百度公司業務發展總監蘇鋼:智能邊緣框架助力工業智能化

來源:智匯工業

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所屬頻道:新聞中心

關鍵詞:智能邊緣框架 工業智能化 物聯網

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      大家好,今天非常高興有機會能夠站在這里跟行業內的用戶、行業的合作伙伴一起匯聚一堂,共同分享2018年工業互聯網的歷程,展望未來。我是百度云物聯網的蘇鋼。

      其實我在工業這個范圍也奮斗了15年,加入了百度,從工業的發展角度來講,也親眼見證了很多的經歷。工業里面我們搭建一個工廠,少不了很多基礎的技術,PLC,整個工廠的搭建都有很多的硬件、軟件的基礎技術在支持。這次參加工業互聯網的盛會,我來講些什么,剛才從何總的介紹中我看到一點,人工智能在未來和制造業的結合是有很多地方可以去暢想和應用的。

      我在這里介紹一下AI人工智能的一些工業智能化的探索,也希望百度作為一個互聯網公司在AI方面先進的一些經驗,能夠為大家在未來AI+制造業的時候做一些基礎的前瞻性的工作。

      我的演講分為四個部分,第一部分是工業和人工智能發展,第二部分是百度云——產業智能化大腦,第三部分百度天工物聯網+邊緣計算,第四部分是百度智能邊緣計算框架。

      回顧近一個半世紀以來人類主要的工業技術革命,機械化讓人類脫離了繁重的體力討論,極大提高了勞動生產率,同時我們也知道造就了英國的強大,也發現能源的重要性,電氣化讓世界萬物便利的接入了能源,生產率進一步提高,我們也知道造就了美國的強大,在提高生產率的科學管理的演進,讓數據越來越重要,有各行各業深入的工業互聯網平臺,大家都把數據收集到自己的平臺上來。

      也讓人類進入到信息化時代,隨著計算能力大幅提高,數據越來越多的成為新的能源、新的資源,我們現在都需要向數據要新的生產力。如何將這種能源開采,就需要依賴正在來臨的人工智能AI時代的力量,機械化、電氣化、信息化的三場產業大革命解放了人類五官和四肢,未來智能化的技術革命則將解放我們大腦,帶來一場更大的變革。

      人工智能在歷史的發展上也幾起幾伏,第一個點是1956年的會議,達特茅斯會議,標志著人工智能的誕生。到最近的深度學習的提出,經過60多年的發展,AI終于達成了現在逐步的目標,已經被成功應用在一些行業里,給我們行業帶來一些價值。這些成就也歸功于我們現在越來越發展的計算機的力量和數學科學家、計算科學家不斷在這個方向上的努力。

      百度有一個口號是All

      in AI,百度的AI也在給各行各業提供賦予人工智能的能力,這張圖是百度云的產業智能化大腦,可以看到我們構建了N+1+1+N的產業化智能大腦,里面整合了行業的智能算法、模型倉庫和數據倉庫,包含了N種的物理感知對象,構建了一層的網絡,一個數據庫,一個數據平臺,可靠的云的計算能力和地圖,以及面向城市、工業、安防等等行業的解決方案。我們的社會未來更是一個互聯互通的社會,越來越多的計算也會發生在我們的周圍。

      一個大的平臺是需要有一個強的基礎架構來支撐,這里介紹了百度云天工物聯網平臺,這個平臺作為業界領先的物聯網云端一體化平臺,承載了包括眾所周知的百度的Apollo無人駕駛技術。在平臺底層有覆蓋云端兩端的函谷安全平臺系統,在云端一側,提供從接入、計算、存儲、展示,最后到一百多項的AI的能力以及行業化的平臺解決方案,在端一側提供了弱計算設備的SDK接入能力和我下面要介紹的智能邊緣計算框架。

      在講百度的邊緣計算框架之前,我們先做幾個概念的解釋,首先要回答的問題是什么是邊緣計算,我們從昨天到今天的演講,從各行各業的大咖的PPT里看到,或多或少會包含邊緣計算的字眼在里面。我在這里把這個做一些深入的解釋。

      百度百科的定義是發生在距離設備或數據源最近距離的計算稱之為邊緣計算。對工業而言,邊緣計算是發生在IT和OT的結合點的計算能力。工業自動化的技術體系從分層結構、信息孤島向物聯網計算、云計算、大數據的架構進行演進過程中,邊緣計算就會發生在這些交接點處。把這個概念進行進一步的澄清,邊緣節點,我們認為發生在云計算之外任何可以提供計算能力的位置、設備都可以稱為邊緣節點,在這些節點上發生的計算都稱之為邊緣計算。大家可以看到,邊緣計算節點可以根據響應時間的需求、企業內外網的需求、帶寬成本的需求,可以分為不同的三類,比如設備這端,有芯片、微控制器、通訊模組,這是一個節點。

      還有局域網節點,比如智能網關、工控機、服務器。廣域網的節點,包括運營商的基站,還有互聯網公司CDN的節點。面對不同的需求,邊緣計算從基礎架構上應該支持部署到不同節點上的,將邊緣計算部署到合適的位置控制和預測,計算將優先發生在邊緣,聚合分析和訓練,需要更大規模計算資源的能力可以放在云端,所以Cloud+Edge,讓計算可以無處不在。

      第二個問題,什么時候需要用到邊緣計算?這四個點是我們可以考慮的地方,一個是通訊延遲敏感,這對于工業環境下更是這樣,如果你的通訊響應速度是在分鐘級,這個對于現場的優化和預測來講絕大部分是不可以接受的,尤其像何總剛才的介紹里,對虛擬量測這塊,肯定需要放在設備這一端進行,對于延遲是無法忍受的。

      對于網絡穩定敏感,如果你需要設備處于良好的網絡,無法處于良好的網絡情況下,需要邊緣計算。還有帶寬成本,現在很多城市、工廠布了很多的攝像頭,對視頻數據處理時,如果全靠帶寬,成本會非常大。后面還要考慮數據的安全和敏感,有些數據不希望直接上傳到云上或者別的地方,在本地就進行處理,這時候都需要邊緣計算的力量存在。這四個場景基本上涵蓋了邊緣計算主要的應用場景。

      這是百度智能邊緣產品的框架,這個產品框架是百度云在2018年5月31號發布的國內首個計算邊緣框架,在這個上面智能邊緣提供了靈活的部署模式,優異的跨平臺能力,提供數據上下通訊能力和計算能力,可以腳本語言寫一個報警方式,或者訓練一個視覺模型,然后可以把這個模型或函數下載到運行框架上進行運行,下面我們也開源了這樣一個框架,這是在去年已經開源的,大家可以登錄到OpenEdge.tech上進行下載。這是國內首個首個邊緣計算開源框架OpenEdge首頁。邊緣計算的特點,通用適配、屏蔽差異,邊云一體,重點是對AI的支撐能力。


    (審核編輯: 智匯小新)

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