邊緣智能其實并不“邊緣”，它正大步走向萬物互聯(lián)時代舞臺的中央，在賦能千行百業(yè)轉型升級中發(fā)揮著無可或缺的重要價值。
近日，由智次方·物聯(lián)網(wǎng)智庫與摯物產(chǎn)業(yè)研究院聯(lián)合主辦的“中國AIoT產(chǎn)業(yè)年會暨2023智能產(chǎn)業(yè)洞察大典”圓滿落幕。作為行業(yè)智能化變革的賦能者，聯(lián)想榮膺主辦方頒發(fā)的“AIoT新維獎|行業(yè)先鋒獎”。該獎項旨在表彰那些勇立潮頭、敢為人先的領軍企業(yè)，聯(lián)想的上榜彰顯了其在智能物聯(lián)產(chǎn)業(yè)——尤其是智能邊緣領域的探索成果。
對AIoT的從業(yè)者而言，邊緣智能并不是什么新鮮詞，但隨著近年來相關技術的進一步成熟，應用場景的進一步拓展，人們越來越發(fā)現(xiàn)，邊緣智能其實并不“邊緣”，它正大步走向萬物互聯(lián)時代舞臺的中央，在賦能千行百業(yè)轉型升級中發(fā)揮著無可或缺的重要價值。
“物超人”時代，邊緣智能價值進一步凸顯
2022年，對智聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)而言是具有里程碑意義的一年。根據(jù)工信部的數(shù)據(jù)，截止8月末，三家基礎電信運營企業(yè)發(fā)展蜂窩物聯(lián)網(wǎng)終端用戶達到16.98億戶，同期相比，移動電話用戶總數(shù)為16.78億戶——代表“物”連接的蜂窩物聯(lián)網(wǎng)終端用戶數(shù)首次超出代表“人”連接的移動電話用戶數(shù)，國內蜂窩物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)首次迎來“物超人”歷史性時刻，這讓邊緣智能的價值得到進一步凸顯。
物聯(lián)網(wǎng)終端用戶情況 數(shù)據(jù)來源：工信部
一方面，以史為鑒——2011年，全球智能手機出貨量首次超過PC，而后我們見證了2012年以來移動互聯(lián)網(wǎng)迎來高速發(fā)展。如今“物超人”態(tài)勢的形成，可以看作物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)規(guī)模化爆發(fā)的關鍵節(jié)點。連接設備數(shù)量的爆發(fā)，意味著數(shù)據(jù)的指數(shù)級增長，這些數(shù)據(jù)不可能都放在云端處理，邊緣側成為分擔數(shù)據(jù)洪流的最佳助力。
另一方面，萬物互聯(lián)只是千行百業(yè)轉型升級的第一步，產(chǎn)業(yè)并不是為了連接而連接，而是為了挖掘連接背后的價值。
人工智能AI是分析數(shù)據(jù)并產(chǎn)生洞察的重要手段，然而，過去的人工智能通常部署在云端，在那里可以上傳和處理大量的數(shù)據(jù)，但相對的也會消耗大量的網(wǎng)絡和計算資源。很多行業(yè)場景中，由于條件有限，云端人工智能如同“高嶺之花”，可望而不可即.....但是邊緣計算+人工智能形成邊緣智能卻讓更多資源受限的場景可以享受到人工智能的優(yōu)勢——這正是其給產(chǎn)業(yè)帶來的重要價值之一。由于邊緣智能靠近生產(chǎn)現(xiàn)場和數(shù)據(jù)現(xiàn)場，因此可以對數(shù)據(jù)進行實時地分析處理，數(shù)據(jù)不必再回傳至數(shù)據(jù)中心或云端，縮短延時，減少網(wǎng)絡帶寬占用，打破數(shù)據(jù)瓶頸，確保應用能夠更安全、高效的運行。
產(chǎn)業(yè)呼喚完整的邊緣智能解決方案
