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边缘计算参考架构3.0-边缘AI需求爆发,边缘计算网关亟待革新

发布时间:2024-07-30 09:43:29 作者:苏州稳联 浏览:

依据《全球与中国边缘人工智能芯片行业竞争提案及发展调查报告2024-2030》,2023年全球边缘人工智能芯片市场容量约为2563.6百万美元,预计未来6年CAGR复合增长率为17.4%,到2030年做到8004.3百万美元。如果把范围扩大到全部边缘人工智能市场,依据英特尔副总裁、网络与边缘事业部经理Sachin, Katti在分享中指出,2030年全球边缘AI市场将达到4450亿美金。

人工智能(AI)和物联网(IoT)随着科学技术的迅速发展,边缘计算已成为推动产业变革的关键动能。尤其是在边缘人工智能要求的背景下,边缘计算网关的突破至关重要。本文将探讨边缘计算网关的突破方位,即边缘计算参照架构3.0及其在边缘人工智能要求中的边缘计算网关。


边缘计算参考架构3.0-边缘AI需求爆发,边缘计算网关亟待革新


边缘计算参考架构3.0的核心要素


1.分层架构


设备层:包括各种感应器、执行器和边缘设备。此设备担负数据采集和基本解决方法。

边缘层:边缘计算网关位于此层,担负数据的进一步处理、过滤和本地存储。他们还能够运作边缘人工智能模型去完成智能决策。

云:担负集中文档存储、繁杂数据分析与人工智能模型培训。云还提供全球视图和先进的管理作用。


2.数据处理与管理


当地数据解决:边缘计算网关在当地解决数据,减少了传送数据的延迟和带宽规定。

分布式数据管理:依据分布式架构完成数据的灵活管理和高效传送,确保数据的安全性一致性。


3.人工智能和机器学习


边缘人工智能模型布署:边缘计算网关易操作人工智能和机器学习模型,实现实时智能决策。

模型升级及管理:通过云不断更新及管理边缘人工智能模型,确保模型准确性和实时性。


4.安全与隐私


数据加密:加密技术用以边缘层和云间的数据传送,以保证数据的安全。

密钥管理:严苛访问控制策略,保证仅有授权设备及管理才能浏览隐秘数据。


边缘人工智能必须爆发的驱动因素


边缘计算参考架构3.0-边缘AI需求爆发,边缘计算网关亟待革新


1.即时数据解决规定


随着工业控制自动化、智能制造和智能城市发展,对即时数据解决的需求不断增加。边缘人工智能可以在ms内作出决策,显著提升综合回应速度和效率。


2.带宽和延迟测试

物联网设备的崛起造成了数据量的猛增,传统的云计算模式不能有效地解决带宽和延迟难题。边缘计算结合当地解决数据解决了这一缺陷。


3.数据隐私和安全

在医疗、金融等对数据隐私要求高的领域,边缘计算网关结合当地数据解决方法,有效降低了数据泄露的风险。


边缘计算网关急缺创新方位


硬件升级

高性能处理器:为了实现边缘人工智能的需求,边缘计算网关需要配备更高性能的Cpu和更多的内存。

专用AI芯片:集成专用AI芯片,如GPU、TPU等,提升AI模型的使用率。

软件优化

轻量人工智能架构:开发和优化适用边缘机器的轻量人工智能架构,保证模型在资源有限的环境里高效运行。

边缘人工智能管理系统:提供统一的边缘人工智能管理系统,完成模型的快速部署、更新和监管。

安全提升

多层面安全防护:从硬件、系统、网络、应用等层面提供全面的安全防护措施。

隐私保护技术:挑选差分隐私、联邦学习等技术,维护数据隐私。

生态体系建设

规范化协议:制订与推广边缘计算和边缘人工智能规范化协议,确保系统的数据分享。

开放式平台:构建敞开式边缘计算平台,吸引开发商和合作伙伴参加生态体系建设。


结论


边缘计算参照架构3.0为以后边缘人工智能的使用提供了强有力的技术支撑。在边缘人工智能要求暴发的背景下,边缘计算网关急需解决依据硬件升级、软件优化、安全改进和生态体系建设进行优化。要不断创新和发展,灵活运用边缘计算的潜力,促进各行业迈向智能化、数字化的将来。

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