کلاؤڈ سروسز سے لے کر ایج کمپیوٹنگ تک، AI "آخری میل" پر آتا ہے۔

ایج کمپیوٹنگ مارکیٹ اگلے پانچ سالوں میں 36.1% CAGR بڑھے گی۔

ایج کمپیوٹنگ انڈسٹری مستحکم ترقی کے مرحلے میں داخل ہو چکی ہے، جیسا کہ اس کے سروس فراہم کنندگان کی بتدریج تنوع، مارکیٹ کے بڑھتے ہوئے سائز، اور ایپلیکیشن کے شعبوں میں مزید توسیع کا ثبوت ہے۔مارکیٹ کے سائز کے لحاظ سے، IDC کی ٹریکنگ رپورٹ کے اعداد و شمار سے پتہ چلتا ہے کہ 2021 میں چین میں ایج کمپیوٹنگ سرورز کی مجموعی مارکیٹ کا حجم 3.31 بلین امریکی ڈالر تک پہنچ گیا، اور چین میں ایج کمپیوٹنگ سرورز کی مجموعی مارکیٹ کا حجم ایک کمپاؤنڈ سالانہ نمو کے ساتھ بڑھنے کی امید ہے۔ 2020 سے 2025 تک 22.2% کی شرح۔ سلیوان نے پیش گوئی کی ہے کہ چین میں ایج کمپیوٹنگ کی مارکیٹ کا سائز 2027 میں RMB 250.9 بلین تک پہنچنے کی توقع ہے، 2023 سے 2027 تک 36.1% کی CAGR کے ساتھ۔

ایج کمپیوٹنگ ایکو انڈسٹری پروان چڑھ رہی ہے۔

ایج کمپیوٹنگ اس وقت وباء کے ابتدائی مرحلے میں ہے، اور انڈسٹری چین میں کاروباری حدود نسبتاً مبہم ہیں۔انفرادی دکانداروں کے لیے، کاروباری منظرناموں کے ساتھ انضمام پر غور کرنا ضروری ہے، اور یہ بھی ضروری ہے کہ وہ تکنیکی سطح سے کاروباری منظرناموں میں ہونے والی تبدیلیوں کو اپنانے کی صلاحیت رکھتا ہو، اور یہ یقینی بنانا بھی ضروری ہے کہ اعلیٰ درجے کی ہارڈ ویئر کے سازوسامان کے ساتھ مطابقت کے ساتھ ساتھ منصوبوں کو لینڈ کرنے کی انجینئرنگ کی صلاحیت۔

ایج کمپیوٹنگ انڈسٹری چین کو چپ فروشوں، الگورتھم فروشوں، ہارڈویئر ڈیوائس مینوفیکچررز، اور حل فراہم کرنے والوں میں تقسیم کیا گیا ہے۔چپ بیچنے والے زیادہ تر حسابی چپس کو اینڈ سائیڈ سے ایج سائیڈ سے کلاؤڈ سائیڈ تک تیار کرتے ہیں، اور ایج سائیڈ چپس کے علاوہ، وہ ایکسلریشن کارڈ بھی تیار کرتے ہیں اور سافٹ ویئر ڈویلپمنٹ پلیٹ فارم کو سپورٹ کرتے ہیں۔الگورتھم فروش کمپیوٹر وژن الگورتھم کو عمومی یا حسب ضرورت الگورتھم بنانے کے لیے بنیادی طور پر لیتے ہیں، اور ایسے ادارے بھی ہیں جو الگورتھم مالز یا ٹریننگ اور پش پلیٹ فارم بناتے ہیں۔سازوسامان فروش فعال طور پر ایج کمپیوٹنگ پروڈکٹس میں سرمایہ کاری کر رہے ہیں، اور ایج کمپیوٹنگ پروڈکٹس کی شکل کو مسلسل افزودہ کیا جاتا ہے، جو آہستہ آہستہ چپ سے لے کر پوری مشین تک ایج کمپیوٹنگ پروڈکٹس کا ایک مکمل اسٹیک بناتا ہے۔حل فراہم کرنے والے مخصوص صنعتوں کے لیے سافٹ ویئر یا سافٹ ویئر ہارڈ ویئر سے مربوط حل فراہم کرتے ہیں۔

