李銘

1多因素推動(dòng)邊緣智能飛速發(fā)展

邊緣智能的飛速發(fā)展首先是得益于近兩年人工智能（AI）技術(shù)的快速落地，各個(gè)行業(yè)在這個(gè)過程中可以感受到AI對(duì)于產(chǎn)業(yè)變革的巨大能量。這是—個(gè)關(guān)鍵原因：AI技術(shù)在應(yīng)用中展現(xiàn)出來的巨大價(jià)值，從而推動(dòng)了邊緣智能的發(fā)展。

第二個(gè)原因是由于邊緣AI的自身特性。早期的一些AI技術(shù)應(yīng)用都是部署在云端或數(shù)據(jù)中心里，例如以圖搜圖。最近幾年，人工智能在工業(yè)質(zhì)檢、醫(yī)療健康、智慧城市和物流等行業(yè)都得到了不少應(yīng)用。很多企業(yè)由于習(xí)慣會(huì)考慮將應(yīng)用算力部署在云端或數(shù)據(jù)中心里。但以工業(yè)產(chǎn)線上的AI機(jī)器人為例，它對(duì)數(shù)據(jù)處理的時(shí)延和即時(shí)性要求較高，若仍然采用在云端部署來處理數(shù)據(jù)的方法，在實(shí)際生產(chǎn)中就有些不切實(shí)際。

而邊緣計(jì)算的自身特性就可以解決時(shí)延和即時(shí)性的問題。因?yàn)殡S著AI部署點(diǎn)位越來越多，數(shù)據(jù)量也越來越大，龐大的數(shù)據(jù)量在數(shù)據(jù)中心中處理后再反饋到設(shè)備端，會(huì)產(chǎn)生很大的延時(shí)問題。這就對(duì)設(shè)備端和云端之間的網(wǎng)絡(luò)連接環(huán)境要求較為嚴(yán)格，同時(shí)增加了數(shù)據(jù)處理成本。

第三個(gè)因素就是對(duì)數(shù)據(jù)隱私和安全的要求。傳統(tǒng)人工智能會(huì)將數(shù)據(jù)傳送到數(shù)據(jù)中心，掌握數(shù)據(jù)中心密鑰即可訪問數(shù)據(jù)，因此需要保障整個(gè)數(shù)據(jù)中心的安全。但是在未來，邊緣端即數(shù)據(jù)中心，所有數(shù)據(jù)可以本地處理和本地存儲(chǔ)，只有本地用戶可以訪問數(shù)據(jù)，大大提升了數(shù)據(jù)的安全性。綜上幾個(gè)方面是近兩年邊緣計(jì)算，尤其是邊緣計(jì)算和AI相結(jié)合的形式正在飛速發(fā)展的原因。

2未來邊緣智能發(fā)展的四個(gè)方向

隨著邊緣AI技術(shù)的火爆，在實(shí)際場(chǎng)景中落地的應(yīng)用也越來越多。因此可以看出邊緣AI的一個(gè)明顯趨勢(shì)，即未來邊緣AI會(huì)向著更加智能、更加靈活、更加安全和更易部署的方向發(fā)展。

第一個(gè)發(fā)展方向是邊緣AI會(huì)更加智能，無論在算法層面或是應(yīng)用層面，都能夠真正推動(dòng)產(chǎn)業(yè)和服務(wù)的智能化。

第二個(gè)發(fā)展方向是更加靈活，這是邊緣AI與傳統(tǒng)云端AI的一個(gè)重要區(qū)別。邊緣AI可以不依賴于設(shè)備端和云端的通路，在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境不穩(wěn)定甚至斷網(wǎng)的情況下也可以正常工作。這就能夠打破物理空間對(duì)AI應(yīng)用的限制，無論是在偏遠(yuǎn)的沙漠里還是在比較封閉的基地，或者是高空的監(jiān)控中心，都可以隨時(shí)檢測(cè)設(shè)備的運(yùn)行情況。

第三個(gè)發(fā)展方向是更加安全，這是指在數(shù)據(jù)處理和存儲(chǔ)方面。邊緣AI不僅需要保障AI盒子中的本地?cái)?shù)據(jù)和算法安全，還需要保障設(shè)備端與數(shù)據(jù)中心之間的通信安全。

第四個(gè)發(fā)展方向就是更易部署。對(duì)于邊緣設(shè)備來說， 不同的行業(yè)應(yīng)用會(huì)有不同的通信協(xié)議和傳感器接入，這就對(duì)應(yīng)用的部署，軟件的框架，包括硬件平臺(tái)的移植還有設(shè)備的管理有很高的要求。

這四個(gè)發(fā)展方向說明了開發(fā)軟件和平臺(tái)的重要性，因?yàn)閷?duì)最終客戶或者開發(fā)者來說，軟件的能力還有軟件的迭代演進(jìn)就成為一個(gè)非常重要的熱點(diǎn)。從平臺(tái)本身來說，未來必然是一個(gè)人工智能加IoT再加5G技術(shù)融合的方案。

從2019年英偉達(dá)推出適用于AI計(jì)算的EGX平臺(tái)后，就開始不斷地對(duì)硬件和軟件方面包括整個(gè)產(chǎn)品框架的完善。目前為止英偉達(dá)在EGX平臺(tái)上面包含了嵌入式硬件Jetson等其他推理服務(wù)器產(chǎn)品。通過EGX平臺(tái)可以直接對(duì)全套英偉達(dá)的軟件部署、推理以及大數(shù)據(jù)處理，對(duì)不同行業(yè)的SDK進(jìn)行相應(yīng)的支持和覆蓋，從而對(duì)智慧城市、物流、零售、5G機(jī)器人等正在進(jìn)行智能化改造或智能化升級(jí)的領(lǐng)域進(jìn)行強(qiáng)有力的支撐。

