云側(cè)還是邊側(cè)，AI下的時代命題!

　　2022年8月6日，“以邊緣的力量”為主題的全球邊緣計算大會在深圳成功召開，本次大會由邊緣計算社區(qū)主辦。

　　作為邊緣計算領(lǐng)域的技術(shù)盛會，本次大會齊聚各大企業(yè)、高校的技術(shù)專家和行業(yè)領(lǐng)袖，共同探討5G、邊緣計算、云邊協(xié)同、邊緣智能、邊緣云、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)等國內(nèi)外邊緣計算的前沿技術(shù)及理念。

　　英碼科技致力于AIoT細分領(lǐng)域的場景化解決方案，始終堅持積極研發(fā)AI場景應用創(chuàng)新的邊緣計算軟硬件產(chǎn)品。在本次全球邊緣計算大會上，英碼科技AI場景應用事業(yè)部總監(jiān)盧志濤受邀參加，并重點分享了英碼科技在“邊緣計算”突圍的“方法論”。

　　1、抓住邊緣計算的先機：唯快不破

　　隨著5G、人工智能、大數(shù)據(jù)、AIoT等前沿技術(shù)的發(fā)展，海量數(shù)據(jù)接踵而至，各種云計算開始成為數(shù)據(jù)采集、分析和決策的主流，當市場都一致認為這是風口的時候，英碼科技卻以“側(cè)翼”飛出并突圍，征戰(zhàn)“邊緣計算”。

　　伴隨著業(yè)務場景的不斷變化和豐富，邊緣計算繼承云計算的智能，其內(nèi)涵不斷被重新定義和延展，也被認為是“貼地”的云計算。

　　市場研究機構(gòu)Trend Force預測，邊緣計算產(chǎn)品和服務市場在2018年至2022年將以復合年增長率超過30%的速度增長，這一增速或有望打開千億級美元的市場空間。

　　另據(jù)Gartner統(tǒng)計分析，到2025年，有75%的數(shù)據(jù)將產(chǎn)生于邊緣，2023年底有50%以上的大型企業(yè)將至少部署6個以上的邊緣計算應用，主要用于物聯(lián)網(wǎng)或者沉浸式的邊緣計算體驗。

　　根據(jù)Gartner預測，2020年全球邊緣計算市場規(guī)模將達到411.4億美元，到2022年中國邊緣計算市場規(guī)模將達到325.31億美元。如此可見，邊緣計算產(chǎn)業(yè)正進入高速發(fā)展期，產(chǎn)業(yè)生態(tài)逐漸形成。

　　如今千行百業(yè)的智能應用和數(shù)據(jù)量激增，網(wǎng)絡帶寬與計算吞吐量均成為計算的性能瓶頸，同時終端設(shè)備產(chǎn)生海量“小數(shù)據(jù)”等實時處理需求高速增長，這就帶動邊緣計算成為數(shù)據(jù)時代技術(shù)落地的重要計算平臺。

　　據(jù)了解，英碼科技是2006年成立，以板卡模組設(shè)計起家，隨后，從硬件到軟件，一路征戰(zhàn)，達到如今超過150人的規(guī)模。因此，英碼科技在行業(yè)立足多年，有獨特的市場優(yōu)勢，也有不一樣的打法。

　　在智能時代，英碼科技不僅提前嗅到了市場的商機，還及時在硬件、軟件方面開始部署“邊緣計算”的技術(shù)、方案等的研發(fā)和落地應用，將算法部署、算力應用賦能千行百業(yè)。

　　那么，英碼科技理解的“邊緣計算”有何不同，它有哪些獨特的優(yōu)勢?

