何為“Edge AI”?
“AI”指人工智能,“Edge”指邊緣計算,兩者融合連接為一體,組成邊緣智能;解釋起來,Edge AI就是指在硬件設備上本地執(zhí)行AI算法,算法使用的數(shù)據(jù)(包括傳感器數(shù)據(jù)或信號)也是來自設備本身產(chǎn)生的數(shù)據(jù),整個過程無需進行任何網(wǎng)絡連接。
在“上云”大行其道的今天,Edge AI的崛起,看似逆水行舟,實則意味深長。人工智能與邊緣計算的落地融合,對于商用物聯(lián)網(wǎng)而言,將帶來巨大的變革力量和廣闊的市場前景。
一個萬億的市場
關于邊緣計算,行業(yè)有一個形象的“章魚比喻”,章魚大腦在管理身體時,只能處理40%的神經(jīng)信息,剩下60%的神經(jīng)處理能力,分布在八條觸手上,以觸手替代大腦思考,就近解決問題和快速反應。隨著通訊技術的發(fā)展,人們越來越需要在“觸手”的邊緣,實現(xiàn)計算和決策。
過去十年,智能化浪潮帶來了翻天覆地的變化,讓許多曾經(jīng)習以為常的概念,如今都要放到新語境下重新思考。這一點在商業(yè)物聯(lián)網(wǎng)領域尤為明顯。
智能終端的爆發(fā)式增長,5G、人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算等技術的進步,帶來了海量的數(shù)據(jù)處理和存儲需求。Gartner預測,到2025年,至少會有75%的數(shù)據(jù)處理將會在云端或者數(shù)據(jù)中心之外的地方進行。相比于消費物聯(lián)網(wǎng)的需求簡單且標準化程度高,商業(yè)物聯(lián)網(wǎng)對于技術和場景的要求更為復雜和細致。
一方面,由于云計算在時效性、安全性等方面的不足,使得其在工業(yè)制造、自動駕駛、遠程醫(yī)療等更為抽象細致的場景下力不從心。你很難想象,一輛自動駕駛汽車行駛在繁忙的城市主干道上,它的每一步?jīng)Q策卻都需要依賴千里之外的一個云數(shù)據(jù)中心,關鍵時刻哪怕是小于1秒的網(wǎng)絡延遲都極有可能帶來致命的失誤。
另一方面,隨著數(shù)字化轉型進程的加速,降本增效將是所有行業(yè)關注的重點。例如,工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)設備會產(chǎn)生大量數(shù)據(jù),但如果在云中傳輸或存儲所有數(shù)據(jù),帶來的將會是極大的成本消耗,以及附加的效率降低等一系列問題。
我國作為物聯(lián)網(wǎng)應用實踐和創(chuàng)新開發(fā)最多的國家,在疫情的沖擊和智能化轉型的浪潮下,商用物聯(lián)網(wǎng)市場得到了突飛猛進的發(fā)展,傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)希望新的技術應用能夠重構商業(yè)模式,優(yōu)化商業(yè)流程,挖掘應用場景,實現(xiàn)生產(chǎn)效率最大化。據(jù)預測,未來中國商用物聯(lián)網(wǎng)的市場規(guī)模將超萬億元,將在很長一段時間內引領未來增長。
而打開萬億市場的那把鑰匙,就是Edge AI。
一把開鎖的鑰匙
Edge AI天生所具備的本地化、自學習特征,可以解決行業(yè)在智能化轉型過程中所遇到的樣本數(shù)據(jù)少、場景泛化難等瓶頸問題,它在場景應用中更有效率,能夠滿足行業(yè)在敏捷連接、實時業(yè)務、數(shù)據(jù)優(yōu)化、應用智能、安全與隱私保護等方面的關鍵需求,實現(xiàn)算力和智能在邊緣端的“自給自足”。這其中的價值和潛力,已經(jīng)獲得越來越多的企業(yè)關注和應用。