2022年英偉達(dá)在邊緣AI方面會(huì)繼續(xù)打磨EGX產(chǎn)品線，不斷推出新的功能和更多SDK，針對(duì)不同的功能不斷打磨使其更加具有實(shí)用性，從而能夠豐富產(chǎn)品生態(tài)，幫助合作伙伴在不同場(chǎng)景中落地相應(yīng)的產(chǎn)品。

3邊緣智能中產(chǎn)業(yè)融合的四個(gè)角色

第一種角色是設(shè)備制造商，同類設(shè)備在不同的領(lǐng)域應(yīng)用時(shí)會(huì)有不同的生產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)，而不同的生產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)會(huì)由不同的設(shè)備生產(chǎn)廠商負(fù)責(zé)。

第二個(gè)角色是云廠商，例如阿里云、騰訊云或者谷歌云，負(fù)責(zé)云端數(shù)據(jù)處理。

第三個(gè)角色是通信類廠商，例如中國移動(dòng)，中國聯(lián)通等通信公司，在設(shè)備端和云端中起到連通作用。

第四個(gè)角色是算法供應(yīng)商，提供邊緣計(jì)算服務(wù)器的算力和配置，在云端和邊緣端中起到潤(rùn)滑劑的作用。

未來邊緣計(jì)算并不只是在邊緣上的一個(gè)點(diǎn)發(fā)生化學(xué)反應(yīng)，要同時(shí)在云端、邊緣端和設(shè)備端通過已上四個(gè)角色進(jìn)行相互融合。云端的計(jì)算能力、5G傳輸速度、傳感器的精準(zhǔn)監(jiān)控以及邊緣計(jì)算的特性，不斷交織并且迭代產(chǎn)生互相推動(dòng)向前發(fā)展的作用。所以未來將會(huì)是這幾個(gè)角色互相促進(jìn)協(xié)調(diào)發(fā)展的狀態(tài)和局勢(shì)。

4“接地氣”成為邊緣AI痛點(diǎn)

邊緣AI的快速發(fā)展，對(duì)于AI行業(yè)和技術(shù)人員來說既是機(jī)遇同時(shí)也是挑戰(zhàn)。

機(jī)遇在于整個(gè)行業(yè)面對(duì)的國內(nèi)市場(chǎng)是一個(gè)非常龐大而且快速成長(zhǎng)的市場(chǎng)，同時(shí)伴隨著市場(chǎng)的擴(kuò)張還有各種新技術(shù)的涌入，會(huì)給整個(gè)行業(yè)帶來積極的變革。對(duì)于技術(shù)人員來說，技術(shù)方面的成長(zhǎng)是非?？善诘?。

其實(shí)要強(qiáng)調(diào)的是所謂的挑戰(zhàn)，當(dāng)前邊緣AI面臨“接地氣”的問題，從過去的經(jīng)驗(yàn)中可以發(fā)現(xiàn)無論是云廠商、邊緣計(jì)算廠商還是算法提供商，在溝通過程中存在一個(gè)共同的痛點(diǎn)——就是如何將AI算法真正地落地到客戶的實(shí)際場(chǎng)景中。這就要求行業(yè)內(nèi)的技術(shù)專家和算法工程師走出研究室和辦公室，去現(xiàn)場(chǎng)和各個(gè)領(lǐng)域的專家、管理人員以及一線工作者一起討論研究。

AI不能解決所有行業(yè)中的問題，它只是產(chǎn)業(yè)智能化當(dāng)中的一環(huán)，作為一個(gè)推動(dòng)力量。在邊緣AI的發(fā)展中要盡量避免為了 AI而去開發(fā)AI，需要考慮實(shí)用性和必要性。

現(xiàn)在行業(yè)中更加傾向培養(yǎng)復(fù)合型AI技術(shù)人才，不僅要在AI算法領(lǐng)域中有所學(xué)習(xí)，同時(shí)也要積累其他某一領(lǐng)域的專業(yè)知識(shí)。解決“接地氣”的問題要傾聽各個(gè)行業(yè)中的實(shí)際問題，并且解決實(shí)際問題，這是目前AI 行業(yè)中面臨的關(guān)鍵問題。

在推動(dòng)實(shí)際應(yīng)用落地上，英偉達(dá)推出了 Jetson Nano 模塊，幫助多個(gè)行業(yè)（包括智慧城市、智慧工廠，以及農(nóng)業(yè)和機(jī)器人）的邊緣設(shè)備部署AI，支持量產(chǎn)的模組系統(tǒng)（SOM）可以提供強(qiáng)大支持。同時(shí)Jetson Nano由NVIDIA JetPack?提供支持，并具備相同的 CUDA-XTM軟件堆棧，該堆?？捎糜诖蛟旄餍懈鳂I(yè)的突破性AI產(chǎn)品。JetPack包含適用于應(yīng)用開發(fā)和優(yōu)化的最新NVIDIA工具，并支持容器化和編配等用于簡(jiǎn)化開發(fā)和更新工作的云原生技術(shù)。開放的平臺(tái)配合開放的工具能夠助力邊緣AI更好地發(fā)展，英偉達(dá)EGX平臺(tái)為不同領(lǐng)域的技術(shù)融合搭建穩(wěn)固的橋梁。