边缘人工智能(Edge AI)它是人工智能领域引人注目的新领域之一，旨在让用户在不担心隐私或数据传输缓慢的情况下运行人工智能流程。边缘人工智能可以使人工智能技术得到更广泛的应用，使智能设备能够快速响应输入而无需访问云平台。因此IC代理商邀请施耐德电气全球数据中心研究中心主任林米先生讨论边缘人工智能的一系列热点问题，从不同角度看待边缘人工智能的未来发展方向和产业整合，抓住行业机遇。

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1.在过去的两年里，边缘计算在技术和应用领域发展迅速。施耐德电气认为，促进边缘计算快速发展的原因是什么？

目前，数字经济整体发展趋势良好，增长势头强劲，规模逐年扩大，各行各业也处于数字化转型阶段。作为其重要的技术驱动力，大数据和人工智能正在帮助数字经济的实施。施耐德电气认为，如何更好地满足客户的需求是所有发展的基本驱动因素。在这里，我们不妨从具体的用户场景来看待边缘计算的快速发展。

对计算能力和网络提出了更高的要求，促进了边缘计算的快速发展。无论是人们耳熟能详的4k或8k流媒体；或者现在很受欢迎AR和VR沉浸式体验；或者未来的无人驾驶对本地计算和存储能力、网络带宽和延迟有更高的要求。由于无人驾驶需要机动车快速响应，以确保人员安全，延迟通常需要控制在几毫秒以内。因此，需要配置大量的传感器来收集和分析数据。如果传感器产生的巨大数据需要传输到遥远的云进行处理，那么来回通常需要十几毫秒Broadcom代理不能满足超低延迟的要求。因此，我们需要在机动车内部和道路周围部署本地计算和存储的能力。在电子商务物流仓库配送场景中，大量机器人用于分拣货物，实现流程自动化，提高配送效率。此时，还需要在当地部署边缘计算，以提供计算能力和存储。同样，在工业场景中，越来越多的产品质量检验将由高清摄像机完成，这将产生大量的高清图像要快速判断和反馈，对计算能力和网络有更高的要求。

2.随着边缘计算在实际场景中的实施越来越多，你觉得边缘计算能力未来的发展趋势会有新的发展方向吗？施耐德电气2022年边缘计算有什么发展战略规划吗？

未来的发展趋势将分为两个方面，一是网络云化的发展趋势。过去，网络功能是基于专用交换机、路由器等硬件。当运营商开发新的应用程序以满足客户的需求时，他们需要购买新的硬件，并手动配置架构和功能。投资成本和运营成本高，时间周期长。因此，整个行业呈现出开源状态。虚拟化网络功能（Network Functions Virtualization）软件定义网络（Software Defined Network）技术的出现将使网络云云化的实现将得到很好的赋能。网络云化是指在云上灵活灵活地配置和分配功能，大大降低了运营商的网络成本，更好地满足了客户的需求。同时，从用户的角度来看，网络云还可以根据不同的带宽和延迟需求动态分配网络资源，实现按需支付，降低用户的网络成本。

其次，云计算能力将从云下沉到边缘，即将边缘计算部署到数据生成和使用的地方，更接近终端用户，为用户提供计算和存储能力。

作为物理基础设施供应商，施耐德电气未来的发展战略将继续专注于为运营商、互联网公司、托管服务提供商和终端用户提供高可靠的智能物理基础设施，包括机柜UPS、空调、监控软件量巨大的边缘计算场景，空调、监控软件和集成解决方案-微模块解决方案，可以方便、快速、高效地部署；施耐德电气还将专注于数字平台的软件应用管理，从软件和硬件的角度帮助边缘计算的发展。

发言人：施耐德电气全球数据中心研究中心主任林密：

3.无论是自动化生产线设备在工业中的应用，智能城市的各种边缘节点，以及消费电子和智能手机中的各种便携式应用，我们都可以看到边缘计算与越来越多的工业领域的整合。施耐德电气如何看待产业整合的趋势？

对于智能制造领域，施耐德电气认为，未来的发展可能会通过私人5G、私有的Wi-Fi或光纤互联，在生产现场部署具有网络、计算和存储能力的本地边缘计算，以支持本地数据处理、存储和有线或无线连接。除厂区制造场景外，运营商将部署5G在基站中，有一个被称为边缘计算的小数据中心，它将与大型区域数据中心和中央云数据中心实现数据交互。此外，在本地筛选大量数据后，大量数据将上传到云数据中心进行大数据分析和人工智能分析。

在智能农业、智能交通、智能城市等场景中，其背后的逻辑也相似。现在停车场可以立即显示里面有多少空闲停车位，可以通过5G实现技术或光纤技术。未来会有更多的本地小边缘数据中心互相备份，共同抵御停机风险。通过5个小边缘数据中心G基站连接也可以直接连接到当地或中央云的数据中心。这部分可能属于运营商、托管银行提供商、互联网公司等。

在谈到未来的产业融合趋势时，值得注意的是，以前的网络属于运营商，但5G开源技术将削弱所有权的概念。运营商需要云，但互联网和其他公司也将参与该领域。施耐德电气公司认为，整个行业将在未来协调发展，专注于用户需求，并提供解决方案。

4.未来边缘计算领域可能会遇到哪些挑战或机遇？施耐德电气将如何应对？

谈到可能遇到的挑战，施耐德电气认为可分为以下几类：

a)多应用场景对物理基础设施的多样化需求

边缘计算在各种应用场景中的应用和着陆，设备的类型和要求不同。例如，在不同的场景下，机柜的数量、功率密度、设备类型、部署建筑、供配电、制冷等都有所不同。

b)空间限制

具体的空间场景也会有不同的要求。以零售场所为例，为了最大化利润效果，空间将尽可能用于商品销售或提供服务，这需要在相对狭窄的空间内最大限度地利用空间，部署边缘计算设备。另外，正如前面所说，为了应对无人驾驶，需要在路边部署当地边缘计算。这种户外场景面临的挑战是如何应对室外恶劣环境，如雾霾、沙尘暴、风雨等。

c)节能环保需求

双碳一直是最受关注的话题。在大规模部署的同时，应考虑废物和原材料的回收，尽量减少对环境和能耗的影响。

d)专人运维管理需求

对于大多数场景来说，现场专人负责运维是不现实的，这就要求远程管理、监控和控制。

e)网络安全

边缘计算不仅将数据处理、应用程序运行，甚至将一些功能服务的实现放在中央服务器上，而且还放在网络边缘的节点上。因此，保护数据隐私，确保边缘环境中的网络安全也将至关重要。

一般来说，边缘计算在各种环境和行业的应用和实施将带来一定的机遇和挑战，但这也为施耐德电气边缘计算提供了发展机遇。施耐德电气将帮助客户从配电、制冷、机柜本身的设计、预制解决方案、远程管理软件、网络安全、生态系统问题等方面提供可靠、灵活的解决方案和一站式解决方案。此外，施耐德电气还将更好地了解客户计算边缘应用的具体场景，通过了解不同行业的场景应用，规范产品，然后应用数字操作和维护，更好地使行业客户受益。