计算中心作用于赋能技术所涉及哪些方面

计算中心的赋能技术核心思想是以大数据为根本，通过打造集多项服务为一体的AI计算平台，包括人工智能AI算力、工业级AI算法、开放式AI服务，并通过网络以云服务形式向企业，单位及个人进行供应，赋能于环境，医疗，城市建设等等上百种产业。

本文将详细介绍云计算如何服务于边缘计算，人工智能，大数据和工业智能。最后将以半导体行业的解决方案为例，深入了解半导体行业是如何打造智能生活的。

计算中心作用于赋能技术所涉及的几个方面

本段内容将介绍云计算，边缘计算，人工智能，大数据和工业智能，这五个新时代技术中心大力发展的领域。这几个技术领域相辅相成，互相依赖，互相推动，才形成了如今高速发展的计算中心赋能各行各业的局面。

云计算

云计算是一个按使用量付费的模式，由网络、服务器、存储、应用、服务组成。各种终端通过互联网接入使用云上的服务。

通俗地讲，云计算的“云”就是存在于互联网上的服务器集群上的资源，它包括硬件资源(服务器、存储器、CPU等)和软件资源(如应用软件、集成开发环境等)，所有的处理都通过云计算提供商所提供的计算机群来完成。

随着人工智能，5G等高新技术的发展，对计算机的计算能力要求越来越高，对安全性及稳定性要求也随之提升，将应用部署到云端，可以免去更新换代产品和雇佣人力进行环境迁移对公司带来的不必要资金消耗。云计算也避免了地域的限制，程序依赖库也可以简单便捷的全部打包迁移。

云服务可以分为三类：软件服务(SaaS)，平台服务(PaaS)，基础架构服务(IaaS)。

边缘计算

边缘计算与云计算相互配合，首先进行边缘计算，完成“终端”数据处理，然后再由云计算完成“最终”数据处理的合作方式。

物联网自身所需要处理的数据非常庞大，不可能将所有的数据处理任务都发送到终端云计算平台，所以引入了边缘运算。这是一种分散式运算的架构，将各种运算移至网络中的边缘节点来处理，边缘节点更接近于用户终端设备，可以加快数据的计算，处理，减少传送数据的延迟。在这种架构下，数据的分析与预测结果更加准确。

5G时代将进一步推动边缘计算的发展(下文将解释5G方面的内容)，边缘计算在5G时代和工业生产领域都有快速的发展，“云计算+边缘计算”的服务方式不仅能够加快处理速度，同时能够保障核心数据留在本地，这样可以有效地保障企业的核心数据安全, 使企业安心上云，享受超算服务。

人工智能

AI 与云计算相辅相成，致力于包括自动驾驶，医疗机器人手术，诊断等领域，AI可以进行学习，而云计算则可以进行分析。

云端的三类应用：软件服务(software as a service - SaaS)，平台服务(platform as a service - PaaS)，基础架构服务(infrastructure as a service - IaaS)，可以与人工智能结合，使得云计算向更多的行业和领域垂直发展。

SaaS 允许用户通过Internet连接并使用基于云的应用程序。与人工智能的结合来拓展云计算的应用边界。SaaS可以实现分布式数据挖掘，为人工智能数据分析部分做出充分的准备。

PaaS 是云中完整的开发和部署环境，该服务实现了数据的分布式处理，多台云计算平台共同协作，高速完成数据的计算处理。数据库的分布式处理不但有效存储了数据，并且实现了数据库的容灾。

IaaS 是一种即时计算基础架构，可通过Internet进行配置和管理，实现存储环境的虚拟化，云计算与人工智能的结合可以有效降低开发难度。

大数据

数据依靠云计算变得有效。

光有大数据，只是一堆废弃的数据躺在那里;有了云计算，则可以对这些数据进行分析，变成有用的信息。例如在疫情期间追踪行程，确保国民人身安全。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。云计算的特色在于对海量数据进行分布式数据库架构，和分布式云存储、以及分布式的数据挖掘。

工业智能

智慧工厂是在数字化工厂的基础上，利用物联网的技术和设备监控技术加强信息管理和服务;通过大数据与人工智能分析平台，将云计算中由工厂设备产生的数据转化为实时信息，构建一个高效节能的、绿色环保的人性化工厂。

