火山引擎边缘云亮相 Force 原动力大会,探索 AI 应用新范式

5月15日,2024 春季火山引擎 FORCE 原动力大会在北京正式举办。大会聚焦 AI 主题,以大模型应用为核心、以 AI 落地为导向,展示了火山引擎在大模型、云计算领域的实践应用,携手汽车、手机终端、金融、消费、互联网等领域的专家和企业技术带头人,共同探讨 AI 时代的转型机遇。

图片

火山引擎边缘云以“连接与计算无处不在,让AI触手可及”主题在大会展区亮相。边缘智能 AIoT 多模态推理解决方案、协同扣子连接物理世界等内容吸引了参会嘉宾驻足参观、讨论。

图片

01  边缘智能 AIoT,拓展大模型场景边界

大会展区,火山引擎边缘云展示了边缘智能 AIoT,拓展大模型场景边界。在基础设施上,火山引擎边缘云实现就近接入、查询加速、自动重试、故障迁移等能力;在解决方案上,火山引擎边缘云支持灵活定制、模型加密、分发加速、低代码编排;在应用开发上,火山引擎边缘云协同扣子连接物理世界,支持设备建模、设备理解、智能交互。

  • 提升开发效率:结合多模态大模型高效开发场景化应用,支持低代码可视化操作,提升开发效率

  • 协同扣子连接物理世界:边缘智能将物联设备抽象并封装成插件,结合工作流将扣子智能体拓展到物理世界

图片

更引人注意的是边缘智能协同扣子平台的互动展示,在这里,扣子平台通过 API ,调用火山引擎 AIoT 解决方案,将虚拟 bot 拓展至现实物理场景。

在大会现场,观展嘉宾可以向部署在边缘智能设备上的 bot 进行提问,bot 通过扣子平台搭建,拥有读取设备数据、操作控制等能力,为嘉宾提供实时解答。比如观展嘉宾可以问 bot 展区展位分布情况、目前的人流量等等,快速获取大会的最新进展。

图片

这就是边缘智能携手扣子平台打造的解决方案。在过去的实践中,当通过扣子平台创建的 bot 无法有效感知或操作物理世界实体时,大模型在物联网方面似乎无法做到真正落地,而边缘智能针对这一场景提出解决方案。

  • 抽象实体:边缘智能通过“物模型”完成对物理世界实体的抽象

  • 定制插件:对火山引擎边缘智能 openAPI 进行插件化封装,让用户实现 bot 与物理世界的联动

该解决方案具备丰富的应用场景:

1)食堂排队场景

  • 场景:用户可以通过扣子平台完成语义交互,比如问:现在食堂哪个档口排队较少?

  • 解决方案:扣子通过调用边缘智能接口,获取物理世界摄像机抓拍的视频、图片,统计分析食堂档口人数,进而给用户反馈出真实的档口排队情况。

2)智慧厕所场景

  • 场景:在景区或城市人流量大的公共区域,人们希望能快速找到最近的厕所并减少排队。基于扣子和边缘智能方案,用户可以在扣子上询问:请查找附近空闲厕所位。

  • 解决方案:扣子通过调用边缘智能接口,基于边缘智能及厕所位感知设备的采集数据,可帮助用户查询到最近的厕所位置及厕所位空闲情况。

随着具身智能的来临,大模型将更多的与物理世界实体产生联动。边缘智能 AIoT + 扣子 联合解决方案也将有更多落地场景,切实提升人们生活质量。

02  连接与计算无处不在,让 AI 触手可及

当前,人工智能技术和产业持续保持高速发展的态势。Precedence Research 预测,到 2030 年,全球人工智能市场规模将达到惊人的 114554 亿元,2023年-2030年间保持复合增长率 35% 以上。产业高速发展必然会对资源提出更高要求,网络也需要在带宽、并发、延时、稳定性、弹性、海量终端灵活接入、跨境加速等方面达到更高水准。

火山引擎边缘云原生操作系统纳管边缘异构算力资源,兼具小型化、轻量化、集成化,为 AI 场景提供低延时、广覆盖的 Serverless 异构算力,作为统一底座支撑着 AI 应用向云边端结合的混合架构方向演进。

