聯想Edge AI引發場景革命,商用物聯網的下一個賽點在哪里
作者： 2021年11月12日 來源： 瀏覽量：
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何為“EdgeAI”？
“AI”指人工智能，“Edge”指邊緣計算，兩者融合連接為一體，組成邊緣智能；解釋起來，EdgeAI就是指在硬件設備上本地執行AI算法，算法使用的數據（包括傳感器數據或信號）也是來自設備本身產
何為“Edge AI”？
“AI”指人工智能，“Edge”指邊緣計算，兩者融合連接為一體，組成邊緣智能；解釋起來，Edge AI就是指在硬件設備上本地執行AI算法，算法使用的數據（包括傳感器數據或信號）也是來自設備本身產生的數據，整個過程無需進行任何網絡連接。
在“上云”大行其道的今天，Edge AI的崛起，看似逆水行舟，實則意味深長。人工智能與邊緣計算的落地融合，對于商用物聯網而言，將帶來巨大的變革力量和廣闊的市場前景。
一個萬億的市場
關于邊緣計算，行業有一個形象的“章魚比喻”，章魚大腦在管理身體時，只能處理40%的神經信息，剩下60%的神經處理能力，分布在八條觸手上，以觸手替代大腦思考，就近解決問題和快速反應。隨著通訊技術的發展，人們越來越需要在“觸手”的邊緣，實現計算和決策。
過去十年，智能化浪潮帶來了翻天覆地的變化，讓許多曾經習以為常的概念，如今都要放到新語境下重新思考。這一點在商業物聯網領域尤為明顯。
智能終端的爆發式增長，5G、人工智能、大數據、云計算等技術的進步，帶來了海量的數據處理和存儲需求。Gartner預測，到2025年，至少會有75%的數據處理將會在云端或者數據中心之外的地方進行。相比于消費物聯網的需求簡單且標準化程度高，商業物聯網對于技術和場景的要求更為復雜和細致。
一方面，由于云計算在時效性、安全性等方面的不足，使得其在工業制造、自動駕駛、遠程醫療等更為抽象細致的場景下力不從心。你很難想象，一輛自動駕駛汽車行駛在繁忙的城市主干道上，它的每一步決策卻都需要依賴千里之外的一個云數據中心，關鍵時刻哪怕是小于1秒的網絡延遲都極有可能帶來致命的失誤。
另一方面，隨著數字化轉型進程的加速，降本增效將是所有行業關注的重點。例如，工業物聯網設備會產生大量數據，但如果在云中傳輸或存儲所有數據，帶來的將會是極大的成本消耗，以及附加的效率降低等一系列問題。
我國作為物聯網應用實踐和創新開發最多的國家，在疫情的沖擊和智能化轉型的浪潮下，商用物聯網市場得到了突飛猛進的發展，傳統產業希望新的技術應用能夠重構商業模式，優化商業流程，挖掘應用場景，實現生產效率最大化。據預測，未來中國商用物聯網的市場規模將超萬億元，將在很長一段時間內引領未來增長。
而打開萬億市場的那把鑰匙，就是Edge AI。
一把開鎖的鑰匙
Edge AI天生所具備的本地化、自學習特征，可以解決行業在智能化轉型過程中所遇到的樣本數據少、場景泛化難等瓶頸問題，它在場景應用中更有效率，能夠滿足行業在敏捷連接、實時業務、數據優化、應用智能、安全與隱私保護等方面的關鍵需求，實現算力和智能在邊緣端的“自給自足”。這其中的價值和潛力，已經獲得越來越多的企業關注和應用。
“智能硬件成本減少66%；設備故障率降低50%；設備運維和售后成本上降低65%；環衛作業效率提升45%。”在近日舉辦的2021物聯網領航者峰會上，聯想集團中國區商用IoT總經理王磊通過這樣一組數字，直觀地描述了邊緣智能所帶來的效能。
設備起家的聯想，是率先進入商用物聯網領域的廠商之一。早在2018年，聯想便陸續推出了工控機、智能網關、超能云終端、商用平板等一系列可定制的智能化設備，開始布局邊緣智能。從聯想所打造的“端-邊-云-網-智”的新IT架構中，我們可以看到橫跨“端邊”的邊緣智能在聯想的戰略布局中占有重要位置。
聯想的布局沒有止步于設備。作為為數不多能夠提供“端-邊-云-網-智”全要素的科技企業，聯想在三十余年的智能化實踐中，打磨了新IT架構的核心“擎天”。作為技術引擎，“擎天”中的聯想大腦EdgeAI平臺，為聯想邊緣智能的快速發展和應用提供了強勁的AI動力。
在一次公開的訪談中，聯想集團副總裁，中國區商用大客戶業務群總經理王立平談到了關于邊緣智能的一個悖論：邊緣智能將不無處在，但制約邊緣智能發展的因素，也將是應用場景過于離散。而解決“悖論”的關鍵在于聯想大腦-Edge AI平臺。
聯想大腦是聯想自主研發的企業級人工智能平臺，包含了分布式大規模人工智能模型訓練、云邊端協同學習推理兩大核心能力，還包含了一站式人工智能開發環境，涵蓋自然語言、知識圖譜、計算機視覺等6大類、100多項人工智能能力。聯想大腦Edge AI平臺則側重在邊緣端的能力，其核心的技術創新是小樣本終身學習技術，專治邊緣場景應用中模型構建難、數據樣本少、場景適配慢等疑難雜癥。