如今，邊緣智能已經(jīng)被廣泛應用在智能工廠、智慧零售門店、智慧城市、車聯(lián)網(wǎng)等領域，可以說是無處不在。為了進一步滿足持續(xù)增長的產(chǎn)業(yè)客戶需求，積淀數(shù)年后，聯(lián)想在今年Tech World大會上首次公布了聯(lián)想“慧天”智能邊緣產(chǎn)品品牌，完善了從產(chǎn)品線到全鏈路優(yōu)質服務的搭建。聯(lián)想智能邊緣的各種產(chǎn)品能夠“聚沙成塔”，從產(chǎn)品到解決方案可以進一步賦能各行各業(yè)。
在筆者看來，該套解決方案具有三點獨特的優(yōu)勢：
首先，這是一套切實考慮邊緣場景實際訴求的解決方案。邊緣計算的算力單元往往會被部署在各種各樣的環(huán)境里面，它們不是待在無塵、清潔、恒溫恒濕的機房，也不是待在家庭和辦公的宜居環(huán)境中。它們可能會被部署在礦山的礦井下、城市的燈桿上、電網(wǎng)的變電站中、快餐店的后廚里、煉鋼廠的現(xiàn)場等等......同時，不同客戶的應用場景不同，所需要連接的網(wǎng)絡和所需要的算力大小都不相同。
針對于此，慧天全線產(chǎn)品都有一些共同的特征。比如，它們都針對各種工業(yè)和商業(yè)環(huán)境做了特別的設計。能支持更廣的工作溫度，更寬泛的電壓等級等；比如，它們都支持不同的異構計算的能力；更進一步，它們大部分采用了可擴展的模塊化設計同時可以針對用戶的需求進行快速的定制。
第二，這是一套完整的軟硬件一體化解決方案。舉個例子，我們自己作為消費者購買手機，肯定是希望拿到手機后直接就能用，而不是在一家買了硬件，再去另一家買軟件，最后自己組裝成智能機。行業(yè)客戶也是同樣的道理，軟硬件一體的解決方案往往能幫其大量節(jié)省精力和成本。
軟件和硬件的關系可以簡單理解為左腿和右腿的關系，步子想要邁得快，兩條腿既要都很健壯，又要做到相互之間協(xié)同工作。聯(lián)想以“慧天”品牌智能邊緣全棧硬件為支撐，結合聯(lián)想邊緣云、聯(lián)想邊緣大腦的優(yōu)勢能力，形成了“邊云融合”的邊緣側全棧軟硬件一體化解決方案。
在一些典型場景中，邊緣設備被部署在比較偏僻的地區(qū)，需要無人值守的管理，要求不能因為一臺設備出現(xiàn)問題就導致應用系統(tǒng)癱瘓，同時需要實時跟中心機房進行應用和數(shù)據(jù)的自動同步——而聯(lián)想軟硬件一體化的解決方案則能完全滿足這些需求。
第三，這是一套致力于降低邊緣智能部署門檻的解決方案。對許多希望擁抱邊緣智能的企業(yè)而言，其往往會在數(shù)據(jù)接入和數(shù)據(jù)分析層面遇到各種挑戰(zhàn)：
在數(shù)據(jù)接入層面，工業(yè)現(xiàn)場孤立的工業(yè)系統(tǒng)與復雜的接口協(xié)議所造成的數(shù)據(jù)孤島，為數(shù)據(jù)融合帶來極大困難。而聯(lián)想面向工業(yè)打造的專業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺LeapIoT則能通過現(xiàn)場數(shù)據(jù)采集，企業(yè)信息集成和智能優(yōu)化，解決設備”最后一公里“接入難題。
LeapIoT產(chǎn)品架構
在數(shù)據(jù)分析層面，企業(yè)在邊緣側部署AI模型也并非易事。一方面，任何AI模型的更新都需要數(shù)據(jù)作為支撐，但糟糕的是，邊緣側卻往往很難收集到足夠多有效的樣本數(shù)據(jù)。以智能工廠的瑕疵檢測場景為例，我們不能指望產(chǎn)線80%都是廢品，所以模型能拿到的缺陷樣本數(shù)非常之少。另一方面，很多模型構建起來較為復雜，中小企業(yè)難以招到合適的開發(fā)人員，同時面對不同行業(yè)的不同場景，海量的異構硬件使得算法模型難以復制。
為此，聯(lián)想推出了聯(lián)想大腦-Edge AI平臺。針對樣本量和標注的問題，Edge AI創(chuàng)新地將“數(shù)據(jù)增強”和“元學習”結合，打造了“小樣本終身學習技術”——讓學習不用從零開始，實現(xiàn)本地AI模型動態(tài)持續(xù)更新?；谠摷夹g，幾十張圖片即可訓練出模型，一周內解決應用問題，模型訓練周期約最高縮短80%。對于模型構建問題，Edge AI平臺可以連接邊緣計算硬件，基于智能推薦算法，為客戶提供最優(yōu)的AI模型和硬件匹配方案。