ایج کمپیوٹنگ انڈسٹری ایپلی کیشنز میں تیزی آتی ہے۔

سمارٹ سٹی کے میدان میں

شہری املاک کا ایک جامع معائنہ اس وقت عام طور پر دستی معائنہ کے موڈ میں استعمال ہوتا ہے، اور دستی معائنہ کے موڈ میں زیادہ وقت لینے والے اور محنت طلب اخراجات، افراد پر عمل کا انحصار، خراب کوریج اور معائنہ کی فریکوئنسی، اور خراب معیار کے مسائل ہوتے ہیں۔ اختیار.ایک ہی وقت میں معائنہ کے عمل میں ڈیٹا کی ایک بڑی مقدار کو ریکارڈ کیا گیا، لیکن ان ڈیٹا وسائل کو کاروباری بااختیار بنانے کے لیے ڈیٹا اثاثوں میں تبدیل نہیں کیا گیا ہے۔موبائل معائنہ کے منظرناموں پر AI ٹیکنالوجی کا اطلاق کرتے ہوئے، انٹرپرائز نے ایک شہری گورننس AI ذہین معائنہ کرنے والی گاڑی بنائی ہے، جو انٹرنیٹ آف تھنگز، کلاؤڈ کمپیوٹنگ، AI الگورتھم جیسی ٹیکنالوجیز کو اپناتی ہے، اور پیشہ ورانہ آلات لے جاتی ہے جیسے ہائی ڈیفینیشن کیمرے، آن- بورڈ ڈسپلے، اور AI سائڈ سرورز، اور "ذہین نظام + ذہین مشین + عملے کی مدد" کے معائنہ کے طریقہ کار کو یکجا کرتا ہے۔یہ شہری نظم و نسق کی تبدیلی کو پرسنل انٹینسی سے مکینیکل انٹیلی جنس، تجرباتی فیصلے سے لے کر ڈیٹا کے تجزیہ تک، اور غیر فعال ردعمل سے فعال دریافت تک کو فروغ دیتا ہے۔

ذہین تعمیراتی سائٹ کے میدان میں

ایج کمپیوٹنگ پر مبنی ذہین تعمیراتی سائٹ کے حل AI ٹیکنالوجی کے گہرے انضمام کو روایتی تعمیراتی صنعت کے حفاظتی نگرانی کے کام پر لاگو کرتے ہیں، تعمیراتی سائٹ پر ایک کنارے AI تجزیہ ٹرمینل رکھ کر، ذہین ویڈیو پر مبنی بصری AI الگورتھم کی آزادانہ تحقیق اور ترقی کو مکمل کر کے۔ تجزیاتی ٹکنالوجی، پتہ لگانے والے واقعات کی کل وقتی پتہ لگانا (مثلاً یہ پتہ لگانا کہ آیا ہیلمٹ پہننا ہے یا نہیں)، اہلکاروں، ماحولیات، سیکورٹی اور دیگر حفاظتی رسک پوائنٹ کی شناخت اور الارم یاد دہانی کی خدمات فراہم کرنا، اور غیر محفوظ کی شناخت کے لیے پہل کرنا۔ عوامل، AI ذہین حفاظت، افرادی قوت کے اخراجات کی بچت، تعمیراتی مقامات کے اہلکاروں اور جائیداد کی حفاظت کے انتظام کی ضروریات کو پورا کرنے کے لیے۔

ذہین نقل و حمل کے میدان میں

کلاؤڈ سائیڈ اینڈ آرکیٹیکچر ذہین ٹرانسپورٹ انڈسٹری میں ایپلی کیشنز کی تعیناتی کے لیے بنیادی نمونہ بن گیا ہے، جس میں کلاؤڈ سائیڈ مرکزی انتظام اور ڈیٹا پروسیسنگ کے حصے کے لیے ذمہ دار ہے، ایج سائیڈ بنیادی طور پر ایج سائیڈ ڈیٹا کا تجزیہ اور حساب کا فیصلہ فراہم کرتی ہے۔ -میکنگ پروسیسنگ، اور اختتامی طرف بنیادی طور پر کاروباری ڈیٹا اکٹھا کرنے کے لیے ذمہ دار ہے۔

مخصوص حالات میں جیسے کہ وہیکل روڈ کوآرڈینیشن، ہولوگرافک انٹرسیکشنز، آٹومیٹک ڈرائیونگ، اور ریل ٹریفک، وہاں بڑی تعداد میں متضاد آلات تک رسائی حاصل کی جاتی ہے، اور ان آلات کو رسائی کے انتظام، ایگزٹ مینجمنٹ، الارم پروسیسنگ، اور آپریشن اور مینٹیننس پروسیسنگ کی ضرورت ہوتی ہے۔ایج کمپیوٹنگ تقسیم اور فتح کر سکتی ہے، بڑے کو چھوٹے میں بدل سکتی ہے، کراس لیئر پروٹوکول کنورژن فنکشنز فراہم کر سکتی ہے، متحد اور مستحکم رسائی حاصل کر سکتی ہے، اور یہاں تک کہ متضاد ڈیٹا پر باہمی تعاون کے ساتھ کنٹرول بھی کر سکتی ہے۔

