क्लाउड सेवाओं से लेकर एज कंप्यूटिंग तक, एआई "अंतिम मील" तक पहुंच गया है।

अगले पांच वर्षों में एज कंप्यूटिंग बाजार में 36.1% की CAGR से वृद्धि होगी।

एज कंप्यूटिंग उद्योग स्थिर विकास के चरण में प्रवेश कर चुका है, जिसका प्रमाण इसके सेवा प्रदाताओं के क्रमिक विविधीकरण, बढ़ते बाजार आकार और अनुप्रयोग क्षेत्रों के और विस्तार से मिलता है। बाजार आकार के संदर्भ में, आईडीसी की ट्रैकिंग रिपोर्ट के आंकड़ों से पता चलता है कि चीन में एज कंप्यूटिंग सर्वरों का कुल बाजार आकार 2021 में 3.31 बिलियन अमेरिकी डॉलर तक पहुंच गया था, और 2020 से 2025 तक इसमें 22.2% की चक्रवृद्धि वार्षिक वृद्धि दर से वृद्धि होने की उम्मीद है। सुलिवन का अनुमान है कि चीन में एज कंप्यूटिंग का बाजार आकार 2027 तक 250.9 बिलियन आरएमबी तक पहुंच जाएगा, जिसमें 2023 से 2027 तक 36.1% की सीएजीआर होगी।

एज कंप्यूटिंग इको-इंडस्ट्री फल-फूल रही है

एज कंप्यूटिंग अभी अपने शुरुआती दौर में है, और उद्योग श्रृंखला में व्यावसायिक सीमाएँ अपेक्षाकृत अस्पष्ट हैं। प्रत्येक विक्रेता के लिए व्यावसायिक परिदृश्यों के साथ एकीकरण पर विचार करना आवश्यक है, साथ ही तकनीकी स्तर पर व्यावसायिक परिदृश्यों में होने वाले परिवर्तनों के अनुकूल होने की क्षमता होना और हार्डवेयर उपकरणों के साथ उच्च स्तर की अनुकूलता सुनिश्चित करना, और परियोजनाओं को सफलतापूर्वक पूरा करने के लिए इंजीनियरिंग क्षमता होना भी आवश्यक है।

एज कंप्यूटिंग उद्योग श्रृंखला को चिप विक्रेताओं, एल्गोरिदम विक्रेताओं, हार्डवेयर उपकरण निर्माताओं और समाधान प्रदाताओं में विभाजित किया गया है। चिप विक्रेता मुख्य रूप से एंड-साइड से एज-साइड और क्लाउड-साइड तक अंकगणितीय चिप्स विकसित करते हैं, और एज-साइड चिप्स के अलावा, वे एक्सेलरेशन कार्ड और सहायक सॉफ्टवेयर विकास प्लेटफॉर्म भी विकसित करते हैं। एल्गोरिदम विक्रेता कंप्यूटर विज़न एल्गोरिदम को आधार बनाकर सामान्य या अनुकूलित एल्गोरिदम बनाते हैं, और कुछ उद्यम एल्गोरिदम मॉल या प्रशिक्षण और पुश प्लेटफॉर्म भी बनाते हैं। उपकरण विक्रेता एज कंप्यूटिंग उत्पादों में सक्रिय रूप से निवेश कर रहे हैं, और एज कंप्यूटिंग उत्पादों का स्वरूप लगातार समृद्ध हो रहा है, जिससे धीरे-धीरे चिप से लेकर पूरी मशीन तक एज कंप्यूटिंग उत्पादों का एक पूर्ण स्टैक बन रहा है। समाधान प्रदाता विशिष्ट उद्योगों के लिए सॉफ्टवेयर या सॉफ्टवेयर-हार्डवेयर एकीकृत समाधान प्रदान करते हैं।

