CNET科技資訊網 1月13日 北京消息(文/周雅):提到邊緣計算,CNET已經專門有一篇文章《智能社會工業(yè)數字化戰(zhàn)鼓起,“邊緣計算”正當時》細說了來龍去脈,這里不再贅述。這篇姊妹篇進一步要詳談的,是邊緣計算產業(yè)聯(lián)盟(Edge Computing Consortium,簡稱ECC)背后的“智能聯(lián)接”——華為。借此機會,我們采訪了邊緣計算產業(yè)聯(lián)盟副理事長、華為網絡研發(fā)部總裁劉少偉和邊緣計算產業(yè)聯(lián)盟顧問委員會顧問、華為企業(yè)網關領域總經理李先銀。
邊緣計算產業(yè)聯(lián)盟顧問委員會顧問、華為企業(yè)網關領域總經理李先銀(左)、邊緣計算產業(yè)聯(lián)盟副理事長、華為網絡研發(fā)部總裁劉少偉(右)
萬物互聯(lián)時代,我們正走向智能社會。經驗上,華為已經為電力、智慧城市、能源、交通、照明等客戶提供了解決方案,“各個行業(yè)都在談數字化。OT(Operation Technology)會同ICT(Information and Communication Technology)加快融合。”劉少偉說道。
而傳統(tǒng)做信息化、做管理、做研發(fā)、辦公自動化、數字化、信息化時,我們提出了云計算概念,云計算支撐數據化和數字化,下一步如果實現數字化和智能化,最大瓶頸就是邊緣計算。
劉少偉之所以有這樣的判斷,是因為工業(yè)上有大量實時的、聯(lián)網的、數據優(yōu)化的、安全性的場景需要處理和響應。
就拿優(yōu)化數據來舉例,“我們在邊緣制造或者是其他產業(yè)聚集大量數據,不是全都輸送到云端去,因為數據需要實時甄別,如果每個數據都向云端發(fā)送聯(lián)接,可能是百萬千萬級別,但傳統(tǒng)網絡協(xié)議還是基于傳統(tǒng)TCP/IP網絡IT協(xié)議,在幾千臺網絡里屬于巨型網絡,如果到百萬千萬級不可想象,所以需要邊緣計算向云端建立這樣的聯(lián)接。”劉少偉說。
相應的,邊緣計算產業(yè)聯(lián)盟首先聚焦的應該是行業(yè)應用,尤其是在制造業(yè)、能源等行業(yè),至于說智慧家庭等領域,雖然也華為也在做,但是目前聯(lián)盟的重點不會放在這些方面。華為希望抓住目前最迫切的行業(yè)需求,譬如工業(yè)數字化、智慧城市里面的數字化等方面。
但也并不是所有的物聯(lián)網產品都需要邊緣計算,“比如說垃圾監(jiān)控和井蓋監(jiān)控,簡單的通信模塊加起來就行了”。再比如有一些傳感器可以直接接入網關,也可以通過傳感器匯聚,但是這種匯聚只是做接口轉換,并不做計算相關的東西。
不過邊緣計算一定不是孤立的,大多數情況下是需要跟云端互動的。劉少偉以車輛監(jiān)控為例,因為車輛裝了較多攝像頭,加上傳感器,產生的數據量很大,且行駛中受到網絡和基站限制,這就需要在車輛的邊緣智能網關或節(jié)點做預處理后上傳。這只是邊緣計算與云計算互動的案例之一。
邊緣計算產業(yè)聯(lián)盟顧問委員會顧問、華為企業(yè)網關領域總經理李先銀進一步解釋稱,邊緣計算是一個體系,可以理解成上面有一個公有云,下面部署了很多私有云,公有云和私有云之間協(xié)同來滿足客戶業(yè)務需要,“打個比方,手機是邊緣計算,手機APP是云上面下載的應用”。
邊緣計算的架構可以分為四個層次,除了云端的應用之外,下面一個應用域、數據域、網絡域和設備域。華為在里面的定位是智能聯(lián)接,擅長的是網絡域和設備域。
在網絡域,對百萬級千萬級的物聯(lián)網設備的部署和管理上,華為能提供一個很關鍵的部件——SND控制器,這樣一來,大量的設備安裝工作就簡單多了,插上設備應用就可以了,遠程就把很多事情解決。
