2022年初,國務院發布的《“十四五”數字經濟發展規劃》中明確提出要加強面向特定場景的邊緣計算能力,強化算力統籌和智能調度。自此,邊緣計算不再“邊緣”,逐漸走向了數字經濟的主舞臺。

　　什么是邊緣計算?

　　邊緣計算(Edge Computing),通俗來說,就是將云端的計算存儲能力下沉到靠近數據源頭的網絡邊緣側,用分布式的計算與存儲在本地直接處理或解決特定的業務需求,需要更加深度處理的數據再推向云端,這將極大地提升數據處理的時效性和有效性,緩解中心云的壓力,因此邊緣計算是云計算的一個有效補充。邊緣計算的本質在于,讓物聯網時代大量傳感器捕捉的海量數據得以在最合適的位置進行處理分析。

　　此外,人們通常用“章魚”形容云計算和邊緣計算的關系:章魚渾身布滿了神經元,但它腦部的神經元僅占40%,其余60%都分布在八條觸角上。作為發生在“最后一公里”的計算,邊緣計算就像章魚觸角上的神經元一樣。

　　邊緣計算為啥是頂流?

　　據IDC預測,2025年全球將有800億臺終端設備接入互聯網,移動數據流量將高達160ZB,這將給云計算帶來極大負載;而將終端設備的數據上傳至云端時可能引起較長傳播時延,「邊緣計算」應運而生,它能夠有效地降低網絡運營和服務交付的時延,完美彌補云計算的不足:

△ 左為云計算,右為邊緣計算

　　● 降低網絡延遲:將計算、存儲和網絡服務等資源放在邊緣節點上,大大降低了網絡傳輸延遲,提高了數據處理的及時性。

　　● 減少傳輸成本:在減少數據的傳輸成本和網絡負載同時,也節省了數據的傳輸成本和帶寬資源。

　　● 提高數據處理效率:邊緣計算可以將處理任務分配到離終端設備更近的邊緣節點上進行處理,從而可以減輕中心服務器的負擔,提高數據處理的效率和速度。

　　● 改善數據隱私性:邊緣計算將數據的處理和分析盡可能地靠近數據源,可以避免敏感數據通過公共網絡進行傳輸,從而提高了數據隱私性和安全性。

　　● 提升系統穩定性:支持在斷網的情況下進行本地計算和存儲,從而支持離線運行和本地數據處理,提高了系統的穩健性和可靠性。

　　● 適合大規模部署:邊緣計算可以將計算、存儲和網絡服務等資源分布在多個邊緣節點上,從而支持大規模部署和系統的擴展性。

　　邊緣計算的應用場景

　　根據STL Partners(全球領先的電信咨詢與研究公司)數據統計,2030年全球邊緣潛在市場將達4450億美元;億歐智庫調研顯示,2025年我國邊緣計算市場空間達1987.68億元。

　　人工智能和邊緣計算組成的「邊緣AI」概念,也是用戶未來關注的熱點邊緣技術領域。AI為邊緣計算提供解決問題的技術和方案,邊緣計算為AI提供釋放潛力的平臺,如智能物聯、自動駕駛、智能家居、智慧城市等應用場景。

　　聚焦于快消領域,玄武云持續融合AI、邊緣計算等新技術,應用于動銷、巡店等具體場景應用:

　　1.AIoT智能冰柜:將邊緣AI用于動銷洞察

　　玄武云智能冰柜通過嵌入AIoT智慧中控,讓冰柜具備“排面識別與消息提醒、產品動銷洞察、客流監測、資產定位”等能力。尤其在產品動銷洞察層面,玄武云運用了邊緣AI技術,在冰柜開關門的銷售過程中,進行視頻采集和AI識別,并在冰柜終端就可通過智慧中控計算,輸出消費者購買產品的拿取結果,上傳云端。邊緣AI技術的應用,幫助品牌商實時了解產品動銷趨勢,掌握真實市場動態,輔助制定經營策略,助力營銷增長。同時,也可讓品牌商大幅降低因視頻上傳云端而產生的流量和時間成本,以及云端AI服務器的部署成本。

△ 玄武云AIoT產品架構圖

　　2.玄武云SFA:邊緣AI提升信息采集效率

　　玄武云·玄訊Smart SFA(銷售能力自動化)產品在無網或網絡環境不佳的環境下,借助邊緣AI來保障工作的正常運行。品牌商巡店人員在拜訪、巡店時,通過拍攝、采集圖像,在手機端即可實現AI圖像識別和計算判斷,從而實時獲取智能改進建議,以便快速調整拜訪路線、產品陳列等內容。基于邊緣端AI算法加持的輔助拍照采集和質量評判技術,大大提高業務員采集信息的效率及有效性。此外,還可以借助AI質檢能力,甄別虛擬作弊軟件使用情況,保障業務數據真實可靠。

　　云計算之后,邊緣計算成為千行百業數智轉型新的增長點。未來,玄武云還將繼續拓展技術能力的邊界,持續將「邊緣計算+AI」落地到更多行業場景中。

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