随着5G和物联网的加速普及，“边缘计算”正在走进各行各业。如果你有机会走进位于上海自贸试验区临港新片区的特斯拉上海超级工厂，来到Model3生产线，你会看到整个生产线每个扫描点都部署着“47台机器人”产线在车上测量“1900个测试点”，并在边缘端完成数据采集和训练，实现产线动态优化，从而“减少70%的设备故障”。在特斯拉上海超级工厂，“AI（人工智能）”赋能边缘计算在生产过程中大显身手。事实上，两者融合也是大势所趋。去年，国际数据公司IDC发布《中国半年度边缘计算服务器市场（2021年上半年）跟踪报告》，总结了边缘计算的十大场景，包括智能质检、道路管理、设备监控、线路巡检、预防性维护、安全生产预警、劳动力管理、消费者行为分析、仓储/物流管理，最这些场景中，有很多都与视频和“AI”息息相关。IDC中国企业级基础设施研究经理李牧认为，目前大量边缘端的长尾需求还没有得到满足。随着“5G”和“AI/ML”技术的发展，更多的技术创新和模式创新将聚焦在边缘，随着场景的迭代优化，“边缘计算”也将成为重要的发展方向。推动全球企业基础设施市场增长的力量。在“AI”的赋能下，边缘计算甚至会应用到你想象不到的领域——比如“竞技体育”。不信，我们来看看在东京奥运会上获得两金两银两铜的国家赛艇队和皮划艇队是如何使用“AI+边缘计算”的。01AI+边缘计算赋能科学训练早在2019年11月，中国赛艇协会、中国皮划艇协会与戴尔科技签署水实验室技术战略合作，让训练融入更多技术和数据元素。划船和皮划艇是最需要体力的运动项目之一。2000米跑道从起点到终点，运动员需要划桨“200多次”。为了保持足够的体能，他们每周必须进行14-18次、17-23小时的艰苦训练。赛艇运动员日常训练的关键是技术动作的稳定性和耐力。除了水上训练，他们还需要通过划船机进行大量的室内训练。在戴尔的帮助下，国家赛艇皮划艇队专门引进了“生物力学检测系统”，通过视频实时捕捉国家队运动员的训练动作，实时分析判断纠正动作角度，力量，以及稳定性的偏差，有助于运动员提高训练水平。当运动员使用划船机进行模拟训练时，屏幕会同时实时显示“划船速度、呼吸频率、肌肉力量、运动姿势”等多个数值。运动员可以根据屏幕上的信息实时调整训练状态和赛艇。速度、频率等。这使得每个运动员的训练数据报告和分析更加准确，训练计划更加科学。在这个训练过程中，“AI”发挥了至关重要的作用——这套生物力学测试系统不仅采用了姿态检测的深度学习模型，还为每位运动员建立了个性化的赛艇生物力学模型，并实现了实时生物力学分析。然而，该系统在日常运行中也遇到了前所未有的挑战。为了最大程度地适应不同的场地，与更强大的队伍进行交流，国家赛艇和皮划艇队的运动员需要前往不同国家和地区的训练基地进行数周或数月的赛艇训练。同时，他们还需要在不同的酒店或场地进行室内训练。在这种情况下，如果采用基于云端的“AI”系统，势必会遇到三大问题：一是很多训练基地的网络基础设施并不理想，既没有高速稳定的Wi-Fi，也没有流畅的4G/5G网络，这一点可能很多去过欧美度假村的读者都深有体会。其次，运动员1小时训练产生的视频数据量高达20GB。如果把所有的训练数据都送到数据中心去分析，可能要到第二天才能看到结果，所以训练的实时反馈无从谈起。最后，由于大多数室内训练场馆都是临时性的，花大量时间部署人工智能系统不仅不现实，还会影响运动员的训练计划。为了解决以上三大难题，“戴尔专门为国家赛艇队和皮划艇队打造了一套边缘AI智能创新解决方案”。对运动员的训练数据进行实时分析，借助AI形成有针对性的训练计划，大大提升训练效果。据了解，2019年引入AI系统前，运动员在船上的工作功率为310瓦，一年后，这个数值已经提升到370瓦；此前，女队500米配速只有一名运动员，按照国际标准，部署“AI”系统后，符合条件的人员增加到14人。正是借助科学训练，国家赛艇、皮划艇队在东京奥运会上取得了空前的成绩。