鋼板下料這極大地考驗(yàn)商在生態(tài)構(gòu)建上的能力 |
| 發(fā)布者：無錫市寶錦鋼鐵有限公司 發(fā)布時(shí)間：2021-12-03 07:36:00 點(diǎn)擊次數(shù)：64 關(guān)閉 |
開個(gè)玩笑。關(guān)于邊緣計(jì)算，行業(yè)有一個(gè)經(jīng)典的“章魚比喻”。章魚在捕獵時(shí)動(dòng)作靈巧迅速，腕足之間配合嫻熟，從不會(huì)打結(jié)和纏繞。能把捕獵玩得這么溜，這是因?yàn)檎卖~神經(jīng)元只有40%在腦部，剩下60%分布在章魚的八條觸角上，以觸角替代大腦思考，就近解決問題和快速反應(yīng)，章魚這種信息處理方式就相當(dāng)于“邊緣計(jì)算”。 從生物構(gòu)造上，人類無法模擬章魚，但隨著技術(shù)的發(fā)展，人們?cè)絹碓叫枰凇巴笞恪钡倪吘�，�?shí)現(xiàn)計(jì)算和決策。 過去十年，數(shù)字化浪潮帶來了翻天覆地的變化，讓許多曾經(jīng)習(xí)以為常的“認(rèn)知”，如今都要放到新語境下重新思考。比如，隨著5G的快速發(fā)展，傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)設(shè)正從簡(jiǎn)單的數(shù)字處理，邁向更復(fù)雜數(shù)字與實(shí)體智能化交互，這讓智能終端設(shè)出現(xiàn)爆發(fā)增長(zhǎng)，直接導(dǎo)致邊緣側(cè)產(chǎn)生了龐大的數(shù)據(jù)量。 據(jù)Gartner預(yù)測(cè)，到2025年，至少會(huì)有75%的數(shù)據(jù)處理將會(huì)在云端或者數(shù)據(jù)中心之外的地方進(jìn)行，曾經(jīng)處在“邊緣”位置的邊緣計(jì)算也C位出道了。 俗話說“遠(yuǎn)水救不了近火”，它反映的不僅是距離問題，同樣還有時(shí)效問題。云計(jì)算中，為詬病的問題便是實(shí)時(shí)性，由于技術(shù)、距離等原因，延時(shí)幾乎成了云計(jì)算的“不治之癥”，使其在工業(yè)制造、自動(dòng)駕駛、遠(yuǎn)程醫(yī)療等對(duì)快速響應(yīng)有極高要求的場(chǎng)景下力不從心。 你很難想象，一輛自動(dòng)駕駛的汽車行駛在繁忙的城市主干道上，它的每一步?jīng)Q策卻都需要上傳到千里之外的云端，經(jīng)過分析處理，信號(hào)再返回汽車。這之間，關(guān)鍵時(shí)刻哪怕是小于1秒的網(wǎng)絡(luò)延遲都有可能釀成事故。 同時(shí)，隨著產(chǎn)業(yè)智能化轉(zhuǎn)型進(jìn)程加速，個(gè)性化、全周期和樣本升級(jí)等需求，我們面臨場(chǎng)景分散、鋼板下料設(shè)互通成本高，數(shù)據(jù)挖掘等挑戰(zhàn)。 眾所周知，人工智能難以脫離算力直接賦能。邊緣計(jì)算與人工智能的深度融合，以邊緣智能創(chuàng)造新模式、新技術(shù)、新產(chǎn)業(yè)，改造傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)、推進(jìn)智能化，是成為撬動(dòng)智能化“場(chǎng)景革命”的支點(diǎn)。 通俗來講，如果你家里著火了，你讓云計(jì)算充當(dāng)滅火大隊(duì)長(zhǎng)，當(dāng)它趕到時(shí)，大火可能已經(jīng)成了燎原之勢(shì)；邊緣計(jì)算就相當(dāng)于家里配了滅火器，讓你能在發(fā)現(xiàn)小火苗的時(shí)間針對(duì)火情做出處理；邊緣智能就更厲害了，相當(dāng)于你學(xué)習(xí)了不同場(chǎng)景下的滅火知識(shí)，能根據(jù)不同的火情，合理應(yīng)用不同的滅火器。 邊緣智能今天已經(jīng)取得了一系列突破，應(yīng)用場(chǎng)景也逐漸清晰，在中國(guó)各個(gè)產(chǎn)業(yè)全方位升級(jí)背景下，涌現(xiàn)一批企業(yè)和平臺(tái)，助力制造業(yè)、醫(yī)療業(yè)、零售業(yè)等應(yīng)用場(chǎng)景快速進(jìn)入智能化階段。這其中，不吹牛地說，聯(lián)想大腦-Edge AI平臺(tái)，也C位出道了。 何為“Edge AI平臺(tái)”？