作者｜周雅

AI發(fā)展到今天，產(chǎn)業(yè)的態(tài)度出現(xiàn)了轉(zhuǎn)折。一個(gè)轉(zhuǎn)折點(diǎn)發(fā)生在市場端，另一個(gè)轉(zhuǎn)折點(diǎn)出現(xiàn)在技術(shù)端。

在市場端，是B端需求的分歧。如果說過去幾年，大模型熱潮如一場大型消費(fèi)級(jí)狂歡，“ChatGPT們”讓C端用戶快速上手，那么現(xiàn)在真正的挑戰(zhàn)似乎出現(xiàn)在行業(yè)、企業(yè)。因?yàn)檫@些B端用戶的所需所急，一定不是簡單的說文解字、風(fēng)格繪圖。

在技術(shù)端，則是算力響應(yīng)的速度。“云端”曾經(jīng)是AI落地的第一站，它提供了充沛而集中的計(jì)算資源；但是在某些場景，情況相對復(fù)雜，比如從工廠流水線上精密的質(zhì)檢判斷，到交通事故現(xiàn)場的實(shí)時(shí)責(zé)任認(rèn)定，等待云端的遠(yuǎn)程計(jì)算結(jié)果已經(jīng)顯得過于奢侈。還是那個(gè)例子，未來的自動(dòng)駕駛汽車，不可能要等待云服務(wù)器決定切換到哪條車道。

所以在這種情況下，邊緣計(jì)算和邊緣AI開始從幕后走到臺(tái)前，它以更貼近現(xiàn)場、更迅速響應(yīng)、更低時(shí)延的獨(dú)特優(yōu)勢，成為解決行業(yè)真實(shí)痛點(diǎn)的主力軍。

沿著這一話題，研華科技產(chǎn)業(yè)云事業(yè)群副總經(jīng)理鮑志偉(Magic Pao)接受了至頂科技&科技行者主編周雅的深度訪談，揭示邊緣AI如何完成從技術(shù)突破到產(chǎn)業(yè)場景爆發(fā)的“最后一躍”。

市場趨勢：從啟蒙到起飛

鮑志偉首先基于產(chǎn)業(yè)洞察，將邊緣AI進(jìn)行了階段性總結(jié)：過去三年，第一年是邊緣AI的市場啟蒙期，第二年是市場導(dǎo)入期，而2025年是邊緣AI真正起飛的一年。

他提到，就在訪談的前一天，參加了研華在上海舉辦的研華邊緣AI產(chǎn)業(yè)應(yīng)用論壇，邀集行業(yè)伙伴共同探討產(chǎn)業(yè)深入使用邊緣AI的可能性。“從會(huì)議中我發(fā)現(xiàn)，大家對產(chǎn)業(yè)深入使用邊緣AI的討論已經(jīng)非常蓬勃，無論是技術(shù)可行性、成本還是落地實(shí)踐，都已經(jīng)有了長足的進(jìn)展，這是討論這個(gè)話題的絕佳時(shí)機(jī)。”

當(dāng)被問及如何看待這一波邊緣AI發(fā)展時(shí)，鮑志偉從兩個(gè)維度進(jìn)行了分析：

1、社會(huì)現(xiàn)象的變化。“過去兩三年的疫情期間，我們面臨大量勞動(dòng)力減損，原本預(yù)期疫情過后勞動(dòng)力會(huì)回歸市場。但國際勞動(dòng)力數(shù)據(jù)顯示，整體勞動(dòng)力市場參與度仍在下降。”他指出，這種勞動(dòng)力不足的社會(huì)現(xiàn)象使自動(dòng)化成為一種必然需求，需要采取立即行動(dòng)：“我們觀察像日本、德國、意大利這些工業(yè)大國，勞動(dòng)參與率持續(xù)下滑，這讓自動(dòng)化變得更加重要。”

