云側還是邊側，AI下的時代命題！

2022年8月6日，“以邊緣的力量”為主題的全球邊緣計算大會在深圳成功召開，本次大會由邊緣計算社區(qū)主辦。

作為邊緣計算領域的技術盛會，本次大會齊聚各大企業(yè)、高校的技術專家和行業(yè)領袖，共同探討5G、邊緣計算、云邊協(xié)同、邊緣智能、邊緣云、工業(yè)物聯(lián)網等國內外邊緣計算的前沿技術及理念。

英碼科技致力于AIoT細分領域的場景化解決方案，始終堅持積極研發(fā)AI場景應用創(chuàng)新的邊緣計算軟硬件產品。在本次全球邊緣計算大會上，英碼科技AI場景應用事業(yè)部總監(jiān)盧志濤受邀參加，并重點分享了英碼科技在“邊緣計算”突圍的“方法論”。

1、抓住邊緣計算的先機：唯快不破

隨著5G、人工智能、大數據、AIoT等前沿技術的發(fā)展，海量數據接踵而至，各種云計算開始成為數據采集、分析和決策的主流，當市場都一致認為這是風口的時候，英碼科技卻以“側翼”飛出并突圍，征戰(zhàn)“邊緣計算”。

伴隨著業(yè)務場景的不斷變化和豐富，邊緣計算繼承云計算的智能，其內涵不斷被重新定義和延展，也被認為是“貼地”的云計算。

市場研究機構Trend Force預測，邊緣計算產品和服務市場在2018年至2022年將以復合年增長率超過30％的速度增長，這一增速或有望打開千億級美元的市場空間。

另據Gartner統(tǒng)計分析，到2025年，有75％的數據將產生于邊緣，2023年底有50％以上的大型企業(yè)將至少部署6個以上的邊緣計算應用，主要用于物聯(lián)網或者沉浸式的邊緣計算體驗。

根據Gartner預測，2020年全球邊緣計算市場規(guī)模將達到411．4億美元，到2022年中國邊緣計算市場規(guī)模將達到325．31億美元。如此可見，邊緣計算產業(yè)正進入高速發(fā)展期，產業(yè)生態(tài)逐漸形成。

如今千行百業(yè)的智能應用和數據量激增，網絡帶寬與計算吞吐量均成為計算的性能瓶頸，同時終端設備產生海量“小數據”等實時處理需求高速增長，這就帶動邊緣計算成為數據時代技術落地的重要計算平臺。

據了解，英碼科技是2006年成立，以板卡模組設計起家，隨后，從硬件到軟件，一路征戰(zhàn)，達到如今超過150人的規(guī)模。因此，英碼科技在行業(yè)立足多年，有獨特的市場優(yōu)勢，也有不一樣的打法。

在智能時代，英碼科技不僅提前嗅到了市場的商機，還及時在硬件、軟件方面開始部署“邊緣計算”的技術、方案等的研發(fā)和落地應用，將算法部署、算力應用賦能千行百業(yè)。

那么，英碼科技理解的“邊緣計算”有何不同，它有哪些獨特的優(yōu)勢？

目前市場上常見的計算方式主要有三種，第一種是云側智能，就是把采集到的視頻數據上云，在云端進行算法分析及業(yè)務應用，適合數據量大且業(yè)務較復雜的場景；

第二種是端側智能，視頻數據在采集端即時算法分析后再傳輸，適合場景算法標準化且業(yè)務較簡單的場景；

第三種就是邊側智能，也叫邊緣計算，視頻數據在邊緣側進行算法分析后再上傳云端，適合場景算法需求多且業(yè)務能自行閉環(huán)的場景。

如今是“場景為王”的時代，雖然現(xiàn)在云端和終端的算法應用，技術相對成熟了，但是如果所有數據都放在云端或者終端，數據分析系統(tǒng)復雜而龐大，成本高，難運維，實時性差，鏈路長，難以滿足千行百業(yè)用戶的定制化需求。

換句話說，當場景越來越細分的時候，需要大量的定制化算法、小場景應用。此時若再用笨重的大平臺部署方式，成本和架構都與現(xiàn)實需求脫軌，于是，英碼科技便發(fā)現(xiàn)了邊緣計算的機會點。

“邊緣計算”能在邊緣側就解決部分數據分析的難題，充分銜接端與云的“中間一公里”，滿足碎片化場景的需求，算法也更加多元，市場空間更大，能真正實現(xiàn)細分場景的業(yè)務閉環(huán)。

于是，英碼科技便有了專屬的市場定位：軟硬一體，揚長避短，用場景定義硬件。

2、市場定位：用場景定義硬件，賦能千行百業(yè)

