文字| 魏启扬
来源|智能相对论
根据Gartner的分析报告，未来75%的数据将在传统的集中式数据中心或云外创建和处理。这些地方可能是工厂、医院、银行或购物中心、高速公路、城市.
这也意味着边缘计算将逐渐从被忽视的“边缘”走向舞台中央。
随着5G网络的渗透，如何更好地拥抱边缘计算成为这个时代每个参与者的重要课题。
在刚刚结束的2020边缘计算产业峰会上，鲲鹏和盛腾通过自身的落地实践，梳理了自己对边缘智能对产业的理解和主张，绘就了一幅边缘智能的长卷。
在数字化转型的浪潮下，
在工业质检领域，华为将基于瑞星计算的工控机部署到工业相机上，利用AI对服务器、无线终端等产品的散热器和异物进行检测，直接将质检效率提升了3倍，质检准确率提升至99.9%以上。
在高速收费审计领域，鲲鹏与盛腾联合打造的ETC门户系统集成智能站点兼具实时审计和精准计费能力，其中智能视频网关和ETC收费识别应用均基于升序计算构建。该系统实现了AI云边协同，每年为湖南高速挽回损失2亿多元。
在智慧金融领域，为了解决客户银行排队时间长、效率低的问题；银行客户经理很难找到潜在的VIp客户。华为以AI推动招商银行深圳分行各银行网点智能化升级，通过部署基于瑞星计算的智能站实现智能认证，使客户业务等待时间下降70%。客户经理对VIp客户的认可度提升了60%，客户满意度提升了50%，让银行的服务更温
从以上案例中我们可以发现，AI正在我们看得见和看不见的地方发挥作用，改变着我们的工作、生产和生活，而边缘计算也伴随着AI。
你会好奇案例中提到的鲲鹏和阿森松岛是如何实现的吗？
首先，让我们看看一般情况下的鲲鹏计算。
鲲鹏920处理和泰山边缘服务器构成了鲲鹏在边缘计算场景下的硬件平台。多核架构的鲲鹏920是高计算能力的源泉。泰山边缘服务器以其短机箱设计、对宽环温的适应性和易维护性为边缘场景而设计。在软件方面，openEuler构成了鲲鹏基础软件的生态基础
与鲲鹏计算相比，提升计算粒度更小，在特殊的人工智能场景中具有更强的适应性。
这里不得不提到基于达芬奇架构和CANN异构计算架构的全栈全场景AI系统。为了满足AI场景下的边缘计算需求，盛腾还以智能数据和存储技术及产品为支撑，形成了结构完整的工业体系。
CANN异构计算架构统一了编程架构，使其在整个场景中具有高度的可扩展性和适应性。对于开发者来说，他们不用担心终端是手机还是机器人，也不用在意硬件使用的是哪个操作系统。Linux、安卓、鸿蒙操作系统都可以。通过一次性编写代码，可以实现端到端云全场景复用和边缘云协同。
目前，CANN已经演进到3.0，覆盖10个操作系统和14个智能终端设备。
当然，单靠计算架构和硬件产品并不能覆盖AI计算的全场景。为此，专门应用于计算机视觉、自然语言处理等AI领域的开源AI框架MindSpore支持端侧云全场景。
在MindSpore之上，盛腾发布了提升应用使能MindX，包括深度学习平台MindXDL、智能边缘平台MindXEdge、首选模型库ModelZoo以及各种行业SDK。
在这样一个庞大的生态系统下，鲲鹏和盛腾在千行所有行业都实现了快速落地，同时华为也通过鲲鹏和盛腾构建了一个环环相扣、紧密相连的智能语境，成为边缘计算2.0时代有别于其他计算企业的独特价值。
在边缘计算趋势下，解锁AI的无限可能
根据GrandViewResearch的最新报告，到2027年，全球边缘计算市场预计将达到154亿美元，预测期内复合年增长率为38.6%。
中国《新一代人工智能发展规划》还预测，到2030年，人工智能相关产业规模将超过10万亿元。如此大的工业规模，所需的计算能力将远远超过1750亿参数的GpT-3。
巨大的“计算能力真空”需要填补。在这样的市场背景下，跟随AI走进千行，各行各业的鲲鹏和盛腾迎来了属于自己的时代机遇。
在华为，“开放硬件、开放软件、赋能合作伙伴”的战略下，鲲鹏和盛腾解锁的不仅是边缘智能的算力需求，更是一个全新的计算产业生态。
在这个生态系统中，千行所有行业都有自己的需求，鲲鹏和盛腾都实现了AI万能收益，开发者共同成长。在边缘计算的价值得到充分释放的同时，AI的价值也被赋予了更多的可能性。
*本文图片均来自互联网
深挖智慧之井再添VX:致小燕
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