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凌云光攜手ECC發(fā)布《邊緣計算視覺基礎(chǔ)設(shè)施白皮書》
2022/5/30 22:59:26 來源:財訊網(wǎng) 【字體:大 中 小】【收藏本頁】【打印】【關(guān)閉】
核心提示:隨著5G、大數(shù)據(jù)及產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,以邊緣計算為代表的算力下沉成為新的發(fā)展趨勢。未來越來越多的智能場景將發(fā)生在邊緣端,而智能視覺作為邊緣智能的重要場景之一,是邊緣計算發(fā)展的重要使能器,兩者的結(jié)合將更好地滿足行業(yè)智能化發(fā)展的需求。隨著5G、大數(shù)據(jù)及產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,以邊緣計算為代表的算力下沉成為新的發(fā)展趨勢。未來越來越多的智能場景將發(fā)生在邊緣端,而智能視覺作為邊緣智能的重要場景之一,是邊緣計算發(fā)展的重要使能器,兩者的結(jié)合將更好地滿足行業(yè)智能化發(fā)展的需求。近日, 由中國移動、華為、凌云光等單位牽頭,ECC邊緣計算產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟、IVIA智能視覺產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟及CMVU機器視覺產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟共同編寫的《邊緣計算視覺基礎(chǔ)設(shè)施白皮書》(以下簡稱“白皮書”)正式發(fā)布。該白皮書聚焦于工業(yè)、安防、體驗交互三大領(lǐng)域,從應(yīng)用場景及業(yè)務(wù)需求、發(fā)展趨勢和面臨的挑戰(zhàn)出發(fā),提出未來構(gòu)建邊緣計算視覺基礎(chǔ)設(shè)施的技術(shù)框架,并結(jié)合標準研究、產(chǎn)業(yè)實踐進行論證。凌云光作為牽頭單位重點參與工業(yè)領(lǐng)域和體驗交互領(lǐng)域的應(yīng)用場景及需求內(nèi)容編制工作。
白皮書中提出:邊緣計算2.0主要包括三類落地形態(tài),云邊緣、邊緣云和邊緣網(wǎng)關(guān);圍繞邊緣計算的技術(shù)體系構(gòu)建,一方面涉及相關(guān)通用技術(shù)的應(yīng)用,主要包括計算、存儲、連接、云、視覺、人工智能等;一方面涉及邊緣計算特有的技術(shù)能力,主要包括邊緣原生、邊云協(xié)同、邊緣智能、邊緣連接等。
白皮書選取工業(yè)領(lǐng)域機器視覺應(yīng)用場景,如自動化產(chǎn)線質(zhì)檢、工業(yè)機器人視覺引導(dǎo)與檢測、智能工廠,對云邊緣、邊緣云和邊緣網(wǎng)關(guān)進行了詳細的闡述及介紹。智能工廠對邊緣端視覺的需求是:端側(cè)視覺系統(tǒng)實現(xiàn)對被測物的各種缺陷的檢測與分析,將端側(cè)采集的數(shù)據(jù)傳給邊緣端視覺系統(tǒng),進行算法分析,再將分析結(jié)果回傳給端側(cè)專機,快速實現(xiàn)設(shè)備生產(chǎn)端的應(yīng)用。同時邊緣端視覺系統(tǒng)要能與云服務(wù)器通信,通過云平臺的大數(shù)據(jù)管理實現(xiàn)智能工廠。
▲智能工廠典型應(yīng)用場景
“目前,傳統(tǒng)工廠自動化加工設(shè)備覆蓋率低,信息化建設(shè)存在斷層,車間管理成為黑匣子,生產(chǎn)系統(tǒng)各個相關(guān)環(huán)節(jié)成為信息孤島;智能工廠通過技術(shù)加強信息管理服務(wù),提高生產(chǎn)過程可靠性,減少產(chǎn)線人工干預(yù),并能合理計劃排程。”凌云光技術(shù)總監(jiān)認為。“但隨著傳統(tǒng)視覺向AI工業(yè)視覺轉(zhuǎn)變,高性能CPI/GPU的普及,端側(cè)算力成本正急劇上升。同時,當前工廠大多以固定工位單機部署,本地化維護成本居高不下。”“
對此,凌云光推出了邊緣端智能處理盒GBOX及邊緣端嵌入式智能視覺處理系統(tǒng),通過分布式架構(gòu),簡化布線,將系統(tǒng)高度集成;將采集的圖像數(shù)據(jù)在邊緣端處理,提高邊緣端決策的實時性,并減輕回傳通道的帶寬壓力;通過嵌入式處理架構(gòu),大幅提升系統(tǒng)穩(wěn)定性及可靠性;減免工控機和采集卡的應(yīng)用,支持多相機介入,減少邊緣端處理設(shè)備梳理,優(yōu)化整套檢測系統(tǒng)成本。
▲一拖多分布式架構(gòu)示意圖
同時,數(shù)據(jù)作為建設(shè)智慧工廠的核心,在架構(gòu)上包括數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)應(yīng)用。除了對常規(guī)的制造數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進行整合,質(zhì)量數(shù)據(jù)的加入為工廠管理注入靈魂。通過質(zhì)量全環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)與品質(zhì)數(shù)據(jù)的綜合利用,進行工業(yè)大數(shù)據(jù)的分析,進而做出企業(yè)決策。
凌云光認為,邁向智能生產(chǎn)管理,產(chǎn)生收益和效能的三個步驟分別為以智能裝備為核心的端的布局、以智能產(chǎn)線管理為核心的邊的布局和以智能工廠決策為核心的云的布局。
第一步: 創(chuàng)新工藝&科學(xué)可度量的品質(zhì)控制, 解放工人
第二步: 建立質(zhì)量大數(shù)據(jù), 利用GMQM+大量AI完善品質(zhì)管理, 替代管理者
第三步: 智能生產(chǎn)管理,以質(zhì)量和效能改進為目的, 使用大量的AI技術(shù), 實現(xiàn)智能生產(chǎn)管理的 SmartFabrication.
圍繞邊緣視覺領(lǐng)域的探索方興未艾,正在迎來蓬勃發(fā)展的產(chǎn)業(yè)機遇。視覺能力將逐步成為類似于算力、連接的一種基礎(chǔ)設(shè)施能力,視覺將無處不在。一方面,正如人類信息獲取的來源80%來自于眼睛,隨著萬物感知、萬物互聯(lián)、萬物智能時代的到來,必將帶來視覺能力無所不在,推動視覺能力成為數(shù)字世界的基礎(chǔ)設(shè)施能力之一。另一方面,邊緣計算作為新興的計算架構(gòu),在連接、實時、數(shù)據(jù)優(yōu)化、智能、隱私安全等方面具備天然優(yōu)勢,是實現(xiàn)萬物感知、萬物互聯(lián)、萬物智能的核心基礎(chǔ),支撐推進實體經(jīng)濟的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。
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