這個技術是通過“數據增強”與“元學習（meta learning）”的結合實現的。“元學習”顧名思義，即利用以往的知識經驗來指導新任務的學習,具有學會學習的能力。舉個例子，如果你是一名小轎車司機，現在需要學習開大卡車。兩者雖然存在不少差異，但“增駕”總比從零開始更容易，因為有些基礎可以借鑒。
而“數據增強”則是通過原始樣本空間增強、模型特征空間中數據擴充、風格遷移等方式，擴充了樣本容量，豐富了數據分布，進一步提升了模型的學習能力，從而實現終身學習。
小樣本終身學習技術的應用大大降低了AI在不同場景、不同行業部署應用的成本。原來需要幾周甚至幾個月才能搭建出一套新場景的智能化方案，現在幾個小時就可以完成。更重要的是，隨著場景化AI模型的不斷豐富，用戶可通過一站式開發環境自動生成AI解決方案，并進行規模化部署，實現本地AI模型動態持續更新，滿足低延時、更精準和數據隱私保護等用戶需求。
在實際的業務場景中，挑戰經常來自于算法與場景的適配。如何開拓更多的應用場景，這極大地考驗廠商在生態構建上的能力。聯想的目標，是基于聯想大腦Edge AI平臺“交朋友”，每個客戶和伙伴不僅是Edge AI的使用者，同時也是Edge AI生態的共創者。聯想致力于打造一個更有創造力和價值商用物聯生態，“以更快、更好、更低成本的模式，加速各行各業邊緣智能方案的開發進程”。
聯想在今年9月TechWorld大會上，向外界展示了聯想大腦-Edge AI平臺以及開發者生態計劃的階段成果，加上之前硬件的四大產品線——邊緣智能服務器、工控機、邊緣計算網關與觸控一體機，一系列動作不難描繪出聯想瞄準邊緣智能C位的雄心。
一場正在進行的變革
眼下，聯想邊緣智能已經在制造、零售、醫療、金融等領域發揮作用；更重要的是，通過這些實踐，我們會發現這一技術帶給行業的想象空間還很大。
在國之重器的制造行業，工業設備往往具有高價值、難維護等特點，場景分散，數據孤島等問題，使得設備維護高度依賴技工經驗，被動且滯后。而邊緣智能的加持則使得機器學習與技工行業知識有效融合，構建出設備運維的AI知識圖譜，從而實現以人的經驗為主力的傳統運維，向以AI模型為主力的智慧運維的轉變，這樣的遠程運維平臺能及時有效地洞悉設備健康指標，在24小時不間斷的監測中實現故障診斷和預測性維護。
聯想攜手高斯中國共同打造了智慧印機管理平臺，幫助高斯中國在設備故障率方面有效降低50%，在設備運維和售后成本上降低65%，數據透明度提升80%，這也為高斯中國帶來更好的用戶體驗和市場正循環。
在零售行業，邊緣端的智能需求同樣迫切，中國零售、餐飲、本地生活門店數量約為4000萬家，除了頭部企業具備打通場景、設備互聯能力外，大量商戶依舊存在店員管理、入侵防護，商品品控（尤其食品）、排產優化等難題，這使得經營者在微薄利潤率和坪效中苦苦求索，亟待破解之道。
聯想通過梳理人流量監測、店員行為分析、非授權入侵等場景，借助聯想大腦-Edge AI平臺，構建云邊端協同推理能力，進而打造多場景的智能連鎖門店解決方案。在聯想與全球知名連鎖餐飲企業共同打造的智慧門店中，通過改造傳統的以人力為主的食品管理方式和消費交互模式，為其帶來了降本、提效、安全的多重收益，與行業水平相比，本次改造智能化硬件成本減少66%，年投資回報率約15%，同時為其節省了近千萬的安全防護成本。
并非只有商業場景才能吸引邊緣智能青睞，現代化的城市環衛也離不開邊緣智能的助力。在成都市政管理中，聯想也貢獻了一份屬于自己的能量。
環衛工作本身繁雜且存在人身安全隱患，聯想對傳統的環衛系統進行改造，經過一系列邊緣感知、傳輸、計算和執行設備的投入，為其加裝“城市之眼”AI視頻分析系統，使得環衛車輛在巡邏過程中基于高清圖像，自動識別垃圾類別，自動清理/上報、通知環衛工人維護，人車高效協作使環衛作業效率提升45%，城市管理者和市民對于環衛工作的滿意度提升95%。
當“萬物智聯”成為剛需，邊緣智能勢必將成為數字化進程中企業追逐的新目標。以邊緣智能為抓手，探索變革新路徑、新價值，更好地服務千行百業的智能化轉型升級，聯想正在做，且做出了自己的優勢。成熟的硬件定制能力，強大的供應鏈能力，開放共享的技術能力，縱深密集的服務能力，決定了聯想在這一行業擁有無可比擬的聚合力，正是這份聚合力不僅為產業“穿越”轉型周期提供有力支撐，更為保障以及改善民生提供更多更好的可行路徑。
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