隨著更多的制造企業(yè)希望利用人工智能(AI)工具訪問數(shù)據(jù)并實時響應(yīng)，預(yù)計將不斷推動邊緣AI市場的增長。通過采用邊緣AI技術(shù)，企業(yè)可以獲得更高的性能，如實時數(shù)據(jù)處理、效率和準(zhǔn)確性，減少工作時間，并實現(xiàn)更好的能源管理和性能優(yōu)化。

邊緣AI市場預(yù)計將迎來強勁增長

根據(jù) Future Market Insights的一項最新市場調(diào)查顯示，到2032年，邊緣AI市場價值將從2022年的 59 億美元增至396.1 億美元，復(fù)合年增長率(CAGR)將達(dá)到 20.8%。

此外，5G 技術(shù)在 IT 行業(yè)的應(yīng)用日益廣泛，預(yù)計將加強現(xiàn)有的技術(shù)網(wǎng)絡(luò)，擴(kuò)大邊緣AI的市場潛力。自動駕駛車輛、無人機(jī)、loT 網(wǎng)關(guān)和遠(yuǎn)程設(shè)備等智能邊緣設(shè)備的發(fā)展，以及各個行業(yè)對智能制造和數(shù)字化轉(zhuǎn)型的持續(xù)深入，也將不斷推動這一市場的增長。

該調(diào)查按照硬件、軟件和服務(wù)部分對邊緣AI市場類型進(jìn)行劃分。硬件組件所占份額最高，達(dá)到 45%，在這些類別的市場中占據(jù)主導(dǎo)地位。在預(yù)測期內(nèi)，由于對安全性和大數(shù)據(jù)文件存儲的需求，對邊緣AI硬件組件的需求預(yù)計將上升。此外，在整個預(yù)計期內(nèi)，內(nèi)部存儲器的存儲、程序的執(zhí)行和通信都會增加對硬件組件的需求。

邊緣AI在工業(yè)環(huán)境中的應(yīng)用

雖然“邊緣”經(jīng)常被討論為架構(gòu)中的單個點，但在實際系統(tǒng)中，物理世界和企業(yè)之間實際上有許多多層級的邊緣設(shè)備。“令人興奮的是，我們現(xiàn)在看到了這些不同層級的創(chuàng)新。”研華歐洲IIoT業(yè)務(wù)發(fā)展經(jīng)理Jim ten Broeke說。

他討論了使用邊緣服務(wù)器這一日益增長的趨勢，在邊緣服務(wù)器中，企業(yè)云功能可以透明、無縫地引入企業(yè)內(nèi)部，從而減少通信開銷、加快響應(yīng)速度并提高彈性。“這既體現(xiàn)在內(nèi)容交付服務(wù)器應(yīng)用上，也體現(xiàn)在向高級應(yīng)用邊緣服務(wù)器的轉(zhuǎn)變上，即在區(qū)域、樓宇甚至單個流程級別上運行。”

如今，在通信邊緣，人們對網(wǎng)絡(luò)安全有了更深刻的認(rèn)識。雖然我們?nèi)匀皇盏胶芏嚓P(guān)于傳統(tǒng)邊緣網(wǎng)關(guān)功能的詢問，例如協(xié)議轉(zhuǎn)換、通信媒體轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)聚合和事件檢測，但市場現(xiàn)在同樣關(guān)注邊緣設(shè)備的安全功能——它們?nèi)绾畏乐刮唇?jīng)授權(quán)的個人訪問，或防止未經(jīng)授權(quán)或被黑客入侵的代碼安裝和運行。與此同時，用戶意識到，這些設(shè)備的遠(yuǎn)程管理對于在整個安裝基礎(chǔ)中實現(xiàn)對安全補丁部署的最快響應(yīng)以及通過減少上門服務(wù)來提供擁有成本優(yōu)勢至關(guān)重要。

Broeke認(rèn)為，最令人興奮的領(lǐng)域是最接近物理資產(chǎn)和運營的低端邊緣層。在這里，一個重要的趨勢是在邊緣設(shè)備中嵌入人工智能(AI)和機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)。直到最近，AI的實施還依賴于昂貴的高帶寬計算機(jī)和專業(yè)數(shù)據(jù)科學(xué)家團(tuán)隊來創(chuàng)建和完善所需的數(shù)據(jù)模型。最新的技術(shù)進(jìn)展降低了實現(xiàn)的價格，機(jī)器學(xué)習(xí)的進(jìn)步以及許多常見應(yīng)用程序的預(yù)訓(xùn)練模型的可用性，意味著實施時間通常以天或周為單位，而不是幾個月或幾年。

