කෘත්‍රිම බුද්ධිය A සිට B දක්වා ගමනක් ලෙස සලකන්නේ නම්, Cloud computing සේවාව ගුවන් තොටුපළක් හෝ අධිවේගී දුම්රිය ස්ථානයක් වන අතර එජ් කම්පියුටින් යනු කුලී රථයක් හෝ හවුල් බයිසිකලයක් වේ. Edge computing යනු පුද්ගලයන්, දේවල් හෝ දත්ත මූලාශ්‍රවල පැත්තට සමීප වේ. එය අවට සිටින පරිශීලකයින් සඳහා සේවා සැපයීම සඳහා ගබඩා කිරීම, ගණනය කිරීම, ජාල ප්‍රවේශය සහ යෙදුම් මූලික හැකියාවන් ඒකාබද්ධ කරන විවෘත වේදිකාවක් භාවිතා කරයි. මධ්‍යගතව යොදවා ඇති ක්ලවුඩ් පරිගණක සේවා හා සසඳන විට, එජ් කම්පියුටින් දිගු ප්‍රමාදය සහ ඉහළ අභිසාරී ගමනාගමනය වැනි ගැටළු නිරාකරණය කරයි, තත්‍ය කාලීන සහ කලාප පළල ඉල්ලුම් කරන සේවාවන් සඳහා වඩා හොඳ සහායක් සපයයි.
ChatGPT හි ගින්න AI සංවර්ධනයේ නව රැල්ලක් ඇති කර ඇත, කර්මාන්ත, සිල්ලර වෙළඳාම, ස්මාර්ට් නිවාස, ස්මාර්ට් නගර වැනි යෙදුම් ක්ෂේත්‍රවලට AI ගිලී යාම වේගවත් කරයි. විශාල දත්ත ප්‍රමාණයක් ගබඩා කර ගණනය කළ යුතුය. යෙදුම අවසන් වන අතර, වලාකුළ මත පමණක් විශ්වාසය තැබීමෙන් තවදුරටත් සැබෑ ඉල්ලුම සපුරාලීමට නොහැකි වේ, එජ් පරිගණකකරණය AI යෙදුම්වල අවසාන කිලෝමීටරය වැඩි දියුණු කරයි. ඩිජිටල් ආර්ථිකය ප්‍රබල ලෙස සංවර්ධනය කිරීමේ ජාතික ප්‍රතිපත්තිය යටතේ, චීනයේ ක්ලවුඩ් පරිගණනය ඇතුළත් සංවර්ධන කාල පරිච්ඡේදයකට අවතීර්ණ වී ඇත, එජ් පරිගණක ඉල්ලුම ඉහළ ගොස් ඇති අතර, වලාකුළු දාරය සහ අවසානය ඒකාබද්ධ කිරීම අනාගතයේ වැදගත් පරිණාමීය දිශාවක් බවට පත්ව ඇත.
Edge computing Market ඉදිරි වසර පහ තුළ 36.1% CAGR වර්ධනය වනු ඇත
එහි සේවා සපයන්නන්ගේ ක්‍රමානුකූල විවිධාංගීකරණය, ප්‍රසාරණය වන වෙළඳපල ප්‍රමාණය සහ යෙදුම් ක්ෂේත්‍ර තවදුරටත් ව්‍යාප්ත වීම මගින් පෙන්නුම් කරන පරිදි, එජ් පරිගණක කර්මාන්තය ස්ථාවර සංවර්ධන අවධියකට පිවිස ඇත. වෙළඳපල ප්‍රමාණය අනුව, IDC හි ලුහුබැඳීමේ වාර්තාවේ දත්ත පෙන්නුම් කරන්නේ 2021 දී චීනයේ එජ් පරිගණක සේවාදායකවල සමස්ත වෙළඳපල ප්‍රමාණය ඇමරිකානු ඩොලර් බිලියන 3.31 දක්වා ළඟා වූ අතර චීනයේ එජ් පරිගණක සේවාදායකවල සමස්ත වෙළඳපල ප්‍රමාණය සංයුක්ත වාර්ෂික වර්ධනයකින් වර්ධනය වනු ඇතැයි අපේක්ෂා කෙරේ. 2020 සිට 2025 දක්වා 22.2% අනුපාතය. 2023 සිට 2027 දක්වා 36.1% ක CAGR සමඟ 2027 දී චීනයේ එජ් පරිගණනයේ වෙළඳපල ප්‍රමාණය RMB 250.9 දක්වා ළඟා වනු ඇතැයි Sullivan පුරෝකථනය කරයි.
