ຖ້າປັນຍາປະດິດຖືກຖືວ່າເປັນການເດີນທາງຈາກຈຸດ A ຫາຈຸດ B, ການບໍລິການຄອມພິວເຕີ້ຄລາວດ໌ແມ່ນສະໜາມບິນ ຫຼື ສະຖານີລົດໄຟຄວາມໄວສູງ, ແລະ ຄອມພິວເຕີ້ຂອບແມ່ນລົດແທັກຊີ່ ຫຼື ລົດຖີບຮ່ວມກັນ. ຄອມພິວເຕີ້ຂອບແມ່ນຢູ່ໃກ້ກັບຄົນ, ສິ່ງຂອງ, ຫຼື ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ. ມັນຮັບຮອງເອົາແພລດຟອມເປີດທີ່ລວມເອົາການເກັບຮັກສາ, ການຄຳນວນ, ການເຂົ້າເຖິງເຄືອຂ່າຍ, ແລະ ຄວາມສາມາດຫຼັກຂອງແອັບພລິເຄຊັນເພື່ອໃຫ້ບໍລິການແກ່ຜູ້ໃຊ້ໃນບໍລິເວນໃກ້ຄຽງ. ເມື່ອປຽບທຽບກັບການບໍລິການຄອມພິວເຕີ້ຄລາວດ໌ທີ່ນຳໃຊ້ຢູ່ສູນກາງ, ຄອມພິວເຕີ້ຂອບແກ້ໄຂບັນຫາຕ່າງໆເຊັ່ນ: ຄວາມໜ່ວງເວລາດົນ ແລະ ການຈະລາຈອນລວມສູງ, ໃຫ້ການສະໜັບສະໜູນທີ່ດີກວ່າສຳລັບການບໍລິການແບບເວລາຈິງ ແລະ ການບໍລິການທີ່ຕ້ອງການແບນວິດ.
ໄຟຂອງ ChatGPT ໄດ້ເລີ່ມຄື້ນໃໝ່ຂອງການພັດທະນາ AI, ເລັ່ງການຈົມລົງຂອງ AI ໄປສູ່ຂົງເຂດການນຳໃຊ້ຫຼາຍຂຶ້ນເຊັ່ນ: ອຸດສາຫະກຳ, ການຂາຍຍ່ອຍ, ເຮືອນອັດສະລິຍະ, ເມືອງອັດສະລິຍະ, ແລະອື່ນໆ. ຂໍ້ມູນຈຳນວນຫຼວງຫຼາຍຈຳເປັນຕ້ອງຖືກເກັບຮັກສາ ແລະ ຄິດໄລ່ຢູ່ປາຍແອັບພລິເຄຊັນ, ແລະ ການອີງໃສ່ຄລາວດ໌ພຽງຢ່າງດຽວບໍ່ສາມາດຕອບສະໜອງຄວາມຕ້ອງການຕົວຈິງໄດ້ອີກຕໍ່ໄປ, ການປະມວນຜົນແບບ edge computing ປັບປຸງກິໂລແມັດສຸດທ້າຍຂອງແອັບພລິເຄຊັນ AI. ພາຍໃຕ້ນະໂຍບາຍແຫ່ງຊາດໃນການພັດທະນາເສດຖະກິດດິຈິຕອນຢ່າງແຂງແຮງ, ການປະມວນຜົນແບບ cloud ຂອງຈີນໄດ້ເຂົ້າສູ່ໄລຍະເວລາຂອງການພັດທະນາແບບຮອບດ້ານ, ຄວາມຕ້ອງການການປະມວນຜົນແບບ edge ໄດ້ເພີ່ມຂຶ້ນ, ແລະ ການເຊື່ອມໂຍງຂອງ cloud edge ແລະ end ໄດ້ກາຍເປັນທິດທາງວິວັດທະນາການທີ່ສຳຄັນໃນອະນາຄົດ.
