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圖0:順豐科技是如何應用邊緣計算的?

來自順豐科技的資深架構師黃澤武將分享《物流行業如何應用邊緣異構計算提效》,介紹它們研發的慧眼深瞳項目。借此機會,我們對他進行了采訪,了解邊緣計算和慧眼深瞳的發展情況。

InfoQ:您對邊緣計算是如何理解的?邊緣計算有哪些典型的場景?

黃澤武:隨著互聯網特別是物聯網高速發展,邊緣計算技術也越來越熱,邊緣計算應用場景也越來越多。邊緣計算是相對于云計算而言的,總所周知,云計算是一種通過互聯網訪問、可定制的 IT 資源共享池,并按照使用量付費的模式, 這些資源包括網絡,服務器,存儲、應用、服務等。云計算的核心理念就是集中計算并通過網絡按需服務。

然而,云計算在帶來應用通用性、費用低廉等優勢的同時, 也帶來了數據安全,高延時等等問題。隨著 IC 集成度的提高及計算資源價格降低,邊緣計算模式越來越體現其優勢。邊緣計算,是一種分散式運算的架構,在這種架構下,將應用程序、數據資料與服務的運算,由網絡中心節點,移往網絡邏輯上的邊緣節點來處理。邊緣計算的核心理念就是去中心化和就近計算,滿足行業在實時業務、應用智能、安全與隱私?;さ確矯嫻幕拘棖?。邊緣計算的典型場景一般是對于實時性要求高,安全要求高。 比如自動駕駛、公安消防、工業互聯、智能家居、智慧城市等等方面。隨著技術的進步,相信未來會有越來越多的落地場景。

InfoQ:目前物流行業對于邊緣計算的應用有哪些先例,主要應用在哪些方面?

黃澤武:物流行業應用邊緣計算也有很多案例,從物流的收派端到物流中間流程都有涉及,比如業務終端的圖像識別,電子圍欄生成,物流軌跡的生成與跟蹤,無人倉庫的機器人使用,無人機派送等等。

InfoQ:順豐物流現在對邊緣計算的應用主要在哪些方面?

黃澤武:順豐物流目前采用邊緣計算模式的場景也是在實時性要求高的諸多場景,比如使用智能視頻分析 (IVA) 技術對遍布在順豐物流從收派、場院到機場等等全物流流程的大量攝像頭的實時和離線數據,根據不同業務需要進行結構化的分析從而提供給業務系統消費,比如使用物流網(IoT)技術的對場院的車輛,人員、物資等進行高效管理的道閘系統,場院管理系統等領域,可以說邊緣計算之花在順豐物流已經處處盛開。

InfoQ:慧眼深瞳項目是什么時候開始研發的,有哪些重要的里程碑?

黃澤武:基于攝像頭的邊緣計算系統也就是我們負責慧眼深瞳項目是在 2017 年初進行,也是物流行業相對比較早的涉足此領域。 這個項目主要的里程碑有三個,第一個是項目的價值驗證。在項目開始階段,我們采用 MVP 的方式對項目的可行性分析和技術穿刺,此階段為項目打下技術和團隊基??;第二個是產品成熟階段。此階段是將系統從能用變成好用的階段,我們在不停豐富我們的算法和數據,使得我們的算法的準確率和召回率能達到較高的水平,同時不停優化算法性能使得產品在相同的算力設備上有更高的性價比;第三個是產品的推廣階段,也正式我們當前的階段,此階段我們努力根據順豐內部和外部的需求,將產品形態豐富化系列化,硬件芯片涵蓋進口和國產,產品形態涵蓋服務端到嵌入式,服務形態涵蓋邊緣計算和 SaaS 服務等。

InfoQ:對于攝像頭的 AI 技術使用了哪些框架和算法?

黃澤武:AI 系統能形成生產力的必要條件是擁有足夠的數據支撐。順豐具有自己從收派端,場院,機場等全流程的完整數據。為了高效利用數據產生業務價值,根據不同業務要求,我們采取多種算法,比如在 IVA 領域采取深度學習算法,比如視頻時序分析,目標檢測,圖像分割,OCR 識別,行為識別與分析等,而在做系統決策方面主要采用強化學習,如 DQN-Learning, Sarsa,?Policy Gradients等,當然也有傳統圖像處理,比如光流,濾波去噪,形態學,頻域分析,機器學習等。而這些算法無一例外都需要更具我們業務需要和數據特性進行特定化的改造,從而提升準確率和召回率,而框架就基本采用業界流行的框架,比如 Caffe, TensorFlow, PyTorch 等等。

InfoQ:對于攝像頭拍攝視頻分析的計算節點設在哪里?

黃澤武:遵照邊緣計算的就近計算的原則,計算節點一般設置與攝像頭附近。然后根據不同場地具體情況和不同業務需求進行設計,比如中轉場具有比較穩定的供電和機房,我們的計算節點采用高性能服務器產品并設置在與 NVR 同一個局域網的機房;比如網點的硬件條件不滿足,我們采用性價比高的嵌入式產品并部署在攝像頭周邊;而對于計算量小的場景我們直接將計算前置到 IPC 中從而提升產品性價比。

InfoQ:慧眼深瞳系統未來計劃如何迭代升級?

黃澤武:系統的迭代升級是根據業務需求來演變的。在順豐物流內部,我們會不停豐富我們的場地類型,應用場景和數據多樣性,使得慧眼深瞳能在順豐物流中有更好的算法表現和更多的業務價值;同時,我們慧眼深瞳在服務好順豐內部同時,還要走出去,讓更多的物流相關行業享受技術紅利,因此我們會在產品形態、業務場景進行不停的豐滿,比如出提供邊緣計算的模式外,還可以將系統能力打包成 SasS 服務給物流相關方,使得其隨時隨地靈活應用。同時,在內部使用和外部使用過程中,我們要打造系統具有自成長,自更新的自我生命力。

InfoQ:如何看待 5G 在邊緣計算中的應用?

黃澤武:目前網絡計算在某些場景下上下行帶寬受限,使得數據無法上傳云端進行云端計算,云端數據也無法分發給各個邊緣節點進行計算。而當前的邊緣計算能有效解決上行帶寬不足導致計算延時大的問題,而 5G 將為邊緣計算提供帶寬,使這些關鍵任務應用程序能夠被推向網絡邊界,從而可以將云端數據分發給各個邊緣節點進行計算。邊緣計算將提供保證正常運行時間和性能所需的高可用性和容錯能力,至此邊緣計算的形態會更加豐滿,也大大增加邊緣計算節點的數量和多樣性,從而使得邊緣計算將有更大的用武之地。

受訪嘉賓介紹

黃澤武,順豐科技資深架構師,擁有 12 年大型軟件設計和開發經驗,主要關注的計算機視覺領域的 AI 相關技術。目前擔任慧眼深瞳項目的架構師和項目經理,主要負責計算機視覺領域的 AI 系統的邊緣異構計算架構和系統研發。

除了順豐科技黃澤武老師關于 AI 在物流行業的應用,你還可以在 QCon 北京 2019 看到語音識別的革新、日常視頻播放技術的智能升級等 AI 對產業升級的碩果。

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