边缘效应:我们在大流行期间学到的关于边缘人工智能的知识

这种大流行几乎没有警告,却席卷全球,立即迫使企业寻找新的方法来保护员工和客户的安全,并遵守当地的健康安全法规。许多企业加快了将基础架构,应用程序和数据移至云中的计划,以支持分散的员工队伍和更高的自动化程度。随着企业推进其数字化转型,边缘计算的趋势也在增加。  

边缘计算使用设备来运行靠近数据源的应用程序,例如,物联网(IoT)传感器,制造设备和本地服务器。数据无需直接发送到云或数据中心进行处理,然后再发送回使用它的设备和系统,而是直接流到需要的地方,从而最大限度地提高了效率和数据价值。 

Gartner预测,到2025年, 企业数据的75% 将在数据中心或云外部创建和处理。此外,ABI Research预计 人工智能任务的43% 到2023年将在边缘设备上发生。 

Edge AI的好处 

边缘计算作为企业数字化环境的一部分,特别是与人工智能(AI)平台结合使用时,可带来一系列好处。  

  • 新效率和节省成本 

边缘计算可实现自动化,并在生成数据时立即做出响应。边缘计算还允许机器或机器人执行重复性任务,例如一致且准确的组装或检测错误或产品缺陷,从而使员工腾出更多钱来从事更有价值的活动。  

  • 新收入和商业模式 

Edge AI开启了创新之门,例如,使公司能够提供部署在边缘的云服务或提供增强业务或消费者物联网网络的服务。  

  • 安全性,安全性和合规性 

通过边缘AI启用的自动化,远程监控和质量控制任务,当需要与社会保持距离或存在潜在危险时,员工可以更安全地执行工作。  

边缘计算还可以通过安全和合规性措施快速做出响应,例如在工人进入错误区域时控制门锁或停止自动驾驶汽车。  

  • 新客户和新员工的经验 

Edge AI还可以根据用户的行为或喜好快速响应用户输入和高度定制的交互。  

大流行期间企业汲取的6条边缘AI经验教训 

在大流行期间适应新模型,工作流程和健康安全法规的企业迅速采取行动,通过将基础架构和应用程序迁移到云中来加快其数字化转型计划。但是,这样做,他们(在某些情况下是艰难的)学到了关于边缘AI的价值的六个重要教训。 

1.物理定律

一些以前只使用自己的数据中心的企业在将数据传输到云中和从云中传输数据时感到措手不及,尤其是通过部分依赖公共互联网的SD-WAN。 Edge消除了这种延迟,从而提高了速度,自动化响应并总体上提高了生产率。 

2.墨菲定律 

这项熟悉的法律规定,如果有任何问题可以解决,那将会发生。随着2020年变化的速度加快,IT原理使该法变得更加复杂,即变化发生得越快,出错的机会就越多。企业亲身体验了模块化解决方案和容错系统的价值。如果系统的一部分发生故障,则可以轻松更换它,而生产可以继续利用其他数据途径。另外,由于边缘计算不依赖于网络连接,因此系统可以保持脱机运行,直到恢复服务为止。 

3.经济法则 

网络,数据传输和云服务的成本通常都可以通过边缘计算来降低。当预算紧张且支出受到限制时,这对于现在处于复苏时期的许多企业来说是一个加分项。 

4.土地法 

由于法规,法律或政策原因,一些受到严格监管的企业可能无法选择使用云应用程序或云存储。 Edge为他们提供了一条通向效率和自动化的道路,而这是他们以前所没有的。 

5.物质法则 

无论您多么努力,都无法使硬件和基础架构适合于一个太小的空间。边缘设备具有各种尺寸和配置,为企业提供了更多选择,可以在无法使用本地服务器和基础结构的区域中使用它们。您还可以从专为在低温,恶劣天气或其他恶劣条件下使用而设计的坚固型设备中进行选择。    

企业永远不会忘记的经验教训 

当员工尽可能地开始远程工作并且制造商实施自动化以实现社交距离时,数字化转型将状态从计划几年的项目转变为当务之急。大多数焦点都集中在向云的过渡上。但是,对于具有关键任务流程的制造商和其他企业或组织而言,边缘AI被证明是最佳解决方案。 

技术实施的速度使企业能够更快地看到对他们的运营有效的东西,以及对无效的东西,并且可以更清晰地了解其数字化转型的最终结果。尽管企业从数字化转型中学到的一些经验教训很难,但其结果通常是经过验证的,经过优化的IT环境,其中包括对边缘AI价值的理解。企业所学到的知识将继续提供远远超出适应当前危机的能力的回报。   

作者:托比·麦克林(Toby McClean)
作者:托比·麦克林(Toby McClean)

凌华科技物联网与创新副总裁

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