本文來自微信公眾號“ 人工智能與物聯(lián)網(wǎng)”，作者/chris han。
關于邊緣計算，不同機構界定不同，而《2024邊緣計算行業(yè)分析報告》定義邊緣計算是介于云和端側(cè)算力之間。邊緣計算具有成本低、低時延、隱私性、靈活性和安全性高的優(yōu)勢，在云邊一體化趨勢下，邊緣計算已與云計算一起成為驅(qū)動數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的關鍵技術之一，去年我們發(fā)布了《2023邊緣計算市場調(diào)研報告》，也得到了諸多行業(yè)企業(yè)的支持與關注，過去一年時間，隨著AI大模型的發(fā)展，邊緣計算迸發(fā)出更大的能量，也給行業(yè)帶來更多的變化。
AIoT星圖研究院《2024邊緣計算行業(yè)分析報告》將于2024.8.28下午在“IOTE 2024深圳·邊緣計算產(chǎn)業(yè)生態(tài)大會”上正式發(fā)布，將與行業(yè)人士一起更深入多維度探討邊緣計算在細分場景的應用與行業(yè)現(xiàn)象：
01 大模型+邊緣計算能發(fā)生多大的粘合效應?
邊緣AI在各行業(yè)場景中的落地依賴算法，算法的高度定制化、高成本和精準度不夠是三大難，用戶需求不少，真正能起量的場景屈指可數(shù)， 市場需求的定制化是無法改變，如何在定制化和成本之間找到最佳的平衡點?行業(yè)人士認為答案就是AI大模型，大模型能夠從根本上解決AI算法精準度和定制開發(fā)的成本問題。
02 邊緣計算在哪個應用場景更具投入產(chǎn)出比?
邊緣計算應用場景碎片化，有的場景需求多，方案標準程度高，但價格低，有的場景需求較少，定制化多但價格高，哪些場景需求潛力大，方案容易標準化，且價格還合適呢?其實這在報告市場驅(qū)動力和需求度分析中我們分類的一級市場、二級市場、三級市場、四級市場中有體現(xiàn)。
03 Saas集成商對AI落地最關注的點是什么?
AI 算法精準度決定項目落地質(zhì)量和后期服務成本，是集成商最關注點之一，除此外集成商通用性算法已經(jīng)對接(人、車、物、環(huán)境)，更希望有針對特定場景的方案;而在硬件方面，AI 落地成本還是較高，性價比則 SaaS 集成商較關注的點。
04 硬件廠商的核心壁壘是什么?
硬件廠商發(fā)展的路徑大概有兩條：一是高價值，二是高性價比，高價值是在細分場景做深，產(chǎn)品功能高度適配場景;高性價比其實就是做量。行業(yè)人士認為硬件廠商的核心壁壘首先是細分場景的快速落地能力，其次具備專業(yè)的產(chǎn)品力兼具極致性價比。
05 算法廠商該聚焦算法還是場景?
算法本身依賴場景，高度定制化讓算法廠商很難盈利，似乎聚焦算法已經(jīng)被驗證行不通，其實我們所說聚焦算法并不是把標準算法做多做全，而是做精，在通用算法基礎上根據(jù)場景需求實現(xiàn)快速定制落地。這其實是兩種定位，企業(yè)的能力選擇就不同，有些企業(yè)在自己聚焦的算法上有優(yōu)勢，而有些企業(yè)在某些場景上做得深，聚焦是算法廠商的破局之路。
06 邊緣盒子會被端側(cè)設備和邊緣AI服務器取代嗎?
業(yè)內(nèi)人士認為：隨著攝像機端芯片的算力越來越大，以及服務器端大算力卡的價格下降，各大平臺公司、算法公司在攝像機端的算法適配上可以根據(jù)需求配置不同的算法固件，所以后期邊緣盒子的市場有可能被端側(cè)攝像機和AI服務器取代。未來端側(cè)算力會更大并且隨著算法的不斷優(yōu)化，用更小的算力實現(xiàn)更多算法也是趨勢，而在邊緣側(cè)本地AI部署及推理需求越多越多，產(chǎn)品形態(tài)會逐漸向大算力的AI服務器發(fā)展，從大方向上是這樣，不過市場碎片化和需求多樣化，對產(chǎn)品形態(tài)和要求也會是多樣，小項目需求不會消失，邊緣盒子市場也不會消失。