2. AI技術(shù)的實(shí)際落地。“生成式AI已經(jīng)開始逐漸落地，與我們的生活息息相關(guān)?，F(xiàn)在的關(guān)鍵問題是：生成式AI是否能在邊緣端實(shí)踐？從技術(shù)和成本層面看，我們已經(jīng)達(dá)到了一個(gè)‘甜蜜點(diǎn)’的啟動(dòng)階段。”

鮑志偉引用了李開復(fù)在年初的一次演講中提到的三個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)——AI智能每年增長30%，推理成本每年下降10-20倍，開源浪潮帶來的開發(fā)成本大幅降低。

“這三點(diǎn)非常重要，意味著過去在需求、技術(shù)和成本層面存在的門檻，到了2025年已經(jīng)全面轉(zhuǎn)變，這正是邊緣AI即將起飛的主要原因。”鮑志偉強(qiáng)調(diào)。

應(yīng)用場景：從輔助感知到獨(dú)立判斷

談及應(yīng)用場景方面，鮑志偉分享了幾個(gè)已經(jīng)成熟的邊緣AI落地案例：

首先是「交通領(lǐng)域」。他說，“過去我們用邊緣AI做車牌、車況、車型的辨識(shí)已經(jīng)很普遍，但現(xiàn)在更進(jìn)一步，它可以判別交通事故，當(dāng)事故發(fā)生時(shí)，系統(tǒng)能及時(shí)識(shí)別并通知后端控制中心安排處理。更重要的是，它還能進(jìn)行基本判別，確定事故的責(zé)任方，這已經(jīng)是更高級(jí)的應(yīng)用。”

其次是「工廠自動(dòng)化」。“在工廠自動(dòng)化領(lǐng)域，應(yīng)用更為廣泛。過去我們說的生產(chǎn)自動(dòng)化、工廠自動(dòng)化，現(xiàn)在還有流程自動(dòng)化，這三類自動(dòng)化已經(jīng)可以通過AI大幅改善。比如，我們可以用AI觀測每個(gè)工作站的操作人員是否有誤操作，過去需要小班長站在旁邊監(jiān)督，現(xiàn)在AI可以自動(dòng)判別并及時(shí)提醒，每個(gè)班次提醒一次，立即改善，從而提升生產(chǎn)效率。”

研華的邊緣AI“易速包”：縮短70%的開發(fā)與落地時(shí)間

針對傳統(tǒng)企業(yè)在擁抱邊緣AI時(shí)存在的技術(shù)薄弱問題，研華提出了自己的解決方案——“ISP易速包”（AI Solution Pilot），將垂直應(yīng)用打包成可以快速上手的解決方案。

鮑志偉進(jìn)一步解釋說，研華“易速包”包含兩個(gè)核心要素：首先是適合不同場景的硬件，因?yàn)椴煌瑧?yīng)用場景需要不同功耗和算力的硬件；其次是軟件開發(fā)包SDK（Software Developer Kit），這些SDK很多來自原廠，比如NVIDIA最新的SDK。“對客戶來說，直接使用這些SDK并不容易，所以研華會(huì)提前進(jìn)行預(yù)安裝、預(yù)測試、并開發(fā)應(yīng)用范例。這些范例讓客戶能夠理解SDK如何在他們自己的場景中產(chǎn)生價(jià)值。在開發(fā)過程中，我們整合了各種傳感器，包括圖像、雷達(dá)等，將它們集成到硬件中。”

“研華的易速包可以為客戶節(jié)省70%的開發(fā)時(shí)間，原本需要3個(gè)月的開發(fā)項(xiàng)目，可以縮短到三周到一個(gè)月，讓客戶能夠快速迭代和復(fù)制。”鮑志偉說，“邊緣AI已經(jīng)進(jìn)入人人可開發(fā)的階段，研華的目標(biāo)是將開發(fā)簡化到一定程度，讓垂直應(yīng)用領(lǐng)域的客戶能夠快速接手和導(dǎo)入，加速實(shí)現(xiàn)落地。”

