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“数据是新的石油”，这句话出现在企业首席信息官的雷达上已有15年多了。从那时起，企业数据堆栈已经发展到支持复杂的商业智能任务。最近，在2022年12月，由于Open AI的ChatGPT，我们又一次见证了构造转变。
当综合这些转变带来的机会时，很明显，机器学习(ML)和人工智能(AI)已经以指数方式改变了企业IT和OT的数据堆栈，同时为数字化转型提供了新的工具。与此同时，我们见证了IT架构的成熟和采用边缘技术，从而大胆地宣称“边缘正在覆盖世界!”
而同时，计算机视觉和物联网(IoT)正在结合并颠覆这一格局。本文将探讨这些革命性的市场采用范式交叉点的机会和方法。
机会
在边缘、人工智能和物联网的交叉点上，已经确定了许多用例和机会，包括:
•预防性维护:基于人工智能的预防性维护，特别是在制造业中，是上述交叉点的一个重要用例。根据研究结果，这一机会在全球范围内的规模超过5000亿美元。在这种情况下，人工智能在边缘即时处理多媒体和检测异常以增强人类决策的能力，是一项至关重要的相关能力。
•视频分析:这涉及到使用AI和ML自主识别人/物体及其周围环境，并做出智能决策。其中一些设置包括智慧城市、智能办公室、智能零售商店、建筑工地和制造环境。根据麦肯锡的一份报告，到2025年，中国经济规模预计将至少达到4万亿美元。
•其他适用领域:包括自动系统、能源管理、远程监控、遥测和高级驾驶辅助系统(基于激光雷达)，以及医疗保健中的智能视频和图像识别应用。
尽管这一交叉点的潜在市场和经济规模令人瞩目，但更令人感兴趣的是，预计到2027年，中国的复合年增长率将接近30%。
方法
任何市场转变和采用范式都会经历一个成熟曲线，在此期间，各种摩擦领域都得到了系统的解决。在边缘、人工智能和物联网的交叉点上，采用和机会的同时性质提出了许多生态系统可以相互作用以创造持久价值的领域。这些包括:
用于在用户想通过浏览器自动化与 Google Gemini 或 ChatGPT 交互时。触发短语包括“ask Gemini”“ask ChatGPT”“ask GPT”“让...”。
•边缘基础设施:边缘地区对共享被动数据中心基础设施以及主动多租户硬件基础设施的需求已得到充分理解。且，一批新的参与者正在迎接这一挑战，包括信号塔企业和托管服务提供商。
•可靠的连接:考虑到边缘需要同时存在的众多平台，不能低估超可靠、低延迟连接的重要性。这现在是5G标准的一项要求，专用5G即服务API产品正在解决这方面的目标挑战。此外，考虑到API优先的方法，企业可以更快地控制和定制其连接需求。
•边缘数据编排:这一挑战是边缘和人工智能叠加的核心。众所周知，IT和OT团队正在处理跨堆栈所有层的数据洪流。此外，使用边缘技术，将面临分布式编排问题。新的边缘原生数据管道架构正在解决这一挑战。
•人工智能模型:随着基于基础模型的生成式人工智能的出现，应用于计算机视觉和物联网的人工智能方法开辟了新的探索和创新路线。这是一种活跃和动态的解决方案。
•可编程性和开发者生态系统:开发者优先运动创造了一个充满活力的经济，通过自己动手的方法和基于消费的“即服务”模式带来更好的单位经济。此外，可编程边缘API为企业IT提供了多种可能性，可以跨各种生态系统参与者进行控制和定制。
尽管挑战很多，但许多挑战都是由在各方面都取得持续和切实成果的开发者生态系统同时解决的。
总结
人工智能、边缘技术、计算机视觉和物联网等领域交叉的新型颠覆性技术带来了大量的市场机遇，也带来了一些需要新方法解决的摩擦领域。而边缘可编程AI和边缘即服务市场模式以及API和开发者优先的方法，正在开始使这一领域民主化。尽管这些成果是实实在在的，但仍需要持续投资于创新和开发者优先的合作方法。