這一切，都將使得邊緣智能的部署更簡易、更快捷，從而助推更多企業(yè)實現(xiàn)數(shù)字化轉型。
內生外化：從0到1的蛻變，從1到100的裂變
如今，聯(lián)想以合肥聯(lián)寶工廠、武漢工廠及深圳工廠等作為“試驗田”和“練兵場”，自身已經(jīng)躬身踐行了制造業(yè)的轉型升級，這相當于完成了從0到1的原始積累階段，而進一步將這些的能力提供給各行各業(yè)的客戶，才能讓聯(lián)想真正實現(xiàn)從1到100的“裂變”。
當前，聯(lián)想正把自身在邊緣智能領域的能力按照場景封裝成包，進一步對外輸出包括AI質檢、安全生產(chǎn)管理和智能能效管理多項解決方案。
在AI質檢場景中——著名顯示器生產(chǎn)商冠捷科技集團（AOC）在生產(chǎn)過程中遭遇了屏幕缺陷種類繁多、復雜且不易捕捉的挑戰(zhàn)。為了解決生產(chǎn)過程中屏幕缺陷識別判定問題，加快屏幕缺陷檢測效率，提升生產(chǎn)整機良率，聯(lián)想借助于Edge AI平臺為其打造了顯示屏缺陷檢測方案，針對屏幕質檢場景的全要素，如缺陷的分類、定義、等級等，打造了符合生產(chǎn)要求的檢測精度算法，并采取小樣本學習技術提高機器的“認知水平”， 實現(xiàn)了產(chǎn)線質量的持續(xù)提升及精細化控制。
在安全生產(chǎn)管理場景中——北京理正多年來一直為勘察設計行業(yè)提供持久、專業(yè)化、全方位的信息技術服務，在面對工地巡檢、生產(chǎn)監(jiān)理應用場景時缺乏算法、推理引擎的支持，但在疫情期間，對工人的安全帽檢查、口罩佩戴情況進行常態(tài)化巡檢非常有必要。在Edge AI基礎上，聯(lián)想利用小樣本學習技術和工地的視頻數(shù)據(jù)，并復用了傳統(tǒng)攝像頭+后端服務器的政務云系統(tǒng)，實現(xiàn)了對人員安全帽、口罩佩戴情況、渣土車車輛與車牌號的有效識別 。
對客戶而言，其需要的不只是邊緣智能解決方案，更重要的是行業(yè)成功經(jīng)驗——這些經(jīng)驗能幫助他們避免“踩坑”，克服挑戰(zhàn)，從而高效地實現(xiàn)數(shù)字化轉型。聯(lián)想自身是轉型的親歷者，通過“內生”在內部場景中優(yōu)先使用自有產(chǎn)品和技術，再將從中積累的經(jīng)驗和知識整合到不同的解決方案中，“外化”輸出給企業(yè)客戶。
因此，在賦能客戶的過程中，除了軟硬件產(chǎn)品，聯(lián)想還能為客戶提供全程陪伴式的服務，分享數(shù)字化升級、智能化轉型以及相關領域的管理經(jīng)驗，為客戶項目的落地保駕護航。
寫在最后
“AIoT新維獎”在其頒獎詞中如此評價行業(yè)先鋒獎——變革大勢所趨，需求日新月異。物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)中的一批企業(yè)勇立潮頭，敢為人先，它們用躬身實踐促進數(shù)實融合，它們用果斷試錯積累轉型方案，它們加速了物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的商用進程，它們實現(xiàn)了時代的跨越變遷。
在邊緣智能領域，聯(lián)想正在以先鋒的產(chǎn)品和服務引領產(chǎn)業(yè)發(fā)展。未來，聯(lián)想也將持續(xù)深耕垂直行業(yè)，以全面的智能邊緣方案成為可信賴的新IT合作伙伴，同時攜手更多生態(tài)合作伙伴，助力企業(yè)數(shù)字化轉型，賦能各行業(yè)的智能化轉型升級。
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