Eger zekaya sûnî wekî rêwîtiyek ji A ber bi B ve were hesibandin, karûbarê hesabkirina ewr balafirgehek an îstasyonek trênê ya bilez e, û hesabkirina qiraxê jî taksî an bisiklêtek hevpar e. Hesabkirina qiraxê nêzîkî mirovan, tiştan, an çavkaniyên daneyan e. Ew platformek vekirî dipejirîne ku kapasîteyên hilanîn, hesabkirin, gihîştina torê, û bingeha serîlêdanê yek dike da ku ji bo bikarhênerên li derdorê karûbaran peyda bike. Li gorî karûbarên hesabkirina ewr ên navendî bicîhkirî, hesabkirina qiraxê pirsgirêkên wekî derengiya dirêj û trafîka konverjansa bilind çareser dike, û piştgiriyek çêtir ji bo karûbarên demrast û yên ku bandfireh hewce dikin peyda dike.
Agirê ChatGPT pêlek nû ya pêşkeftina AI da destpêkirin, lez da noqbûna AI di warên serîlêdanê yên wekî pîşesazî, firotana firotanê, malên jîr, bajarên jîr, û hwd. Gelek daneyan hewce ne ku di dawiya serîlêdanê de werin hilanîn û hesabkirin, û tenê bi ewr ve girêdayî êdî nikare daxwaza rastîn bicîh bîne, hesabkirina qiraxan kîlometreya dawîn a serîlêdanên AI baştir dike. Di bin siyaseta neteweyî ya pêşxistina bi tundî ya aboriya dîjîtal de, hesabkirina ewr a Çînê ketiye serdemek pêşkeftina berfireh, daxwaza hesabkirina qiraxan zêde bûye, û entegrasyona qirax û dawiya ewr di pêşerojê de bûye rêgezek girîng a pêşveçûnê.
Bazara hesabkirina edge dê di pênc salên pêş de bi CAGR 36.1% mezin bibe
Pîşesaziya hesabkirina qiraxan ketiye qonaxek pêşketineke domdar, wekî ku ji hêla cûrbecûrkirina gav bi gav a dabînkerên xizmetê, mezinbûna mezinahiya bazarê û berfirehbûna bêtir a deverên serîlêdanê ve tê îspat kirin. Di warê mezinahiya bazarê de, daneyên ji rapora şopandina IDC nîşan didin ku mezinahiya giştî ya bazara serverên hesabkirina qiraxan li Çînê di sala 2021-an de gihîştiye 3.31 mîlyar dolarê Amerîkî, û tê payîn ku mezinahiya giştî ya bazara serverên hesabkirina qiraxan li Çînê bi rêjeya mezinbûna salane ya 22.2% ji 2020 heta 2025 mezin bibe. Sullivan pêşbînî dike ku tê payîn ku mezinahiya bazara hesabkirina qiraxan li Çînê di sala 2027-an de bigihîje 250.9 mîlyar RMB, bi CAGR ya 36.1% ji 2023 heta 2027.
Eko-pîşesaziya hesabkirina qiraxê geş dibe
Hesabkirina li ser qiraxan niha di qonaxa destpêkê ya belavbûnê de ye, û sînorên karsaziyê di zincîra pîşesaziyê de nisbeten nezelal in. Ji bo firoşkarên takekesî, pêdivî ye ku entegrasyon bi senaryoyên karsaziyê re were hesibandin, û her weha pêdivî ye ku şiyana adapteyîkirina guhertinên di senaryoyên karsaziyê de ji asta teknîkî ve hebe, û her weha pêdivî ye ku were piştrast kirin ku pileya bilind a lihevhatinê bi alavên hardware re heye, û her weha şiyana endezyariyê ji bo daketina projeyan heye.