“智能硬件成本減少66%;設備故障率降低50%;設備運維和售后成本上降低65%;環(huán)衛(wèi)作業(yè)效率提升45%?!痹诮张e辦的2021物聯(lián)網(wǎng)領航者峰會上,聯(lián)想集團中國區(qū)商用IoT總經(jīng)理王磊通過這樣一組數(shù)字,直觀地描述了邊緣智能所帶來的效能。
設備起家的聯(lián)想,是率先進入商用物聯(lián)網(wǎng)領域的廠商之一。早在2018年,聯(lián)想便陸續(xù)推出了工控機、智能網(wǎng)關、超能云終端、商用平板等一系列可定制的智能化設備,開始布局邊緣智能。從聯(lián)想所打造的“端-邊-云-網(wǎng)-智”的新IT架構中,我們可以看到橫跨“端邊”的邊緣智能在聯(lián)想的戰(zhàn)略布局中占有重要位置。
聯(lián)想的布局沒有止步于設備。作為為數(shù)不多能夠提供“端-邊-云-網(wǎng)-智”全要素的科技企業(yè),聯(lián)想在三十余年的智能化實踐中,打磨了新IT架構的核心“擎天”。作為技術引擎,“擎天”中的聯(lián)想大腦EdgeAI平臺,為聯(lián)想邊緣智能的快速發(fā)展和應用提供了強勁的AI動力。
在一次公開的訪談中,聯(lián)想集團副總裁,中國區(qū)商用大客戶業(yè)務群總經(jīng)理王立平談到了關于邊緣智能的一個悖論:邊緣智能將不無處在,但制約邊緣智能發(fā)展的因素,也將是應用場景過于離散。而解決“悖論”的關鍵在于聯(lián)想大腦-Edge AI平臺。
聯(lián)想大腦是聯(lián)想自主研發(fā)的企業(yè)級人工智能平臺,包含了分布式大規(guī)模人工智能模型訓練、云邊端協(xié)同學習推理兩大核心能力,還包含了一站式人工智能開發(fā)環(huán)境,涵蓋自然語言、知識圖譜、計算機視覺等6大類、100多項人工智能能力。聯(lián)想大腦Edge AI平臺則側重在邊緣端的能力,其核心的技術創(chuàng)新是小樣本終身學習技術,專治邊緣場景應用中模型構建難、數(shù)據(jù)樣本少、場景適配慢等疑難雜癥。
這個技術是通過“數(shù)據(jù)增強”與“元學習(meta learning)”的結合實現(xiàn)的?!霸獙W習”顧名思義,即利用以往的知識經(jīng)驗來指導新任務的學習,具有學會學習的能力。舉個例子,如果你是一名小轎車司機,現(xiàn)在需要學習開大卡車。兩者雖然存在不少差異,但“增駕”總比從零開始更容易,因為有些基礎可以借鑒。
而“數(shù)據(jù)增強”則是通過原始樣本空間增強、模型特征空間中數(shù)據(jù)擴充、風格遷移等方式,擴充了樣本容量,豐富了數(shù)據(jù)分布,進一步提升了模型的學習能力,從而實現(xiàn)終身學習。
小樣本終身學習技術的應用大大降低了AI在不同場景、不同行業(yè)部署應用的成本。原來需要幾周甚至幾個月才能搭建出一套新場景的智能化方案,現(xiàn)在幾個小時就可以完成。更重要的是,隨著場景化AI模型的不斷豐富,用戶可通過一站式開發(fā)環(huán)境自動生成AI解決方案,并進行規(guī)?;渴?,實現(xiàn)本地AI模型動態(tài)持續(xù)更新,滿足低延時、更精準和數(shù)據(jù)隱私保護等用戶需求。
在實際的業(yè)務場景中,挑戰(zhàn)經(jīng)常來自于算法與場景的適配。如何開拓更多的應用場景,這極大地考驗廠商在生態(tài)構建上的能力。聯(lián)想的目標,是基于聯(lián)想大腦Edge AI平臺“交朋友”,每個客戶和伙伴不僅是Edge AI的使用者,同時也是Edge AI生態(tài)的共創(chuàng)者。聯(lián)想致力于打造一個更有創(chuàng)造力和價值商用物聯(lián)生態(tài),“以更快、更好、更低成本的模式,加速各行各業(yè)邊緣智能方案的開發(fā)進程”。
