你不知道的“云边协同”，将成为未来的主流模式

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5G, 人工智能与物联网技术的应用，正给转型中的制造业带来数据的爆发式增长。

制造业智能化转型最重要的部分，就是让工厂上下每个部分的数据得到高效流通与治理，让数据像燃料一样得到高效燃烧，发挥出更大的价值，构筑起更加高效、弹性的生产流程。

IDC 预测，2025 年，属于数据分析的全球数据总量将增长至原来的 50 倍，达到 5.2ZB。而这些数据，四分之三都将在集中式的数据中心之外的工厂、医院、零售商店中产生、计算。

但这些数据并非是孤立存在的，而是与万物相连接。这种连接分为两个方面：其一是连接海量的场景，其二是连接不同的新技术，最终形成一个完整的数字生态，并赋能于企业与国民的经济之中。

在“新基建”指导思想的出现，制造业转型被行业频繁提及的今天，很多企业感叹：工业企业行业众多，场景化和数据化也各不相同，针对工业应用场景的多样性，传统集中模式的云计算却未必是最优方案。

对他们来说，想要真正融合 5G、人工智能、大数据，IoT 等技术，并最终实现整体的降本增效，依然面临着一系列挑战。

制造业转型，“上云”就够了吗？

先看一看，智能化程度比较高的制造业企业，是怎么让不同技术密切配合、以适应不同场景的：

宁德时代是全球动力电池的龙头企业，而对宁德时代来说，动力电池每一颗电芯都需要经过严格地检测，才能保证质量与安全。这就需要在生产过程中进行严格的瑕疵检测与筛选。

整个过程，简单来说就是：通过部署在生产线的IoT 设备采集图像，生成数据。随后将数据交给边缘侧（所在工厂）的推理服务器进行标注，并与分析数据库比对给出最终结果，将瑕疵品排除。

这还没完，推理结果中如果出现了新的瑕疵特征，那么数据将被上传到云端服务器（宁德时代总部），对所有边缘设备的 AI 模型进行优化、训练，最终更新新的模型库，并将其部署到工厂。

这种“在靠近数据源头处就近提供边缘智能服务，并与云端服务器相互配合”的模式，被称为“云边协同”