ക്ലൗഡ് സർവീസുകൾ മുതൽ എഡ്ജ് കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് വരെ, AI "അവസാന മൈൽ" വരെ എത്തുന്നു.

എഡ്ജ് കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് വിപണി അടുത്ത അഞ്ച് വർഷത്തിനുള്ളിൽ 36.1% സംയോജിത വാർഷിക വളർച്ച കൈവരിക്കും

സേവന ദാതാക്കളുടെ ക്രമാനുഗതമായ വൈവിധ്യവൽക്കരണം, വികസിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്ന വിപണി വലുപ്പം, ആപ്ലിക്കേഷൻ മേഖലകളുടെ കൂടുതൽ വികാസം എന്നിവയിലൂടെ എഡ്ജ് കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് വ്യവസായം സ്ഥിരമായ ഒരു വികസന ഘട്ടത്തിലേക്ക് പ്രവേശിച്ചു. വിപണി വലുപ്പത്തിന്റെ കാര്യത്തിൽ, ഐഡിസിയുടെ ട്രാക്കിംഗ് റിപ്പോർട്ടിൽ നിന്നുള്ള ഡാറ്റ കാണിക്കുന്നത് 2021 ൽ ചൈനയിലെ എഡ്ജ് കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് സെർവറുകളുടെ മൊത്തത്തിലുള്ള വിപണി വലുപ്പം 3.31 ബില്യൺ യുഎസ് ഡോളറിലെത്തിയെന്നും 2020 മുതൽ 2025 വരെ ചൈനയിലെ എഡ്ജ് കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് സെർവറുകളുടെ മൊത്തത്തിലുള്ള വിപണി വലുപ്പം 22.2% എന്ന സംയുക്ത വാർഷിക വളർച്ചാ നിരക്കിൽ വളരുമെന്നും പ്രതീക്ഷിക്കുന്നു. 2023 മുതൽ 2027 വരെ 36.1% സിഎജിആറോടെ, 2027 ൽ ചൈനയിലെ എഡ്ജ് കമ്പ്യൂട്ടിംഗിന്റെ വിപണി വലുപ്പം RMB 250.9 ബില്യണിലെത്തുമെന്ന് സള്ളിവൻ പ്രവചിക്കുന്നു.

എഡ്ജ് കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് ഇക്കോ-ഇൻഡസ്ട്രി അഭിവൃദ്ധി പ്രാപിക്കുന്നു

എഡ്ജ് കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് നിലവിൽ പകർച്ചവ്യാധിയുടെ പ്രാരംഭ ഘട്ടത്തിലാണ്, വ്യവസായ ശൃംഖലയിലെ ബിസിനസ് അതിരുകൾ താരതമ്യേന അവ്യക്തമാണ്. വ്യക്തിഗത വെണ്ടർമാർക്ക്, ബിസിനസ് സാഹചര്യങ്ങളുമായുള്ള സംയോജനം പരിഗണിക്കേണ്ടത് ആവശ്യമാണ്, കൂടാതെ സാങ്കേതിക തലത്തിൽ നിന്ന് ബിസിനസ് സാഹചര്യങ്ങളിലെ മാറ്റങ്ങളുമായി പൊരുത്തപ്പെടാനുള്ള കഴിവും ആവശ്യമാണ്, കൂടാതെ ഹാർഡ്‌വെയർ ഉപകരണങ്ങളുമായി ഉയർന്ന തോതിലുള്ള അനുയോജ്യതയും പ്രോജക്ടുകൾ ഏറ്റെടുക്കാനുള്ള എഞ്ചിനീയറിംഗ് കഴിവും ഉറപ്പാക്കേണ്ടത് ആവശ്യമാണ്.