Edge computing eco-industry දියුණු වේ
Edge computing දැනට පුපුරා යාමේ මුල් අවධියේ පවතින අතර කර්මාන්ත දාමයේ ව්‍යාපාරික සීමාවන් සාපේක්ෂව නොපැහැදිලි ය. තනි වෙළෙන්දන් සඳහා, ව්‍යාපාරික අවස්ථා සමඟ ඒකාබද්ධ වීම සලකා බැලීම අවශ්‍ය වන අතර, තාක්ෂණික මට්ටමේ සිට ව්‍යාපාර අවස්ථා වල වෙනස්කම් වලට අනුවර්තනය වීමේ හැකියාව ද අවශ්‍ය වන අතර ඉහළ මට්ටමක පවතින බව සහතික කිරීම ද අවශ්‍ය වේ. දෘඩාංග උපකරණ සමඟ ගැළපුම මෙන්ම ව්යාපෘති ගොඩබෑමේ ඉංජිනේරු හැකියාව.
එජ් පරිගණක කර්මාන්ත දාමය චිප් වෙළෙන්දන්, ඇල්ගොරිතම වෙළෙන්දන්, දෘඩාංග උපාංග නිෂ්පාදකයින් සහ විසඳුම් සපයන්නන් ලෙස බෙදා ඇත. චිප් වෙළෙන්දෝ බොහෝ දුරට අංක ගණිතමය චිප්ස් අග පැත්තේ සිට දාර පැත්තේ සිට ක්ලවුඩ් පැත්තේ සිට ක්ලවුඩ් පැත්ත දක්වා සංවර්ධනය කරන අතර, දාර පැති චිප් වලට අමතරව, ඔවුන් ත්වරණ කාඩ්පත් සහ මෘදුකාංග සංවර්ධන වේදිකාවලට සහාය දක්වයි. ඇල්ගොරිතම වෙළෙන්දන් සාමාන්‍ය හෝ අභිරුචිකරණය කරන ලද ඇල්ගොරිතම තැනීම සඳහා මූලික වශයෙන් පරිගණක දර්ශන ඇල්ගොරිතම ගන්නා අතර ඇල්ගොරිතම සාප්පු හෝ පුහුණුවීම් සහ වේදිකා තල්ලු කරන ව්‍යවසායන් ද ඇත. උපකරණ වෙළෙන්දන් එජ් පරිගණක නිෂ්පාදන සඳහා සක්‍රියව ආයෝජනය කරන අතර, එජ් පරිගණක නිෂ්පාදනවල ස්වරූපය නිරන්තරයෙන් පොහොසත් වන අතර, ක්‍රමයෙන් චිපයේ සිට මුළු යන්ත්‍රය දක්වාම දාර පරිගණක නිෂ්පාදන තොගයක් සාදයි. විසඳුම් සපයන්නන් විශේෂිත කර්මාන්ත සඳහා මෘදුකාංග හෝ මෘදුකාංග-දෘඪාංග-ඒකාබද්ධ විසඳුම් සපයයි.