火山引擎边缘云依托全球分布式云网基础设施,支持智能应用就近上云,让用户更便捷地享用 AI 服务。

  • 超大规模:全球 2500+ 节点, 150Tbps 带宽,20 亿+终端

  • 超低时延:1-40ms 广域网络接入,支持网络传输优化及智能路径择优

  • 万物互联:支持亿级并发,海量、多形态智能终端的就近接入

  • 云边端一体:资源全局调度,为用户提供无限弹性能力

  • 安全加速:基于成本、质量的智能全局加速,支持分布式安全防护能力


火山引擎边缘云打造分布式边缘云异构算力解决方案,为用户就近提供多形态异构算力,支撑AI应用迈向云边端结合新架构。

  • 异构硬件纳管:支持边缘AI一体机、边缘服务器等多种物理硬件,提供裸金属/虚机/容器等多样化算力服务

  • 低时延算力:覆盖现场边缘、近场边缘、云边缘基础设施,为AI业务就近提供算力接入

  • 小型化与轻量化:支持算力、服务混合部署,集群功能按需调配,最大化利用可用资源

  • 全局资源调度:打破局部资源限制,统一调度全局资源,支持跨区域弹性调度和跨节点容灾迁移

  • 云边端协同:通过云边、边边数据通道和网络基础设施,为业务提供云、边、端高效连接和数据交换

END

面向未来,火山引擎边缘云将紧紧跟随科技发展方向,在夯实技术底座的同时,不断探索边缘智能与 AI 的结合,希望能与更多行业伙伴达成合作,探索更丰富的、面向多行业的创新应用场景,助力产业蓬勃发展。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/bicheng/14629.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

2024042102-array-list

数组 Array 一、前言 数组是数据结构还是数据类型? 数组只是个名称,它可以描述一组操作,也可以命名这组操作。数组的数据操作,是通过 idx->val 的方式来处理。它不是具体要求内存上要存储着连续的数据才叫数据,而…

js积累三(web页面一段时间未操作,退出登录)

//核心代码,已封装function CountDownLogout() {/* if 30 seconds no operation then logout */var maxTime 30; // seconds,可自行修改时长var time_time maxTime;/* 鼠标点击事件 */$(document).mousedown(function(){time_time maxTime; //…

EI会议的最佳论文奖是什么?如何申请?

EI会议的最佳论文奖通常是指在EI(工程索引,Engineering Index)收录的学术会议中,评选出的表现最优秀的论文奖项。以下是关于该奖项的一些基本信息及申请步骤: 最佳论文奖的含义 评选标准:最佳论文奖通常基…

多线程、进程、线程五种状态、synchronized、volatile、Lock、CAS、死锁、ThreadLocal

1、并发编程 并发编程三要素 原子性:只一个操作要么全部成功,要么全部失败可见性:一个线程对共享变量的修改,其他线程能够立刻看到有序性:程序执行的顺序按照代码的先后顺序执行 synchronized,Lock解决原…

前端vue 动态加载ts文件,动态调用ts内的方法

业务场景: 在某个业务场景中, 我们需要在数据库配置ts文件路径,和需要调用的函数名称, 前端需要再指定的场景下,触发对应的函数, 并执行处理逻辑,返回结果. 实现: 这是一个数据库配置生成的动态表单 动态校验的例子, 需要引用动态的函数校验 任意一个js文件, common1.ts c…

大模型日报|今日必读的 13 篇大模型论文

大家好,今日必读的大模型论文来啦! 1.MIT新研究:并非所有语言模型特征都是线性的 最近的研究提出了线性表征假说:语言模型通过操作激活空间中概念(“特征”)的一维表征来执行计算。与此相反,来…

CHI dataless 传输——CHI(4)

上篇介绍了read的操作类型,本篇我们来介绍一下dataless 目录 一、dataless操作概览 二、Non-CMO (Non-Cache Maintenance Operation) 1、CleanUnique 2、StashOnce and StashOnceSep 3、Evict 三、CMO (Cache Maintenance Operation) 一、dataless操作概览 名…