ຕະຫຼາດຄອມພິວເຕີ້ Edge ຈະເຕີບໂຕ 36.1% CAGR ໃນໄລຍະຫ້າປີຂ້າງໜ້າ
ອຸດສາຫະກຳການປະມວນຜົນແບບ edge ໄດ້ເຂົ້າສູ່ໄລຍະການພັດທະນາທີ່ໝັ້ນຄົງ, ດັ່ງທີ່ເຫັນໄດ້ຈາກຄວາມຫຼາກຫຼາຍຂອງຜູ້ໃຫ້ບໍລິການ, ຂະໜາດຕະຫຼາດທີ່ຂະຫຍາຍຕົວ, ແລະ ການຂະຫຍາຍຕົວຕື່ມອີກຂອງພື້ນທີ່ການນຳໃຊ້. ໃນດ້ານຂະໜາດຕະຫຼາດ, ຂໍ້ມູນຈາກບົດລາຍງານຕິດຕາມຂອງ IDC ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າຂະໜາດຕະຫຼາດໂດຍລວມຂອງເຊີບເວີການປະມວນຜົນແບບ edge ໃນປະເທດຈີນບັນລຸ 3.31 ຕື້ໂດລາສະຫະລັດໃນປີ 2021, ແລະ ຂະໜາດຕະຫຼາດໂດຍລວມຂອງເຊີບເວີການປະມວນຜົນແບບ edge ໃນປະເທດຈີນຄາດວ່າຈະເຕີບໂຕໃນອັດຕາການເຕີບໂຕສະເລ່ຍຕໍ່ປີ 22.2% ຈາກປີ 2020 ຫາ 2025. Sullivan ຄາດຄະເນວ່າຂະໜາດຕະຫຼາດຂອງການປະມວນຜົນແບບ edge ໃນປະເທດຈີນຄາດວ່າຈະບັນລຸ 250.9 ຕື້ຢວນໃນປີ 2027, ໂດຍມີອັດຕາການເຕີບໂຕປະຈຳປີ (CAGR) 36.1% ຈາກປີ 2023 ຫາ 2027.
ອຸດສາຫະກຳນິເວດວິທະຍາການປະມວນຜົນແບບ Edge ຈະເລີນເຕີບໂຕ
ປະຈຸບັນ, ການປະມວນຜົນແບບ Edge computing ຍັງຢູ່ໃນໄລຍະຕົ້ນໆຂອງການລະບາດ, ແລະຂອບເຂດທຸລະກິດໃນລະບົບຕ່ອງໂສ້ອຸດສາຫະກໍາແມ່ນຂ້ອນຂ້າງບໍ່ຊັດເຈນ. ສໍາລັບຜູ້ຂາຍສ່ວນບຸກຄົນ, ມັນຈໍາເປັນຕ້ອງພິຈາລະນາການເຊື່ອມໂຍງກັບສະຖານະການທາງທຸລະກິດ, ແລະມັນຍັງຈໍາເປັນທີ່ຈະມີຄວາມສາມາດໃນການປັບຕົວເຂົ້າກັບການປ່ຽນແປງໃນສະຖານະການທາງທຸລະກິດຈາກລະດັບດ້ານວິຊາການ, ແລະມັນຍັງເປັນສິ່ງຈໍາເປັນເພື່ອຮັບປະກັນວ່າມີຄວາມເຂົ້າກັນໄດ້ສູງກັບອຸປະກອນຮາດແວ, ເຊັ່ນດຽວກັນກັບຄວາມສາມາດດ້ານວິສະວະກໍາໃນການວາງແຜນໂຄງການຕ່າງໆ.