Edge computing industry applications වේගවත් වෙනවා
ස්මාර්ට් සිටි ක්ෂේත්රයේ
නාගරික දේපල පිළිබඳ සවිස්තරාත්මක පරීක්ෂණයක් දැනට අතින් පරීක්ෂා කිරීමේ ක්‍රමයේදී බහුලව භාවිතා වන අතර, අතින් පරීක්ෂා කිරීමේ ක්‍රමයට අධික කාලයක් වැය වන සහ ශ්‍රම-දැඩි පිරිවැය, පුද්ගලයන් මත ක්‍රියාවලි යැපීම, දුර්වල ආවරණය සහ පරීක්ෂණ වාර ගණන සහ දුර්වල ගුණාත්මක භාවය වැනි ගැටළු ඇත. පාලනය. ඒ සමගම පරීක්ෂණ ක්‍රියාවලියේදී විශාල දත්ත ප්‍රමාණයක් වාර්තා වූ නමුත් මෙම දත්ත සම්පත් ව්‍යාපාර සවිබල ගැන්වීම සඳහා දත්ත වත්කම් බවට පරිවර්තනය වී නොමැත. ජංගම පරීක්ෂණ අවස්ථා සඳහා AI තාක්ෂණය යෙදීමෙන්, ව්‍යවසාය විසින් නාගරික පාලන AI බුද්ධිමත් පරීක්ෂණ වාහනයක් නිර්මාණය කර ඇති අතර, එය අන්තර්ජාලයේ දේවල්, Cloud computing, AI ඇල්ගොරිතම වැනි තාක්ෂණයන් අනුගමනය කරන අතර අධි-විභේදන කැමරා වැනි වෘත්තීය උපකරණ රැගෙන යයි. පුවරු සංදර්ශක, සහ AI පැති සේවාදායකයන්, සහ "බුද්ධිමත් පද්ධතිය + බුද්ධිමත් යන්ත්‍රය + කාර්ය මණ්ඩල සහාය" යන පරීක්ෂණ යාන්ත්‍රණය ඒකාබද්ධ කරයි. එය නාගරික පාලනය පුද්ගල-තීව්‍ර සිට යාන්ත්‍රික බුද්ධිය දක්වා, ආනුභවික විනිශ්චයේ සිට දත්ත විශ්ලේෂණය දක්වා සහ නිෂ්ක්‍රීය ප්‍රතිචාරයේ සිට ක්‍රියාකාරී සොයාගැනීම් දක්වා පරිවර්තනය කිරීම ප්‍රවර්ධනය කරයි.
බුද්ධිමත් ඉදිකිරීම් අඩවියේ ක්ෂේත්රයේ
Edge computing-පාදක බුද්ධිමත් ඉදිකිරීම් අඩවි විසඳුම්, ඉදිකිරීම් භූමියේ Edge AI විශ්ලේෂණ පර්යන්තයක් තැබීමෙන්, බුද්ධිමත් වීඩියෝ මත පදනම් වූ දෘශ්‍ය AI ඇල්ගොරිතමවල ස්වාධීන පර්යේෂණ සහ සංවර්ධනය සම්පූර්ණ කිරීමෙන්, සම්ප්‍රදායික ඉදිකිරීම් කර්මාන්ත ආරක්ෂණ අධීක්ෂණ කටයුතු සඳහා AI තාක්ෂණයේ ගැඹුරු ඒකාබද්ධතාවය අදාළ වේ. විශ්ලේෂණ තාක්ෂණය, අනාවරණය කර ගත යුතු සිදුවීම් පූර්ණ කාලීනව හඳුනා ගැනීම (උදා, හිස්වැසුම් පැළඳිය යුතුද නැද්ද යන්න හඳුනා ගැනීම), පිරිස්, පරිසරය, ආරක්ෂාව සහ අනෙකුත් ආරක්ෂිත අවදානම් ලක්ෂ්‍ය හඳුනාගැනීම සහ අනතුරු ඇඟවීමේ මතක් කිරීමේ සේවා සැපයීම සහ අනාරක්ෂිත හඳුනා ගැනීමට මූලිකත්වය ගැනීම සාධක, AI බුද්ධිමත් ආරක්ෂාව, මිනිස් බල පිරිවැය ඉතිරි කිරීම, ඉදිකිරීම් ස්ථානවල පිරිස් සහ දේපල ආරක්ෂණ කළමනාකරණ අවශ්‍යතා සපුරාලීම සඳහා.
