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天津大學計算機科學與技術學院教授、博導王曉飛:5G邊緣智能驅動產(chǎn)業(yè)交叉創(chuàng)新

作者 :創(chuàng)頭條 2021-04-02 20:48:12 審稿人 : admin 圍觀 : 評論
在5G應用方面,可以說邊緣計算和5G是天造地設的一對,如何才能更好地挖掘出適合5G邊緣計算融合的殺手級應用呢?

4月1日,中國5G產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)大賽全國總決賽暨中國5G產(chǎn)業(yè)發(fā)展高峰論壇在鶴壁召開,天津大學計算機科學與技術學院的教授、博導王曉飛在大會上做了《5G邊緣智能驅動產(chǎn)業(yè)交叉創(chuàng)新》的主題分享。AmS曹操讀書網(wǎng)

以下為創(chuàng)頭條整理的演講內容,略有刪減:AmS曹操讀書網(wǎng)

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尊敬的各位領導、各位嘉賓,各位前輩、同仁,大家好!今天我為大家分享5G邊緣智能驅動產(chǎn)業(yè)交叉創(chuàng)新。AmS曹操讀書網(wǎng)

毋庸置疑,我們現(xiàn)在已經(jīng)迎來5G高速推廣、高密度覆蓋的這么一個時代,5G無處不在,我們如果說面臨的是一個數(shù)字的世界,5G就成為走向數(shù)字世界的康莊大道,5G成為了支持我們國家走向萬物互聯(lián)、萬物智聯(lián)、萬物賦能的黃金時代的核心道路。AmS曹操讀書網(wǎng)

人工智能也是非常重要的,我們現(xiàn)在已經(jīng)把人工智能上升到國家層次的戰(zhàn)略規(guī)劃當中,甚至成為了大國彼此之間進行博弈的棋子。把人工智能用好,和5G融合好,成為了我們引領未來戰(zhàn)略性技術,提升我們國家競爭力的核心戰(zhàn)略。AmS曹操讀書網(wǎng)

為了迎接這樣的5G融合人工智能的挑戰(zhàn),我們就提出了邊緣計算的框架和概念。邊緣計算其實并不是一個獨立的學科或者一門單獨的技術,它實際上是一個架構和概念。很簡單說就是在云和端之間,構建一個無處不在的緩沖區(qū),在這樣一個緩沖區(qū),我們可以有多層級的網(wǎng)絡,多層級的存儲設備,還有多層級的計算設備,通過這樣一個承載,我們把云和端拉近。這個“邊”就成為一個橋梁。這個邊可以解決很多我們之前所探討的問題,比如我們經(jīng)過很多調研之后發(fā)現(xiàn),有50%的物聯(lián)網(wǎng)設備依然要面臨著很多網(wǎng)絡帶寬限制,我們的存儲設備也是不可能全部全上云,數(shù)據(jù)在生成過程當中、在傳輸過程當中,很多數(shù)據(jù)迫不得已就要丟掉,大概是40%左右。特別是我們的人工智能算力,經(jīng)過調查,有80%左右人工智能算力是無法上云的,舉一個簡單的例子,與工業(yè)相關,和自動駕駛相關的算力,如果上云的話,會出很大的問題。所以時效性要求非常高,是毫秒甚至亞毫秒級。邊緣計算如何把人工智能通過5G傳遞給所有的設備,傳遞給端,這是顯得特別重要的。AmS曹操讀書網(wǎng)

邊緣計算梳理AmS曹操讀書網(wǎng)

當前的一些云計算廠商在拼命推廣邊緣計算,實際上都是一些微云概念,只是一個云的衍生,比如阿里邊緣計算、騰訊邊緣計算,其實就是云計算小型擴展。這是云計算視角的邊緣計算。AmS曹操讀書網(wǎng)

還有一大波人是在研究物聯(lián)網(wǎng)角度邊緣計算,物聯(lián)網(wǎng)是一個非常碎片化、非常長尾的行業(yè),所以我們早期就會有很多物聯(lián)網(wǎng)的盒子、物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關,但是只具備數(shù)據(jù)匯聚和協(xié)議融合能力,在這個時代,我們在上面放上算子,放上算力,就可以去執(zhí)行稍微輕量級智能算法,這個就是多層級的物聯(lián)網(wǎng)邊緣計算盒子。AmS曹操讀書網(wǎng)

第三個方向就是運營商邊緣計算,MEC,運營商推邊緣計算非常猛,最重要一個目的就是把4G被OTT廠商奪走那一部分服務、市場拉回來,因為在4G時代最終運營商變成發(fā)卡的,運營商變成管道,它們并沒有從服務上面賺取利潤。到5G,運營商希望通過邊緣計算充分把管道放開,把數(shù)據(jù)接口放開之后,催生出來屬于運營商的服務業(yè)態(tài)。AmS曹操讀書網(wǎng)

最后,是研究工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的邊緣計算,工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)也就是OT行業(yè),相對封閉,并不會有特別開放數(shù)據(jù)接口和軟件形態(tài),但是,在現(xiàn)在這個時刻,我們逐漸也要放開OT行業(yè),形成一定本地邊緣智能,通過實時采集生產(chǎn)線上數(shù)據(jù),實時分析,實時進行決策推理之后,再下放到生產(chǎn)線上形成一個控制智能的路,并且和其他軟硬件系統(tǒng)打通。AmS曹操讀書網(wǎng)

