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探索邊緣、人工智能和物聯(lián)網(wǎng)的交集

人工智能 物聯(lián)網(wǎng)
機器學習(ML)和人工智能(AI)已經(jīng)以指數(shù)方式改變了企業(yè)IT和OT的數(shù)據(jù)堆棧,同時為數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了新的工具。本文將探討這些革命性的市場采用范式交叉點的機會和方法。

“數(shù)據(jù)是新的石油”,這句話出現(xiàn)在企業(yè)首席信息官的雷達上已有15年多了。從那時起,企業(yè)數(shù)據(jù)堆棧已經(jīng)發(fā)展到支持復(fù)雜的商業(yè)智能任務(wù)。最近,在2022年12月,由于Open AI的ChatGPT,我們又一次見證了構(gòu)造轉(zhuǎn)變。

當綜合這些轉(zhuǎn)變帶來的機會時,很明顯,機器學習(ML)和人工智能(AI)已經(jīng)以指數(shù)方式改變了企業(yè)IT和OT的數(shù)據(jù)堆棧,同時為數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了新的工具。與此同時,我們見證了IT架構(gòu)的成熟和采用邊緣技術(shù),從而大膽地宣稱“邊緣正在覆蓋世界!”

而同時,計算機視覺和物聯(lián)網(wǎng)(IoT)正在結(jié)合并顛覆這一格局。本文將探討這些革命性的市場采用范式交叉點的機會和方法。

機會

在邊緣、人工智能和物聯(lián)網(wǎng)的交叉點上,已經(jīng)確定了許多用例和機會,包括:

?預(yù)防性維護:基于人工智能的預(yù)防性維護,特別是在制造業(yè)中,是上述交叉點的一個重要用例。根據(jù)研究結(jié)果,這一機會在全球范圍內(nèi)的規(guī)模超過5000億美元。在這種情況下,人工智能在邊緣即時處理多媒體和檢測異常以增強人類決策的能力,是一項至關(guān)重要的相關(guān)能力。

?視頻分析:這涉及到使用AI和ML自主識別人/物體及其周圍環(huán)境,并做出智能決策。其中一些設(shè)置包括智慧城市、智能辦公室、智能零售商店、建筑工地和制造環(huán)境。根據(jù)麥肯錫的一份報告,到2025年,中國經(jīng)濟規(guī)模預(yù)計將至少達到4萬億美元。

?其他適用領(lǐng)域:包括自動系統(tǒng)、能源管理、遠程監(jiān)控、遙測和高級駕駛輔助系統(tǒng)(基于激光雷達),以及醫(yī)療保健中的智能視頻和圖像識別應(yīng)用。

盡管這一交叉點的潛在市場和經(jīng)濟規(guī)模令人矚目,但更令人感興趣的是,預(yù)計到2027年,中國的復(fù)合年增長率將接近30%。

方法

任何市場轉(zhuǎn)變和采用范式都會經(jīng)歷一個成熟曲線,在此期間,各種摩擦領(lǐng)域都得到了系統(tǒng)的解決。在邊緣、人工智能和物聯(lián)網(wǎng)的交叉點上,采用和機會的同時性質(zhì)提出了許多生態(tài)系統(tǒng)可以相互作用以創(chuàng)造持久價值的領(lǐng)域。這些包括:

?邊緣基礎(chǔ)設(shè)施:邊緣地區(qū)對共享被動數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施以及主動多租戶硬件基礎(chǔ)設(shè)施的需求已得到充分理解。且,一批新的參與者正在迎接這一挑戰(zhàn),包括信號塔企業(yè)和托管服務(wù)提供商。

?可靠的連接:考慮到邊緣需要同時存在的眾多平臺,不能低估超可靠、低延遲連接的重要性。這現(xiàn)在是5G標準的一項要求,專用5G即服務(wù)API產(chǎn)品正在解決這方面的目標挑戰(zhàn)。此外,考慮到API優(yōu)先的方法,企業(yè)可以更快地控制和定制其連接需求。

?邊緣數(shù)據(jù)編排:這一挑戰(zhàn)是邊緣和人工智能疊加的核心。眾所周知,IT和OT團隊正在處理跨堆棧所有層的數(shù)據(jù)洪流。此外,使用邊緣技術(shù),將面臨分布式編排問題。新的邊緣原生數(shù)據(jù)管道架構(gòu)正在解決這一挑戰(zhàn)。

?人工智能模型:隨著基于基礎(chǔ)模型的生成式人工智能的出現(xiàn),應(yīng)用于計算機視覺和物聯(lián)網(wǎng)的人工智能方法開辟了新的探索和創(chuàng)新路線。這是一種活躍和動態(tài)的解決方案。

?可編程性和開發(fā)者生態(tài)系統(tǒng):開發(fā)者優(yōu)先運動創(chuàng)造了一個充滿活力的經(jīng)濟,通過自己動手的方法和基于消費的“即服務(wù)”模式帶來更好的單位經(jīng)濟。此外,可編程邊緣API為企業(yè)IT提供了多種可能性,可以跨各種生態(tài)系統(tǒng)參與者進行控制和定制。

盡管挑戰(zhàn)很多,但許多挑戰(zhàn)都是由在各方面都取得持續(xù)和切實成果的開發(fā)者生態(tài)系統(tǒng)同時解決的。

總結(jié)

人工智能、邊緣技術(shù)、計算機視覺和物聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域交叉的新型顛覆性技術(shù)帶來了大量的市場機遇,也帶來了一些需要新方法解決的摩擦領(lǐng)域。而邊緣可編程AI和邊緣即服務(wù)市場模式以及API和開發(fā)者優(yōu)先的方法,正在開始使這一領(lǐng)域民主化。盡管這些成果是實實在在的,但仍需要持續(xù)投資于創(chuàng)新和開發(fā)者優(yōu)先的合作方法。

責任編輯:龐桂玉 來源: 千家網(wǎng)
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