同時華為操作系統(tǒng)Huawei LiteOS可以嵌入一些模塊,交給開發(fā)者可以進一步開發(fā),目前該操作系統(tǒng)已經開放給工業(yè)端。
劉少偉還例舉了電梯物聯(lián)網的例子:此前電梯相對簡單,產生的數據也少,不需要數據處理,但IT、CT的融合為這個產業(yè)帶來的新的商機。
目前最先進最復雜的電梯,里面有超過700個傳感器,傳感器產生的數據如果原封不動傳到云端,需要的帶寬極大,但這些數據對預知故障和運維又很關鍵。沒有數據,甚至無法知道運維人員有沒有例行檢查,但是邊緣計算加入之后,之前的所有操作痕跡都會被記錄下來。
邊緣計算未來還能為各行業(yè)帶來增值服務。以前電梯的廣告需要工作人員手工通過存儲將內容加載進去,工作效率低,邊緣計算未來可能以類似“容器”的東西,把內容通過遠程的方式輸入進去。
“還有電力、還有交通、照明,市政,還有工業(yè)現場,不做邊緣計算很多事情辦不了,不能全部依賴于云,尤其是很多節(jié)點很分散的情況下,無法把IT設施部到那邊去,而且?guī)捇ㄐ藕苋?,沒辦法傳大量的數據,能源領域更是如此。”劉少偉說。
面對行業(yè)數字化轉型的挑戰(zhàn),聯(lián)盟將開放的態(tài)度推動協(xié)同與創(chuàng)新。劉少偉稱邊緣計算的價值是CROSS,包括敏捷連接(Connection)、實時業(yè)務(Real-time)、數據優(yōu)化(Data Optimization)、應用智能(Smart)、安全與隱私保護(Secure)五個方面。聯(lián)盟將從多個層面推動不同行業(yè)、不同廠商的互通和互操作。
身為邊緣計算產業(yè)聯(lián)盟成員之一,劉少偉把聯(lián)盟比做發(fā)動機的管喉,是產業(yè)數字化和智能化的關鍵推力:“在這個聯(lián)盟里面,大家可能未來會看到研究機構,甚至商業(yè)上的競爭對手廠商,都會加入這個聯(lián)盟。聯(lián)盟應該是一個開放的,應該是在不同的層次,都會有不同的主流廠商加入進來,大家一起構筑。這不僅僅是華為的一個聯(lián)盟,也不僅僅是六家創(chuàng)始成員單位的聯(lián)盟。”
好文章,需要你的鼓勵
新加坡國立大學研究團隊開發(fā)了SPIRAL框架,通過讓AI與自己對弈零和游戲來提升推理能力。實驗顯示,僅訓練AI玩簡單撲克游戲就能讓其數學推理能力提升8.6%,通用推理提升8.4%,且無需任何數學題目作為訓練材料。研究發(fā)現游戲中的三種推理模式能成功轉移到數學解題中,為AI訓練提供了新思路。
同濟大學團隊開發(fā)的GIGA-ToF技術通過融合多幀圖像的"圖結構"信息,創(chuàng)新性地解決了3D相機噪聲問題。該技術利用圖像間的不變幾何關系,結合深度學習和數學優(yōu)化方法,在合成數據集上實現37.9%的精度提升,并在真實設備上展現出色泛化能力,為機器人、AR和自動駕駛等領域提供更可靠的3D視覺解決方案。
伊利諾伊大學研究團隊通過對比實驗發(fā)現,經過強化學習訓練的視覺語言模型雖然表現出"頓悟時刻"現象,但這些自我糾錯行為并不能實際提升推理準確率。研究揭示了AI模型存在"生成-驗證差距",即生成答案的能力強于驗證答案質量的能力,且模型在自我驗證時無法有效利用視覺信息,為AI多模態(tài)推理發(fā)展提供了重要啟示。
MIT等頂尖機構聯(lián)合提出SparseLoRA技術,通過動態(tài)稀疏性實現大語言模型訓練加速1.6倍,計算成本降低2.2倍。該方法使用SVD稀疏性估計器智能選擇重要計算部分,在保持模型性能的同時顯著提升訓練效率,已在多個任務上驗證有效性。
關注科技創(chuàng)新、技術投資。
以文會友,左手硬核科技,右手浪漫主義。