忍の摸头之术游戏娱乐源码

本资源提供给大家学习及参考研究借鉴美工之用,请勿用于商业和非法用途,无任何技术支持! 忍の摸头之术游戏娱乐源码,抖音上面非常火的摸头杀画面,看得我眼花缭乱,源码拿去玩吧; 目录说明 忍の摸头之术:域…

轻松同步:将照片从三星手机传输到iPad的简便方法

概括 想要在新 iPad 上查看三星照片吗?但是,如果您不知道如何将照片从三星手机传输到 iPad,则无法在 iPad 上查看图片。为此,本文分享了 7 个有用的方法,以便您可以使用它们在不同操作系统之间轻松发送照片。现在&…

EfficientSAM分割对象后求其中图像中的高

1 分割对象 EfficientSAM https://github.com/yformer/EfficientSAM 2 计算在图像中最高点即y值最小点 import os import cv2def read_images(folder_path):image_files [f for f in os.listdir(folder_path) iff.endswith(".jpg") or f.endswith(".png&quo…

虚拟化技术[1]之服务器虚拟化

文章目录 虚拟化技术简介数据中心虚拟化 服务器虚拟化服务器虚拟化层次寄居虚拟化裸机虚拟化VMM无法直接捕获特权指令解决方案 服务器虚拟化底层实现CPU虚拟化内存虚拟化I/O设备虚拟化 虚拟机迁移虚拟机动态迁移迁移内容:内存迁移迁移内容:网络资源迁移迁…

小短片创作-组装场景(一)

1、项目基础设置 通过第三人称模板,创建1个项目 1.自动曝光:关闭,因为要做专业的小短片,曝光需要手动控制。 2.扩展自动曝光中的默认亮度范围:启用 3.全局光照系统:选择屏幕空间光照(SSGI&am…

Transformer详解常见面试问题

文章目录 1. 各模块解决1.1 输入部分1.2 多头注意力(作者使用8个头)1.3 残差和LayerNorm1.4 Decoder部分 2.Transformer经典问题2.1 tranformer为何使用多头注意力机制?2.2 Transformer相比CNN的优缺点2.3 Encoder和decoder的区别&#xff1f…

Spring中RestTemplate用法

系列文章目录 文章目录 系列文章目录前言 前言 前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站,这篇文章男女通用,看懂了就去分享给你的码吧。 RestTemplate 是从…

自编译frida得一些记录

frida编译 这个过程坑肯定很多 但是只要大方向对得,解决掉每个小错误达到目的就ok得 # 就是想自己把frida代码done下来改一改 然后看看git clone gitgithub.com:frida/frida.git git fetch git checkout 14.1.3# 下载node包管理工具 apt install nvm nvm install …

Web Speech API(1)—— SpeechRecognition

Web Speech API 使你能够将语音数据合并到 Web 应用程序中。Web Speech API 有两个部分:SpeechSynthesis 语音合成(文本到语音 TTS)和 SpeechRecognition 语音识别(异步语音识别)。 SpeechRecognition 语音识别通过 S…

axios案例应用

1、Spring概述 Spring 是分层的 Java SE/EE 应用 full-stack 轻量级开源框架,以 IoC(Inverse Of Control: 反转控制)和 AOP(Aspect Oriented Programming:面向切面编程)为内核,提供了展现层 Spring MVC 和持久层。Spring JDBC 以及业务层事务管理等众多…

day16|二叉树的属性

相关题目 ● 104.二叉树的最大深度 559.n叉树的最大深度 ● 111.二叉树的最小深度 ● 222.完全二叉树的节点个数 二叉树的深度与高度 如图, 二叉树的深度表示:任意一个叶子节点到根节点的距离,是从上往下计数的,因此使用前序遍历…

2024年甘肃特岗教师招聘报名流程,速速查收哦!

2024年甘肃特岗教师招聘报名流程,速速查收哦!

python-鸡兔同笼问题:已知鸡和兔的总头数与总脚数。求笼中鸡和兔各几只?

【问题描述】典型的鸡兔同笼问题。 【输入形式】输入总头数和总脚数两个实数:h,f 【输出形式】笼中鸡和兔的个数:x,y 【样例输入】16 40 【样例输出】鸡12只,兔4只 【样例说明】输入输出必须保证格式正确。…