क्लाउड सर्भिस देखि एज कम्प्युटिङ सम्म, एआई "लास्ट माइल" मा आउँछ

एज कम्प्युटिङ बजारले अर्को पाँच वर्षमा 36.1% CAGR बढ्ने छ

किनारा कम्प्युटिङ उद्योग स्थिर विकासको चरणमा प्रवेश गरेको छ, जसलाई यसको सेवा प्रदायकहरूको क्रमिक विविधता, विस्तारित बजार आकार, र अनुप्रयोग क्षेत्रहरूको थप विस्तारले प्रमाणित गरेको छ। बजार आकारको सन्दर्भमा, IDC को ट्र्याकिङ रिपोर्टको डेटाले देखाउँछ कि चीनमा किनारा कम्प्युटिङ सर्भरहरूको समग्र बजार आकार 2021 मा US $ 3.31 बिलियन पुगेको छ, र चीनमा किनारा कम्प्युटिङ सर्भरहरूको समग्र बजार आकार कम्पाउन्ड वार्षिक वृद्धिमा बढ्ने अपेक्षा गरिएको छ। २०२० देखि २०२५ सम्म २२.२% दर। सुलिभानले चीनमा एज कम्प्युटिङको बजार आकार २०२३ देखि २०२७ सम्म ३६.१% को CAGR सहित २०२७ मा २५०.९ बिलियन RMB पुग्ने अनुमान गरेको छ।

एज कम्प्युटिङ इको-उद्योग फस्टाउँछ

एज कम्प्युटिङ हाल प्रकोपको प्रारम्भिक चरणमा छ, र उद्योग श्रृंखलामा व्यापार सीमाहरू अपेक्षाकृत अस्पष्ट छन्। व्यक्तिगत विक्रेताहरूको लागि, व्यापार परिदृश्यहरूसँग एकीकरणलाई विचार गर्न आवश्यक छ, र प्राविधिक स्तरबाट व्यापार परिदृश्यहरूमा परिवर्तनहरू अनुकूलन गर्ने क्षमता पनि आवश्यक छ, र यो सुनिश्चित गर्न पनि आवश्यक छ कि त्यहाँ उच्च स्तरको छ। हार्डवेयर उपकरणको साथ अनुकूलता, साथै परियोजनाहरू ल्यान्ड गर्न इन्जिनियरिङ क्षमता।

किनारा कम्प्युटिङ उद्योग श्रृंखला चिप विक्रेताहरू, एल्गोरिथ्म विक्रेताहरू, हार्डवेयर उपकरण निर्माताहरू, र समाधान प्रदायकहरूमा विभाजित छ। चिप विक्रेताहरूले प्रायः अंकगणितीय चिपहरू अन्त-साइड देखि किनारा-साइड देखि क्लाउड-साइड विकास गर्छन्, र किनारा-साइड चिपहरूका अतिरिक्त, तिनीहरूले एक्सेलेरेशन कार्डहरू र सफ्टवेयर विकास प्लेटफर्महरू समर्थन गर्छन्। एल्गोरिथ्म विक्रेताहरूले कम्प्युटर भिजन एल्गोरिदमलाई सामान्य वा अनुकूलित एल्गोरिदमहरू निर्माण गर्नको लागि कोरको रूपमा लिन्छन्, र त्यहाँ एल्गोरिदम मलहरू वा प्रशिक्षण र पुश प्लेटफर्महरू निर्माण गर्ने उद्यमहरू पनि छन्। उपकरण विक्रेताहरू सक्रिय रूपमा किनारा कम्प्युटिङ उत्पादनहरूमा लगानी गर्दै छन्, र किनारा कम्प्युटिङ उत्पादनहरूको फारम निरन्तर समृद्ध हुँदैछ, बिस्तारै चिपबाट सम्पूर्ण मेसिनमा किनारा कम्प्युटिङ उत्पादनहरूको पूर्ण स्ट्याक बनाउँदै। समाधान प्रदायकहरूले विशेष उद्योगहरूको लागि सफ्टवेयर वा सफ्टवेयर-हार्डवेयर-एकीकृत समाधानहरू प्रदान गर्छन्।

