边缘计算人工智能一起解物联网带来的数据洪新时代

2020-06-03 21:03 软件

边缘计算+人工智能,一起解物联带来的数据洪流之困

物联设备在疯狂增长,预计到2020年全球物联设备数量将达到204亿,同时,这些设备也在以超乎我们想象的速度产生数据。以智能摄像头为例,随着摄像头的分辨率从1080P转向4K,其一天所采集到的数据量将达到200GB。同样,智能医院、自动驾驶和智能工厂,它们一天所产生的数据将分别超过3TB、4TB和1PB。有人预测,到2020年,一个互联用户平均每天将产生的数据量大概是1.5GB。由此可见,世界正在面临着汹涌澎湃的数据洪流。

如果将源源不断产生的数据全部传输到云端,云端服务器将面临巨大的存储压力,因此有人提出了边缘计算的解决方案。所谓边缘计算,是一种在物理上靠近数据生成的位置处理数据的方法。在2017边缘计算产业峰会上,英特尔中国区物联事业部首席技术官张宇博士分享了如何在络边缘实现智能化,是驾驭数据洪流的关键环节之一,也是物联未来发展的重要趋势。他表示,“在物联时代,随着数字化的转型,它需要更敏捷地连接、更有效地数据处理,同时要有更好地数据保护。由于边缘计算能够有效的降低对带宽的要求,能够提供及时的响应,并且对数据的隐私提供保护,因此边缘计算在今后物联的发展过程中会起到非常重要的作用。”

英特尔中国区物联事业部首席技术官-张宇博士

边缘计算不会替代云计算,二者会实现互补

既然边缘计算如此重要,这是否意味着它可以替代云计算?张宇强调,“边缘计算不会代替云计算,二者之间会实现互补。因为边缘计算所处理的数据是个局部的数据,并不能形成对于全局的认知。这些认知的形成还需要云计算平台,在后端对各种不同的为不同兴趣的玩家打造更加优质的页游戏服务平台!战无极官:加客服送豪礼:游戏平台:边缘采集到的数据进行融会贯通。”

他列举了智能交通领域和双十一的例子,智能摄像头通过各种智能方法能够识别出摄像头前经过的各种人,以及对车辆的车型、车的颜色、车款以及车牌的识别,但是并不能了解车的轨迹。如果要形成车辆的完整轨迹,还是需要有云计算平台的支持

。双11天猫商城上销售峰值超过25亿/秒,如此大量的计算也需要一个很大的云计算平台在后面支撑。

张宇博士认为,物联发展可以分成三个阶段:互联、智能、自治。物联系统发展到自治阶段同样是端到端的一个系统,边缘计算和云加快人才的引进和培养。一系列的措施为昌邑纺织产业集群的发展铺平了道路。计算二者之间会协同工作。

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