AI与边缘计算驱动物联网发展
通常我们认为,物联网的发展需要经过三个阶段:互联、智能、自治。
时至今日,物联网已经逐渐进入公共交通、安防环保、电力、智能家居、医疗健康等诸多领域,根据《2018-2023年中国物联网行业细分市场需求与投资机会分析报告》,2020年全球物联网设备数量将达到204亿,这也表明,物联网时代真的到来了,最起码到了互联阶段。
伴随着物联网时代到来的,不止是这百亿计的终端设备,更是以PB为单位的数据洪流,以智能摄像头为例,随着分辨率从1080P转向4K,其一天所采集到的数据量将达到200GB,据统计,2020年时平均每名互联网用户每天将产生1.5GB的数据量。
因此,物联网若想继续发展,从即将到来或已经到来的互联阶段迈入智能阶段,需要做的便是将这些数据更进一步的收集、分类、处理,而做这些工作的,便是人工智能。
在目前的人工智能领域,处理终端设备数据的计算点往往发生在云端数据中心,大致过程为物联网终端设备产生数据,发送到云端数据中心,人工智能进行计算,再将数据返回终端,以此实现互联效果。
这样的处理方式,一方面带来的是网络节点的堵塞,延长终端设备的响应时间,另一方面,随着PB级别的数据源源不断的传送到云端,云端服务器所承载的压力也随着增大。
在互联网时代,所有的计算都是在电脑本地计算。物联网的发展才使得数据计算逐渐从边缘集中到云端。既然云端计算不符合物联网的发展趋势,为何不将计算再返回到边缘计算呢?
所谓边缘计算,指在靠近物或数据源头的一侧,融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台,就近提供智能互联服务。
这样带来的好处便是,终端设备产生的数据,不需要传送到云端利用人工智能进行处理后,再返回数据产生端。利用边缘计算技术,数据在设备产生端直接计算,就近处理后便可直接反馈到设备。
那么,边缘计算的出现是否又意味着物联网时代不再需要云计算呢?答案是否定的,边缘计算的特性适合大量细小、需要实时处理的数据,而这些也是物联网亿级终端设备所产生的数据特点,随着边缘计算的发展,未来物联网产生的50%的数据也将转移至边缘侧进行。
而对于部分需要集中式处理的数据,仍然需要交付到云计算中心,通过人工智能进行挖掘,深度学习,处理后再交还原处。也因此,边缘计算和云计算根本不存在所谓的竞争关系,而是协同作用。
最简单的例子,如果说边缘计算和云计算是竞争关系,那么云计算3A巨头为何纷纷开始布局边缘计算,阿里云更是在今年明确提出打造“云+边+端”三位一体战略,金山云也于近期推出“1KM边缘计算解决方案”。
结语:物联网的特性表明终端设备所产生的数据全部集中到云端AI处理是不行的,物联网要想迈入互联、甚至是智能阶段,必须将大量细小,并且需要实时响应的数据转移到边缘处理,集中式数据仍交给云端AI进行。
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