下一步，他们还将与戴尔在训练项目负荷、伤病恢复、可穿戴设备训练反馈、青少年体质提升四大领域展开更深入的合作，再创巴黎奥运会佳绩。02算力为AI与边缘融合提供有力支撑国家赛艇队、皮划艇队与戴尔科技的合作，就是“AI”赋能边缘计算的范例之一。正如IDC报告所说，这样的应用场景有很多。在国内众多“智慧港口”中，都能看到戴尔参与的“智能龙门吊系统”。该系统采用“AI”技术，通过多路视频，结合PLC状态信息，集防抱球、防-起重、小车自动纠偏、小车防撞、小车智能定位、集装箱信息识别、集装箱底部扭转。锁具识别和工作区安全管理八大功能。通过一个大脑和一组传感器，实现了龙门吊的智能化。借助“AI”驱动的边缘计算，工厂可以分析海量生产数据并发出预警；超市可以分析消费者的购物行为，优化货架上的商品摆放；交通管理部门可以通过监控道路交通状况，实时预测情况，避免拥堵……那么，如何实现AI对边缘计算的赋能呢？戴尔的边缘“AI”智能创新解决方案提供了答案。它可以通过“Edgeinabox”的方式实现从电力到冷却再到计算能力的集成交付。这套解决方案具有三大特点：1、通过“标准化设计，简化采购部署流程”，预先设计的模块化智能化解决方案，减少“系统启动”的成本和时间。2、“将电源、冷却和管理的综合能力与业界最佳服务相结合”，为客户提供高性能、高可用性和高效能源。3、通过“IT与数据中心基础设施整合”，帮助用户满足快速为企业和客户提供服务的需求。作为全球领先的IT解决方案提供商，戴尔可为客户提供从“边缘应用、数据采集、边缘计算与分析、实时分析、数据维护”到“人工智能深度学习”的端到端解决方案，打造其完整的解决方案组合跨越边缘、核心和云，并支持开放生态系统中的各种边缘工作负载。如此完善的边缘“AI”智能创新解决方案，自然离不开强大算力的支持。最新一代的戴尔“PowerEdge”服务器可以实现更强的边缘计算性能，其中一些性能提升与与“NVIDIA”的合作密切相关，主要包括：1.“针对各种服务器进行性能优化”。NVIDIAA2GPU是产品组合中占地面积最小的产品，针对空间和冷却要求受限的入门级服务器（例如5G边缘和工业环境）中的推理工作负载和部署进行了优化。2.《统一计算与网络加速》。在NVIDIA融合加速器中，NVIDIAAmpere架构和NVIDIABlueField-2数据处理器(DPU)协同工作，为边缘计算、电信和网络安全中的人工智能工作负载带来非凡的性能、更高的安全性和更稳定的网络。3.“密度优化设计”。NVIDIAA16GPU采用针对用户密度优化的四GPU主板设计，结合NVIDIAVirtualPC(vPC)软件，让用户无论身在何处都能利用图形丰富的虚拟PC。4.“安全部署”。安全部署对企业业务运营至关重要。“NVIDIAAmpere”架构通过可信代码认证和加固的回滚机制抵御恶意软件攻击，从而支持安全启动，防止操作丢失，并确保工作负载加速。目前，通过“NVIDIA”认证的企业级边缘服务器有51款，其中仅戴尔服务器就占了31款，位居榜首。此外，在最新一代戴尔PowerEdge服务器中，PowerEdgeXR11/XR12非常适合“AI+边缘计算”领域，因为它们具备以下四大特点：性能：均搭载第3代Intel?Xeon?可扩展处理器，每个处理器最多有36个内核，支持多GPU；设计：边缘设计，深度仅400mm或16英寸，前置I/O和电源反向安装，设计适应反向气流；●耐用：经过认证，坚固耐用，适用于电信和军事应用，可在-5°C至55°C的极端温度范围内运行；●管理：轻松远程管理，100%兼容OpenManage，支持分析新的遥测数据流所需的最新要求。从以上产品和应用我们可以看出：一方面，在即时响应、离线分析、持续移动、恶劣环境等诸多场景下，企业需要依靠“边缘计算”来维持业务的连续性和稳定性；另一方面，企业也需要借助“AI”，进一步提升业务的效率和灵活性。而当企业利用AI赋能边缘计算时，可以两全其美，从而创造更高的价值。