近年來，在AIoT技術驅動下，邊緣計算的商業(yè)價值正逐漸凸顯。邊緣計算本質是將原本集中在大型云計算平臺的數據計算、分析、存儲能力下沉，如圖像類非結構化數據的處理，通過算法模型前置，邊緣設備即可以完成數據的特征提取和推理分析，實現(xiàn)AI能力的下沉。

因此，低功耗、低時延、低帶寬也成為了邊緣計算的代名詞。

邊緣計算處在風口，市場競爭異常激烈，常規(guī)“作戰(zhàn)”模式未必能有一席之地，英碼科技唯有另辟蹊徑，發(fā)揮15年硬件設計制造和軟件方面的沉淀和優(yōu)勢，打造獨有的邊緣計算產品體系和生態(tài)。

在硬件方面，為解決人工智能發(fā)展的算力痛點和難點，英碼科技陸續(xù)推出了適配多個平臺的AI模組和邊緣計算盒子產品，完成了從2T～32T的低、中、高算力系列產品布局。

同時，英碼科技聯(lián)合知名AI芯片廠家，實現(xiàn)了不同芯片平臺組合的異構方案，讓邊緣計算設備可以更好地支持AI加速以外的軟件應用。

這個異構方案可由單CPU芯片結合1～2個NPU芯片，最高實現(xiàn)32T的高算力盒子產品，是一個具備行業(yè)重要價值的產品創(chuàng)新成果。

這也讓英碼科技成為國內少有的擁有跨多個芯片平臺邊緣計算盒子的企業(yè)，這更是英碼科技的硬件能力。

在軟件方面，英碼科技自主設計研發(fā)出一套邊緣計算管理平臺：新一代AIoT中臺，這是一套高效、便捷的一體化管理系統(tǒng)，能集中管理所有邊緣設備，解決用戶斷點式管理難題，提高軟硬件之間的契合度，讓管理更加得心應手，幫助企業(yè)降本增效，助力智能化轉型。

英碼科技AIoT中臺具備三大優(yōu)勢：適配國內主流AI芯片平臺、算力協(xié)同、模型自優(yōu)化。它提供靈活搭配的算法模型和可視化的智能、高效管理模式，助力各類細分場景AI算法快速部署到邊緣計算設備，支撐各行各業(yè)實現(xiàn)AI碎片化場景落地。

它主要面向兩大類的客戶群體：

1）集成商客戶群體：為他們提供邊緣計算產品能力，集成更友好，選型更快捷，算法更豐富；

2）算法廠家客戶群體：為他們提供邊緣計算服務能力，移植更簡單，應用更容易，部署更方便。

對于算法廠家來說，相比于以往的GPU方案，英碼科技的邊緣計算盒子，在同等算力的情況下，成本至少下降50％。

不少公司并不是對邊緣計算不動心，而是覺得每個平臺的適配周期很長，開發(fā)成本很高，不敢輕易嘗試，那么英碼科技的AIoT中臺，涵蓋了國內主流的AI平臺，產品能力出類拔萃，六大優(yōu)勢也顯而易見：

●多平臺移植經驗，提供的是“能夠解決客戶問題，同時能夠廣復制”的高價值商業(yè)服務；

●嵌入式開發(fā)能力，形成輕量化、易部署的產品優(yōu)勢，增強智能硬件的應用能力；

●軟硬件自定義，軟硬一體高效協(xié)同，逐步形成場景靈活性與高適配度的高價值解決方案；

●系統(tǒng)級架構設計，最大發(fā)揮云邊的共生互補，全面覆蓋多個邊緣場景，為邊緣智能底層技術和應用的多元性提供更多可能；

●算法生態(tài)層面，英碼設定了一個開放式的算法倉庫，與生態(tài)伙伴們共建，能依據場景按需加載，端云協(xié)同成倍提升智能力；

●對于產品成本能力的考量，英碼技術邏輯是好用且不貴，易用又貼近工程，形成可長期持續(xù)運營的產品競爭力。

其中，跨平臺算法移植是這個中臺最大的優(yōu)勢，指的是中臺具備足夠多的算法生態(tài)廠家，而且廠家能夠快速地在各個AI芯片平臺跑通。

底層硬件平臺，以組建的形式提供服務，有常規(guī)的目標檢測，也有圖像分割，加上英碼科技的軟硬件產品全部是自研的，成本可控，這是比較大的優(yōu)勢。

而對于集成商客戶來說，它們沒有算法的能力，但需要方案、項目集成的打包能力或者是定制能力。

那么，英碼科技可以提供一個標準的API接口，開放二次開發(fā)接口，支持生態(tài)算法融入，通過這個AIoT平臺，可以快速集成和應用，大大縮減適配周期，解決邊緣計算產品從選型到場景應用落地的“軟硬一體化”服務。

