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当我们谈论“边缘计算”时,我们在谈论些什么?

2023-11-24 09:29:37
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摘要:前言:伴随人工智能和物联网技术的成熟,AIoT即“AI+IoT”是指人工智能技术(AI)和物联网(IoT, Internet of Things)在实际应用中的落地融合受到更多市场关注。边缘计算是云计算在AIoT大背景下实现广连接、低时延、好控制的优化解决方案,落地场景包括消费电子、智能家居、智能安防等,成长空间广阔。边缘计算终端实现的主要限制仍是算力,目前有模型压缩和存算一体两大技术路径,其中存算一体解决思路或更为有效,我国科研团队已实现相关突破。科创100ETF(588190)跟踪的科创100指数布局科创板中小市值个股,第二大权重行业为电子,为我国“硬科技”公司技术攻坚“卡脖子”提供了重要的融资渠道,反过来也为投资者提供了分享这些细分方向龙头从小到大的成长红利。在AIoT持续推进、边缘算力需求突出、我国科研团队在存算一体芯片领域实现重要突破的背景下,我国半导体产业链国产替代远景可期。一、边缘计算概念:云计算在AIoT大背景下的优化方案AIoT概念:伴随人工智能和物联网技术的成熟,AIoT的市场关注度逐步提升,AIoT即“AI+IoT”是指人工智能技术(AI)和物联网(IoT, In

前言:伴随人工智能和物联网技术的成熟,AIoT即“AI+IoT”是指人工智能技术(AI)和物联网(IoT, Internet of Things)在实际应用中的落地融合受到更多市场关注。边缘计算是云计算在AIoT大背景下实现广连接、低时延、好控制的优化解决方案,落地场景包括消费电子、智能家居、智能安防等,成长空间广阔。边缘计算终端实现的主要限制仍是算力,目前有模型压缩和存算一体两大技术路径,其中存算一体解决思路或更为有效,我国科研团队已实现相关突破

科创100ETF(588190)跟踪的科创100指数布局科创板中小市值个股,第二大权重行业为电子,为我国“硬科技”公司技术攻坚“卡脖子”提供了重要的融资渠道,反过来也为投资者提供了分享这些细分方向龙头从小到大的成长红利。AIoT持续推进、边缘算力需求突出、我国科研团队在存算一体芯片领域实现重要突破的背景下,我国半导体产业链国产替代远景可期

一、边缘计算概念:云计算AIoT大背景下的优化方案

AIoT概念:伴随人工智能和物联网技术的成熟,AIoT的市场关注度逐步提升,AIoT即“AI+IoT”是指人工智能技术(AI)和物联网(IoT, Internet of Things)在实际应用中的落地融合。IoT最大的目的就是要实现万物智联,单纯的物物网络是不够的,我们最终需要的是服务,需要赋予物联网一个“大脑”,才能实现真正的万物智联。

AI通过深入学习历史数据和实时数据,更准确地判断用户习惯,力争使设备做出符合用户期望的行为,变得更加智能,从而提升产品用户体验,给物联网带来更加广阔的市场前景,改变现有的产业生态和经济格局;反过来,物联网自带的海量数据为AI大模型提供了训练样本,促进大模型的迭代升级。

云计算概念:云计算是一种提供强大计算资源的网络服务,主要分为IaaS(提供云服务器)、PaaS(提供云数据库)和SaaS(直接帮助用户在云上运行软件)。但未来伴随AIoT进程的不断深化,云计算的不足之处开始出现:

(1)数据传输存在限制性(干不了):越来越多设备需要连接到互联网、使用计算资源、最后生成数据,以中心服务器为节点的云计算在数据传输方面遇到带宽(传输数据规模)的瓶颈;

(2)数据处理的即时性(不够快):海量物联网设备的接入使得云计算在数据处理的即时响应方面开始有所延迟;

(3)隐私及能耗问题(不安全、成本高):下游医疗、工业等设备采集的隐私数据传输到云端数据中心的路径较长,容易导致数据丢失或者信息泄露等风险。数据中心的高负载带来的高能耗也是一大问题。

简单理解,云计算是一个学校只有一个老师,所有班级的学生有问题都去找这位老师,那这位老师首先一天解决不了这么多问题,其次解决单个问题的时间不够快,最后由于不同班级的学生去找老师的路途较为遥远,路上和其他学生“八卦”导致信息流失的风险更高,老师长期高负荷工作也容易导致出现健康问题。那么解决这一问题最简单的思路显然是,每个班级配一位老师。