5G邊緣計算深度學習融合五個方向AmS曹操讀書網(wǎng)

1.可以說我們目前所有應用都需要在云邊端協(xié)同的架構上進行一次革新,比如說制造業(yè)、智慧家居、智慧城市,所有目前能夠想象到的,以前基于云或者基于端的服務都將變成云邊端協(xié)同,這是一個必然,目前已經(jīng)有很多這種國家政府推動的項目,也包括今天也有很多創(chuàng)業(yè)的項目,包括市場上的趨勢,都是沿著這個方向發(fā)展。AmS曹操讀書網(wǎng)

?2.在邊緣側,我們要大幅度地、充分地去榨干邊緣側算力,哪怕一百個一千個算力節(jié)點連在一起也是有限的,但如果能聯(lián)合在一起榨干,那潛力也是很大的,如何實現(xiàn)模型快速推理、模型精簡優(yōu)化、模型精度與速度的平衡,這些都非常有挑戰(zhàn)。AmS曹操讀書網(wǎng)

3.邊緣的任務也是要原生的,即用戶無感情況下實現(xiàn)動態(tài)遷移,我們深度學習應用應該是不在乎數(shù)據(jù)究竟在“云、邊、端”,要實時根據(jù)網(wǎng)絡環(huán)境和業(yè)務需求進行遷移調度。AmS曹操讀書網(wǎng)

4.邊緣側實現(xiàn)深度學習訓練現(xiàn)在是很重要的,很多人會問,王老師,你是不是搞笑,為什么要在邊緣側訓練,訓練一定是大型GPU集群做的事情,實際上不一定,我們很多數(shù)據(jù)不一定能夠上云,邊緣節(jié)點已經(jīng)足夠多了,如果邊緣節(jié)點聯(lián)合在一起,我們可以在邊緣側,隨著數(shù)據(jù)產(chǎn)生,隨著數(shù)據(jù)流動,訓練出來模型,直接進行推理,再進行質量提升。包括我們2018年引入聯(lián)邦學習機制,嘗試即能夠保證用戶隱私、保證用戶數(shù)據(jù)安全情況下,同時能夠協(xié)同我們的邊緣節(jié)點,彼此之間能夠訓練出來更好的模型,這個模型返過來還能回饋到我們的各個數(shù)據(jù)提供方上。AmS曹操讀書網(wǎng)

5.用深度學習、人工智能算法,來優(yōu)化5G邊緣計算網(wǎng)絡,這個方向上,我們是和運營商網(wǎng)絡設備商也有很多合作,這個算法幫助整個云邊端協(xié)同網(wǎng)絡進行優(yōu)化。AmS曹操讀書網(wǎng)

機遇與挑戰(zhàn)AmS曹操讀書網(wǎng)

最后稍微跟各位介紹一下我們團隊在5G邊緣計算時代的一些科研工作落地情況。AmS曹操讀書網(wǎng)

1.首先是面向智慧社區(qū),這是我們科技部一個重點研發(fā)計劃支持。我們研發(fā)了支持多種物聯(lián)設備協(xié)議、網(wǎng)絡協(xié)議、數(shù)據(jù)協(xié)議,以及視頻協(xié)議的這種邊緣計算盒子,我們在這個邊緣計算盒子上能夠執(zhí)行本地輕量級計算,把有必要的視頻結構化數(shù)據(jù)傳上云端,包括物聯(lián)網(wǎng)和視覺的邏輯在本地就可以實現(xiàn)互通。AmS曹操讀書網(wǎng)

2.面向校園,實現(xiàn)校園網(wǎng)絡上云邊協(xié)同,這是與河南的一家公司合作的,我們利用在樓宇側的實時網(wǎng)絡數(shù)據(jù)分析,減輕集中式流量分析計算的運算壓力。AmS曹操讀書網(wǎng)

3.物聯(lián)網(wǎng)領域,我們和材料領域的一個世界五百強圣戈班的企業(yè)進行合作,在合作的一個生產(chǎn)線上,利用邊緣計算,采集并觀察環(huán)境變量、控制變量,與良品率結果聯(lián)動,通過數(shù)據(jù)挖掘分析來判斷成品的各種參數(shù)的變化因素。AmS曹操讀書網(wǎng)

?4.5G的節(jié)能,我們和天津物聯(lián)網(wǎng)研究院推廣基于邊緣智能的基站側一整套運維管理解決方案。在這個基站里,我們可以進行能耗管理,通過三大運營商電力的采集,包括從鐵塔側總用電的監(jiān)測,我們全部匯聚到一起,來進行分析。目前初步有大概兩千多個5G基站接到系統(tǒng)平臺,利用智能算法很輕松每個月節(jié)約的電費就是百萬級的。AmS曹操讀書網(wǎng)

5.與東聲科技的合作,是面向工業(yè)視覺檢測的深度學習平臺,我們有很多嘗試,例如云邊協(xié)同視覺智能,包括模型共享和聯(lián)邦學習機制。AmS曹操讀書網(wǎng)

6.還有一個試點項目,2019年9月份,與海爾洗衣機廠合作做的5G智慧工廠示范,之后也是拿到了工信部的5G示范支持。AmS曹操讀書網(wǎng)

核心關鍵字: 大數(shù)據(jù)

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