未來預(yù)測：邊緣AI的爆發(fā)點(diǎn)在哪里

談到未來走勢，鮑志偉分享了他對邊緣AI算力增長的觀察：“從2019年到2024年，在相同成本、相同大小和相同功耗的條件下，邊緣AI的算力已經(jīng)增長了142倍。”

這種算力的快速迭代增加帶來了質(zhì)的變化：“我們從過去認(rèn)為邊緣應(yīng)用僅限于簡單感知和處理，已經(jīng)進(jìn)化到可以在邊緣端運(yùn)行大語言模型，真正實(shí)現(xiàn)邊緣智能。”

這種質(zhì)變的核心在于，“它讓每個(gè)人都有機(jī)會(huì)開發(fā)自己的邊緣AI應(yīng)用。我們有些農(nóng)業(yè)客戶，過去想用AI改善牲畜飼養(yǎng)和健康監(jiān)測，但一直依靠人力觀察?，F(xiàn)在他們可以將深度AI模型部署到邊緣端，實(shí)時(shí)觀測狀況，并給出及時(shí)提醒，讓人們進(jìn)行及時(shí)處理。這就是一個(gè)重要的質(zhì)變。”

基于此，鮑志偉分享了他對邊緣AI的發(fā)展預(yù)測：“未來三年，各行各業(yè)都會(huì)導(dǎo)入邊緣AI，未來會(huì)有更多小型開發(fā)，這些開發(fā)不再需要依賴專業(yè)軟件公司，而是可以由企業(yè)內(nèi)部的5-10位軟件工程師自行開發(fā)，優(yōu)化企業(yè)內(nèi)部流程。”

鮑志偉同時(shí)預(yù)測，未來三年將有三個(gè)場景快速導(dǎo)入邊緣AI：

首先是智慧城市。“智慧城市的所有應(yīng)用場景，包括城市交通以及我們生活中的各種智慧城市應(yīng)用，將是第一個(gè)被大幅改善的領(lǐng)域，因?yàn)檫@里存在大量的改善點(diǎn)。”

其次是智能設(shè)備。“產(chǎn)業(yè)應(yīng)用通常較為保守，特別是公共領(lǐng)域，因?yàn)锳I應(yīng)用必須具有可預(yù)測性和可解釋性。當(dāng)我們將AI導(dǎo)入產(chǎn)業(yè)時(shí)，必須確保一定程度的可靠性。經(jīng)過4-5年的累積，這些可靠性已經(jīng)得到提升，所以接下來應(yīng)該是爆發(fā)階段。比如，智慧醫(yī)療設(shè)備已經(jīng)通過FDA認(rèn)證，這意味著它已經(jīng)達(dá)到了足夠的可靠度。”

最后是千行百業(yè)的小型應(yīng)用。“我相信各行各業(yè)都會(huì)找到更多的小型應(yīng)用場景，過去這些小型應(yīng)用因?yàn)槌杀靖叨y以實(shí)現(xiàn)，但現(xiàn)在成本降低了，開發(fā)變得可行。”

對于市場規(guī)模，鮑志偉還給出了明確的增長預(yù)期：“我預(yù)計(jì)整個(gè)邊緣AI從今年開始到未來三年，會(huì)出現(xiàn)「533」的情況——5年內(nèi)增長3倍，相當(dāng)于每年增長30%。根據(jù)過去的發(fā)展趨勢和全球市場分析，這個(gè)預(yù)測是合理的，而且很少有產(chǎn)業(yè)能在5年內(nèi)增長3倍，所以這是一個(gè)非常值得期待的市場增長。”

從這個(gè)意義上看，我們正站在一個(gè)新的關(guān)口：邊緣AI不僅僅是技術(shù)的下一站，更是產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型的必由之路。這或許才是我們討論“邊緣AI最后一躍”的真正內(nèi)涵——產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化浪潮已經(jīng)呼嘯而至，誰更貼近真實(shí)場景，誰就有機(jī)會(huì)掌握未來的主動(dòng)權(quán)。