边缘计算概念:在云计算的世界中,“每个班级配一位老师”的实际应用就是边缘计算。根据边缘计算产业联盟的定义,边缘计算是指在靠近物或者数据源头的网络边缘侧,融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台,就近提供边缘智能服务,满足行业数字化在敏捷联接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键要求,总结起来就是“在更靠近物联网终端的网络边缘上提供数据计算服务”。边缘计算是云计算在面向AIoT大流量、即时性的要求下,为满足更广连接、更低时延、更好控制等需求,向终端和用户侧延伸形成的新解决方案。

二、边缘计算应用:消费电子、智能家居和智能安防

那么边缘计算在大家未来的日常生活中会有哪些智能化应用呢?

(1)消费电子:边缘计算AI模块在消费电子中的应用主要是语音识别和拍照美化等功能,包括智能手机里的语音助手、近年来流行的计算摄影等,都需要边缘计算进行支持。可穿戴AI设备近期在市场上获取了较多的关注度,包括智能手表、AI PC等,2024年将要发售的MR设备或也将成为现象级消费电子单品,全新的交互体验对边缘计算能力提出了更高的要求。

其中AI PC有消费者的“人工智能双胞胎”之称,据Canalys数据,截至2023年二季度,全球AI PC出货量已经超过500万台,未来伴随AI工具在商业和生产力软件中得到广泛应用,全球AI PC出货量有望在2025和2026年实现高速增长。

图:全球AI PC渗透率快速提升

(信息来源:Canalys、IT之家、中银证券)

(2)智能家居:智能家居是边缘AI的重要渗透场景,也是大家在科幻电影中常常会看到的桥段。在智能家居中,边缘计算主要以智能语音+视觉模组的方式应用于智能扫地机、家庭安防摄像机、智能音箱、智能门锁等各类产品。

据艾瑞咨询,2022年AI技术在智能家居行业的整体渗透率已达25%,并预测2025年将达到50%,细分品类中智能清洁、家庭安防、智能影音娱乐、智能照明、智能白电渗透率排名靠前。伴随设备智能化的提升和用户消费需求的升级,艾瑞咨询预测我国智能家居市场规模将从2022年的4517亿元增至2025年的9523亿元,年复合增长率高达28%。

图:我国智能家居品类AI技术应用渗透率预测

(信息来源:艾瑞咨询、方正证券)

图:我国智能家居市场规模及增速

(信息来源:艾瑞咨询、方正证券)

(3)智能安防:安防视频监控系统主要分为前端和后端两类设备,前端设备负责采集和处理原始的图像视频信号,将其转化为模拟/数字信号后再传输至后端设备进行分析、显示和存储。而边缘AI计算技术对安防的赋能也体现在前端和后端。

前端方面,通过在前端网络摄像机(IP Camera, IPC)嵌入AI芯片,摄像机可以实现对视频数据的结构化处理,促使视频监控设备从被动监控走向主动识别。

后端方面,通过在后端图像存储设备添加AI加速芯片和应用处理软件,智能网络视频录像机(Network Video Recorder,NVR)可以实现图像识别,强化后端设备的计算分析功能。

在AIoT大背景下,算力的前移或者“边缘化”需求在变得突出,因为前端设备需要采集的数据量激增,图像精度也从1080P提升到4K甚至更高,这导致如果传输到后端需要面临较大的带宽和处理分析压力。而在前端设备部署“边缘算力”AI芯片,将视频图像预处理、过滤冗余信息后再向后端传输,可以大大缓解后端处理量和存储压力。

图:全球网络摄像机(IPC)和网络视频录像机(NVR)市场规模(亿美元)

(信息来源:中商产业研究所、方正证券)

三、边缘计算限制:算力仍是关键

边缘AI要成功落地,当前算力和功耗或仍是主要限制,目前主要使用模型压缩和存算一体等方式来突破对应瓶颈。

(1)模型压缩:所谓模型压缩,就是通过算法将一个复杂的预训练过的AI大模型转化成精简的小模型,包括知识蒸馏、模型剪枝、模型量化等技术。结果上,模型压缩不可避免会造成性能损失,例如小模型在特定场景下使用出现困难,此时仍然需要终端设备联网访问云端AI大模型,因此并非实质解决方法。