　　目前市場上常見的計算方式主要有三種，第一種是云側(cè)智能，就是把采集到的視頻數(shù)據(jù)上云，在云端進行算法分析及業(yè)務應用，適合數(shù)據(jù)量大且業(yè)務較復雜的場景;

　　第二種是端側(cè)智能，視頻數(shù)據(jù)在采集端即時算法分析后再傳輸，適合場景算法標準化且業(yè)務較簡單的場景;

　　第三種就是邊側(cè)智能，也叫邊緣計算，視頻數(shù)據(jù)在邊緣側(cè)進行算法分析后再上傳云端，適合場景算法需求多且業(yè)務能自行閉環(huán)的場景。

　　如今是“場景為王”的時代，雖然現(xiàn)在云端和終端的算法應用，技術(shù)相對成熟了，但是如果所有數(shù)據(jù)都放在云端或者終端，數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)復雜而龐大，成本高，難運維，實時性差，鏈路長，難以滿足千行百業(yè)用戶的定制化需求。

　　換句話說，當場景越來越細分的時候，需要大量的定制化算法、小場景應用。此時若再用笨重的大平臺部署方式，成本和架構(gòu)都與現(xiàn)實需求脫軌，于是，英碼科技便發(fā)現(xiàn)了邊緣計算的機會點。

　　“邊緣計算”能在邊緣側(cè)就解決部分數(shù)據(jù)分析的難題，充分銜接端與云的“中間一公里”，滿足碎片化場景的需求，算法也更加多元，市場空間更大，能真正實現(xiàn)細分場景的業(yè)務閉環(huán)。

　　于是，英碼科技便有了專屬的市場定位：軟硬一體，揚長避短，用場景定義硬件。

　　2、市場定位：用場景定義硬件，賦能千行百業(yè)

　　近年來，在AIoT技術(shù)驅(qū)動下，邊緣計算的商業(yè)價值正逐漸凸顯。邊緣計算本質(zhì)是將原本集中在大型云計算平臺的數(shù)據(jù)計算、分析、存儲能力下沉，如圖像類非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理，通過算法模型前置，邊緣設(shè)備即可以完成數(shù)據(jù)的特征提取和推理分析，實現(xiàn)AI能力的下沉。

　　因此，低功耗、低時延、低帶寬也成為了邊緣計算的代名詞。

　　邊緣計算處在風口，市場競爭異常激烈，常規(guī)“作戰(zhàn)”模式未必能有一席之地，英碼科技唯有另辟蹊徑，發(fā)揮15年硬件設(shè)計制造和軟件方面的沉淀和優(yōu)勢，打造獨有的邊緣計算產(chǎn)品體系和生態(tài)。

　　在硬件方面，為解決人工智能發(fā)展的算力痛點和難點，英碼科技陸續(xù)推出了適配多個平臺的AI模組和邊緣計算盒子產(chǎn)品，完成了從2T~32T的低、中、高算力系列產(chǎn)品布局。

　　同時，英碼科技聯(lián)合知名AI芯片廠家，實現(xiàn)了不同芯片平臺組合的異構(gòu)方案，讓邊緣計算設(shè)備可以更好地支持AI加速以外的軟件應用。

　　這個異構(gòu)方案可由單CPU芯片結(jié)合1~2個NPU芯片，最高實現(xiàn)32T的高算力盒子產(chǎn)品，是一個具備行業(yè)重要價值的產(chǎn)品創(chuàng)新成果。

　　這也讓英碼科技成為國內(nèi)少有的擁有跨多個芯片平臺邊緣計算盒子的企業(yè)，這更是英碼科技的硬件能力。

　　在軟件方面，英碼科技自主設(shè)計研發(fā)出一套邊緣計算管理平臺：新一代AIoT中臺，這是一套高效、便捷的一體化管理系統(tǒng)，能集中管理所有邊緣設(shè)備，解決用戶斷點式管理難題，提高軟硬件之間的契合度，讓管理更加得心應手，幫助企業(yè)降本增效，助力智能化轉(zhuǎn)型。