Zincîra pîşesaziya hesabkirina qiraxê li ser firoşkarên çîpan, firoşkarên algorîtmayan, hilberînerên cîhazên hardware û dabînkerên çareseriyê dabeş dibe. Firoşkarên çîpan bi piranî çîpên aritmetîkî ji aliyê dawî ber bi aliyê qiraxê û heta aliyê ewr pêş dixin, û ji bilî çîpên aliyê qiraxê, ew kartên lezkirinê jî pêş dixin û platformên pêşkeftina nermalavê piştgirî dikin. Firoşkarên algorîtmayan algorîtmayên dîtina komputerê wekî bingeh digirin da ku algorîtmayên giştî an xwerû ava bikin, û her weha pargîdaniyên ku navendên algorîtmayan an platformên perwerde û pêşvebirinê ava dikin hene. Firoşkarên alavan bi awayekî çalak li hilberên hesabkirina qiraxê veberhênanê dikin, û forma hilberên hesabkirina qiraxê bi berdewamî dewlemend dibe, hêdî hêdî ji çîpê heya tevahiya makîneyê komek tevahî ya hilberên hesabkirina qiraxê çêdike. Dabînkerên çareseriyê ji bo pîşesaziyên taybetî çareseriyên nermalavê an nermalav-hardware-yekgirtî peyda dikin.
Serlêdanên pîşesaziya hesabkirina edge leztir dibin
Di warê bajarê jîr de
Niha bi gelemperî moda teftîşa destî muayeneyeke berfireh a milkê bajarî tê bikaranîn, û moda teftîşa destî pirsgirêkên lêçûnên zêde yên demdirêj û ked-zêde, girêdayîbûna pêvajoyê bi kesan re, berfirehiya kêm a vegirtinê û pirbûna teftîşê, û kontrola kalîteyê ya nebaş hene. Di heman demê de, pêvajoya teftîşê gelek daneyan tomar kir, lê ev çavkaniyên daneyan ji bo hêzdarkirina karsaziyê nehatine veguheztin hebûnên daneyan. Bi sepandina teknolojiya AI-ê li ser senaryoyên teftîşa mobîl, pargîdaniyê wesayîteke teftîşa AI-ê ya jîr a rêveberiya bajarî afirandiye, ku teknolojiyên wekî Înterneta Tiştan, hesabkirina ewr, algorîtmayên AI-ê qebûl dike, û alavên profesyonel ên wekî kamerayên pênaseya bilind, dîmenderên li ser panelê, û serverên alî yên AI-ê hildigire, û mekanîzmaya teftîşê ya "sîstema jîr + makîneya jîr + alîkariya karmendan" li hev tîne. Ew veguherîna rêveberiya bajarî ji personel-zêde ber bi jîrbûna mekanîkî, ji darizandina empîrîk ber bi analîza daneyan, û ji bersiva pasîf ber bi vedîtina çalak ve pêş dixe.
Di warê şantiyeya avakirina aqilmend de
Çareseriyên şantiyeyên avahîsaziyê yên jîr ên li ser bingeha hesabkirina qiraxê, entegrasyona kûr a teknolojiya AI-ê li ser xebata çavdêriya ewlehiya pîşesaziya avahîsaziyê ya kevneşopî bicîh tînin, bi danîna termînalek analîza AI-ê ya qiraxê li şantiyeyê, temamkirina lêkolîn û pêşkeftina serbixwe ya algorîtmayên AI-ê yên dîtbarî yên li ser bingeha teknolojiya analîtîkên vîdyoyê yên jîr, tespîtkirina tam-dem a bûyerên ku werin tespîtkirin (mînak, tespîtkirina ka meriv kask li xwe bike an neke), peyda kirina karûbarên naskirina xalên rîska ewlehiyê û hişyariya alarmê ya personel, jîngeh, ewlehî û yên din, û girtina însiyatîfê ji bo Nasîna faktorên ne ewle, parastina jîr a AI-ê, teserûfa lêçûnên hêza kar, da ku hewcedariyên rêveberiya ewlehiya personel û milkê şantiyeyên avahîsaziyê bicîh bîne.
Di warê veguhestina aqilmend de
Mîmariya aliyê ewr-ê û dawiya wê bûye paradîgmaya bingehîn ji bo bicihkirina sepanan di pîşesaziya veguhestina jîr de, ku aliyê ewr berpirsiyarê rêveberiya navendî û beşek ji pêvajoya daneyan e, aliyê qirax bi giranî analîzkirina daneyên aliyê qirax û pêvajoya biryargirtina hesabkirinê peyda dike, û aliyê dawî bi giranî berpirsiyarê berhevkirina daneyên karsaziyê ye.