(2)存算一体:在传统的冯诺伊曼架构下,芯片的计算单元在计算之前需要先从存储器中读取数据,但数据传输时间往往是计算时间的成百上千倍,这背后是处理器和存储长久以来性能发展不均衡的结果。过去二十年,处理器性能大约每年55%的速度提升,但存储性能每年提升速度只有10%左右,因此算力需求的大幅提升使存储读取低效的矛盾日益突出。

而“存算一体”技术或许解决了这一问题,该技术直接向存储器嵌入了计算能力,直接利用存储器进行数据处理,从而将数据的存储和计算融合在芯片的同一片区,消除了不必要的数据搬运,在人工智能这种大规模并行计算的场景当中较为适用。

2023年9月,我国高校科研团队研制出全球首颗全系统集成的、支持高效芯片上学习的忆阻器存算一体芯片,指向在科研成果加速转化、商业化落地后,我国算力芯片国产化替代的长期空间。

科创100ETF(588190)跟踪的科创100指数布局科创板中小市值个股,第二大权重行业为电子,为我国“硬科技”公司技术攻坚“卡脖子”提供了重要的融资渠道,反过来也为投资者提供了分享这些细分方向龙头从小到大的成长红利。在AIoT持续推进、边缘算力需求突出、我国科研团队在存算一体芯片领域实现重要突破的背景下,我国半导体产业链国产替代远景可期。

风险提示

尊敬的投资者:投资有风险,投资需谨慎。公开募集证券投资基金(以下简称“基金”)是一种长期投资工具,其主要功能是分散投资,降低投资单一证券所带来的个别风险。基金不同于银行储蓄等能够提供固定收益预期的金融工具,当您购买基金产品时,既可能按持有份额分享基金投资所产生的收益,也可能承担基金投资所带来的损失。

您在做出投资决策之前,请仔细阅读基金合同、基金招募说明书和基金产品资料概要等产品法律文件和本风险揭示书,充分认识基金的风险收益特征和产品特性,认真考虑基金存在的各项风险因素,并根据自身的投资目的、投资期限、投资经验、资产状况等因素充分考虑自身的风险承受能力,在了解产品情况及销售适当性意见的基础上,理性判断并谨慎做出投资决策。根据有关法律法规,银华基金管理股份有限公司做出如下风险揭示:

一、依据投资对象的不同,基金分为股票基金、混合基金、债券基金、货币市场基金、基金中基金、商品基金等不同类型,您投资不同类型的基金将获得不同的收益预期,也将承担不同程度的风险。一般来说,基金的收益预期越高,您承担的风险也越大。

二、基金在投资运作过程中可能面临各种风险,既包括市场风险,也包括基金自身的管理风险、技术风险和合规风险等。巨额赎回风险是开放式基金所特有的一种风险,即当单个开放日基金的净赎回申请超过基金总份额的一定比例(开放式基金为百分之十,定期开放基金为百分之二十,中国证监会规定的特殊产品除外)时,您将可能无法及时赎回申请的全部基金份额,或您赎回的款项可能延缓支付。

三、您应当充分了解基金定期定额投资和零存整取等储蓄方式的区别。定期定额投资是引导投资者进行长期投资、平均投资成本的一种简单易行的投资方式,但并不能规避基金投资所固有的风险,不能保证投资者获得收益,也不是替代储蓄的等效理财方式。

四、特殊类型产品风险揭示:请投资者关注标的指数波动的风险以及ETF(交易型开放式基金)投资的特有风险。

五、基金管理人承诺以诚实信用、勤勉尽责的原则管理和运用基金资产,但不保证基金一定盈利,也不保证最低收益。基金的过往业绩及其净值高低并不预示其未来业绩表现,基金管理人管理的其他基金的业绩并不构成对基金业绩表现的保证。银华基金管理股份有限公司提醒您基金投资的“买者自负”原则,在做出投资决策后,基金运营状况与基金净值变化引致的投资风险,由您自行负担。基金管理人、基金托管人、基金销售机构及相关机构不对基金投资收益做出任何承诺或保证。

六、以上基金由银华基金依照有关法律法规及约定申请募集,并经中国证券监督管理委员会(以下简称“中国证监会”)许可注册。基金的基金合同、基金招募说明书和基金产品资料概要已通过中国证监会基金电子披露网站【http://eid.csrc.gov.cn/fund/】和基金管理人网站【www.yhfund.com.cn】进行了公开披露。中国证监会对基金的注册,并不表明其对基金的投资价值、市场前景和收益作出实质性判断或保证,也不表明投资于基金没有风险。

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