എഡ്ജ് കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് വ്യവസായ ശൃംഖലയെ ചിപ്പ് വെണ്ടർമാർ, അൽഗോരിതം വെണ്ടർമാർ, ഹാർഡ്‌വെയർ ഉപകരണ നിർമ്മാതാക്കൾ, പരിഹാര ദാതാക്കൾ എന്നിങ്ങനെ തിരിച്ചിരിക്കുന്നു. ചിപ്പ് വെണ്ടർമാർ പ്രധാനമായും എൻഡ്-സൈഡ് മുതൽ എഡ്ജ്-സൈഡ് വരെ ക്ലൗഡ്-സൈഡ് വരെയുള്ള അരിത്മെറ്റിക് ചിപ്പുകൾ വികസിപ്പിക്കുന്നു, കൂടാതെ എഡ്ജ്-സൈഡ് ചിപ്പുകൾക്ക് പുറമേ, അവർ ആക്സിലറേഷൻ കാർഡുകൾ വികസിപ്പിക്കുകയും സോഫ്റ്റ്‌വെയർ വികസന പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകളെ പിന്തുണയ്ക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. പൊതുവായതോ ഇഷ്ടാനുസൃതമാക്കിയതോ ആയ അൽഗോരിതങ്ങൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിന് അൽഗോരിതം വെണ്ടർമാർ കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ അൽഗോരിതങ്ങളെ കാതലായി എടുക്കുന്നു, കൂടാതെ അൽഗോരിതം മാളുകളോ പരിശീലന, പുഷ് പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകളോ നിർമ്മിക്കുന്ന സംരംഭങ്ങളുമുണ്ട്. ഉപകരണ വെണ്ടർമാർ എഡ്ജ് കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് ഉൽപ്പന്നങ്ങളിൽ സജീവമായി നിക്ഷേപം നടത്തുന്നു, കൂടാതെ എഡ്ജ് കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് ഉൽപ്പന്നങ്ങളുടെ രൂപം നിരന്തരം സമ്പുഷ്ടമാക്കപ്പെടുന്നു, ക്രമേണ ചിപ്പിൽ നിന്ന് മുഴുവൻ മെഷീനിലേക്കും എഡ്ജ് കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് ഉൽപ്പന്നങ്ങളുടെ ഒരു പൂർണ്ണ ശേഖരം രൂപപ്പെടുത്തുന്നു. പരിഹാര ദാതാക്കൾ നിർദ്ദിഷ്ട വ്യവസായങ്ങൾക്കായി സോഫ്റ്റ്‌വെയർ അല്ലെങ്കിൽ സോഫ്റ്റ്‌വെയർ-ഹാർഡ്‌വെയർ-സംയോജിത പരിഹാരങ്ങൾ നൽകുന്നു.

എഡ്ജ് കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് വ്യവസായ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ ത്വരിതപ്പെടുത്തുന്നു

സ്മാർട്ട് സിറ്റി മേഖലയിൽ

നഗര സ്വത്തുക്കളുടെ സമഗ്രമായ പരിശോധന നിലവിൽ മാനുവൽ പരിശോധനാ രീതിയിൽ സാധാരണയായി ഉപയോഗിക്കുന്നു, കൂടാതെ മാനുവൽ പരിശോധനാ മോഡിൽ ഉയർന്ന സമയമെടുക്കുന്നതും അധ്വാനിക്കുന്നതുമായ ചെലവുകൾ, വ്യക്തികളെ ആശ്രയിക്കുന്ന പ്രക്രിയ, മോശം കവറേജും പരിശോധനാ ആവൃത്തിയും, മോശം ഗുണനിലവാര നിയന്ത്രണവും തുടങ്ങിയ പ്രശ്നങ്ങൾ ഉണ്ട്. അതേ സമയം പരിശോധനാ പ്രക്രിയയിൽ വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റ രേഖപ്പെടുത്തി, എന്നാൽ ഈ ഡാറ്റ ഉറവിടങ്ങൾ ബിസിനസ്സ് ശാക്തീകരണത്തിനായുള്ള ഡാറ്റ ആസ്തികളായി രൂപാന്തരപ്പെട്ടിട്ടില്ല. മൊബൈൽ പരിശോധനാ സാഹചര്യങ്ങളിൽ AI സാങ്കേതികവിദ്യ പ്രയോഗിക്കുന്നതിലൂടെ, എന്റർപ്രൈസ് ഒരു നഗര ഗവേണൻസ് AI ഇന്റലിജന്റ് ഇൻസ്പെക്ഷൻ വെഹിക്കിൾ സൃഷ്ടിച്ചു, അത് ഇന്റർനെറ്റ് ഓഫ് തിംഗ്സ്, ക്ലൗഡ് കമ്പ്യൂട്ടിംഗ്, AI അൽഗോരിതങ്ങൾ പോലുള്ള സാങ്കേതികവിദ്യകൾ സ്വീകരിക്കുകയും ഹൈ-ഡെഫനിഷൻ ക്യാമറകൾ, ഓൺ-ബോർഡ് ഡിസ്പ്ലേകൾ, AI സൈഡ് സെർവറുകൾ പോലുള്ള പ്രൊഫഷണൽ ഉപകരണങ്ങൾ വഹിക്കുകയും "ഇന്റലിജന്റ് സിസ്റ്റം + ഇന്റലിജന്റ് മെഷീൻ + സ്റ്റാഫ് അസിസ്റ്റൻസ്" എന്ന പരിശോധനാ സംവിധാനം സംയോജിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. പേഴ്‌സണൽ-ഇന്റൻസീവ് എന്നതിൽ നിന്ന് മെക്കാനിക്കൽ ഇന്റലിജൻസിലേക്കും, അനുഭവപരമായ വിധിന്യായത്തിൽ നിന്ന് ഡാറ്റ വിശകലനത്തിലേക്കും, നിഷ്ക്രിയ പ്രതികരണത്തിൽ നിന്ന് സജീവമായ കണ്ടെത്തലിലേക്കും ഉള്ള പരിവർത്തനത്തെ ഇത് പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുന്നു.

