技術(shù)
導(dǎo)讀:伴隨著物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代到來(lái)的,不止是這百億計(jì)的終端設(shè)備,更是以PB為單位的數(shù)據(jù)洪流,以智能攝像頭為例,隨著分辨率從1080P轉(zhuǎn)向4K,其一天所采集到的數(shù)據(jù)量將達(dá)到200GB,據(jù)統(tǒng)計(jì),2020年時(shí)平均每名互聯(lián)網(wǎng)用戶每天將產(chǎn)生1.5GB的數(shù)據(jù)量。
通常我們認(rèn)為,物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展需要經(jīng)過(guò)三個(gè)階段:互聯(lián)、智能、自治。
時(shí)至今日,物聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)逐漸進(jìn)入公共交通、安防環(huán)保、電力、智能家居、醫(yī)療健康等諸多領(lǐng)域,根據(jù)《2018-2023年中國(guó)物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)細(xì)分市場(chǎng)需求與投資機(jī)會(huì)分析報(bào)告》,2020年全球物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)量將達(dá)到204億,這也表明,物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代真的到來(lái)了,最起碼到了互聯(lián)階段。
伴隨著物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代到來(lái)的,不止是這百億計(jì)的終端設(shè)備,更是以PB為單位的數(shù)據(jù)洪流,以智能攝像頭為例,隨著分辨率從1080P轉(zhuǎn)向4K,其一天所采集到的數(shù)據(jù)量將達(dá)到200GB,據(jù)統(tǒng)計(jì),2020年時(shí)平均每名互聯(lián)網(wǎng)用戶每天將產(chǎn)生1.5GB的數(shù)據(jù)量。
因此,物聯(lián)網(wǎng)若想繼續(xù)發(fā)展,從即將到來(lái)或已經(jīng)到來(lái)的互聯(lián)階段邁入智能階段,需要做的便是將這些數(shù)據(jù)更進(jìn)一步的收集、分類、處理,而做這些工作的,便是人工智能。
圖片源自leadspace
在目前的人工智能領(lǐng)域,處理終端設(shè)備數(shù)據(jù)的計(jì)算點(diǎn)往往發(fā)生在云端數(shù)據(jù)中心,大致過(guò)程為物聯(lián)網(wǎng)終端設(shè)備產(chǎn)生數(shù)據(jù),發(fā)送到云端數(shù)據(jù)中心,人工智能進(jìn)行計(jì)算,再將數(shù)據(jù)返回終端,以此實(shí)現(xiàn)互聯(lián)效果。
這樣的處理方式,一方面帶來(lái)的是網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的堵塞,延長(zhǎng)終端設(shè)備的響應(yīng)時(shí)間,另一方面,隨著PB級(jí)別的數(shù)據(jù)源源不斷的傳送到云端,云端服務(wù)器所承載的壓力也隨著增大。
在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,所有的計(jì)算都是在電腦本地計(jì)算。物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展才使得數(shù)據(jù)計(jì)算逐漸從邊緣集中到云端。既然云端計(jì)算不符合物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展趨勢(shì),為何不將計(jì)算再返回到邊緣計(jì)算呢?
所謂邊緣計(jì)算,指在靠近物或數(shù)據(jù)源頭的一側(cè),融合網(wǎng)絡(luò)、計(jì)算、存儲(chǔ)、應(yīng)用核心能力的開(kāi)放平臺(tái),就近提供智能互聯(lián)服務(wù)。
這樣帶來(lái)的好處便是,終端設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù),不需要傳送到云端利用人工智能進(jìn)行處理后,再返回?cái)?shù)據(jù)產(chǎn)生端。利用邊緣計(jì)算技術(shù),數(shù)據(jù)在設(shè)備產(chǎn)生端直接計(jì)算,就近處理后便可直接反饋到設(shè)備。
那么,邊緣計(jì)算的出現(xiàn)是否又意味著物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代不再需要云計(jì)算呢?答案是否定的,邊緣計(jì)算的特性適合大量細(xì)小、需要實(shí)時(shí)處理的數(shù)據(jù),而這些也是物聯(lián)網(wǎng)億級(jí)終端設(shè)備所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)特點(diǎn),隨著邊緣計(jì)算的發(fā)展,未來(lái)物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生的50%的數(shù)據(jù)也將轉(zhuǎn)移至邊緣側(cè)進(jìn)行。
云計(jì)算與邊緣計(jì)算(圖片源自techwireasia)
而對(duì)于部分需要集中式處理的數(shù)據(jù),仍然需要交付到云計(jì)算中心,通過(guò)人工智能進(jìn)行挖掘,深度學(xué)習(xí),處理后再交還原處。也因此,邊緣計(jì)算和云計(jì)算根本不存在所謂的競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系,而是協(xié)同作用。
最簡(jiǎn)單的例子,如果說(shuō)邊緣計(jì)算和云計(jì)算是競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系,那么云計(jì)算3A巨頭為何紛紛開(kāi)始布局邊緣計(jì)算,阿里云更是在今年明確提出打造“云+邊+端”三位一體戰(zhàn)略,金山云也于近期推出“1KM邊緣計(jì)算解決方案”。
結(jié)語(yǔ):物聯(lián)網(wǎng)的特性表明終端設(shè)備所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)全部集中到云端AI處理是不行的,物聯(lián)網(wǎng)要想邁入互聯(lián)、甚至是智能階段,必須將大量細(xì)小,并且需要實(shí)時(shí)響應(yīng)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移到邊緣處理,集中式數(shù)據(jù)仍交給云端AI進(jìn)行。