एज कम्प्युटिङ उद्योग अनुप्रयोगहरू गति

स्मार्ट सिटीको क्षेत्रमा

सहरी सम्पत्तिको व्यापक निरीक्षण हाल म्यानुअल निरीक्षणको मोडमा प्रयोग गरिन्छ, र म्यानुअल निरीक्षण मोडमा उच्च समय-खपत र श्रम-गहन लागत, व्यक्तिहरूमा प्रक्रिया निर्भरता, खराब कभरेज र निरीक्षण आवृत्ति, र खराब गुणस्तरको समस्याहरू छन्। नियन्त्रण। एकै समयमा निरीक्षण प्रक्रियाले ठूलो मात्रामा डाटा रेकर्ड गर्यो, तर यी डाटा स्रोतहरूलाई व्यापार सशक्तिकरणको लागि डाटा सम्पत्तिमा रूपान्तरण गरिएको छैन। मोबाइल निरीक्षण परिदृश्यहरूमा एआई टेक्नोलोजी लागू गरेर, इन्टरप्राइजले शहरी शासन एआई इन्टेलिजेन्ट इन्स्पेक्शन भेहिकल सिर्जना गरेको छ, जसले इन्टरनेट अफ थिंग्स, क्लाउड कम्प्युटिङ, एआई एल्गोरिदम जस्ता प्रविधिहरू अपनाउने र उच्च परिभाषा क्यामेरा जस्ता व्यावसायिक उपकरणहरू बोक्छ। बोर्ड डिस्प्ले, र एआई साइड सर्भरहरू, र "बुद्धिमान प्रणाली + बौद्धिक मेसिन + स्टाफ सहायता" को निरीक्षण संयन्त्र संयोजन गर्दछ। यसले सहरी शासनको रूपान्तरणलाई कर्मचारी-गहनबाट मेकानिकल बुद्धिमत्तामा, अनुभवजन्य निर्णयबाट डेटा विश्लेषणमा, र सक्रिय खोजमा निष्क्रिय प्रतिक्रियाबाट प्रवर्द्धन गर्दछ।

बौद्धिक निर्माण साइट को क्षेत्र मा

एज कम्प्युटिङमा आधारित बौद्धिक निर्माण साइट समाधानहरूले AI टेक्नोलोजीको गहिरो एकीकरणलाई परम्परागत निर्माण उद्योग सुरक्षा अनुगमन कार्यमा लागू गर्दछ, निर्माण साइटमा एज एआई विश्लेषण टर्मिनल राखेर, स्वतन्त्र अनुसन्धान र बौद्धिक भिडियोमा आधारित दृश्य एआई एल्गोरिदमहरूको विकास पूरा गरेर। एनालिटिक्स टेक्नोलोजी, पत्ता लाग्ने घटनाहरूको पूर्ण-समय पत्ता लगाउने (जस्तै, हेल्मेट लगाउने वा नगर्ने पत्ता लगाउने), कर्मचारीहरू, वातावरण, सुरक्षा र अन्य सुरक्षा जोखिम बिन्दु पहिचान र अलार्म रिमाइन्डर सेवाहरू प्रदान गर्ने, र असुरक्षितको पहिचान गर्न पहल गर्ने। कारकहरू, एआई इन्टेलिजेन्ट गार्डिङ, जनशक्ति लागत बचत, निर्माण साइटहरूको कर्मचारी र सम्पत्ति सुरक्षा व्यवस्थापन आवश्यकताहरू पूरा गर्न।

बौद्धिक यातायात को क्षेत्र मा

क्लाउड-साइड-एन्ड आर्किटेक्चर बुद्धिमानी यातायात उद्योगमा अनुप्रयोगहरूको तैनातीको लागि आधारभूत प्रतिमान भएको छ, क्लाउड पक्ष केन्द्रीकृत व्यवस्थापन र डाटा प्रोसेसिंगको अंशको लागि जिम्मेवार छ, किनारा पक्षले मुख्य रूपमा किनारा-साइड डेटा विश्लेषण र गणना निर्णय प्रदान गर्दछ। -बनाउने प्रशोधन, र अन्त पक्ष मुख्य रूपमा व्यापार डेटा को संग्रह को लागी जिम्मेवार छ।

वाहन-सडक समन्वय, होलोग्राफिक चौराहे, स्वचालित ड्राइभिङ, र रेल ट्राफिक जस्ता विशिष्ट परिदृश्यहरूमा, त्यहाँ ठूलो संख्यामा विषम यन्त्रहरू पहुँच गरिएका छन्, र यी उपकरणहरूलाई पहुँच व्यवस्थापन, निकास व्यवस्थापन, अलार्म प्रशोधन, र सञ्चालन र मर्मत प्रशोधन आवश्यक पर्दछ। एज कम्प्युटिङले विभाजित र जित्न सक्छ, ठूलोलाई सानोमा बदल्न सक्छ, क्रस-लेयर प्रोटोकल रूपान्तरण कार्यहरू प्रदान गर्न सक्छ, एकीकृत र स्थिर पहुँच प्राप्त गर्न सक्छ, र विषम डेटाको सहयोगी नियन्त्रण पनि।

