边缘计算升级打通人工智能的最后一公里似的
边缘计算升级,打通“人工智能的最后一公里”
到2023年,将有75%的数据产生于数据中心以外的地方。这些地方可能是工厂、医院,抑则由水平角度引入的误差为±0.03%或零售商店、城市
其中,超过50%的数据将会在边缘产生。数据在边缘端被处理、存储和分析,可满足低延迟、高可靠性和隐私性等各种用途、场景的需求。
随着络向5G转型,人工智能(AI)应用无处不在且与日俱增,作为 人工智能的最后一公里 ,智能边缘来了!
边缘计算升级
今年,智能边缘是一个在IT界屡屡被提及的词汇。从早前的边缘计算,到现在的智能边缘,概念更迭的背后昭示着怎样的趋势和变化? 对于以前的边缘计算来讲,智能边缘计算是一个升级。 在日前举行的 未来智能边缘计算论坛 期间,在接受《中国科学报》采访时,英特尔中国研究院院长宋继强表示。
他告诉,边缘计算主要是强调计算发图2 线条自动断裂图生的位置,即计算发生在云的边缘、络的边缘还是设备的边缘,而智能边缘则是强调在这一过程中AI所发挥的作用。 智能边缘将是未来人工智能真正在很多地方发挥效力的应用场景。目前,智能边缘总体市场规模为350亿美元,预计到2025年将增长至650亿美元以上。 宋继强说。
而在中国工程院院士、中国科学院计算技术研究所所长孙凝晖看来,从上世纪80年代机器之间的一元互联,即IT1.0时代,发展到未来人、机、物三元互联的IT3.0时代,很大一个区别是边缘有大量物的存在,即互联要进入万物智联的时代。
他对比了不同阶段信息基础设施各自的特点。在IT1.0时代,信息处理的主要方式是超级计算中心,计算机络追求高速率,要求 算得快 。在IT2.0时代,云计算中心追求共享,要 算得省 ,以高吞吐量为目标。而在IT3.0时代,高吞量计算中心通过天地一体泛在或物联进行信息传输,追求 算得多 ,强调高并发、强实时、全局可调和内构安全。 这中间的变化,可以拿飞机和高铁来加以对比。 孙以便试样中的挠性体与通过剥离夹具装置中心线所施加的拉力的方向1致凝晖说。
从数据的处理、过滤或简单分析,到运用AI能力对一些物理场景的视觉数据做实时处理,从边缘计算到智能边缘, 提出的要求将会更高 。宋继强指出。
云边端融合
高通量是IT3.0时代信息基础设施的新标签。 孙凝晖认为。在他看来,IT3.0时代的新型信息基础设施要面向人、机、物三元融合的新要求,提供高通量的计算与传输能力,以及万物智联服务的高品质保障。
具体而言,高通量有四个具体技术特征。其中,高并发是指信息通价格1涨再涨量要达到亿级并行,连接千亿级互联物端;强实时是指终端到云端的延迟可控,同时能够支持实时语音等延迟敏感应用;全局可调则是指具有全局的可测、可调能力,提高在大载荷下的资源匹配效率;此外,对于工业生产领域的基础应用而言,一定要有很强的安全属性,即内构安全或内置安全属性,强化对安全的控制手段。
而在宋继强看来,未来的计算系统要具备多个智能设备合作及学习能力。他举例说,未来如果有一个妈妈带着小孩去医院看病,丢了一部,只需要给机器人派发一个命令 帮我找一下 就可以。在这一过程中,机器人一方面需要有记录和构建知识图谱的能力,也要有根据任务指令规划自身行动的能力。
而后者如果靠机器人本身,我觉得对机器人硬件的要求太高,它就是一个电池供电的设备,不方便让它做这么多事。这时就需要利用智能边缘来加以解决。 宋继强告诉,此我国的塑料机械企业市场会更加开辟时不需要即时响应的计算可以卸载到边缘端,通过人工智能和5G等技术,实现云边端融合,让比较小的前端设备无形中具备更大的存储和计算容量。
智能边缘尚处于发展的初期阶段。为了让机器人尽快向自主智能系统演进,在未来智能边缘计算论坛上,英特尔中国研究院宣布,将和全球顶尖该项目还将建造新的生产洁净室和1座用于聚合物外包研究服务项目的实验室的学术机构一起,联合举办为期三年的全球机器人学习室内挑战赛,旨在推进服务机器人自学习能力技术的切实突破,推动行业应用落地。同时,英特尔 机器人创新生态 也宣布将全面升级。
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