簡(jiǎn)單地說，就是在邊緣硬件上處理人工智能算法的過程。 Edge AI平臺(tái)是聯(lián)想大腦的一部分，聯(lián)想大腦包括了訓(xùn)練和推理等多個(gè)平臺(tái)。推理環(huán)節(jié)包括Cloud AI平臺(tái)和Edge AI平臺(tái)兩部分。Cloud AI平臺(tái)主要是針對(duì)算法運(yùn)行在云端的情況提供的企業(yè)級(jí)AI云服務(wù)，而Edge AI 平臺(tái)，則是針對(duì)算法在邊緣設(shè)上推理學(xué)習(xí)的一套端到端的工業(yè)級(jí)平臺(tái)產(chǎn)品。 Edge AI有諸多特點(diǎn)：算法運(yùn)行在邊緣設(shè)或設(shè)附近的服務(wù)器上，算法處理的數(shù)據(jù)來自設(shè)本身或與設(shè)相連的傳感器，設(shè)可以在毫秒內(nèi)做出獨(dú)立決策，隱私數(shù)據(jù)不會(huì)上傳到互聯(lián)網(wǎng)或公有云。 聯(lián)想大腦-Edge AI平臺(tái)天生具本地化、自學(xué)習(xí)特征，不僅能解決樣本數(shù)據(jù)少、場(chǎng)景泛化難等瓶頸問題，它在場(chǎng)景應(yīng)用中同樣高效，能夠滿足行業(yè)在敏捷連接、實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)優(yōu)化、應(yīng)用智能、安全與隱私保護(hù)等方面的關(guān)鍵需求，實(shí)現(xiàn)算力和智能在邊緣端“自給自足”。 打個(gè)比方，Edge AI平臺(tái)就像家里自建的一套暖氣片，不僅能分析出入規(guī)律提前供暖，還能遠(yuǎn)程調(diào)溫和辨別屋內(nèi)情況。如此一來，相比集中取暖模式，大大節(jié)省了家庭開支，同時(shí)解放了人員精力、保證了更人性化的供暖需要，實(shí)現(xiàn)家庭管理上的降本增效 。 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)想在自身的智能化實(shí)踐中，打磨了新IT架構(gòu)的核心“擎天”，而聯(lián)想大腦-Edge AI平臺(tái)正是“擎天”在邊緣側(cè)的技術(shù)延伸，為邊緣智能的快速發(fā)展和應(yīng)用提供了強(qiáng)勁的AI動(dòng)力。 或許你會(huì)疑惑，這么愛“學(xué)習(xí)”的聯(lián)想大腦-Edge AI平臺(tái)，是如何做到的呢？ 這需要先了解“聯(lián)想大腦”是什么，聯(lián)想大腦是聯(lián)想自主研發(fā)的企業(yè)級(jí)人工智能平臺(tái)，為行業(yè)用戶提供云-邊-端全場(chǎng)景、全生命周期的AI方案構(gòu)建、部署和運(yùn)行支持。聯(lián)想大腦-Edge AI平臺(tái)是聯(lián)想大腦的重要組成部分，正是聯(lián)想在Edge AI領(lǐng)域的一個(gè)平臺(tái)級(jí)產(chǎn)品，基于聯(lián)想大腦云側(cè)的大規(guī)模分布式訓(xùn)練引擎，Edge AI平臺(tái)內(nèi)置了豐富的邊緣預(yù)訓(xùn)練AI模型，提供了AI方案的自動(dòng)生成工具，鋼板下料生成的AI方案會(huì)通過云邊協(xié)同工具分發(fā)到邊緣設(shè)上，這個(gè)方案就是Edge AI子系統(tǒng)。 也就是說，聯(lián)想大腦-Edge AI平臺(tái)側(cè)重在邊緣端的“思考”能力，其核心在于小樣本終身學(xué)習(xí)技術(shù)，有了這套“五年高考三年模擬”，Edge AI平臺(tái)可以專治邊緣場(chǎng)景應(yīng)用中模型構(gòu)建難、數(shù)據(jù)樣本少、場(chǎng)景適配慢等疑難試題。 再深入一點(diǎn)理解，這一項(xiàng)技術(shù)是通過 “元學(xué)習(xí)（meta learning）” 與“數(shù)據(jù)增強(qiáng)”結(jié)合實(shí)現(xiàn)的。 “元學(xué)習(xí)”顧名思義，就是利用以往的知識(shí)經(jīng)驗(yàn)來指導(dǎo)新任務(wù)的學(xué)習(xí),具有學(xué)會(huì)學(xué)習(xí)的能力。