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AI和5G是边缘计算发展的两大驱动力

我快闭嘴 来源:通信世界全媒体 作者:甄清岚 2020-12-30 15:54 次阅读

在新基建时代背景下,5GAI物联网等技术牵引着计算力从数据中心向边缘侧下沉,成为行业应用创新的驱动力,在12月17日 “ABC SUMMIT 2020百度云智峰会”上,浪潮联合百度发布边缘计算解决方案——百度边缘计算盒子。可以说,此次新品的发布驱动了边缘计算、AI、5G等新技术的向传统行业融合,加速了智慧城市、智慧制造、无人驾驶等创新应用的产业化落地。

AI和5G是边缘计算发展的两大驱动力

IDC预测,从2020年到2025年全球智能终端接入数量会快速增长,达到1500亿。而智能终端的快速增长必然会引起大量的数据和AI决策需求,从而带动企业基础设施投资的增长。浪潮边缘计算事业部总经理孙波坦言,“这种增长会大量导向边缘侧,预测企业基础设施建设在边缘的部署比例将从2020年的10%增长到2023年的50%。”同时,因为云-边-端协同是在端位发力,端爆发增长的同时拉动边,边会同步带动数据中心侧的设备同步增长。“大数据整合决策分析离不开数据中心的计算,所以边缘计算是未来发展的大趋势。”

据了解,目前边缘计算已成功在运营商、工业制造、智能交通等多领域生根发芽,甚至茁壮成长。边缘计算并非新词,为什么在近两年才火热起来?在新基建战略下,其快速增长的主要拉动力又在何处?孙波解释称,边缘计算的发展离不开两大技术拉动力:AI和5G。未来边缘计算应该聚焦七大方向。

一是ICT融合,主要围绕5G基站,5G的小站建设。二是新一代CDN。未来,计算力部署到边缘侧后,CDN将是泛CDN,不单是内容分发,还包括视频渲染,网络加速,以及边缘端物联网设备转接转发等。三是智能网联汽车。目前,很多互联网企业及车企都在积极探索智能网连车,无人驾驶汽车落地指日可待。四是工业互联网。据了解,浪潮已经与百度在工业互联网领域进行深度合作,部分技术已经落地。五是产业+AI。“在能源、交通、健康、金融等行业,存在大量边缘计算的场景,只是等待行业挖掘,帮客户优化,实现落地。”孙波解释说。六是城市治理。如通过智能交通来解决道路拥堵、优化交通安全等问题。七是智能物联网。如物联网上层需要计算力的汇总节点,为整个生态提供计算力的输出。

百度边缘计算盒子智能调节AI算力

在5G与AI的推动下,计算力要不断从云端向边缘延伸,演化出多样性的边缘计算场景。面向不同的边缘计算场景,浪潮率先布局推出多款产品以支撑不同场景对边缘算力的差异性需求。基于百度AI算法能力、云平台和边缘计算平台的优势,浪潮联合百度发布了一款产业+AI场景的边缘产品——百度边缘计算盒子。

“这款产品,融合浪潮与百度在算力基础设施、AI模型算法的优势,形成一个互补的形态。”孙波指出,百度边缘计算盒子基于低能耗架构,采用更加稳定的软硬件一体化设计,具备数据中心级高可靠性设计;具备很强的环境适应性,能够适应零下四十摄氏度到零上七十摄氏度的温度,可以满足要求严苛的工业级边缘计算环境的要求;提供16TOPS+算力模块化扩展;支撑复杂的AI负载要求,适用智慧零售、智慧景区、智慧交通等场景。

浪潮此次发布百度边缘计算盒子与此前边缘计算盒子最大的不同是,可以通过模块化的方式,智能调节盒子AI算力,即针对不同的场景,按需扩展算力。此外,目前大多客户的软件平台基于x86架构,通过百度边缘计算盒子可以快速移植,直接进行无缝迁移。

在针对客户数据敏感性的要求方面,浪潮采取四级防护的措施。一级是物理防护,通过边缘计算盒子各种各样接口,设计防护方案,建设安全防护平台。二是入侵检测,当盒子被打开或者被操作的时候,能够实现第一时间报警。三是OS层级防护,通过安全加固软件SFR,即基于白名单上的访问用户才能通过,否则的话一概拒绝。四是传输安全防护,解决数据在传送或者接收过程不被篡改。“实际上基于公网,浪潮把全国各地的边缘计算盒打通、互联,在公网建一整套企业私网,通过加密隧道技术,做好数据的加密防护。”孙波介绍到。

边缘风口呼唤一体化解决方案,驱动行业创新应用落地

面向边缘侧多样化、复杂的场景需求,浪潮与百度汇聚双方在基础设施、系统、算法、应用等方面优势,实现浪潮硬件与百度智能云边缘计算平台完美融合,为智慧交通、智能工厂、智慧园区、智慧零售等应用场景提供边缘一体化解决方案,驱动边缘计算、AI、5G的向传统行业的加速落地。

在能源领域,浪潮联合百度推出了智能油井解决方案,通过对油田现场智能仪器的电压、电流、载荷、温度、视频图像等数据进行自动化采集,在基于浪潮智算小站EIS200的百度边缘计算平台进行实时分析处理,并将数据回传到百度智能云平台进行模型的优化与算法迭代,实现对油井设备的智能监测管理。同时,矿机可以按照底下油量储备情况去智能启停和调节它的频率,从而节省电费80%以上。

在制造领域,浪潮与百度合作基于AI和边缘技术,将工厂质检工人的经验转换为人工智能算法,并应用于产品质检环节,一台边缘设备可以把6名质检工从重复、繁琐的质检工作解脱出来,更多的投入到开创性、有思想、有创意的工作中,投资回报率是传统设备6.5倍。

在交通领域,浪潮与百度也在合作进行车路协同下智慧交通基础设施建设:通过在路边部署百度与浪潮联合研发的边缘计算盒子,能够实时采集车流量、车速、周边环境等信息,实现车与车(V2V)、车与路(V2I)、车与人(V2P)、车与云(V2N)等信息交互和共享,使车和周围环境协同与配合,降低拥堵率,提升道路通行速度,保证道路行车安全。

不可忽略的是,孙波也提出,目前边缘计算的落地还面临一些问题,如差异化场景下项目型交付,通用性差;一些边缘计算技术刚刚起步,缺少统一标准,成熟度低,稳定性低;桌面级芯片与设计,可靠性低;产品黑盒不可替代,价格贵;缺少AI算力,无法支撑边缘决策等。

“基于当前的现状和问题,浪潮希望未来在边缘计算的场景下,能够联合更多的业界合作伙伴,共建边缘生态。希望能够联合运营商、百度等领先机构制定统一的标准。在生态方面,包括芯片、系统、应用、算法等,需协同联动,共同把整个生态全栈组合起来,从而帮助最终客户去做TCO的优化,去实现整个产业的升级。”孙波指出。
责任编辑:tzh

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