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邊緣計算升級,打通“人工智能的最后一公里”

振動傳感器 2020-10-19 220 0

到2023年,將有75%的數據產生于數據中心以外的地方。這些地方可能是工廠、醫院,抑或零售商店、城市……

其中,超過50%的數據將會在邊緣產生。數據在邊緣端被處理、存儲和分析,可滿足低延遲、高可靠性和隱私性等各種用途、場景的需求。

隨著網絡向5G轉型,人工智能(AI)應用無處不在且與日俱增,作為“人工智能的最后一公里”,智能邊緣來了!

邊緣計算升級

今年,智能邊緣是一個在IT界屢屢被提及的詞匯。從早前的邊緣計算,到現在的智能邊緣,概念更迭的背后昭示著怎樣的趨勢和變化?“對于以前的邊緣計算來講,智能邊緣計算是一個升級。”在日前舉行的“未來智能邊緣計算論壇”期間,在接受《中國科學報》采訪時,英特爾中國研究院院長宋繼強表示。

他告訴記者,邊緣計算主要是強調計算發生的位置,即計算發生在云的邊緣、網絡的邊緣還是設備的邊緣,而智能邊緣則是強調在這一過程中AI所發揮的作用。“智能邊緣將是未來人工智能真正在很多地方發揮效力的應用場景。目前,智能邊緣總體市場規模為350億美元,預計到2025年將增長至650億美元以上。”宋繼強說。

而在中國工程院院士、中國科學院計算技術研究所所長孫凝暉看來,從上世紀80年代機器之間的一元互聯,即IT1.0時代,發展到未來人、機、物三元互聯的IT3.0時代,很大一個區別是邊緣有大量物的存在,即互聯網要進入萬物智聯的時代。

他對比了不同階段信息基礎設施各自的特點。在IT1.0時代,信息處理的主要方式是超級計算中心,計算機網絡追求高速率,要求“算得快”。在IT2.0時代,云計算中心追求共享,要“算得省”,以高吞吐量為目標。而在IT3.0時代,高吞量計算中心通過天地一體泛在網或物聯網進行信息傳輸,追求“算得多”,強調高并發、強實時、全局可調和內構安全。“這中間的變化,可以拿飛機和高鐵來加以對比。” 孫凝暉說。

從數據的處理、過濾或簡單分析,到運用AI能力對一些物理場景的視覺數據做實時處理,從邊緣計算到智能邊緣,“提出的要求將會更高”。宋繼強指出。

云邊端融合

“高通量是IT3.0時代信息基礎設施的新標簽。”孫凝暉認為。在他看來,IT3.0時代的新型信息基礎設施要面向人、機、物三元融合的新要求,提供高通量的計算與傳輸能力,以及萬物智聯服務的高品質保障。

具體而言,高通量有四個具體技術特征。其中,高并發是指信息通量要達到億級并行,連接千億級互聯物端;強實時是指終端到云端的延遲可控,同時能夠支持實時語音等延遲敏感應用;全局可調則是指具有全局的可測、可調能力,提高在大載荷下的資源匹配效率;此外,對于工業生產領域的基礎應用而言,一定要有很強的安全屬性,即內構安全或內置安全屬性,強化對安全的控制手段。

而在宋繼強看來,未來的計算系統要具備多個智能設備合作及在線學習能力。他舉例說,未來如果有一個媽媽帶著小孩去醫院看病,丟了一部手機,只需要給機器人派發一個命令“幫我找一下手機”就可以。在這一過程中,機器人一方面需要有記錄和構建知識圖譜的能力,也要有根據任務指令規劃自身行動的能力。

“而后者如果靠機器人本身,我覺得對機器人硬件的要求太高,它就是一個電池供電的設備,不方便讓它做這么多事。這時就需要利用智能邊緣來加以解決。” 宋繼強告訴記者,此時不需要即時響應的計算可以卸載到邊緣端,通過人工智能和5G等技術,實現云邊端融合,讓比較小的前端設備無形中具備更大的存儲和計算容量。

智能邊緣尚處于發展的初期階段。為了讓機器人盡快向自主智能系統演進,在未來智能邊緣計算論壇上,英特爾中國研究院宣布,將和全球頂尖的學術機構一起,聯合舉辦為期三年的全球機器人學習室內挑戰賽,旨在推進服務機器人自學習能力技術的切實突破,推動行業應用落地。同時,英特爾“機器人創新生態”也宣布將全面升級。

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