数据化和边缘自治驱动智能解决方案

如果有一个词来描述我们似乎生活的数据新时代，那可能是“数据化”。然后是“边缘自治”，指的是能够使用该数据直接在边缘做出决策。

这些将在下周的Boards and Solutions 2020 虚拟会议（2020 年 10 月 13 日至 14 日）上进行深入解释。

关于数据化，英伟达欧洲、中东和非洲地区智慧城市业务发展总监 Charbel Aoun 描述了将对我们的生活产生重大影响的四大趋势，并解释说，每 60 秒连接 8,000 台新的物联网设备，“数字化使数据化成为可能”。

他补充说：“物联网可以将世界变成可用于对资源利用做出宏观决策的数据。信息是减少浪费和提高效率的好方法。这正是物联网所提供的。“这是物联网一词之父 Kevin Ashton 在 1999 年的愿景。今天，这一愿景正在成为现实。”

事实上，数据就是一切，不仅在边缘，而且在数据中心，因为Nvidia在其 GTC 会议上透露了其数据处理单元 (DPU) 的更多细节。

Aoun 在他的演讲中描述了数据化的进程，他以智慧城市面临的巨大挑战为例。“全球约有 10 亿台摄像机，24/7 全天候记录，生成大量数据。人类基本上不可能处理这么多的数据。给你一个想法，使用一台 1080P 分辨率的相机，34 fps 的 H.264 I，将在 24 小时内生成 47GB 的数据，在一年内生成 17TB 的数据。另一方面，一个闭路电视操作员可以专注 30 分钟，同时观看 4-16 个视频流。这意味着对于您想要监控的每 100 个屏幕或 100 个流，您需要六个操作员。要了解挑战的规模，让我们看看该市的闭路电视数量。在上海，超过 100 万台闭路电视，伦敦 500,000 台，莫斯科 200,000 台，洛杉矶 25,000 台，柏林 20,000 台。”

Nvidia 的 Charbel Aoun 通过一些实际示例说明了 AI 如何为城市管理者提供应对 21 世纪城市挑战的新解决方案。（图片：Nvidia / Boards and Solutions 2020）。

“现在您可以了解城市中所有摄像机可以生成的数据量，以及维护和监控所需的资源量。” 在他的论文“人工智能如何让城市变得更智能——用 IVA 为人工智能城市提供动力”中，Aoun 谈到了人工智能如何以非常有效和高效的方式帮助理解信息过载，提供洞察力并实现实时决策以增强公民的生活。他通过一些实例说明了人工智能如何为城市管理者提供应对 21 世纪城市挑战的新解决方案。

边缘自治实际上将推动价值
虽然生成的所有这些数据都需要进行处理和分析以提供洞察力并促成行动，但边缘设备本身是否能够智能地做出决策呢？这是凌华科技首席执行官兼创始人刘建华发表的论文“洞察边缘自治——边缘计算的未来”的前提。他解释说，由于大部分数据是在边缘收集的，因此边缘也是应该使用“边缘自治”原则决定行动的地方。

凌华科技的 Jim Liu 描述了一个支持智能应用的边缘框架（图片：凌华科技 / Boards and Solutions 2020）

他说：“我们相信边缘技术的未来是自主性。价值是在边缘实现的。边缘是数据分析和控制的最有效和最有效的位置。” 他解释了边缘自治及其细分为核心自治和群体自治。他说，核心自治专注于让单机智能和智能。但是，单机智能甚至机器对机器还不够。“如果你想解决效率问题，或者你想获得好处，你必须考虑如何确保所有这些机器、人员，甚至公用事业都连接在一起并‘协同工作’。这就是我们所说的“群体自治”。这就是边缘计算的最终目的。这是关于他们如何支持运营效率并获得越来越多的利益。”

刘解释说，群体自治是为了确保边缘设备收集的所有信息都可以透明和共享[指智能机器的“群体”]。如果边缘设备能够在它们之间共享信息和数据，它们就可以创建共享智能，从而在边缘实现更多自主权。

自主性也将成为工业创新的关键部分
自主决策也将成为未来工业自动化创新的关键部分，正如 Arm 高性能物联网、汽车和物联网产品线副总裁 John Heinlein 在他的论文中解释的那样, “加速工业自动化创新”。

在谈到智能制造和仓储中经典自动化、工业物联网和机器人技术的三个不同领域时，他说：“在所有这些领域中，我们看到了越来越自主和越来越自主决策的趋势，那就是将来会很重要。”

Arm 的 John Heinlein 表示，我们看到了越来越多的自主性和越来越自主的决策制定的趋势，这在未来将很重要。（图片：Arm / Boards and Solutions 2020）

“考虑到这些趋势，我们相信我们称之为自主之旅的趋势正在增长，我们相信通过解决几个关键挑战，我们可以实现未来的智能制造和仓储。”

他补充说，没有哪个行业不会从更好的数据捕获和更好的数据分析中受益。

这就是为什么数据化和边缘自治将成为推动未来智能城市、智能工厂、智能家居和智能一切的重要因素。

审核编辑 黄昊宇