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打通“人工智能最后一公里”

来源:《中国科学报》2020-10-15 09:36

  图片来源:Unsplash

  ■本报记者 计红梅

  到2023年,将有75%的数据产生于数据中心以外的地方。这些地方可能是工厂、医院,抑或零售商店、城市……

  其中,超过50%的数据将会在边缘产生。数据在边缘端被处理、存储和分析,可满足低延迟、高可靠性和隐私性等各种用途、场景的需求。

  随着网络向5G转型,人工智能(AI)应用无处不在且与日俱增,作为“人工智能的最后一公里”,智能边缘来了!

  边缘计算升级

  今年,智能边缘是一个在IT界屡屡被提及的词汇。从早前的边缘计算,到现在的智能边缘,概念更迭的背后昭示着怎样的趋势和变化?

  “对于以前的边缘计算来讲,智能边缘计算是一个升级。”在日前举行的“未来智能边缘计算论坛”期间,在接受《中国科学报》采访时,英特尔中国研究院院长宋继强表示。

  他告诉记者,边缘计算主要是强调计算发生的位置,即计算发生在云的边缘、网络的边缘还是设备的边缘,而智能边缘则是强调在这一过程中AI所发挥的作用。“智能边缘将是未来人工智能真正在很多地方发挥效力的应用场景。目前,智能边缘总体市场规模为350亿美元,预计到2025年将增长至650亿美元以上。”宋继强说。

  而在中国工程院院士、中国科学院计算技术研究所所长孙凝晖看来,从上世纪80年代机器之间的一元互联,即IT1.0时代,发展到未来人、机、物三元互联的IT3.0时代,很大一个区别是边缘有大量物的存在,即互联网要进入万物智联的时代。

  他对比了不同阶段信息基础设施各自的特点。在IT1.0时代,信息处理的主要方式是超级计算中心,计算机网络追求高速率,要求“算得快”。在IT2.0时代,云计算中心追求共享,要“算得省”,以高吞吐量为目标。而在IT3.0时代,高吞量计算中心通过天地一体泛在网或物联网进行信息传输,追求“算得多”,强调高并发、强实时、全局可调和内构安全。“这中间的变化,可以拿飞机和高铁来加以对比。” 孙凝晖说。

  从数据的处理、过滤或简单分析,到运用AI能力对一些物理场景的视觉数据做实时处理,从边缘计算到智能边缘,“提出的要求将会更高”。宋继强指出。

  云边端融合

  “高通量是IT3.0时代信息基础设施的新标签。”孙凝晖认为。在他看来,IT3.0时代的新型信息基础设施要面向人、机、物三元融合的新要求,提供高通量的计算与传输能力,以及万物智联服务的高品质保障。

  具体而言,高通量有四个具体技术特征。其中,高并发是指信息通量要达到亿级并行,连接千亿级互联物端;强实时是指终端到云端的延迟可控,同时能够支持实时语音等延迟敏感应用;全局可调则是指具有全局的可测、可调能力,提高在大载荷下的资源匹配效率;此外,对于工业生产领域的基础应用而言,一定要有很强的安全属性,即内构安全或内置安全属性,强化对安全的控制手段。

  而在宋继强看来,未来的计算系统要具备多个智能设备合作及在线学习能力。

  他举例说,未来如果有一个妈妈带着小孩去医院看病,丢了一部手机,只需要给机器人派发一个命令“帮我找一下手机”就可以。在这一过程中,机器人一方面需要有记录和构建知识图谱的能力,也要有根据任务指令规划自身行动的能力。

  “而后者如果靠机器人本身,我觉得对机器人硬件的要求太高,它就是一个电池供电的设备,不方便让它做这么多事。这时就需要利用智能边缘来加以解决。” 宋继强告诉记者,此时不需要即时响应的计算可以卸载到边缘端,通过人工智能和5G等技术,实现云边端融合,让比较小的前端设备无形中具备更大的存储和计算容量。

  智能边缘尚处于发展的初期阶段。为了让机器人尽快向自主智能系统演进,在未来智能边缘计算论坛上,英特尔中国研究院宣布,将和全球顶尖的学术机构一起,联合举办为期三年的全球机器人学习室内挑战赛,旨在推进服务机器人自学习能力技术的切实突破,推动行业应用落地。同时,英特尔“机器人创新生态”也宣布将全面升级。

[ 责编:张梦凡 ]
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