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Sachin Katti:邊緣平臺有望增強AI功能

發(fā)布時間:2024-02-28 責任編輯:lina

【導讀】過去一年,我們開始意識到AI蘊含的巨大能量及其激發(fā)的創(chuàng)新潛能,圍繞AI的熱議居高不下,其中許多創(chuàng)新將深刻改變科技行業(yè)乃至整個世界的發(fā)展進程。


Sachin Katti:邊緣平臺有望增強AI功能

Sachin Katti,英特爾公司網(wǎng)絡與邊緣事業(yè)部高級副總裁兼總經(jīng)理


過去一年,我們開始意識到AI蘊含的巨大能量及其激發(fā)的創(chuàng)新潛能,圍繞AI的熱議居高不下,其中許多創(chuàng)新將深刻改變科技行業(yè)乃至整個世界的發(fā)展進程。


未來,Al的命脈將依賴于開放的生態(tài)系統(tǒng)。這個生態(tài)系統(tǒng)能夠為開發(fā)者提供各種選擇,并幫助其實現(xiàn)跨領(lǐng)域、跨供應商移植應用軟件。這意味著開發(fā)的平臺和解決方案,會將世界上的物理基礎(chǔ)設施轉(zhuǎn)變?yōu)闊o縫連接、無處不在的軟件。


以往,Al一直集中在數(shù)據(jù)中心,但市場調(diào)查公司Gartner?預測:“到2025年,50%以上由企業(yè)管理的數(shù)據(jù),將在數(shù)據(jù)中心或云之外進行創(chuàng)建和處理。”如今,企業(yè)正在通過基于Al的自動化運營尋求更多機會,這加速了上述發(fā)展趨勢。由于大量數(shù)據(jù)在邊緣爆發(fā)式增長,而手機、PC或零售店產(chǎn)生的數(shù)據(jù)推動著智能化水平不斷提高,這使Al無處不在成為可能。作為最大的計算工作負載之一,Al的重點在于決策,并基于此推動零售業(yè)、制造業(yè)、酒店業(yè)及其他行業(yè)提升效率和實際效益。


在英特爾,我們看到,無論是經(jīng)濟發(fā)展和物理世界的演進,還是即將到來的自主、環(huán)境感知及協(xié)作軟件的潮流,每種因素都將推動對邊緣計算的需求激增,同時,也將大幅降低功耗和總體擁有成本。企業(yè)希望實現(xiàn)自動化,這不僅是為了提高價格競爭力或緩解人才短缺的影響,也是為了加強創(chuàng)新、提高效率并縮短產(chǎn)品上市時間。從物理層面看,盡管將數(shù)據(jù)發(fā)送到云端進行處理,會產(chǎn)生理想的結(jié)果,但這項任務既昂貴又耗時。


從經(jīng)濟角度來看,在自有本地設備上生成和處理數(shù)據(jù),比租用、維護和向云服務器傳輸數(shù)據(jù),更具成本效益且效率更高。此外,就數(shù)據(jù)安全合規(guī)而言,在邊緣本地化處理數(shù)據(jù),不僅可以遵守必要的法律,還有助于保護生成數(shù)據(jù)的私密性。


即使面臨諸多挑戰(zhàn),許多與我溝通的合作伙伴仍渴望盡快部署AI,以從中獲得收益。一些早期AI采用者已實現(xiàn)數(shù)字化運營,并通過在餐廳、工廠、銷售點終端等現(xiàn)有日常應用中,分層部署邊緣Al而收獲回報。通過消除云處理帶來的延遲和帶寬成本,邊緣Al實現(xiàn)了決策自動化,從而有助于解決人才短缺和隱私法規(guī)等問題。然而,邊緣技術(shù)的一些內(nèi)在復雜性也不容小覷。例如,其靈活性可能受到由規(guī)模不夠、算力有限和電力緊張等問題所帶來的影響,并且還需要針對安全性和異構(gòu)性因素進行考慮。因此,將新技術(shù)集成到這些場景中非常復雜,將AI帶入邊緣也同樣如此。


在電信網(wǎng)絡轉(zhuǎn)型的助力下,移動行業(yè)得以應對復雜性的挑戰(zhàn),使Al技術(shù)在邊緣爆發(fā)式增長。作為所有企業(yè)最后一公里的管理者,通信服務提供商為其提供了一個巨大機會,即可以幫助企業(yè)通過網(wǎng)絡切片,同時利用Al技術(shù)來優(yōu)化并更高效地運營網(wǎng)絡。此外,基于Al的無線電智能控制器和預測性維護,還可為眾多垂直行業(yè)的企業(yè)提供全新邊緣Al產(chǎn)品,并使其從中盈利。


可以理解的是,大多數(shù)客戶傾向于在現(xiàn)有基礎(chǔ)設施上集成AI技術(shù),而非從零開始搭建。然而,在現(xiàn)有基礎(chǔ)設施上集成新技術(shù)確實存在難度,這也是業(yè)界公認的、不可避免的挑戰(zhàn)。與任何新興技術(shù)一樣,盡管人們對AI的快速發(fā)展充滿期待,但在技術(shù)尚未完全成熟之前做出決策,必然伴隨著一定風險。如果缺乏統(tǒng)一的全行業(yè)標準和協(xié)議,那些早期投入AI部署與實施的企業(yè),可能需要在未來對先前決策進行重新評估與調(diào)整。


分析師認為,邊緣AI的發(fā)展將經(jīng)歷三大階段。首先是目前已普遍采用的高度定制化用例。其次,隨著時間的推移,這些用例將逐漸被針對具體行業(yè)打造的解決方案所替代,這些解決方案在互操作性和能效方面存在固有挑戰(zhàn),而且,不同系統(tǒng)和軟件操作起來也很復雜。最終將出現(xiàn)一個基礎(chǔ)性的跨行業(yè)平臺,以解決各個行業(yè)共同面臨的挑戰(zhàn)。面對多年來無法避免的互操作性挑戰(zhàn)和發(fā)展桎梏,我們應當積極追求并開發(fā)創(chuàng)新解決方案,以應對智能邊緣發(fā)展所帶來的核心挑戰(zhàn)。


我們堅信,通過采取以開放、模塊化、統(tǒng)一平臺為核心的方法,通信服務提供商、開發(fā)者、基礎(chǔ)設施運營商和企業(yè),將能夠更輕松高效地開發(fā)、部署、運行并管理可擴展的邊緣解決方案。這將為跨地域的異構(gòu)邊緣設備群的安全部署和自動化管理開辟道路,而這些設備群將根據(jù)業(yè)務需求變化而不斷擴展和調(diào)整。正如開放標準和軟件定義網(wǎng)絡在云計算的演進中發(fā)揮至關(guān)重要的作用一樣,我們也可以借鑒這些原則,來加快邊緣Al解決方案的部署進程。通過整合專為邊緣Al開發(fā)的軟件、硬件和平臺解決方案,我們有望構(gòu)建一個數(shù)字生態(tài)系統(tǒng),以實現(xiàn)在任何需要的地方提供Al功能的目標。


說明:


Gartner報告《超大規(guī)模云服務商延伸到數(shù)字邊緣》,Thomas Bittman著,2023年7月24日。


GARTNER是GARTNER公司和/或其附屬公司在美國和國際上的注冊商標和服務商標,經(jīng)許可使用。保留所有權(quán)利。


英特爾不控制或?qū)徍说谌綌?shù)據(jù)。在評估數(shù)據(jù)準確性時,請參考其他信息源。



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