物联网数据计算新方式,边缘计算加强人工智能生态融合

随着万物互联的时代的到来，物联网前端设备呈现爆发式增长，随而产生的数据也呈现几何式增长。海量数据中，由于商业用户和消费者对效率和速度的要求越来越高，低延迟已经成了标配。为了满足这种需求，一种新的计算方式：边缘计算进入了大众视野。

边缘计算，是一种分散式运算的架构，将应用程序、数据资料与服务的运算，由网络中心节点，移往网络逻辑上的边缘节点来处理。边缘运算将原本完全由中心节点处理大型服务加以分解，切割成更小与更容易管理的部分，分散到边缘节点去处理。边缘节点更接近于用户终端装置，可以加快资料的处理与传送速度，减少延迟。

虽然AI现在已经取得了非常大的突破，但同样还面临着很多挑战。最大的就是，AI在进行分析处理时，需要消耗大量的计算资源和存储资源。边缘计算靠近物理设备或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台，就近提供边缘智能服务，来满足AI快速连接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求技术，使得AI应用的性能、整体可靠性大大提升。

同时，边缘计算的另一大优势也在AI领域得以发扬光大，就是实时性。例如AR/VR，互联汽车，无人驾驶、远程医疗，以及智慧城市，上述这些智能终端产品及解决方案，都是无法容忍超过数毫秒的时延，并对于抖动或时延变化极其敏感的。举例来说，互联汽车要求低时延、高带宽，并基于接近于用户计算和内容存储，这些条件都使得边缘核心成为了必备项。在很多场景下，尤其是使用封闭式自动化操作来维护高可用性的场景，响应时间必须保证在几十毫秒内，而这种条件除边缘计算外是无法达成的。

中科博宏引入边缘计算，通过嵌入式人工智能技术实现对终端及设备的海量、异构与实时连接，并在前端对数据进行实时分析与自动处理，最终实现动态自我优化、调整并执行策略。中科博宏现拥有成熟完备的嵌入式人工智能解决方案。方案基于原创的AI算法，将大量计算机视觉与深度学习的运算技术在本地通过嵌入式系统的方法实现，同时生成云服务所需要的必要数据。这样，即使普通硬件产品也可拥有人工智能功能，能够拥有实时处理计算机视觉和深度学习运算的能力，既降低了人工智能终端成本，又将人工智能延伸至更多应用场景。

放眼未来，边缘计算的发展和应用前景无限。中科博宏作为一家拥有多项自知识产权的人工智能高科技企业，凭借对人工智能技术多年来的研发投入与经验积累，现已加入边缘计算产业联盟，并将与联盟各成员单位进行更深度的交流与合作，支撑边缘计算重点行业的应用创新与示范推广，并积极推动联盟与国内外标准及产业组织的广泛合作与对接，引领边缘计算产业蓬勃发展，加强嵌入式人工智能生态的融合创新。