බුද්ධිමත් ප්‍රවාහන ක්ෂේත්රයේ
Cloud-side-end architecture යනු මධ්‍යගත කළමනාකාරිත්වය සහ දත්ත සැකසීමේ කොටසක් සඳහා වගකිව යුතු cloud side සමඟ, බුද්ධිමත් ප්‍රවාහන කර්මාන්තයේ යෙදුම් යෙදවීම සඳහා මූලික ආදර්ශය බවට පත්ව ඇත, කෙළවරේ පැත්ත ප්‍රධාන වශයෙන් දාර-පැති දත්ත විශ්ලේෂණය සහ ගණනය කිරීමේ තීරණය සපයයි. - සැකසීම, සහ ව්‍යාපාරික දත්ත එකතු කිරීම සඳහා ප්‍රධාන වශයෙන් වගකිව යුතු අවසාන පැත්ත.
වාහන-මාර්ග සම්බන්ධීකරණය, හොලෝග්‍රැෆික් මංසන්ධි, ස්වයංක්‍රීය රිය පැදවීම සහ දුම්රිය ගමනාගමනය වැනි විශේෂිත අවස්ථා වලදී, විෂමජාතීය උපාංග විශාල ප්‍රමාණයක් ප්‍රවේශ වී ඇති අතර, මෙම උපාංගවලට ප්‍රවේශ කළමනාකරණය, පිටවීමේ කළමනාකරණය, අනතුරු ඇඟවීම් සැකසීම සහ ක්‍රියාත්මක කිරීම සහ නඩත්තු කිරීම අවශ්‍ය වේ. Edge computing වලට බෙදීමට සහ ජය ගැනීමට, විශාල කුඩා බවට හැරවීමට, හරස්-ස්ථර ප්‍රොටෝකෝල පරිවර්තන කාර්යයන් සැපයීම, ඒකාබද්ධ සහ ස්ථාවර ප්‍රවේශය ලබා ගැනීමට සහ විෂමජාතීය දත්තවල සහයෝගී පාලනයට පවා හැකිය.
කාර්මික නිෂ්පාදන ක්ෂේත්රයේ
නිෂ්පාදන ක්‍රියාවලි ප්‍රශස්තිකරණ අවස්ථාව: දැනට, විවික්ත නිෂ්පාදන පද්ධති විශාල සංඛ්‍යාවක් දත්තවල අසම්පූර්ණ භාවයෙන් සීමා වී ඇති අතර, සමස්ත උපකරණ කාර්යක්ෂමතාව සහ අනෙකුත් දර්ශක දත්ත ගණනය කිරීම් සාපේක්ෂව මන්දගාමී වන අතර, කාර්යක්ෂමතාව ප්‍රශස්ත කිරීම සඳහා භාවිතා කිරීම අපහසු වේ. ආකෘති මත පදනම් වූ නිෂ්පාදන රේඛාවක් සාක්ෂාත් කර ගැනීම සඳහා ක්ෂේත්‍ර තත්‍ය කාලීන දත්ත විශාල ප්‍රමාණයක් එකතු කර විශ්ලේෂණය කිරීම සඳහා තත්‍ය කාලීන දත්ත ප්‍රවාහ සැකසුම් යාන්ත්‍රණය මත පදනම්ව, අර්ථකථන මට්ටමේ නිෂ්පාදන පද්ධතිය තිරස් සන්නිවේදනය සහ සිරස් සන්නිවේදනය සාක්ෂාත් කර ගැනීම සඳහා උපකරණ තොරතුරු ආකෘතිය මත පදනම් වූ Edge computing platform බහු-දත්ත මූලාශ්‍ර තොරතුරු විලයනය, විවික්ත නිෂ්පාදන පද්ධතිය තුළ තීරණ ගැනීම සඳහා ප්‍රබල දත්ත සහාය සැපයීම.
