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从汽车到工业设备，一切都在变得智能。越来越明显的是，仅靠云计算无法满足对“智能”的全部需求。随着用户数量呈指数级增长，云计算基础设施和处理延迟都会受到影响。显而易见，延迟是我们无法忍受的。例如，在自动驾驶汽车中，一微秒的延迟就可能导致事故。此外，智能设备在失去连接时是否变得无用？比如，当一架无人侦察机飞入没有移动连接的森林深处时。越来越明显的是，传统的操作方式，即边缘设备简单地感知和驱动，而整个处理和决策都在云端完成，在未来将无法满足需要。科技世界正在向混合处理过渡——部分处理发生在边缘，其余处理发生在云端。最后，随着人工智能的兴起，边缘计算得到了应有的关注。事实上，在今年的世界移动大会上，一些企业展示了边缘设备甚至运行大型语言模型（LLM）的能力，相信这很快就会成为常态。在GlobalLogic工程副总裁Ajay Chaudhary与Janani G.Vikram的对话中，谈到了边缘计算、5G的帮助、边缘人工智能等领域的最新技术发展。问：能告诉我们边缘计算的一些最新进展吗？答：边缘计算取得了重大进展。许多领先的科技巨头都引入了硬件架构创新，这些创新在边缘提供了增强的计算、存储和整体处理能力。从成本角度来看，一些硬件开发板越来越容易获得。此外，5G带来的更好的连接解决方案使边缘设备和企业系统之间的通信速度更快。我们可以看到许多细分市场从这些最近的进步中受益……
无人机：无人机严重依赖边缘计算架构，随着存储容量的增加，其能够存储业务算法以进行基于情况的决策。过去，无人机只是根据从远程控制室收到的命令进行操作。然而，凭借其新的决策能力，无人机在通信有限的偏远地区变得非常宝贵。例如，配备农药喷洒器的农业无人机可以拍摄视频并分析当地昆虫感染的情况，从而精确决定在哪里喷洒农药。这种智能方法可以节省成本和精力，并减少农药浪费，因为农药仅针对受影响的地区。此外，现代边缘设备具有更大的存储容量，允许用于军事监视的无人机能够更长时间地存储更多数据。这种改进的续航力增强了其在扩展作战中的有效性。基于增强现实(AR)/虚拟现实(VR)/混合现实(MR)的现场操作：由于位置偏远和资源有限，现场操作本身就很复杂。电梯维护就是一个具有挑战性的例子。电梯有多种型号，技术人员很难成为所有型号的专家。然而，在这种情况下，现场技术人员可以通过基于AR/VR的设备获得支持，这使其能够访问大型数字模型、手册和广泛的知识数据库。通过利用这些AR/VR设备，即使在远程操作站点，例如连接有限的地下室，技术人员也可以快速找到帮助。远程诊断：远程诊断套件越来越受欢迎，因为其可以监控机器的实时状态，从而可以根据需要进行及时诊断和错误纠正。边缘计算的进步通过基于视频的协助促进与指挥中心更密切的协作，从而快速解决问题并避免运营中断。问：5G将如何进一步推动边缘计算的增长？答：5G提供的平均数据传输速度比4G快十倍，使其成为基于边缘的系统的关键推动者。这种增强的连接性使边缘设备能够更快地与企业系统通信，从而根据在边缘收集的数据更快地做出决策。例如，远程医疗咨询变得更加有效，因为患者的X射线可以快速发送到集中医院进行分析，并且可以近乎实时地提供诊断。还有许多其他用例，边缘设备和企业系统之间的无缝连接至关重要，所有这些用例都可以从5G的使用中受益匪浅。问：在边缘计算的新兴应用中，您认为哪些是最重要的？答：在不断发展的技术领域，边缘计算已成为一股变革力量，能够在网络边缘实现实时数据处理和决策。在边缘计算的新兴应用中，最重要的应用包括制造业、智慧城市、医疗保健以及自动驾驶汽车和军事行动:
工业4.0实施：工业4.0提供制造流程的自动化。在制造过程中，某些自主流程需要实时决策，以避免生产线出现任何中断。边缘设备负责控制这些过程。例如，汽车装配线使用带有摄像头的设备来跟踪不同的部件，并在装配线库存附近的任何部件即将用完时发出通知，从而防止汽车装配过程中出现任何中断。智慧城市实施：智慧城市需要不同城市系统之间的实时数据协调，例如智能交通系统、智能照明系统和智能电网等。交通灯需要边缘设备以循环方式操作交通灯。同样，路灯连接到边缘设备，以获取诸如何时打开或关闭之类的命令。医疗物联网实施：心电图(ECG)监视器等医疗设备具有存储业务规则的边缘设备，并在患者生命体征不正常时向医疗专业人员发送警报。这提供了患者的实时状态，以便在需要时规划医疗程序。有些手术设备在每次手术后都需要强制消毒。安装在此类医疗设备中的边缘设备可以通过打开手术包来监控所需的灭菌。自动驾驶汽车实施：自动驾驶汽车拥有边缘设备，其中存储不同的人工智能模型，包含不同交通状况和汽车行为的详细信息。根据交通状况，汽车遵循边缘设备的命令并相应地自动行驶。军事行动：边缘计算设备是军事装备的主要组成部分。边缘设备具有针对不同战斗条件的业务规则。这些边缘设备实时获取数据，并根据战场条件做出响应。问：很明显，云上的人工智能还不够，行业必须关注边缘的人工智能——您对此有何评论？答：在当今的技术格局中，云端人工智能和边缘人工智能的集成至关重要。基于云的人工智能凭借其强大的计算能力和存储能力彻底改变了数据处理和分析。然而，边缘人工智能通过提供独特的优势补充了这种方法。其涉及直接在边缘设备或网关上部署人工智能算法和模型，更靠近数据源，提供更少的延迟、增强的隐私和安全性、离线功能和带宽优化。通过利用基于云的人工智能和边缘人工智能的优势，各行业可以创建一个全面、高效的人工智能生态系统，以解决各种用例，并确保实时决策和无缝运营。这两种方法的融合为人工智能应用的动态未来铺平了道路，推动了各个行业的创新和进步，包括自动驾驶、医疗诊断和军事行动，其中边缘人工智能在即时决策和适应不断变化的场景方面发挥着关键作用。