ഇന്റലിജന്റ് കൺസ്ട്രക്ഷൻ സൈറ്റിന്റെ മേഖലയിൽ

എഡ്ജ് കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് അധിഷ്ഠിത ഇന്റലിജന്റ് കൺസ്ട്രക്ഷൻ സൈറ്റ് സൊല്യൂഷനുകൾ, പരമ്പരാഗത നിർമ്മാണ വ്യവസായ സുരക്ഷാ നിരീക്ഷണ പ്രവർത്തനങ്ങളിൽ AI സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ ആഴത്തിലുള്ള സംയോജനം പ്രയോഗിക്കുന്നു. നിർമ്മാണ സ്ഥലത്ത് ഒരു എഡ്ജ് AI വിശകലന ടെർമിനൽ സ്ഥാപിക്കുക, ഇന്റലിജന്റ് വീഡിയോ അനലിറ്റിക്സ് സാങ്കേതികവിദ്യയെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള വിഷ്വൽ AI അൽഗോരിതങ്ങളുടെ സ്വതന്ത്ര ഗവേഷണവും വികസനവും പൂർത്തിയാക്കുക, കണ്ടെത്തേണ്ട സംഭവങ്ങളുടെ മുഴുവൻ സമയ കണ്ടെത്തൽ (ഉദാഹരണത്തിന്, ഹെൽമെറ്റ് ധരിക്കണോ വേണ്ടയോ എന്ന് കണ്ടെത്തുക), പേഴ്‌സണൽ, പരിസ്ഥിതി, സുരക്ഷ, മറ്റ് സുരക്ഷാ റിസ്‌ക് പോയിന്റ് ഐഡന്റിഫിക്കേഷൻ, അലാറം റിമൈൻഡർ സേവനങ്ങൾ എന്നിവ നൽകുക, സുരക്ഷിതമല്ലാത്ത ഘടകങ്ങൾ തിരിച്ചറിയൽ, AI ഇന്റലിജന്റ് ഗാർഡിംഗ്, മാൻപവർ ചെലവ് ലാഭിക്കുക, നിർമ്മാണ സൈറ്റുകളുടെ പേഴ്‌സണൽ, പ്രോപ്പർട്ടി സുരക്ഷാ മാനേജ്‌മെന്റ് ആവശ്യങ്ങൾ നിറവേറ്റുന്നതിന് മുൻകൈയെടുക്കുക എന്നിവയാണ് ഇതിന്റെ ലക്ഷ്യം.

ബുദ്ധിപരമായ ഗതാഗത മേഖലയിൽ

ഇന്റലിജന്റ് ട്രാൻസ്‌പോർട്ട് വ്യവസായത്തിൽ ആപ്ലിക്കേഷനുകളുടെ വിന്യാസത്തിനുള്ള അടിസ്ഥാന മാതൃകയായി ക്ലൗഡ്-സൈഡ്-എൻഡ് ആർക്കിടെക്ചർ മാറിയിരിക്കുന്നു, കേന്ദ്രീകൃത മാനേജ്‌മെന്റിനും ഡാറ്റ പ്രോസസ്സിംഗിന്റെ ഭാഗത്തിനും ക്ലൗഡ് സൈഡ് ഉത്തരവാദിയാണ്, എഡ്ജ് സൈഡ് പ്രധാനമായും എഡ്ജ്-സൈഡ് ഡാറ്റ വിശകലനവും കമ്പ്യൂട്ടേഷൻ തീരുമാനമെടുക്കൽ പ്രോസസ്സിംഗും നൽകുന്നു, കൂടാതെ ബിസിനസ് ഡാറ്റ ശേഖരണത്തിന് പ്രധാനമായും ഉത്തരവാദിയാണ് അവസാന വശം.