聯(lián)想在今年9月TechWorld大會上,向外界展示了聯(lián)想大腦-Edge AI平臺以及開發(fā)者生態(tài)計劃的階段成果,加上之前硬件的四大產(chǎn)品線——邊緣智能服務器、工控機、邊緣計算網(wǎng)關與觸控一體機,一系列動作不難描繪出聯(lián)想瞄準邊緣智能C位的雄心。
一場正在進行的變革
眼下,聯(lián)想邊緣智能已經(jīng)在制造、零售、醫(yī)療、金融等領域發(fā)揮作用;更重要的是,通過這些實踐,我們會發(fā)現(xiàn)這一技術帶給行業(yè)的想象空間還很大。
在國之重器的制造行業(yè),工業(yè)設備往往具有高價值、難維護等特點,場景分散,數(shù)據(jù)孤島等問題,使得設備維護高度依賴技工經(jīng)驗,被動且滯后。而邊緣智能的加持則使得機器學習與技工行業(yè)知識有效融合,構建出設備運維的AI知識圖譜,從而實現(xiàn)以人的經(jīng)驗為主力的傳統(tǒng)運維,向以AI模型為主力的智慧運維的轉變,這樣的遠程運維平臺能及時有效地洞悉設備健康指標,在24小時不間斷的監(jiān)測中實現(xiàn)故障診斷和預測性維護。
聯(lián)想攜手高斯中國共同打造了智慧印機管理平臺,幫助高斯中國在設備故障率方面有效降低50%,在設備運維和售后成本上降低65%,數(shù)據(jù)透明度提升80%,這也為高斯中國帶來更好的用戶體驗和市場正循環(huán)。
在零售行業(yè),邊緣端的智能需求同樣迫切,中國零售、餐飲、本地生活門店數(shù)量約為4000萬家,除了頭部企業(yè)具備打通場景、設備互聯(lián)能力外,大量商戶依舊存在店員管理、入侵防護,商品品控(尤其食品)、排產(chǎn)優(yōu)化等難題,這使得經(jīng)營者在微薄利潤率和坪效中苦苦求索,亟待破解之道。
聯(lián)想通過梳理人流量監(jiān)測、店員行為分析、非授權入侵等場景,借助聯(lián)想大腦-Edge AI平臺,構建云邊端協(xié)同推理能力,進而打造多場景的智能連鎖門店解決方案。在聯(lián)想與全球知名連鎖餐飲企業(yè)共同打造的智慧門店中,通過改造傳統(tǒng)的以人力為主的食品管理方式和消費交互模式,為其帶來了降本、提效、安全的多重收益,與行業(yè)水平相比,本次改造智能化硬件成本減少66%,年投資回報率約15%,同時為其節(jié)省了近千萬的安全防護成本。
并非只有商業(yè)場景才能吸引邊緣智能青睞,現(xiàn)代化的城市環(huán)衛(wèi)也離不開邊緣智能的助力。在成都市政管理中,聯(lián)想也貢獻了一份屬于自己的能量。
環(huán)衛(wèi)工作本身繁雜且存在人身安全隱患,聯(lián)想對傳統(tǒng)的環(huán)衛(wèi)系統(tǒng)進行改造,經(jīng)過一系列邊緣感知、傳輸、計算和執(zhí)行設備的投入,為其加裝“城市之眼”AI視頻分析系統(tǒng),使得環(huán)衛(wèi)車輛在巡邏過程中基于高清圖像,自動識別垃圾類別,自動清理/上報、通知環(huán)衛(wèi)工人維護,人車高效協(xié)作使環(huán)衛(wèi)作業(yè)效率提升45%,城市管理者和市民對于環(huán)衛(wèi)工作的滿意度提升95%。
當“萬物智聯(lián)”成為剛需,邊緣智能勢必將成為數(shù)字化進程中企業(yè)追逐的新目標。以邊緣智能為抓手,探索變革新路徑、新價值,更好地服務千行百業(yè)的智能化轉型升級,聯(lián)想正在做,且做出了自己的優(yōu)勢。成熟的硬件定制能力,強大的供應鏈能力,開放共享的技術能力,縱深密集的服務能力,決定了聯(lián)想在這一行業(yè)擁有無可比擬的聚合力,正是這份聚合力不僅為產(chǎn)業(yè)“穿越”轉型周期提供有力支撐,更為保障以及改善民生提供更多更好的可行路徑。