صنعتی مینوفیکچرنگ کے میدان میں

پیداواری عمل کی اصلاح کا منظر نامہ: فی الحال، مجرد مینوفیکچرنگ سسٹمز کی ایک بڑی تعداد ڈیٹا کے نامکمل ہونے کی وجہ سے محدود ہے، اور آلات کی مجموعی کارکردگی اور دیگر انڈیکس ڈیٹا کا حساب نسبتاً میلا ہے، جس سے کارکردگی کو بہتر بنانے کے لیے استعمال کرنا مشکل ہو جاتا ہے۔ایج کمپیوٹنگ پلیٹ فارم آلات کی معلومات کے ماڈل پر مبنی سیمنٹک لیول مینوفیکچرنگ سسٹم افقی مواصلات اور عمودی مواصلات کو حاصل کرنے کے لیے، ریئل ٹائم ڈیٹا فلو پروسیسنگ میکانزم پر مبنی فیلڈ ریئل ٹائم ڈیٹا کی ایک بڑی تعداد کو جمع کرنے اور تجزیہ کرنے کے لیے، ماڈل پر مبنی پیداوار لائن حاصل کرنے کے لیے۔ ملٹی ڈیٹا سورس انفارمیشن فیوژن، مجرد مینوفیکچرنگ سسٹم میں فیصلہ سازی کے لیے طاقتور ڈیٹا سپورٹ فراہم کرنے کے لیے۔

سازوسامان کی پیشن گوئی کی بحالی کا منظر: صنعتی سامان کی دیکھ بھال کو تین اقسام میں تقسیم کیا گیا ہے: بحالی کی بحالی، حفاظتی دیکھ بھال، اور پیش گوئی کی دیکھ بھال۔بحالی کی بحالی کا تعلق سابق پوسٹ فیکٹو مینٹیننس، احتیاطی دیکھ بھال، اور پیش گوئی کی دیکھ بھال کا تعلق سابقہ ​​مینٹیننس سے ہے، سابقہ ​​وقت، آلات کی کارکردگی، سائٹ کے حالات اور سامان کی باقاعدہ دیکھ بھال کے دیگر عوامل پر مبنی ہے، کم و بیش انسانی بنیادوں پر۔ تجربہ، مؤخر الذکر سینسر ڈیٹا کو جمع کرنے کے ذریعے، آلات کی آپریٹنگ حالت کی اصل وقتی نگرانی، ڈیٹا کے تجزیہ کے صنعتی ماڈل کی بنیاد پر، اور ناکامی کے وقت درست انداز میں پیش گوئی کرنا۔

صنعتی معیار کے معائنے کا منظر نامہ: صنعتی وژن انسپکشن فیلڈ کوالٹی انسپکشن فیلڈ میں پہلا روایتی خودکار آپٹیکل انسپکشن (AOI) فارم ہے، لیکن AOI کی ترقی اب تک بہت سے نقائص کا پتہ لگانے اور دیگر پیچیدہ منظرناموں میں مختلف قسم کے نقائص کی وجہ سے ہوئی ہے۔ اقسام میں سے، خصوصیت نکالنا نامکمل ہے، انکولی الگورتھم خراب توسیع پذیری، پروڈکشن لائن کو کثرت سے اپ ڈیٹ کیا جاتا ہے، الگورتھم کی منتقلی لچکدار نہیں ہے، اور دیگر عوامل، روایتی AOI نظام کو پیداوار لائن کی ضروریات کی ترقی کو پورا کرنا مشکل ہو گیا ہے۔لہذا، AI انڈسٹریل کوالٹی انسپکشن الگورتھم پلیٹ فارم جس کی نمائندگی ڈیپ لرننگ + سمال سیمپل لرننگ کرتا ہے آہستہ آہستہ روایتی بصری معائنہ اسکیم کی جگہ لے رہا ہے، اور AI انڈسٹریل کوالٹی انسپکشن پلیٹ فارم کلاسیکل مشین لرننگ الگورتھم اور ڈیپ لرننگ انسپکشن الگورتھم کے دو مراحل سے گزرا ہے۔