औद्योगिक उत्पादन को क्षेत्र मा

उत्पादन प्रक्रिया अप्टिमाइजेसन परिदृश्य: हाल, डेटाको अपूर्णताले ठूलो संख्यामा अलग्गै निर्माण प्रणालीहरू सीमित छन्, र समग्र उपकरण दक्षता र अन्य सूचकांक डेटा गणनाहरू अपेक्षाकृत ढिलो छन्, यसले दक्षता अनुकूलनको लागि प्रयोग गर्न गाह्रो बनाउँछ। एज कम्प्युटिङ प्लेटफर्म उपकरण सूचना मोडेलमा आधारित सिमान्टिक स्तर निर्माण प्रणाली तेर्सो संचार र ठाडो संचार प्राप्त गर्न, वास्तविक-समय डाटा प्रवाह प्रशोधन संयन्त्रमा आधारित र ठूलो संख्यामा फिल्ड वास्तविक-समय डेटाको विश्लेषण गर्न, मोडेल-आधारित उत्पादन लाइन प्राप्त गर्न। बहु-डेटा स्रोत जानकारी फ्यूजन, अलग उत्पादन प्रणालीमा निर्णय-निर्धारणको लागि शक्तिशाली डेटा समर्थन प्रदान गर्न।

उपकरण पूर्वानुमानात्मक मर्मत परिदृश्य: औद्योगिक उपकरणहरूको मर्मतसम्भारलाई तीन प्रकारमा विभाजन गरिएको छ: पुनरुत्थानात्मक मर्मतसम्भार, निवारक मर्मतसम्भार, र पूर्वानुमानात्मक मर्मतसम्भार। पुनर्स्थापना मर्मत सम्भार पूर्व पोस्ट-फ्याक्टो मर्मतसम्भार, निवारक मर्मतसम्भार, र पूर्वानुमान मर्मत पूर्व-पूर्व मर्मतसम्भारसँग सम्बन्धित छ, पहिलेको समय, उपकरण प्रदर्शन, साइट अवस्था, र उपकरणको नियमित मर्मतका लागि अन्य कारकहरूमा आधारित छ, कम वा कम मानवमा आधारित। अनुभव, पछिल्लो सेन्सर डेटा को संग्रह को माध्यम बाट, उपकरण को अपरेटिंग राज्य को वास्तविक समय निगरानी, ​​डाटा विश्लेषण को औद्योगिक मोडेल को आधार मा, र सही भविष्यवाणी कहिले विफलता हुन्छ।

औद्योगिक गुणस्तर निरीक्षण परिदृश्य: औद्योगिक दृष्टि निरीक्षण क्षेत्र गुणस्तर निरीक्षण क्षेत्रमा पहिलो परम्परागत स्वचालित अप्टिकल निरीक्षण (AOI) फारम हो, तर AOI को विकास अहिलेसम्म, धेरै दोष पत्ता लगाउने र अन्य जटिल परिदृश्यहरूमा, विभिन्न प्रकारका दोषहरूको कारण। प्रकारहरूको, सुविधा निकासी अपूर्ण छ, अनुकूली एल्गोरिदमहरू कमजोर एक्स्टेन्सिबिलिटी, उत्पादन लाइन बारम्बार अद्यावधिक गरिन्छ, एल्गोरिदम माइग्रेसन लचिलो छैन, र अन्य कारकहरू, परम्परागत AOI प्रणाली उत्पादन लाइन आवश्यकताहरूको विकास पूरा गर्न गाह्रो भएको छ। तसर्थ, AI औद्योगिक गुणस्तर निरीक्षण एल्गोरिदम प्लेटफर्मले गहिरो सिकाइ + सानो नमूना सिकाइ द्वारा प्रतिनिधित्व गर्दछ बिस्तारै परम्परागत दृश्य निरीक्षण योजनालाई प्रतिस्थापन गर्दैछ, र AI औद्योगिक गुणस्तर निरीक्षण प्लेटफर्मले क्लासिकल मेसिन लर्निंग एल्गोरिदम र गहिरो शिक्षा निरीक्षण एल्गोरिदमका दुई चरणहरू पार गरेको छ।