വാഹന-റോഡ് ഏകോപനം, ഹോളോഗ്രാഫിക് ഇന്റർസെക്ഷനുകൾ, ഓട്ടോമാറ്റിക് ഡ്രൈവിംഗ്, റെയിൽ ഗതാഗതം തുടങ്ങിയ പ്രത്യേക സാഹചര്യങ്ങളിൽ, വൈവിധ്യമാർന്ന ഉപകരണങ്ങൾക്ക് ധാരാളം ആക്‌സസ് ഉണ്ട്, ഈ ഉപകരണങ്ങൾക്ക് ആക്‌സസ് മാനേജ്‌മെന്റ്, എക്സിറ്റ് മാനേജ്‌മെന്റ്, അലാറം പ്രോസസ്സിംഗ്, ഓപ്പറേഷൻ, മെയിന്റനൻസ് പ്രോസസ്സിംഗ് എന്നിവ ആവശ്യമാണ്. എഡ്ജ് കമ്പ്യൂട്ടിംഗിന് വിഭജിക്കാനും കീഴടക്കാനും, വലുതിനെ ചെറുതാക്കി മാറ്റാനും, ക്രോസ്-ലെയർ പ്രോട്ടോക്കോൾ പരിവർത്തന പ്രവർത്തനങ്ങൾ നൽകാനും, ഏകീകൃതവും സ്ഥിരതയുള്ളതുമായ ആക്‌സസ് നേടാനും, വൈവിധ്യമാർന്ന ഡാറ്റയുടെ സഹകരണ നിയന്ത്രണം പോലും നേടാനും കഴിയും.

വ്യാവസായിക ഉൽപ്പാദന മേഖലയിൽ

പ്രൊഡക്ഷൻ പ്രോസസ് ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ രംഗം: നിലവിൽ, ഡാറ്റയുടെ അപൂർണ്ണതയാൽ ധാരാളം വ്യതിരിക്ത നിർമ്മാണ സംവിധാനങ്ങൾ പരിമിതപ്പെടുത്തിയിരിക്കുന്നു, കൂടാതെ മൊത്തത്തിലുള്ള ഉപകരണ കാര്യക്ഷമതയും മറ്റ് സൂചിക ഡാറ്റ കണക്കുകൂട്ടലുകളും താരതമ്യേന മന്ദഗതിയിലാണ്, ഇത് കാര്യക്ഷമത ഒപ്റ്റിമൈസേഷനായി ഉപയോഗിക്കുന്നത് ബുദ്ധിമുട്ടാക്കുന്നു. സെമാന്റിക് ലെവൽ നിർമ്മാണ സംവിധാനം നേടുന്നതിന് ഉപകരണ വിവര മാതൃകയെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള എഡ്ജ് കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് പ്ലാറ്റ്‌ഫോം തിരശ്ചീന ആശയവിനിമയവും ലംബ ആശയവിനിമയവും, റിയൽ-ടൈം ഡാറ്റ ഫ്ലോ പ്രോസസ്സിംഗ് മെക്കാനിസത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളത്, വലിയ ഫീൽഡ് റിയൽ-ടൈം ഡാറ്റ സമാഹരിക്കുന്നതിനും വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനും, മോഡൽ അധിഷ്ഠിത പ്രൊഡക്ഷൻ ലൈൻ മൾട്ടി-ഡാറ്റ സോഴ്‌സ് ഇൻഫർമേഷൻ ഫ്യൂഷൻ നേടുന്നതിനും, വ്യതിരിക്ത നിർമ്മാണ സംവിധാനത്തിൽ തീരുമാനമെടുക്കുന്നതിന് ശക്തമായ ഡാറ്റ പിന്തുണ നൽകുന്നതിനും.