ລະບົບຕ່ອງໂສ້ອຸດສາຫະກຳການປະມວນຜົນແບບຂອບແບ່ງອອກເປັນຜູ້ຂາຍຊິບ, ຜູ້ຂາຍອັລກໍຣິທຶມ, ຜູ້ຜະລິດອຸປະກອນຮາດແວ, ແລະ ຜູ້ໃຫ້ບໍລິການໂຊລູຊັ່ນ. ຜູ້ຂາຍຊິບສ່ວນຫຼາຍແມ່ນພັດທະນາຊິບຄະນິດສາດຈາກດ້ານປາຍໄປຫາດ້ານຂອບໄປຫາດ້ານຄລາວ, ແລະ ນອກເໜືອໄປຈາກຊິບດ້ານຂອບ, ພວກເຂົາຍັງພັດທະນາບັດເລັ່ງຄວາມໄວ ແລະ ສະໜັບສະໜູນແພລດຟອມການພັດທະນາຊອບແວ. ຜູ້ຂາຍອັລກໍຣິທຶມໃຊ້ອັລກໍຣິທຶມວິໄສທັດຄອມພິວເຕີເປັນຫຼັກໃນການສ້າງອັລກໍຣິທຶມທົ່ວໄປ ຫຼື ທີ່ກຳນົດເອງ, ແລະ ຍັງມີວິສາຫະກິດທີ່ສ້າງສູນອັລກໍຣິທຶມ ຫຼື ເວທີການຝຶກອົບຮົມ ແລະ ຊຸກຍູ້. ຜູ້ຂາຍອຸປະກອນກຳລັງລົງທຶນຢ່າງຫ້າວຫັນໃນຜະລິດຕະພັນການປະມວນຜົນແບບຂອບ, ແລະ ຮູບແບບຂອງຜະລິດຕະພັນການປະມວນຜົນແບບຂອບແມ່ນມີການປັບປຸງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ, ຄ່ອຍໆສ້າງຊຸດຜະລິດຕະພັນການປະມວນຜົນແບບຂອບຈາກຊິບໄປຫາເຄື່ອງທັງໝົດ. ຜູ້ໃຫ້ບໍລິການໂຊລູຊັ່ນສະໜອງຊອບແວ ຫຼື ໂຊລູຊັ່ນທີ່ປະສົມປະສານຊອບແວກັບຮາດແວສຳລັບອຸດສາຫະກຳສະເພາະ.
ແອັບພລິເຄຊັນອຸດສາຫະກຳການປະມວນຜົນແບບ Edge ເລັ່ງຄວາມໄວຂຶ້ນ
ໃນຂົງເຂດເມືອງອັດສະລິຍະ
ການກວດກາຊັບສິນໃນຕົວເມືອງຢ່າງຮອບດ້ານໃນປະຈຸບັນແມ່ນໃຊ້ກັນທົ່ວໄປໃນຮູບແບບການກວດກາດ້ວຍຕົນເອງ, ແລະຮູບແບບການກວດກາດ້ວຍຕົນເອງມີບັນຫາກ່ຽວກັບຄ່າໃຊ້ຈ່າຍທີ່ໃຊ້ເວລາສູງ ແລະ ແຮງງານຫຼາຍ, ການເພິ່ງພາອາໄສຂະບວນການຕໍ່ບຸກຄົນ, ການຄຸ້ມຄອງ ແລະ ຄວາມຖີ່ຂອງການກວດກາທີ່ບໍ່ດີ, ແລະ ການຄວບຄຸມຄຸນນະພາບທີ່ບໍ່ດີ. ໃນເວລາດຽວກັນ, ຂະບວນການກວດກາໄດ້ບັນທຶກຂໍ້ມູນຈຳນວນຫຼວງຫຼາຍ, ແຕ່ຊັບພະຍາກອນຂໍ້ມູນເຫຼົ່ານີ້ຍັງບໍ່ທັນໄດ້ຖືກປ່ຽນເປັນຊັບສິນຂໍ້ມູນເພື່ອສ້າງຄວາມເຂັ້ມແຂງໃຫ້ກັບທຸລະກິດ. ໂດຍການນຳໃຊ້ເຕັກໂນໂລຊີ AI ເຂົ້າໃນສະຖານະການກວດກາແບບມືຖື, ວິສາຫະກິດໄດ້ສ້າງຍານພາຫະນະກວດກາອັດສະລິຍະ AI ສຳລັບການຄຸ້ມຄອງຕົວເມືອງ, ເຊິ່ງຮັບຮອງເອົາເຕັກໂນໂລຊີເຊັ່ນ: ອິນເຕີເນັດຂອງສິ່ງຕ່າງໆ, ການປະມວນຜົນແບບຄລາວ, ອັລກໍຣິທຶມ AI, ແລະ ມີອຸປະກອນມືອາຊີບເຊັ່ນ: ກ້ອງຖ່າຍຮູບຄວາມລະອຽດສູງ, ຈໍສະແດງຜົນໃນຕົວ, ແລະ ເຊີບເວີຂ້າງຄຽງ AI, ແລະ ລວມເອົາກົນໄກການກວດກາຂອງ "ລະບົບອັດສະລິຍະ + ເຄື່ອງຈັກອັດສະລິຍະ + ການຊ່ວຍເຫຼືອພະນັກງານ". ມັນສົ່ງເສີມການຫັນປ່ຽນຂອງການຄຸ້ມຄອງຕົວເມືອງຈາກການໃຊ້ບຸກຄະລາກອນຫຼາຍໄປສູ່ສະຕິປັນຍາກົນຈັກ, ຈາກການຕັດສິນຕາມປະສົບການໄປສູ່ການວິເຄາະຂໍ້ມູນ, ແລະ ຈາກການຕອບສະໜອງແບບ passive ໄປສູ່ການຄົ້ນພົບຢ່າງຫ້າວຫັນ.
