邊緣設(shè)備智能化的基本要求

將計(jì)算基礎(chǔ)架構(gòu)從數(shù)據(jù)中心擴(kuò)展到邊緣這一主張，得到了越來(lái)越廣泛的共識(shí)。諸如聯(lián)邦學(xué)習(xí)之類的概念，通過(guò)共享的預(yù)測(cè)模型進(jìn)行協(xié)作學(xué)習(xí)這種方式，將標(biāo)準(zhǔn)集中式機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)方法從數(shù)據(jù)中心轉(zhuǎn)移到手機(jī)——在將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到云的需求中，智能邊緣計(jì)算卡，消解了對(duì)可實(shí)現(xiàn)ML能力的要求。5而各種深度***網(wǎng)絡(luò)(DNN)，每天都在發(fā)展、以更好地賦能基于邊緣的處理功能。成功地將智能帶到邊緣設(shè)備也帶來(lái)了與傳統(tǒng)的AI不同的商機(jī)——例如：個(gè)性化購(gòu)物，智能邊緣計(jì)算設(shè)備，基于AI的助手;或在制造設(shè)施中進(jìn)行預(yù)測(cè)分析。邊緣/霧計(jì)算的應(yīng)用，比如：車輛的自動(dòng)駕駛;需要復(fù)雜反饋機(jī)制的機(jī)器人技術(shù)的遠(yuǎn)程控制;甚至是使用ML、可更好地管理可再生能源的智能電網(wǎng)終端設(shè)備;以及在電網(wǎng)中對(duì)本地電能使用進(jìn)行預(yù)測(cè)分析。對(duì)于此類應(yīng)用，成功實(shí)施AI的主要決定因素包括：成本效益低功耗可重構(gòu)性/靈活性尺寸

邊緣計(jì)算

在工業(yè)領(lǐng)域，邊緣應(yīng)用場(chǎng)景包括能源分析、物流規(guī)劃、工藝優(yōu)化分析等。就生產(chǎn)任務(wù)分配而言，需根據(jù)生產(chǎn)訂單為生產(chǎn)進(jìn)行的設(shè)備排產(chǎn)排程，智能邊緣計(jì)算，這是APS或者廣義MES的基本任務(wù)單元，需要大量計(jì)算。這些計(jì)算是靠具體MES廠商的軟件平臺(tái)，還是“邊緣計(jì)算”平臺(tái)—基于Web技術(shù)構(gòu)建的分析平臺(tái)，在未來(lái)并不會(huì)存在太多差別。從某種意義上說(shuō)MES系統(tǒng)本身是一種傳統(tǒng)的架構(gòu)，而其既可以在軟件系統(tǒng)，也可以存在于云、霧或者邊緣側(cè)。在這樣的應(yīng)用場(chǎng)景，總體而言，在整個(gè)智能制造、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用中，各自分工如下。自動(dòng)化廠商提供“采集”，包括數(shù)據(jù)源的作用，這是利用自動(dòng)化已經(jīng)在分布式I/O采集、總線互聯(lián)、以及控制機(jī)器所產(chǎn)生的機(jī)器生產(chǎn)、狀態(tài)、質(zhì)量等原生“信息”。ICT廠商則提供“傳輸”，實(shí)現(xiàn)工業(yè)連接。因?yàn)樵谌绾翁峁?shù)據(jù)的傳輸、存儲(chǔ)、計(jì)算方面，ICT廠商有其傳統(tǒng)優(yōu)勢(shì)，包括成本方面，已經(jīng)云平臺(tái)的優(yōu)勢(shì)。傳統(tǒng)工業(yè)企業(yè)的業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)，則為分析軟件（***的或者企業(yè)內(nèi)部）廠商提供“分析”的依據(jù)。這些業(yè)務(wù)過(guò)程的理解，仍然是不能缺少。產(chǎn)業(yè)鏈的協(xié)同，仍然是解決“質(zhì)量、成本、交付”的問(wèn)題。

邊緣計(jì)算

邊緣計(jì)算則讓自動(dòng)駕駛汽車更快速地處理數(shù)據(jù)成為可能。這種技術(shù)使得聯(lián)網(wǎng)設(shè)備能夠處理在“邊緣”形成的數(shù)據(jù)，智能邊緣計(jì)算價(jià)格，這里的“邊緣”是指位于設(shè)備內(nèi)部或者與設(shè)備本身要近得多的地方。

據(jù)估計(jì)，到2020年，每人每天平均將產(chǎn)生1.5GB的數(shù)據(jù)量。隨著越來(lái)越多的設(shè)備連接到互聯(lián)網(wǎng)并生成數(shù)據(jù)，云計(jì)算可能無(wú)法完全處理這些數(shù)據(jù)——尤其是在某些需要非?？焖俚靥幚頂?shù)據(jù)的使用場(chǎng)景當(dāng)中。

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