　　英碼科技AIoT中臺具備三大優(yōu)勢：適配國內(nèi)主流AI芯片平臺、算力協(xié)同、模型自優(yōu)化。它提供靈活搭配的算法模型和可視化的智能、高效管理模式，助力各類細分場景AI算法快速部署到邊緣計算設(shè)備，支撐各行各業(yè)實現(xiàn)AI碎片化場景落地。

　　它主要面向兩大類的客戶群體：

　　1)集成商客戶群體：為他們提供邊緣計算產(chǎn)品能力，集成更友好，選型更快捷，算法更豐富;

　　2)算法廠家客戶群體：為他們提供邊緣計算服務能力，移植更簡單，應用更容易，部署更方便。

　　對于算法廠家來說，相比于以往的GPU方案，英碼科技的邊緣計算盒子，在同等算力的情況下，成本至少下降50%。

　　不少公司并不是對邊緣計算不動心，而是覺得每個平臺的適配周期很長，開發(fā)成本很高，不敢輕易嘗試，那么英碼科技的AIoT中臺，涵蓋了國內(nèi)主流的AI平臺，產(chǎn)品能力出類拔萃，六大優(yōu)勢也顯而易見：

　　◆ 多平臺移植經(jīng)驗，提供的是“能夠解決客戶問題，同時能夠廣復制”的高價值商業(yè)服務;

　　◆ 嵌入式開發(fā)能力，形成輕量化、易部署的產(chǎn)品優(yōu)勢，增強智能硬件的應用能力;

　　◆ 軟硬件自定義，軟硬一體高效協(xié)同，逐步形成場景靈活性與高適配度的高價值解決方案;

　　◆ 系統(tǒng)級架構(gòu)設(shè)計，最大發(fā)揮云邊的共生互補，全面覆蓋多個邊緣場景，為邊緣智能底層技術(shù)和應用的多元性提供更多可能;

　　◆ 算法生態(tài)層面，英碼設(shè)定了一個開放式的算法倉庫，與生態(tài)伙伴們共建，能依據(jù)場景按需加載，端云協(xié)同成倍提升智能力;

　　◆ 對于產(chǎn)品成本能力的考量，英碼技術(shù)邏輯是好用且不貴，易用又貼近工程，形成可長期持續(xù)運營的產(chǎn)品競爭力。

　　其中，跨平臺算法移植是這個中臺最大的優(yōu)勢，指的是中臺具備足夠多的算法生態(tài)廠家，而且廠家能夠快速地在各個AI芯片平臺跑通。

　　底層硬件平臺，以組建的形式提供服務，有常規(guī)的目標檢測，也有圖像分割，加上英碼科技的軟硬件產(chǎn)品全部是自研的，成本可控，這是比較大的優(yōu)勢。

　　而對于集成商客戶來說，它們沒有算法的能力，但需要方案、項目集成的打包能力或者是定制能力。

　　那么，英碼科技可以提供一個標準的API接口，開放二次開發(fā)接口，支持生態(tài)算法融入，通過這個AIoT平臺，可以快速集成和應用，大大縮減適配周期，解決邊緣計算產(chǎn)品從選型到場景應用落地的“軟硬一體化”服務。

　　簡單來說，針對不同的場景需求，英碼科技既有單個邊緣計算盒子解決場景應用的方案，也有通過邊緣計算盒子集成不同算法、算力分析的場景應用方案，從場景出發(fā)，賦能千行百業(yè)。

　　賦能場景，英碼邊緣能力輸出后，目前，英碼科技已擁有大量的服務客戶，覆蓋的領(lǐng)域包括智慧工廠、智能工地、智慧加油站、智慧城管等。

　　3、AI+邊緣計算，把降本增效做到極致

　　2018年，英碼科技以邊緣計算征戰(zhàn)AI場景化落地，除了自身硬件優(yōu)勢外，英碼科技還根據(jù)軟硬件集成的能力，打造了新一代AIoT中臺，把自身的軟硬件產(chǎn)品線打通，為客戶提供更多高中低端的選擇和搭配模式。

　　但是，邊緣計算的賽道逐漸擁擠，英碼科技將面對哪些挑戰(zhàn)?又將在何處發(fā)力?