ഉപകരണ പ്രവചന പരിപാലന സാഹചര്യം: വ്യാവസായിക ഉപകരണങ്ങളുടെ അറ്റകുറ്റപ്പണി മൂന്ന് തരങ്ങളായി തിരിച്ചിരിക്കുന്നു: റിപ്പറേറ്റീവ് മെയിന്റനൻസ്, പ്രിവന്റീവ് മെയിന്റനൻസ്, പ്രെഡിക്റ്റീവ് മെയിന്റനൻസ്. പുനഃസ്ഥാപന അറ്റകുറ്റപ്പണി എക്സ്-പോസ്റ്റ് ഫാക്റ്റോ മെയിന്റനൻസിൽ പെടുന്നു, പ്രിവന്റീവ് മെയിന്റനൻസ്, പ്രെഡിക്റ്റീവ് മെയിന്റനൻസ് എക്സ്-ആന്റി മെയിന്റനൻസിൽ പെടുന്നു, ആദ്യത്തേത് സമയം, ഉപകരണ പ്രകടനം, സൈറ്റ് അവസ്ഥകൾ, ഉപകരണങ്ങളുടെ പതിവ് അറ്റകുറ്റപ്പണികൾക്കുള്ള മറ്റ് ഘടകങ്ങൾ എന്നിവയെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ്, കൂടുതലോ കുറവോ മനുഷ്യ അനുഭവത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ്, രണ്ടാമത്തേത് സെൻസർ ഡാറ്റ ശേഖരണം, ഉപകരണങ്ങളുടെ പ്രവർത്തന നിലയുടെ തത്സമയ നിരീക്ഷണം, ഡാറ്റ വിശകലനത്തിന്റെ വ്യാവസായിക മാതൃകയെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളത്, പരാജയം സംഭവിക്കുമ്പോൾ കൃത്യമായി പ്രവചിക്കുക.

വ്യാവസായിക ഗുണനിലവാര പരിശോധനാ സാഹചര്യം: ഗുണനിലവാര പരിശോധനാ മേഖലയിലേക്കുള്ള ആദ്യത്തെ പരമ്പരാഗത ഓട്ടോമാറ്റിക് ഒപ്റ്റിക്കൽ പരിശോധന (AOI) രൂപമാണ് വ്യാവസായിക ദർശന പരിശോധനാ മേഖല, എന്നാൽ ഇതുവരെയുള്ള AOI യുടെ വികസനത്തിൽ, പല വൈകല്യ കണ്ടെത്തലുകളിലും മറ്റ് സങ്കീർണ്ണമായ സാഹചര്യങ്ങളിലും, വിവിധ തരം വൈകല്യങ്ങൾ കാരണം, ഫീച്ചർ എക്‌സ്‌ട്രാക്ഷൻ അപൂർണ്ണമാണ്, അഡാപ്റ്റീവ് അൽഗോരിതങ്ങൾ മോശം വിപുലീകരണക്ഷമത, പ്രൊഡക്ഷൻ ലൈൻ പതിവായി അപ്‌ഡേറ്റ് ചെയ്യപ്പെടുന്നു, അൽഗോരിതം മൈഗ്രേഷൻ വഴക്കമുള്ളതല്ല, മറ്റ് ഘടകങ്ങൾ, പരമ്പരാഗത AOI സിസ്റ്റം പ്രൊഡക്ഷൻ ലൈൻ ആവശ്യങ്ങൾ നിറവേറ്റാൻ പ്രയാസമാണ്. അതിനാൽ, ആഴത്തിലുള്ള പഠനം + ചെറിയ സാമ്പിൾ പഠനം പ്രതിനിധീകരിക്കുന്ന AI വ്യാവസായിക ഗുണനിലവാര പരിശോധനാ അൽഗോരിതം പ്ലാറ്റ്‌ഫോം ക്രമേണ പരമ്പരാഗത ദൃശ്യ പരിശോധനാ പദ്ധതിയെ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുന്നു, കൂടാതെ AI വ്യാവസായിക ഗുണനിലവാര പരിശോധനാ പ്ലാറ്റ്‌ഫോം ക്ലാസിക്കൽ മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങളുടെയും ആഴത്തിലുള്ള പഠന പരിശോധന അൽഗോരിതങ്ങളുടെയും രണ്ട് ഘട്ടങ്ങളിലൂടെ കടന്നുപോയി.