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边缘计算市场达4450亿美元,玄武云落地快消场景应用

发布者:系统管理员浏览次数:7118

2022年初,国务院发布的《“十四五”数字经济发展规划》中明确提出要加强面向特定场景的边缘计算能力,强化算力统筹和智能调度。自此,边缘计算不再“边缘”,逐渐走向了数字经济的主舞台。 

 

一、什么是边缘计算?

 

边缘计算(Edge Computing),通俗来说,就是将云端的计算存储能力下沉到靠近数据源头的网络边缘侧,用分布式的计算与存储在本地直接处理或解决特定的业务需求,需要更加深度处理的数据再推向云端,这将极大地提升数据处理的时效性和有效性,缓解中心云的压力,因此边缘计算是云计算的一个有效补充。边缘计算的本质在于,让物联网时代大量传感器捕捉的海量数据得以在最合适的位置进行处理分析。

 

此外,人们通常用“章鱼”形容云计算和边缘计算的关系:章鱼浑身布满了神经元,但它脑部的神经元仅占40%,其余60%都分布在八条触角上。作为发生在“最后一公里”的计算,边缘计算就像章鱼触角上的神经元一样。


云计算VS边缘计算.png

 

二、边缘计算为啥是顶流?

 

IDC预测,2025年全球将有800亿台终端设备接入互联网,移动数据流量将高达160ZB,这将给云计算带来极大负载;而将终端设备的数据上传至云端时可能引起较长传播时延,「边缘计算」应运而生,它能够有效地降低网络运营和服务交付的时延,完美弥补云计算的不足:

 

● 降低网络延迟:将计算、存储和网络服务等资源放在边缘节点上,大大降低了网络传输延迟,提高了数据处理的及时性。

 

● 减少传输成本:在减少数据的传输成本和网络负载同时,也节省了数据的传输成本和带宽资源。

 

● 提高数据处理效率:边缘计算可以将处理任务分配到离终端设备更近的边缘节点上进行处理,从而可以减轻中心服务器的负担,提高数据处理的效率和速度。

 

● 改善数据隐私性:边缘计算将数据的处理和分析尽可能地靠近数据源,可以避免敏感数据通过公共网络进行传输,从而提高了数据隐私性和安全性。

 

● 提升系统稳定性:支持在断网的情况下进行本地计算和存储,从而支持离线运行和本地数据处理,提高了系统的稳健性和可靠性。

 

● 适合大规模部署:边缘计算可以将计算、存储和网络服务等资源分布在多个边缘节点上,从而支持大规模部署和系统的扩展性。

 

三、边缘计算的应用场景

 

根据STL Partners(全球领先的电信咨询与研究公司)数据统计,2030年全球边缘潜在市场将达4450亿美元;亿欧智库调研显示,2025年我国边缘计算市场空间达1987.68亿元。

 

人工智能和边缘计算组成的「边缘AI」概念,也是用户未来关注的热点边缘技术领域。AI为边缘计算提供解决问题的技术和方案,边缘计算为AI提供释放潜力的平台,如智能物联、自动驾驶、智能家居、智慧城市等应用场景。

 

聚焦于快消领域,玄武云持续融合AI、边缘计算等新技术,应用于动销、巡店等具体场景应用:

 

1、AIoT智能冰柜:将边缘AI用于动销洞察

 

玄武云智能冰柜通过嵌入AIoT智慧中控,让冰柜具备“排面识别与消息提醒、产品动销洞察、客流监测、资产定位”等能力。尤其在产品动销洞察层面,玄武云运用了边缘AI技术,在冰柜开关门的销售过程中,进行视频采集和AI识别,并在冰柜终端就可通过智慧中控计算,输出消费者购买产品的拿取结果,上传云端。边缘AI技术的应用,帮助品牌商实时了解产品动销趋势,掌握真实市场动态,辅助制定经营策略,助力营销增长。同时,也可让品牌商大幅降低因视频上传云端而产生的流量和时间成本,以及云端AI服务器的部署成本。


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2玄武云SFA:边缘AI提升信息采集效率

 

玄武云·玄讯Smart SFA(销售能力自动化)产品在无网或网络环境不佳的环境下,借助边缘AI来保障工作的正常运行。品牌商巡店人员在拜访、巡店时,通过拍摄、采集图像,在手机端即可实现AI图像识别和计算判断,从而实时获取智能改进建议,以便快速调整拜访路线、产品陈列等内容。基于边缘端AI算法加持的辅助拍照采集和质量评判技术,大大提高业务员采集信息的效率及有效性。此外,还可以借助AI质检能力,甄别虚拟作弊软件使用情况,保障业务数据真实可靠。

 

云计算之后,边缘计算成为千行百业数智转型新的增长点。未来,玄武云还将继续拓展技术能力的边界,持续将「边缘计算+AI」落地到更多行业场景中。


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