Di senaryoyên taybetî de wekî hevrêziya wesayît-rê, xaçerêyên holografîk, ajotina otomatîk û trafîka trênê, hejmareke mezin ji cîhazên nehomojen têne gihîştin, û ev cîhaz hewceyê rêveberiya gihîştinê, rêveberiya derketinê, pêvajoya alarmê, û pêvajoya xebitandin û parastinê ne. Hesabkirina qiraxan dikare parçe bike û bi ser bikeve, mezin veguherîne piçûk, fonksiyonên veguherîna protokola qat-qatî peyda bike, gihîştina yekgirtî û aram bi dest bixe, û tewra kontrola hevkar a daneyên nehomojen jî.
Di warê hilberîna pîşesaziyê de
Senaryoya Çêtirkirina Pêvajoya Hilberînê: Niha, hejmareke mezin ji pergalên hilberînê yên cuda ji ber netemambûna daneyan sînordar in, û hesabkirina karîgeriya alavan a giştî û hesabên daneyên din ên endeksê nisbeten nebaş in, ku karanîna wê ji bo çêtirkirina karîgeriyê dijwar dike. Platforma hesabkirina qiraxê li ser bingeha modela agahdariya alavan da ku pergala hilberînê ya asta semantîk bigihîne ragihandina horizontal û ragihandina vertîkal, li ser bingeha mekanîzmaya pêvajoya herikîna daneyên rast-dem da ku hejmareke mezin ji daneyên rast-dem ên zeviyê kom bike û analîz bike, da ku yekbûna agahdariya çavkaniya pir-daneyên xeta hilberînê ya model-bingeha bigihîne, da ku piştgiriyek daneya bihêz ji bo biryardanê di pergala hilberîna cuda de peyda bike.
Senaryoya Parastina Pêşbînîkirî ya Alavan: Parastina alavên pîşesaziyê dibe sê celeb: parastina tamîrkirinê, parastina pêşîlêgirtinê, û parastina pêşbînîkirî. Parastina sererastkirinê aîdî parastina piştî bûyerê ye, parastina pêşîlêgirtinê, û parastina pêşbînîkirî aîdî parastina berî bûyerê ye, ya berê li ser bingeha dem, performansa alavan, şert û mercên malperê, û faktorên din ên ji bo parastina birêkûpêk a alavan e, kêm-zêde li ser bingeha ezmûna mirovan e, ya paşîn bi rêya berhevkirina daneyên sensoran, çavdêriya rast-dem a rewşa xebitandinê ya alavan, li ser bingeha modela pîşesaziyê ya analîzkirina daneyan, û bi rastî pêşbînîkirina dema ku têkçûn çêdibe.
Senaryoya vekolîna kalîteya pîşesaziyê: Qada vekolîna dîtina pîşesaziyê yekem forma vekolîna optîkî ya otomatîk (AOI) ya kevneşopî ye ku dikeve qada vekolîna kalîteyê, lê pêşkeftina AOI heta niha, di gelek tespîtkirina kêmasiyan û senaryoyên din ên tevlihev de, ji ber kêmasiyên cûrbecûr, derxistina taybetmendiyan ne temam e, algorîtmayên adapteyî berfirehkirina wan nebaş e, xeta hilberînê pir caran tê nûvekirin, koçberiya algorîtmayan ne nerm e, û faktorên din, pergala AOI ya kevneşopî dijwar bûye ku hewcedariyên pêşkeftina xeta hilberînê bicîh bîne. Ji ber vê yekê, platforma algorîtmaya vekolîna kalîteya pîşesaziyê ya AI-ê ku ji hêla fêrbûna kûr + fêrbûna nimûneya piçûk ve tê temsîl kirin, hêdî hêdî şûna nexşeya vekolîna dîtbarî ya kevneşopî digire, û platforma vekolîna kalîteya pîşesaziyê ya AI-ê di du qonaxên algorîtmayên fêrbûna makîneyê ya klasîk û algorîtmayên vekolîna fêrbûna kûr re derbas bûye.
Dema weşandinê: Cotmeh-08-2023