एज कंप्यूटिंग उद्योग अनुप्रयोगों में तेजी आती है

स्मार्ट सिटी के क्षेत्र में

शहरी संपत्तियों का व्यापक निरीक्षण वर्तमान में आमतौर पर मैन्युअल निरीक्षण के माध्यम से किया जाता है। मैन्युअल निरीक्षण में समय और श्रम की अधिक खपत, व्यक्तियों पर निर्भरता, अपर्याप्त कवरेज और निरीक्षण आवृत्ति, और खराब गुणवत्ता नियंत्रण जैसी समस्याएं हैं। साथ ही, निरीक्षण प्रक्रिया में भारी मात्रा में डेटा रिकॉर्ड होता है, लेकिन इन डेटा संसाधनों को व्यावसायिक सशक्तिकरण के लिए डेटा संपत्तियों में परिवर्तित नहीं किया गया है। मोबाइल निरीक्षण परिदृश्यों में एआई तकनीक को लागू करके, उद्यम ने एक शहरी शासन एआई बुद्धिमान निरीक्षण वाहन विकसित किया है, जो इंटरनेट ऑफ थिंग्स, क्लाउड कंप्यूटिंग, एआई एल्गोरिदम जैसी तकनीकों को अपनाता है और उच्च-परिभाषा कैमरे, ऑन-बोर्ड डिस्प्ले और एआई साइड सर्वर जैसे पेशेवर उपकरणों से लैस है। यह "बुद्धिमान प्रणाली + बुद्धिमान मशीन + कर्मचारी सहायता" के निरीक्षण तंत्र को जोड़ता है। यह शहरी शासन को कर्मियों पर निर्भर से यांत्रिक बुद्धिमत्ता की ओर, अनुभवजन्य निर्णय से डेटा विश्लेषण की ओर और निष्क्रिय प्रतिक्रिया से सक्रिय खोज की ओर ले जाने में सहायक है।

बुद्धिमान निर्माण स्थल के क्षेत्र में

एज कंप्यूटिंग पर आधारित बुद्धिमान निर्माण स्थल समाधान, निर्माण स्थल पर एक एज एआई विश्लेषण टर्मिनल स्थापित करके, बुद्धिमान वीडियो एनालिटिक्स तकनीक पर आधारित दृश्य एआई एल्गोरिदम के स्वतंत्र अनुसंधान और विकास को पूरा करके, पता लगाने योग्य घटनाओं (जैसे, हेलमेट पहनना है या नहीं इसका पता लगाना) का चौबीसों घंटे पता लगाते हैं, कर्मियों, पर्यावरण, सुरक्षा और अन्य सुरक्षा जोखिम बिंदुओं की पहचान और अलार्म अनुस्मारक सेवाएं प्रदान करते हैं, और असुरक्षित कारकों की पहचान, एआई बुद्धिमान सुरक्षा, श्रम लागत की बचत करके निर्माण स्थलों की कर्मियों और संपत्ति सुरक्षा प्रबंधन आवश्यकताओं को पूरा करते हैं।

बुद्धिमान परिवहन के क्षेत्र में

क्लाउड-साइड-एंड आर्किटेक्चर इंटेलिजेंट ट्रांसपोर्ट उद्योग में अनुप्रयोगों की तैनाती के लिए बुनियादी प्रतिमान बन गया है, जिसमें क्लाउड पक्ष केंद्रीकृत प्रबंधन और डेटा प्रोसेसिंग के एक हिस्से के लिए जिम्मेदार है, एज पक्ष मुख्य रूप से एज-साइड डेटा विश्लेषण और गणना निर्णय लेने की प्रक्रिया प्रदान करता है, और एंड पक्ष मुख्य रूप से व्यावसायिक डेटा के संग्रह के लिए जिम्मेदार है।

वाहन-सड़क समन्वय, होलोग्राफिक चौराहों, स्वचालित ड्राइविंग और रेल यातायात जैसे विशिष्ट परिदृश्यों में, बड़ी संख्या में विभिन्न प्रकार के उपकरणों का उपयोग किया जाता है, और इन उपकरणों के लिए एक्सेस प्रबंधन, एग्जिट प्रबंधन, अलार्म प्रोसेसिंग और संचालन एवं रखरखाव प्रोसेसिंग की आवश्यकता होती है। एज कंप्यूटिंग बड़े डेटा को छोटे में बदलकर, क्रॉस-लेयर प्रोटोकॉल रूपांतरण कार्य प्रदान करके, एकीकृत और स्थिर एक्सेस प्राप्त कर सकती है, और यहां तक ​​कि विभिन्न प्रकार के डेटा का सहयोगात्मक नियंत्रण भी कर सकती है।