舉個(gè)例子，如果你是一名小轎車司機(jī)，現(xiàn)在需要學(xué)習(xí)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?yàn)橛行┗A(chǔ)可以借鑒。 “數(shù)據(jù)增強(qiáng)”則是通過原始樣本空間增強(qiáng)、模型特征空間中數(shù)據(jù)擴(kuò)充、風(fēng)格遷移等方式，擴(kuò)充了樣本容量，豐富了數(shù)據(jù)分布，進(jìn)一步提升了模型的學(xué)習(xí)能力，從而實(shí)現(xiàn)終身學(xué)習(xí)。小樣本終身學(xué)習(xí)技術(shù)的應(yīng)用大大降低了AI在不同場(chǎng)景、不同行業(yè)部署應(yīng)用的成本。原來需要幾周甚至幾個(gè)月才能搭建出一套新場(chǎng)景的智能化方案，現(xiàn)在幾個(gè)小時(shí)就可以完成。 更重要的是，隨著場(chǎng)景化AI模型的不斷豐富，用戶可以通過一站式開發(fā)環(huán)境生成AI解決方案，并進(jìn)行規(guī)�；渴穑瑢�(shí)現(xiàn)本地AI模型動(dòng)態(tài)持續(xù)更新，滿足低延時(shí)、更精準(zhǔn)和數(shù)據(jù)隱私保護(hù)等用戶需求。 在實(shí)際的業(yè)務(wù)場(chǎng)景中，挑戰(zhàn)經(jīng)常來自于算法與場(chǎng)景的適配。如何開拓更多的應(yīng)用場(chǎng)景，這極大地考驗(yàn)商在生態(tài)構(gòu)建上的能力。聯(lián)想的目標(biāo)，是基于聯(lián)想大腦-Edge AI平臺(tái)“交朋友”，每個(gè)客戶和伙伴不僅是Edge AI的使用者，同時(shí)也是Edge AI生態(tài)的共創(chuàng)者。鋼板下料 總的來說，聯(lián)想致力于打造一個(gè)更有創(chuàng)造力和價(jià)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(jìn)程。 從IT時(shí)代引領(lǐng)者到AIoT智能化時(shí)代先鋒軍，聯(lián)想深切感受到了千行百業(yè)轉(zhuǎn)型的需求和階段的差異性，尤其是在零售領(lǐng)域。 眾所周知，聯(lián)想的主營(yíng)業(yè)務(wù)中，面向消費(fèi)者的硬件產(chǎn)品零售是一個(gè)重要部分，你也可以把我們看作是一個(gè)連鎖零售經(jīng)營(yíng)的大企業(yè)主。 在零售行業(yè)，邊緣端的智能需求同樣迫切，中國(guó)零售、餐飲、本地生活門店數(shù)量約為0萬家，除了頭部企業(yè)具打通場(chǎng)景、設(shè)互聯(lián)能力外，大量商戶依舊存在店員管理、入侵防護(hù)，商品品控（尤其食品）、排產(chǎn)優(yōu)化等難題，這使得經(jīng)營(yíng)者在微薄利潤(rùn)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(cè)、店員行為分析、非授權(quán)入侵等場(chǎng)景，借助聯(lián)想大腦-Edge AI平臺(tái)，構(gòu)建云邊端協(xié)同推理能力，進(jìn)而打造多場(chǎng)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(fèi)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(bào)率約15%，同時(shí)為其節(jié)省了近千萬的安全防護(hù)成本。 總的來說，“邊緣智能”正改變著大眾的日常生活和生產(chǎn)方式，成為聯(lián)系社會(huì)經(jīng)濟(jì)間的紐帶，聯(lián)想以邊緣智能為抓手，探索變革新路徑、新價(jià)值，更好地服務(wù)千行百業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)，這是聯(lián)想正在做、且做出了自己優(yōu)勢(shì)的一件事情。
隨著“萬物智聯(lián)”逐步落地后，我們也終于可以實(shí)現(xiàn)幻想中物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)該成為的樣子了。 |
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