策,大大縮短項(xiàng)目的周期。
總結(jié):
隨著5G技術(shù)的發(fā)展以及AI能力的日益成熟,以及前端和終端算力越來(lái)越強(qiáng),數(shù)據(jù)互聯(lián)的行業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景會(huì)更分散、更多元,會(huì)有更多計(jì)算發(fā)生在遠(yuǎn)離傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心的地方。
而邊緣計(jì)算和人工智能的融合部署將會(huì)極大延展傳統(tǒng)云計(jì)算對(duì)數(shù)據(jù)處理分析的能力。
云、邊、端協(xié)同發(fā)展、融合,是AI應(yīng)用普及化的必要條件之一。而拓展AI應(yīng)用邊界的邊緣計(jì)算,正在突破安全性、可靠性和成本方面的限制,成為各行各業(yè)智能分析、智能決策、智能運(yùn)營(yíng)的新方案。
英碼科技順勢(shì)而為,抓住邊緣計(jì)算的市場(chǎng)機(jī)遇,以軟硬一體化的技術(shù)路徑和商業(yè)邏輯為用戶進(jìn)行場(chǎng)景賦能,為用戶提供一個(gè)有英碼科技特色的產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)。對(duì)于AI,放置于萬(wàn)千場(chǎng)景,以邊緣之力再造,奉行的是“由內(nèi)而外”的行業(yè)邏輯,看不見(jiàn)的建設(shè)與看得見(jiàn)的效率,以此來(lái)改變AI應(yīng)用與交付體驗(yàn)。其實(shí)之于邊緣計(jì)算,無(wú)數(shù)需求、模式在實(shí)踐的驗(yàn)證后,剛需的迫切與市場(chǎng)走向也就彰顯出來(lái)了。
未來(lái)的英碼,在視界再一次變幻時(shí),添增了另一抹色彩,以邊緣之名,場(chǎng)景定義硬件,也將定義AI的與眾不同與非同凡響。
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