焦點精選!邊緣計算產(chǎn)業(yè)爆發(fā),攔路虎被拿下
(相關(guān)資料圖)
最近幾年,隨著萬物互聯(lián)和邊緣人工智能的需求,邊緣計算在高速增長,在整個計算產(chǎn)業(yè)中扮演越來越重要的角色。不過,面對爆發(fā)的需求,邊緣計算真正規(guī)模化落地受到行業(yè)眾多、應(yīng)用場景碎片化的制約,大量邊緣計算方案不得不進行定制化開發(fā),部署周期長、成本高、產(chǎn)出難以衡量。
走出碎片化、定制化,是邊緣計算產(chǎn)業(yè)化的必由之路。浪潮信息提出了邊緣計算服務(wù)器的模塊化設(shè)計思路,改變以CPU為核心的設(shè)計,以系統(tǒng)架構(gòu)為核心進行設(shè)計,定義了全新的邊緣服務(wù)器模塊化設(shè)計標(biāo)準(zhǔn)ECOM,并將標(biāo)準(zhǔn)中的各個部件模塊產(chǎn)品化,貢獻給開源組織,解決邊緣計算規(guī)?;涞氐碾y題。
從試點走向批量落地
從2020年起,邊緣計算應(yīng)用的落地實踐開始密集,浪潮信息成立了專門的邊緣計算事業(yè)部,以滿足通信、能源、交通等行業(yè)爆發(fā)出的各類邊緣計算應(yīng)用需求。兩年多來,從應(yīng)用的落地試點到逐漸成熟,浪潮信息與生態(tài)伙伴一起進行了大量的工作。2022年,邊緣計算已開始從試點走向批量部署。邊緣計算的一些典型場景正在形成,比如智能制造、智慧能源、智慧交通等。
在制造行業(yè),工業(yè)質(zhì)檢是近年的一個爆款應(yīng)用。邊緣計算結(jié)合機器視覺和AI算法,對從汽車到手機、從鋼板到軸承的大量工業(yè)產(chǎn)品實現(xiàn)了智能化缺陷檢測,一些產(chǎn)品的缺陷檢出率已達到99%以上。
在野外油田場景中,一些多年開采的油田地下勘探層含油量逐漸下降,抽油機(俗稱磕頭機)按照傳統(tǒng)恒速運行,采油效率低,能源消耗成本高。浪潮信息聯(lián)合石油企業(yè)開發(fā)的油井智慧監(jiān)測解決方案,邊緣計算結(jié)合了設(shè)備運行、生產(chǎn)工況數(shù)據(jù),找到合適的采油頻率,對磕頭機進行智能啟停。在這種安排下,石油開采效率反而更高也更節(jié)電。
在海外市場,浪潮信息與日本東京工業(yè)大學(xué),聯(lián)合開發(fā)了基于邊緣AI的智慧停車項目,基于邊緣計算和AI算法,只需0.05秒就能根據(jù)車輛信息自動完成停車扣費,停車場實現(xiàn)了快捷停車?yán)U費,火災(zāi)、煙霧、車位長期占用等異常狀態(tài)及時檢測等功能,這套系統(tǒng)將在東京上百個停車場上線。
關(guān)鍵詞: 浪潮信息 日本東京 智慧能源 設(shè)計標(biāo)準(zhǔn) 進行設(shè)計
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