උපකරණ පුරෝකථන නඩත්තු අවස්ථාව: කාර්මික උපකරණ නඩත්තු කිරීම වර්ග තුනකට බෙදා ඇත: ප්‍රතිස්ථාපන නඩත්තු, වැළැක්වීමේ නඩත්තු සහ අනාවැකි නඩත්තු. ප්‍රතිස්ථාපන නඩත්තුව අයත් වන්නේ කලින් තථ්‍ය නඩත්තුව, වැළැක්වීමේ නඩත්තුව සහ පුරෝකථන නඩත්තුව පැරණි නඩත්තුවට අයත් වේ, පළමුවැන්න කාලය, උපකරණ ක්‍රියාකාරීත්වය, අඩවි තත්ත්වය සහ උපකරණ ක්‍රමානුකූලව නඩත්තු කිරීම සඳහා වන අනෙකුත් සාධක මත පදනම්ව, අඩු වැඩි වශයෙන් මිනිසා මත පදනම් වේ. අත්දැකීම්, සංවේදක දත්ත එකතු කිරීම හරහා දෙවනුව, දත්ත විශ්ලේෂණයේ කාර්මික ආකෘතිය මත පදනම්ව උපකරණවල මෙහෙයුම් තත්ත්වය තත්‍ය කාලීනව අධීක්ෂණය කිරීම සහ අසාර්ථකත්වය සිදුවන්නේ කවදාදැයි නිවැරදිව පුරෝකථනය කිරීම.
කාර්මික තත්ත්ව පරීක්ෂණ තත්ත්වය: කාර්මික දෘෂ්ටි පරීක්ෂණ ක්‍ෂේත්‍රය තත්ත්ව පරීක්ෂණ ක්ෂේත්රයේ පළමු සම්ප්‍රදායික ස්වයංක්‍රීය දෘශ්‍ය පරීක්ෂණ (AOI) ආකෘතිය වේ, නමුත් විවිධත්වයේ දෝෂ හේතුවෙන් බොහෝ දෝෂ හඳුනාගැනීම් සහ වෙනත් සංකීර්ණ අවස්ථා වලදී AOI මෙතෙක් වර්ධනය වී ඇත. වර්ගවල, විශේෂාංග නිස්සාරණය අසම්පූර්ණයි, අනුවර්තන ඇල්ගොරිතම දුර්වල විස්තාරණය, නිෂ්පාදන රේඛාව නිතර යාවත්කාලීන වේ, ඇල්ගොරිතම සංක්‍රමණය නම්‍යශීලී නොවේ, සහ අනෙකුත් සාධක, සාම්ප්‍රදායික AOI පද්ධතියට නිෂ්පාදන මාර්ග අවශ්‍යතා සපුරාලීම දුෂ්කර වී ඇත. එබැවින්, ගැඹුරු ඉගෙනීම + කුඩා නියැදි ඉගෙනීම මගින් නියෝජනය වන AI කාර්මික තත්ත්ව පරීක්ෂණ ඇල්ගොරිතම වේදිකාව ක්‍රමයෙන් සම්ප්‍රදායික දෘශ්‍ය පරීක්ෂණ ක්‍රමය ප්‍රතිස්ථාපනය කරමින් පවතින අතර, AI කාර්මික තත්ත්ව පරීක්ෂණ වේදිකාව සම්භාව්‍ය යන්ත්‍ර ඉගෙනුම් ඇල්ගොරිතම සහ ගැඹුරු ඉගෙනුම් පරීක්ෂණ ඇල්ගොරිතම යන අදියර දෙකක් හරහා ගොස් ඇත.
පසු කාලය: ඔක්තෝබර්-08-2023