ໃນຂົງເຂດສະຖານທີ່ກໍ່ສ້າງອັດສະລິຍະ
ວິທີແກ້ໄຂສະຖານທີ່ກໍ່ສ້າງອັດສະລິຍະໂດຍອີງໃສ່ການປະມວນຜົນແບບ Edge ນຳໃຊ້ການເຊື່ອມໂຍງຢ່າງເລິກເຊິ່ງຂອງເຕັກໂນໂລຊີ AI ກັບວຽກງານຕິດຕາມກວດກາຄວາມປອດໄພຂອງອຸດສາຫະກຳກໍ່ສ້າງແບບດັ້ງເດີມ, ໂດຍການວາງສະຖານີວິເຄາະ AI ແບບ Edge ຢູ່ໃນສະຖານທີ່ກໍ່ສ້າງ, ສຳເລັດການຄົ້ນຄວ້າ ແລະ ພັດທະນາລະບົບຄິດໄລ່ AI ແບບເບິ່ງເຫັນໂດຍອີງໃສ່ເຕັກໂນໂລຊີການວິເຄາະວິດີໂອອັດສະລິຍະ, ການກວດສອບເຫດການທີ່ຕ້ອງກວດພົບຢ່າງເຕັມເວລາ (ເຊັ່ນ: ການກວດສອບວ່າຕ້ອງໃສ່ໝວກກັນກະທົບຫຼືບໍ່), ໃຫ້ບໍລິການລະບຸຈຸດສ່ຽງດ້ານຄວາມປອດໄພ ແລະ ການແຈ້ງເຕືອນກ່ຽວກັບບຸກຄະລາກອນ, ສິ່ງແວດລ້ອມ, ຄວາມປອດໄພ ແລະ ການບໍລິການອື່ນໆ, ແລະ ດຳເນີນການລະບຸປັດໃຈທີ່ບໍ່ປອດໄພ, ການປ້ອງກັນອັດສະລິຍະ AI, ປະຫຍັດຄ່າໃຊ້ຈ່າຍດ້ານກຳລັງຄົນ, ເພື່ອຕອບສະໜອງຄວາມຕ້ອງການດ້ານການຄຸ້ມຄອງຄວາມປອດໄພດ້ານບຸກຄະລາກອນ ແລະ ຊັບສິນຂອງສະຖານທີ່ກໍ່ສ້າງ.
ໃນຂົງເຂດການຂົນສົ່ງອັດສະລິຍະ
ສະຖາປັດຕະຍະກຳດ້ານຄລາວດ໌ໄດ້ກາຍເປັນຮູບແບບພື້ນຖານສຳລັບການນຳໃຊ້ແອັບພລິເຄຊັນໃນອຸດສາຫະກຳການຂົນສົ່ງອັດສະລິຍະ, ໂດຍດ້ານຄລາວດ໌ຮັບຜິດຊອບການຄຸ້ມຄອງແບບລວມສູນ ແລະ ເປັນສ່ວນໜຶ່ງຂອງການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນ, ດ້ານຂອບສ່ວນໃຫຍ່ແມ່ນໃຫ້ການວິເຄາະຂໍ້ມູນດ້ານຂອບ ແລະ ການປະມວນຜົນການຕັດສິນໃຈໃນການຄຳນວນ, ແລະ ດ້ານສຸດທ້າຍສ່ວນໃຫຍ່ແມ່ນຮັບຜິດຊອບສຳລັບການເກັບກຳຂໍ້ມູນທຸລະກິດ.
