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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(kāi)，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(zhuān)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(kāi)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(kāi)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(kāi)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(mǎn)足千行百業(yè)用戶(hù)的定制化需求。
換句話(huà)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(mǎn)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(zhuān)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(lèi)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(chǎng)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(hù)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?xún)?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(lèi)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(lèi)的客戶(hù)群體：
1)集成商客戶(hù)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(chǎng)家客戶(hù)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(chǎng)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(kāi)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(lèi)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(hù)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(kāi)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(kāi)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(chǎng)家，而且廠(chǎng)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(hù)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(kāi)放二次開(kāi)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(hù)，覆蓋的領(lǐng)域包括智慧工廠(chǎng)、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(xiàn)打通，為客戶(hù)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(chǎng)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(lèi)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(hù)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(hù)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(hù)進(jìn)行場(chǎng)景賦能，為用戶(hù)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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