औद्योगिक विनिर्माण के क्षेत्र में

उत्पादन प्रक्रिया अनुकूलन परिदृश्य: वर्तमान में, बड़ी संख्या में असतत विनिर्माण प्रणालियाँ डेटा की अपूर्णता से सीमित हैं, और समग्र उपकरण दक्षता और अन्य सूचकांक डेटा गणनाएँ अपेक्षाकृत त्रुटिपूर्ण हैं, जिससे दक्षता अनुकूलन के लिए इनका उपयोग करना कठिन हो जाता है। उपकरण सूचना मॉडल पर आधारित एज कंप्यूटिंग प्लेटफॉर्म, अर्थपूर्ण स्तर पर विनिर्माण प्रणाली में क्षैतिज और ऊर्ध्वाधर संचार स्थापित करता है, और वास्तविक समय डेटा प्रवाह प्रसंस्करण तंत्र के आधार पर बड़ी संख्या में क्षेत्र के वास्तविक समय डेटा को एकत्रित और विश्लेषण करता है, जिससे मॉडल-आधारित उत्पादन लाइन बहु-डेटा स्रोत सूचना संलयन प्राप्त होता है, और असतत विनिर्माण प्रणाली में निर्णय लेने के लिए शक्तिशाली डेटा सहायता प्रदान करता है।

उपकरण पूर्वानुमानित रखरखाव परिदृश्य: औद्योगिक उपकरणों के रखरखाव को तीन प्रकारों में विभाजित किया गया है: मरम्मतात्मक रखरखाव, निवारक रखरखाव और पूर्वानुमानित रखरखाव। मरम्मतात्मक रखरखाव पूर्वव्यापी रखरखाव की श्रेणी में आता है, जबकि निवारक रखरखाव पूर्वव्यापी रखरखाव की श्रेणी में आता है। मरम्मतात्मक रखरखाव समय, उपकरण के प्रदर्शन, स्थल की स्थितियों और अन्य कारकों पर आधारित होता है, जो कमोबेश मानवीय अनुभव पर निर्भर करता है। वहीं, पूर्वानुमानित रखरखाव सेंसर डेटा के संग्रह, उपकरण की परिचालन स्थिति की वास्तविक समय निगरानी और डेटा विश्लेषण के औद्योगिक मॉडल के आधार पर, विफलता के घटित होने के समय का सटीक पूर्वानुमान लगाता है।

औद्योगिक गुणवत्ता निरीक्षण परिदृश्य: औद्योगिक दृष्टि निरीक्षण क्षेत्र में सबसे पहले पारंपरिक स्वचालित ऑप्टिकल निरीक्षण (AOI) प्रणाली का उपयोग गुणवत्ता निरीक्षण क्षेत्र में किया गया, लेकिन AOI के विकास में अब तक कई जटिल परिदृश्यों में दोषों की विविधता, अपूर्ण विशेषता निष्कर्षण, अनुकूली एल्गोरिदम की कम विस्तारशीलता, उत्पादन लाइन के बार-बार अद्यतन होने, एल्गोरिदम के अनुकूलन में लचीलेपन की कमी और अन्य कारकों के कारण, पारंपरिक AOI प्रणाली उत्पादन लाइन की विकास संबंधी आवश्यकताओं को पूरा करने में असमर्थ रही है। इसलिए, डीप लर्निंग + लघु नमूना शिक्षण द्वारा प्रस्तुत AI औद्योगिक गुणवत्ता निरीक्षण एल्गोरिदम प्लेटफॉर्म धीरे-धीरे पारंपरिक दृश्य निरीक्षण प्रणाली की जगह ले रहा है, और AI औद्योगिक गुणवत्ता निरीक्षण प्लेटफॉर्म ने शास्त्रीय मशीन लर्निंग एल्गोरिदम और डीप लर्निंग निरीक्षण एल्गोरिदम के दो चरणों से गुजर चुका है।