ໃນສະຖານະການສະເພາະເຊັ່ນ: ການປະສານງານລະຫວ່າງຍານພາຫະນະ ແລະ ຖະໜົນຫົນທາງ, ການຕັດກັນແບບໂຮໂລແກຣມ, ການຂັບຂີ່ອັດຕະໂນມັດ, ແລະ ການຈະລາຈອນທາງລົດໄຟ, ມີອຸປະກອນທີ່ແຕກຕ່າງກັນຈຳນວນຫຼວງຫຼາຍທີ່ຖືກເຂົ້າເຖິງ, ແລະ ອຸປະກອນເຫຼົ່ານີ້ຕ້ອງການການຄຸ້ມຄອງການເຂົ້າເຖິງ, ການຄຸ້ມຄອງການອອກ, ການປະມວນຜົນສັນຍານເຕືອນໄພ, ແລະ ການປະມວນຜົນການດຳເນີນງານ ແລະ ການບຳລຸງຮັກສາ. ການປະມວນຜົນແບບ Edge ສາມາດແບ່ງແຍກ ແລະ ເອົາຊະນະ, ປ່ຽນໃຫຍ່ໃຫ້ນ້ອຍ, ໃຫ້ໜ້າທີ່ການປ່ຽນແປງໂປໂຕຄອນຂ້າມຊັ້ນ, ບັນລຸການເຂົ້າເຖິງແບບລວມສູນ ແລະ ໝັ້ນຄົງ, ແລະ ແມ່ນແຕ່ການຄວບຄຸມຂໍ້ມູນທີ່ແຕກຕ່າງກັນຮ່ວມກັນ.
ໃນຂະແໜງການຜະລິດອຸດສາຫະກຳ
ສະຖານະການການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງຂະບວນການຜະລິດ: ປະຈຸບັນ, ລະບົບການຜະລິດແບບແຍກສ່ວນຈຳນວນຫຼວງຫຼາຍຖືກຈຳກັດໂດຍຄວາມບໍ່ຄົບຖ້ວນຂອງຂໍ້ມູນ, ແລະ ປະສິດທິພາບຂອງອຸປະກອນໂດຍລວມ ແລະ ການຄິດໄລ່ຂໍ້ມູນດັດຊະນີອື່ນໆແມ່ນຂ້ອນຂ້າງບໍ່ສະໝໍ່າສະເໝີ, ເຮັດໃຫ້ມັນຍາກທີ່ຈະໃຊ້ສຳລັບການເພີ່ມປະສິດທິພາບ. ແພລດຟອມການປະມວນຜົນແບບຂອບໂດຍອີງໃສ່ຮູບແບບຂໍ້ມູນອຸປະກອນເພື່ອບັນລຸລະບົບການຜະລິດລະດັບຄວາມໝາຍ ການສື່ສານແນວນອນ ແລະ ການສື່ສານແນວຕັ້ງ, ໂດຍອີງໃສ່ກົນໄກການປະມວນຜົນການໄຫຼຂອງຂໍ້ມູນແບບເວລາຈິງເພື່ອລວມ ແລະ ວິເຄາະຂໍ້ມູນພາກສະໜາມຈຳນວນຫຼວງຫຼາຍໃນເວລາຈິງ, ເພື່ອບັນລຸການລວມຂໍ້ມູນແຫຼ່ງຂໍ້ມູນຫຼາຍແຫຼ່ງຂອງສາຍການຜະລິດແບບຈຳລອງ, ເພື່ອໃຫ້ການສະໜັບສະໜູນຂໍ້ມູນທີ່ມີປະສິດທິພາບສຳລັບການຕັດສິນໃຈໃນລະບົບການຜະລິດແບບແຍກສ່ວນ.