通過在邊緣嵌入的AI和ML，以及連接的攝像頭來進(jìn)行自動化光學(xué)檢查，可提供更快、更準(zhǔn)確的質(zhì)量檢測，并解決勞動力老齡化的問題。在生產(chǎn)線上，AI可以優(yōu)化多臺機(jī)器的效率，分析不同操作場景的產(chǎn)量。同樣，使用連接的攝像頭，邊緣AI通過對移動機(jī)械周圍的安全區(qū)域進(jìn)行智能、24/7 監(jiān)控來為工人提供保護(hù)。

在系統(tǒng)架構(gòu)中各個層級采用邊緣計算的爆炸式增長意味著需要多樣化的硬件和軟件解決方案。“人們?nèi)匀徽J(rèn)為AI和ML需要大量的處理能力，但對于某些應(yīng)用程序，我們已經(jīng)在像蜂窩路由器這樣小的設(shè)備中實現(xiàn)了。”Broeke說。

與邊緣計算的其他領(lǐng)域一樣，沒有放之四海而皆準(zhǔn)的解決方案，即使在同一應(yīng)用中，安裝的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)也可能決定是安裝幾個小型分布式邊緣設(shè)備更好，還是將信號和數(shù)據(jù)引入一個更大、更集中的單元更好。

能源管理和性能的持續(xù)改進(jìn)

艾默生EMEA應(yīng)用工程總監(jiān)Steve Ward表示：“邊緣解決方案已經(jīng)部署在廣泛的行業(yè)和應(yīng)用中，例如在石油和天然氣行業(yè)收集與井口運行相關(guān)的數(shù)據(jù)，在水行業(yè)，從遠(yuǎn)程泵站收集數(shù)據(jù)。“這些解決方案有助于提供有關(guān)遠(yuǎn)程或分布式資產(chǎn)的可操作信息，這些信息可用于優(yōu)化性能，減少維護(hù)并消除計劃外停機(jī)。

邊緣技術(shù)正在不斷擴(kuò)大應(yīng)用范圍，例如用于監(jiān)測和控制分布式可再生能源發(fā)電，包括太陽能農(nóng)場、風(fēng)力渦輪機(jī)和微電網(wǎng)。邊緣控制器可以通過將高速工業(yè)控制與互聯(lián)網(wǎng)連接相結(jié)合來提供這種智能。

此外，邊緣技術(shù)也在能源管理和其他工業(yè)功能的監(jiān)控中得到應(yīng)用。例如，壓縮空氣系統(tǒng)現(xiàn)在正在采用邊緣解決方案來監(jiān)測氣動氣壓和氣缸效率和磨損。這有助于識別泄漏并支持預(yù)測性維護(hù)策略，從而有助于降低能耗和提高機(jī)器可用性。所提供的信息還可以支持持續(xù)改進(jìn)項目。

Ward認(rèn)為邊緣技術(shù)正在以多種方式發(fā)展和實施。網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)關(guān)的邊緣允許連接難以連接的設(shè)施和設(shè)備并將其集成到企業(yè)網(wǎng)絡(luò)中，從而允許實時收集資產(chǎn)使用情況和性能數(shù)據(jù)，以支持?jǐn)?shù)字化轉(zhuǎn)型和持續(xù)改進(jìn)工作。從這種類型的資產(chǎn)中，集中報告可用于通知用戶操作參數(shù)，但對于異常事件，邊緣設(shè)備可以直接向用戶或用戶組發(fā)送 SMS 消息或電子郵件，以便立即采取行動。

邊緣解決方案也可以提供本地分析，使本地實時控制能夠利用比以前的控制策略更多的數(shù)據(jù)。這可以包括基于過去操作的優(yōu)化，以及使用外部數(shù)據(jù)。這將需要新的業(yè)務(wù)角色，例如能夠了解影響機(jī)器或流程操作的因素以及如何實施的數(shù)據(jù)工程師。Ward說：“ML和AI正在迅速發(fā)展，我們應(yīng)該期待看到ML/AI模型很快在邊緣實施，以優(yōu)化性能。”