簡單來說，針對不同的場景需求，英碼科技既有單個邊緣計算盒子解決場景應用的方案，也有通過邊緣計算盒子集成不同算法、算力分析的場景應用方案，從場景出發(fā)，賦能千行百業(yè)。

賦能場景，英碼邊緣能力輸出后，目前，英碼科技已擁有大量的服務客戶，覆蓋的領域包括智慧工廠、智能工地、智慧加油站、智慧城管等。

3、AI＋邊緣計算，把降本增效做到極致

2018年，英碼科技以邊緣計算征戰(zhàn)AI場景化落地，除了自身硬件優(yōu)勢外，英碼科技還根據軟硬件集成的能力，打造了新一代AIoT中臺，把自身的軟硬件產品線打通，為客戶提供更多高中低端的選擇和搭配模式。

但是，邊緣計算的賽道逐漸擁擠，英碼科技將面對哪些挑戰(zhàn)？又將在何處發(fā)力？

AI技術發(fā)展多年，應用范圍和技術成熟度，都已被大家熟知，但是它的適應性、商業(yè)模式、定制化、碎片化等，依舊是眾多AI企業(yè)或者大廠面臨的共同難題。

以英碼科技而言，面對的挑戰(zhàn)主要是兩個方面，一個是硬件層面的適配性，一個是項目周期拉長的問題。而這也是英碼科技未來的著力點。

第一，要將硬件層面的適配和性能提高，把降本增效做到極致。

此前，AIoT傳統(tǒng)的智能化解決方案是根據硬件“灌”算法，即根據不同型號、不同種類的硬件來為其適配一套算法，這種解決方案是以硬件為主導的。

這就導致硬件、場景和AI算法之間的聯(lián)系較為割裂，硬件的設計沒有考慮AI算法數據采集和硬件適配的需求，這導致算法的復用度低，算法必須在硬件功能與場景之間尋找平衡，性能上做出妥協(xié)，硬件的性能與真實需求之間存在鴻溝。

AI時代的基礎產品不再是一個個孤立的硬件載體，也不是一個硬件搭配軟件這么簡單，需要有一整套的具備擴展性和低成本的軟硬件體系。

比如，英碼科技的邊緣計算盒子，以場景為載體做優(yōu)化，讓硬件產品的性能和適配性獲得更大的提升，給客戶的感覺就是成本相當，但性能提升，達到降本增效，成本起碼能節(jié)省50％。

第二，錘煉技術，縮短項目周期。

AI在落地應用的時候，面對的最大挑戰(zhàn)是定制化和碎片化。場景碎，技術落地難，是業(yè)內普適性的挑戰(zhàn)。

場景細分時，定制化需求增多，對硬件能力、軟件能力、集成能力、平臺能力等的要求都需要“一步到位”、快速響應。

在這個“場景為王”的時代，英碼科技始終加大研發(fā)投入成本，錘煉軟硬件技術，讓用戶無需頻繁更換硬件，就能通過場景定義硬件，在邊緣側實現(xiàn)數據的分析和決策，大大縮短項目的周期。

總結：

隨著5G技術的發(fā)展以及AI能力的日益成熟，以及前端和終端算力越來越強，數據互聯(lián)的行業(yè)應用場景會更分散、更多元，會有更多計算發(fā)生在遠離傳統(tǒng)數據中心的地方。

而邊緣計算和人工智能的融合部署將會極大延展傳統(tǒng)云計算對數據處理分析的能力。

云、邊、端協(xié)同發(fā)展、融合，是AI應用普及化的必要條件之一。而拓展AI應用邊界的邊緣計算，正在突破安全性、可靠性和成本方面的限制，成為各行各業(yè)智能分析、智能決策、智能運營的新方案。

英碼科技順勢而為，抓住邊緣計算的市場機遇，以軟硬一體化的技術路徑和商業(yè)邏輯為用戶進行場景賦能，為用戶提供一個有英碼科技特色的產業(yè)生態(tài)系統(tǒng)。對于AI，放置于萬千場景，以邊緣之力再造，奉行的是“由內而外”的行業(yè)邏輯，看不見的建設與看得見的效率，以此來改變AI應用與交付體驗。其實之于邊緣計算，無數需求、模式在實踐的驗證后，剛需的迫切與市場走向也就彰顯出來了。

未來的英碼，在視界再一次變幻時，添增了另一抹色彩，以邊緣之名，場景定義硬件，也將定義AI的與眾不同與非同凡響。