ສະຖານະການການບຳລຸງຮັກສາອຸປະກອນແບບຄາດເດົາ: ການບຳລຸງຮັກສາອຸປະກອນອຸດສາຫະກຳແບ່ງອອກເປັນສາມປະເພດຄື: ການບຳລຸງຮັກສາແບບສ້ອມແປງ, ການບຳລຸງຮັກສາແບບປ້ອງກັນ, ແລະ ການບຳລຸງຮັກສາແບບຄາດເດົາ. ການບຳລຸງຮັກສາແບບຟື້ນຟູແມ່ນການບຳລຸງຮັກສາແບບກ່ອນໜ້ານີ້, ແບບກ່ອນໜ້ານີ້ແມ່ນອີງໃສ່ເວລາ, ປະສິດທິພາບຂອງອຸປະກອນ, ສະພາບສະຖານທີ່, ແລະ ປັດໄຈອື່ນໆສຳລັບການບຳລຸງຮັກສາອຸປະກອນເປັນປະຈຳ, ຫຼາຍຫຼືໜ້ອຍແມ່ນອີງໃສ່ປະສົບການຂອງມະນຸດ, ແບບຫຼັງນີ້ຜ່ານການເກັບກຳຂໍ້ມູນເຊັນເຊີ, ການຕິດຕາມກວດກາສະຖານະການເຮັດວຽກຂອງອຸປະກອນແບບເວລາຈິງ, ໂດຍອີງໃສ່ຮູບແບບການວິເຄາະຂໍ້ມູນອຸດສາຫະກຳ, ແລະ ຄາດຄະເນໄດ້ຢ່າງຖືກຕ້ອງເມື່ອເກີດຄວາມລົ້ມເຫຼວ.
ສະຖານະການກວດກາຄຸນນະພາບອຸດສາຫະກໍາ: ຂົງເຂດກວດກາວິໄສທັດອຸດສາຫະກໍາແມ່ນຮູບແບບການກວດກາດ້ວຍແສງອັດຕະໂນມັດແບບດັ້ງເດີມ (AOI) ທໍາອິດເຂົ້າໄປໃນຂົງເຂດກວດກາຄຸນນະພາບ, ແຕ່ການພັດທະນາຂອງ AOI ມາຮອດປະຈຸບັນ, ໃນການກວດສອບຂໍ້ບົກພ່ອງຫຼາຍຢ່າງ ແລະ ສະຖານະການທີ່ສັບສົນອື່ນໆ, ເນື່ອງຈາກຂໍ້ບົກພ່ອງຂອງຫຼາຍປະເພດ, ການສະກັດຄຸນສົມບັດບໍ່ຄົບຖ້ວນ, ອັລກໍຣິທຶມການປັບຕົວມີການຂະຫຍາຍບໍ່ດີ, ສາຍການຜະລິດຖືກອັບເດດເລື້ອຍໆ, ການເຄື່ອນຍ້າຍອັລກໍຣິທຶມບໍ່ມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນ, ແລະ ປັດໄຈອື່ນໆ, ລະບົບ AOI ແບບດັ້ງເດີມມີຄວາມຫຍຸ້ງຍາກໃນການຕອບສະໜອງການພັດທະນາຄວາມຕ້ອງການຂອງສາຍການຜະລິດ. ດັ່ງນັ້ນ, ແພລດຟອມອັລກໍຣິທຶມການກວດກາຄຸນນະພາບອຸດສາຫະກໍາ AI ທີ່ເປັນຕົວແທນໂດຍການຮຽນຮູ້ເລິກ + ການຮຽນຮູ້ຕົວຢ່າງຂະໜາດນ້ອຍກໍາລັງຄ່ອຍໆທົດແທນໂຄງການກວດກາດ້ວຍສາຍຕາແບບດັ້ງເດີມ, ແລະ ແພລດຟອມການກວດກາຄຸນນະພາບອຸດສາຫະກໍາ AI ໄດ້ຜ່ານສອງຂັ້ນຕອນຂອງອັລກໍຣິທຶມການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກແບບຄລາສສິກ ແລະ ອັລກໍຣິທຶມການກວດກາການຮຽນຮູ້ເລິກ.
ເວລາໂພສ: ຕຸລາ-08-2023