　　AI技術(shù)發(fā)展多年，應用范圍和技術(shù)成熟度，都已被大家熟知，但是它的適應性、商業(yè)模式、定制化、碎片化等，依舊是眾多AI企業(yè)或者大廠面臨的共同難題。

　　以英碼科技而言，面對的挑戰(zhàn)主要是兩個方面，一個是硬件層面的適配性，一個是項目周期拉長的問題。而這也是英碼科技未來的著力點。

　　第一，要將硬件層面的適配和性能提高，把降本增效做到極致。

　　此前，AIoT傳統(tǒng)的智能化解決方案是根據(jù)硬件“灌”算法，即根據(jù)不同型號、不同種類的硬件來為其適配一套算法，這種解決方案是以硬件為主導的。

　　這就導致硬件、場景和AI算法之間的聯(lián)系較為割裂，硬件的設(shè)計沒有考慮AI算法數(shù)據(jù)采集和硬件適配的需求，這導致算法的復用度低，算法必須在硬件功能與場景之間尋找平衡，性能上做出妥協(xié)，硬件的性能與真實需求之間存在鴻溝。

　　AI時代的基礎(chǔ)產(chǎn)品不再是一個個孤立的硬件載體，也不是一個硬件搭配軟件這么簡單，需要有一整套的具備擴展性和低成本的軟硬件體系。

　　比如，英碼科技的邊緣計算盒子，以場景為載體做優(yōu)化，讓硬件產(chǎn)品的性能和適配性獲得更大的提升，給客戶的感覺就是成本相當，但性能提升，達到降本增效，成本起碼能節(jié)省50%。

　　第二，錘煉技術(shù)，縮短項目周期。

　　AI在落地應用的時候，面對的最大挑戰(zhàn)是定制化和碎片化。場景碎，技術(shù)落地難，是業(yè)內(nèi)普適性的挑戰(zhàn)。

　　場景細分時，定制化需求增多，對硬件能力、軟件能力、集成能力、平臺能力等的要求都需要“一步到位”、快速響應。

　　在這個“場景為王”的時代，英碼科技始終加大研發(fā)投入成本，錘煉軟硬件技術(shù)，讓用戶無需頻繁更換硬件，就能通過場景定義硬件，在邊緣側(cè)實現(xiàn)數(shù)據(jù)的分析和決策，大大縮短項目的周期。

　　總結(jié)：

　　隨著5G技術(shù)的發(fā)展以及AI能力的日益成熟，以及前端和終端算力越來越強，數(shù)據(jù)互聯(lián)的行業(yè)應用場景會更分散、更多元，會有更多計算發(fā)生在遠離傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心的地方。

　　而邊緣計算和人工智能的融合部署將會極大延展傳統(tǒng)云計算對數(shù)據(jù)處理分析的能力。

　　云、邊、端協(xié)同發(fā)展、融合，是AI應用普及化的必要條件之一。而拓展AI應用邊界的邊緣計算，正在突破安全性、可靠性和成本方面的限制，成為各行各業(yè)智能分析、智能決策、智能運營的新方案。

　　英碼科技順勢而為，抓住邊緣計算的市場機遇，以軟硬一體化的技術(shù)路徑和商業(yè)邏輯為用戶進行場景賦能，為用戶提供一個有英碼科技特色的產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)。對于AI，放置于萬千場景，以邊緣之力再造，奉行的是“由內(nèi)而外”的行業(yè)邏輯，看不見的建設(shè)與看得見的效率，以此來改變AI應用與交付體驗。其實之于邊緣計算，無數(shù)需求、模式在實踐的驗證后，剛需的迫切與市場走向也就彰顯出來了。

　　未來的英碼，在視界再一次變幻時，添增了另一抹色彩，以邊緣之名，場景定義硬件，也將定義AI的與眾不同與非同凡響。