举一个简单的例子，智能农田，通过传感器将湿度传给大数据存储中心，再通过云分析平台得出最适宜的温度，并自动调节果蔬种植基地的室温。

计算中心的赋能技术应用领域

本段内容着重于从三个方面：5G，IoT，以及AI来介绍云计算如何推动科技发展和社会进步。

云计算推动5G发展

作为第五代移动通信技术， 5G 主要的目标是提高数据传输的带宽和速度、减少延迟、节省能源、降低成本、提高系统容量和实现大规模设备连接。例如智能生态系统，大量传感器和监控设备依托于5G技术对关键场所安防设备情况进行即时监控，并将获得的信息上传到云平台，再通过其上的AI应用进行智能分析。

云计算推动物联网(IoT)发展

在典型的物联网部署中，许多物联网传感器收集数据并将其发送到中心位置进行分析。物联网解决方案可以使用边缘计算系统交付各方面的数据，而不是将所有传感器数据直接发送到云中，这样做可以最大限度地降低通过云端传输所有信息的潜在安全风险。

云计算推动人工智能(AI)的发展

云计算的优势推动了人工智能的发展。因为人工智能算法方面，神经网络、机器学习、自主分析以及其他应用程序在某些特殊场景下，有快速的大数据运算的要求，这些即时的运算事件必须在实时或接近实时的时间进行，例如当自动驾驶汽车在高速公路下行驶或者连接的医疗设备正在为患者提供紧急救生服务时，云计算中的边缘计算便发挥巨大作用以满足需求。

半导体公司在大数据/人工智能领域的创新

新思科技，致力于电子设计自动化 (electronic design automation, 简称EDA)--- 芯片设计的软件部分。

EDA是芯片设计的软件部分，利用EDA工具，芯片的电路设计、性能分析、设计IC版图的整个过程都可以由计算机自动处理完成，提高了工作效率及芯片精度。因此，EDA技术想得到显著提升，必将结合云计算和人工智能。

云计算高效部署，可扩展性使得芯片生产快速而安全。机器学习使得芯片的涉及更加精密，深度学习等算法能够提高EDA软件的自主程度，机器学习可专门为芯片设计工程师提供仿真和验证工具。

下面以意法半导体为例，简要介绍半导体行业如何实际应用于智能工业、家居和物联网产品。

意法半导体(STMicroelectronics,简称ST)是全球领先的半导体公司，其通过无线网格传感器网络技术致力于智能驾驶、智能工厂，5G和物联网。

举例1: 在打造智慧城市方面，其解决方案是，通过多个传感器节点连接无线网格网络为核心，充分表现传感器所起到的重要作用。这些传感器节点可执行智能照明系统监控、智能垃圾监视，为维护城市环境和谐，良好治安做出杰出贡献。

举例2：无线连接的照明控制板能够实时监测灯光的耗电量。所有传感器节点的数据将通过网络传至一个显示器，以方便随时查看。

总结: 计算中心的赋能技术长远发展目标和挑战

本文详细介绍了计算中心如何作用于赋能技术及其应用领域, 半导体公司在大数据/人工智能领域的创新。

计算中心的赋能技术发展仍面对一些挑战。在互联网时代，数据隐私安全保护是最重要的一项服务。采用边缘计算推动智慧城市建设，可以从感知到的数据中获取大量隐私信息。随着边缘计算的发展，边缘节点上可用数据激增，边缘设备受到安全攻击的可能性变得很大。例如，通过对用电量或用水量的了解，可以很容易推测出市民住房是否有人在家。

新一代赋能技术利用大数据时代计算机服务虚拟化和云端化的趋势，通过半导体领域实现硬件方面的设施完善，外加5G，人工智能产业的兴起，去推动世界诸多产业更蓬勃健康的发展。将来，科学家以及半导体行业将更加致力于数据分析的准确性以及安全性，使得技术中心满足人类对于各个领域的期待。此外，高科技的兴起也给企业发展带来了挑战，许多企业发现，他们的管理模式，配套设施跟不上新一代计算中心的革新步伐，因此转型也需要企业克服重重困难，才会开启一个崭新的高科技之路。另一点值得注意的是，物联网并不意味着所有领域的完全自动化，而是人机配合使得生活更加舒适便捷，因此希望各位读者对待高科技抱着宽容的心态，与机器友好协调，打造智能生活。