導(dǎo)讀:伴隨著物聯(lián)網(wǎng)時代到來的,不止是這百億計的終端設(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,2020年時平均每名互聯(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)過三個階段:互聯(lián)、智能、自治。
時至今日,物聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)逐漸進入公共交通、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年中國物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)細(xì)分市場需求與投資機會分析報告》,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)時代真的到來了,最起碼到了互聯(lián)階段。
伴隨著物聯(lián)網(wǎng)時代到來的,不止是這百億計的終端設(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,2020年時平均每名互聯(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,從即將到來或已經(jīng)到來的互聯(lián)階段邁入智能階段,需要做的便是將這些數(shù)據(jù)更進一步的收集、分類、處理,而做這些工作的,便是人工智能。
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在目前的人工智能領(lǐng)域,處理終端設(shè)備數(shù)據(jù)的計算點往往發(fā)生在云端數(shù)據(jù)中心,大致過程為物聯(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,人工智能進行計算,再將數(shù)據(jù)返回終端,以此實現(xiàn)互聯(lián)效果。
這樣的處理方式,一方面帶來的是網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的堵塞,延長終端設(shè)備的響應(yīng)時間,另一方面,隨著PB級別的數(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)時代,所有的計算都是在電腦本地計算。物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展才使得數(shù)據(jù)計算逐漸從邊緣集中到云端。既然云端計算不符合物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展趨勢,為何不將計算再返回到邊緣計算呢?
所謂邊緣計算,指在靠近物或數(shù)據(jù)源頭的一側(cè),融合網(wǎng)絡(luò)、計算、存儲、應(yīng)用核心能力的開放平臺,就近提供智能互聯(lián)服務(wù)。
這樣帶來的好處便是,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行處理后,再返回數(shù)據(jù)產(chǎn)生端。利用邊緣計算技術(shù),數(shù)據(jù)在設(shè)備產(chǎn)生端直接計算,就近處理后便可直接反饋到設(shè)備。
那么,邊緣計算的出現(xiàn)是否又意味著物聯(lián)網(wǎng)時代不再需要云計算呢?答案是否定的,邊緣計算的特性適合大量細(xì)小、需要實時處理的數(shù)據(jù),而這些也是物聯(lián)網(wǎng)億級終端設(shè)備所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)特點,隨著邊緣計算的發(fā)展,未來物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生的50%的數(shù)據(jù)也將轉(zhuǎn)移至邊緣側(cè)進行。
云計算與邊緣計算(圖片源自techwireasia)
而對于部分需要集中式處理的數(shù)據(jù),仍然需要交付到云計算中心,通過人工智能進行挖掘,深度學(xué)習(xí),處理后再交還原處。也因此,邊緣計算和云計算根本不存在所謂的競爭關(guān)系,而是協(xié)同作用。
最簡單的例子,如果說邊緣計算和云計算是競爭關(guān)系,那么云計算3A巨頭為何紛紛開始布局邊緣計算,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邊緣計算解決方案”。
結(jié)語: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,并且需要實時響應(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進行。