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為什么說(shuō)5G是邊緣的腿，而AI是邊緣的魂？
發(fā)布時(shí)間：2019-07-03
在科技領(lǐng)域，同一時(shí)期出現(xiàn)的諸多尖端理論或者是技術(shù)，總會(huì)在某一個(gè)點(diǎn)不期而遇，并且以一種組合的方式推動(dòng)社會(huì)進(jìn)步。在5G的帶動(dòng)下，AI和邊緣計(jì)算即是如此。最近隨著中國(guó)，德國(guó)，以及世界其他主要國(guó)家開(kāi)始5G落地，關(guān)于邊緣計(jì)算，AI和物聯(lián)網(wǎng)的話題再度被炒熱。得益于未來(lái)5G的高帶寬，邊緣計(jì)算有了落地的基礎(chǔ)，而AI的發(fā)展，則加快了相關(guān)應(yīng)用的進(jìn)步，隨之而來(lái)的則是萬(wàn)物互聯(lián)的物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代......
眾所周知，物聯(lián)網(wǎng)最基礎(chǔ)的要求是設(shè)備彼此能夠達(dá)到智能互聯(lián)，如果5G是彼此互聯(lián)的“腿”，那么AI則是知道如何互聯(lián)的“魂”。在當(dāng)今社會(huì)，數(shù)據(jù)爆炸性的增長(zhǎng)使得云端數(shù)據(jù)中心不堪重負(fù)，越來(lái)越多的應(yīng)用場(chǎng)景都要求數(shù)據(jù)必須以高度智慧化的方式實(shí)現(xiàn)即時(shí)識(shí)別和處理，否則將產(chǎn)生難以估量的損失，比如自動(dòng)駕駛......
據(jù)美國(guó)Tractica公司發(fā)布的數(shù)據(jù)顯示，到2025年，人工智能的邊緣設(shè)備年產(chǎn)量將從2018年的1.614億臺(tái)，增加到26億臺(tái)。其中包括移動(dòng)電話，智能揚(yáng)聲器，傳統(tǒng)的電腦，Pad，甚至頭戴顯示器，汽車(chē)傳感器，無(wú)人機(jī)以及消費(fèi)類(lèi)和商用類(lèi)的機(jī)器人和攝像頭。其中的很多設(shè)備也將實(shí)現(xiàn)高度的AI化。
在目前的商業(yè)環(huán)境下，云端的物聯(lián)只能算是一種原始物聯(lián)，即通過(guò)傳感器將設(shè)備的各種狀態(tài)，信息簡(jiǎn)單記錄，然后發(fā)送到核心系統(tǒng)進(jìn)行分析。但是，隨著AI和5G的到來(lái)，將賦予邊緣設(shè)備更多的智能化，就如同八爪魚(yú)一樣，神經(jīng)元的60%都集中在觸角上。未來(lái)的邊緣系統(tǒng)不再是對(duì)數(shù)據(jù)的簡(jiǎn)單上傳，而是可以對(duì)其進(jìn)行分析，推理和模式匹配，并最終實(shí)現(xiàn)無(wú)監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)。系統(tǒng)和傳感器也將有能力根據(jù)最新數(shù)據(jù)來(lái)調(diào)整其內(nèi)部算法。比如，智能傳感器會(huì)為設(shè)備生成溫度，壓力，濕度，空氣質(zhì)量，震動(dòng)和聲音等信息以數(shù)據(jù)的形式保存起來(lái)，然后通過(guò)算法進(jìn)行智能分析以后下發(fā)相應(yīng)的處理指令。處理結(jié)果在初期可能不盡如人意，但通過(guò)AI學(xué)習(xí)，結(jié)果會(huì)逐漸獲得優(yōu)化。
從硬件的角度來(lái)看，如今的設(shè)備對(duì)AI算法的支持越來(lái)越高。傳感器“麻雀雖小五臟俱全”的屬性可實(shí)現(xiàn)在極小空間內(nèi)的數(shù)據(jù)內(nèi)存和處理，這將極大的緩解傳統(tǒng)云端處理設(shè)備的運(yùn)算壓力，從而大大減輕數(shù)據(jù)中心的工作負(fù)荷。
除了前文提到的交通工具，AI的邊緣計(jì)算事例還有很多，和我們最相關(guān)的就有醫(yī)療設(shè)備，制造系統(tǒng)等。比如，在手術(shù)室中病人身體的關(guān)鍵數(shù)據(jù)需要被即刻處理，才能立即為醫(yī)生提供準(zhǔn)確而有效的信息以作下一步行動(dòng)決策，這將為關(guān)鍵時(shí)刻挽救病人的生命創(chuàng)造機(jī)會(huì)。
除此以外還有物流行業(yè)，可以在物流公司的各種設(shè)施，裝備上面安置攝像頭，實(shí)時(shí)監(jiān)控及管理由貨車(chē)、運(yùn)貨車(chē)運(yùn)送的貨物。這將極大的增強(qiáng)快遞物品狀態(tài)的可追溯性，并提升用戶滿意度。
人工智能增強(qiáng)邊緣決策的優(yōu)勢(shì)總結(jié)來(lái)說(shuō)有如下幾點(diǎn)：
首先，和現(xiàn)在的集中式物聯(lián)網(wǎng)模型相比，AI的邊緣設(shè)備在響應(yīng)能力上有質(zhì)的提升。同時(shí)，實(shí)時(shí)處理和數(shù)據(jù)洞察的能力也非現(xiàn)有設(shè)備可比。在安全性方面也將更有保障，比如傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)設(shè)備在數(shù)據(jù)往復(fù)發(fā)送的過(guò)程中，被篡改或者暴露的風(fēng)險(xiǎn)很高，但將數(shù)據(jù)就地處理之后，就可以極大的降低這種風(fēng)險(xiǎn)。
其次，AI邊緣設(shè)備具有更高的靈活度，智能設(shè)備能夠支持特定行業(yè)或特定地點(diǎn)產(chǎn)生的要求，包括從建筑能源管理到醫(yī)療監(jiān)測(cè)等諸多行業(yè)。同時(shí)，在管理上也可以不再高度依賴人工。
最后，在用戶服務(wù)方面，AI化的邊緣系統(tǒng)也將提供更高的滿意度支持。比如網(wǎng)約車(chē)，AI可以通過(guò)位置感知服務(wù)給予響應(yīng)，或在出現(xiàn)延誤時(shí)重新安排路徑計(jì)劃，節(jié)約用戶出行成本的同時(shí)，降低公司的違約風(fēng)險(xiǎn)。
