技术分享 | EdgeX应用落地——零售、能源行业创新业务-Toy模板网

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技术分享 | EdgeX应用落地——零售、能源行业创新业务

关于2022 EdgeX中国挑战赛
2022 EdgeX中国挑战赛暨中关村国际前沿科技创新大赛EdgeX专题赛正式拉开帷幕。大赛由北京市科委、中关村管委会指导，由Linux基金会主办，由阿里云、百度智能云、EMQ、GSMA 5G IN、英特尔、InnoSpace、中科创达、VMware、紫竹ET孵化器等联合承办单位共同支持，将在线上线下同步开赛。
本次大赛分设两大赛道：医疗、教育、消费行业赛道和能源、工业、供应链赛道。大赛致力于构建一个物联网及边缘计算的学习和分享平台，基于EdgeX Foundry，针对不同赛道的多个应用场景，以共享技术投资解决行业技术问题。除了40w+人民币总奖励，参赛者还可以获得技术、资本、市场等一系列参赛回报。

为帮助参赛选手更好地了解并运用相关技术，本次大赛将在7月至9月持续开展3轮技术培训，涵盖初、中、高不同层级，帮助开发者系统学习智能边缘系统知识。我们邀请到来自英特尔、VMware、阿里云等多家机构的技术专家进行分享。

8月24日，中国连锁经营协会行业创新与发展部主任田芮丰，和英特尔网络与边缘集团负责能源行业战略业务拓展的朱昇伟为我们带来了第二场中级培训，培训主题为：零售、能源行业创新业务-边缘计算需求。本篇推文是中级介绍培训系列课程回顾的第三辑。（点击回顾：中级培训第二场-OpenVINO及EdgeX摄像头管理和推理平台）

本次培训嘉宾分别从零售行业和能源行业的实际需求出发，讲述边缘计算在其中发挥的作用，以及如何真正将技术转化为可以商业落地的项目。

1. 零售行业创新业务-边缘计算需求

1.1 消费者的改变

首先，田芮丰主任为我们阐释了当前消费者改变的情况：
（1）目前中国面临着老龄化的威胁，经济领域呈现“银发经济”的特征
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图注：阿里研究院《后疫情时代的老年人数字生活》

（2）消费者表现出“Z时代”特征：
个性表达；自我实现；更加数字化

1.2 零售的改变

近年来，“商品力”这一概念被不断强调，为了了解和服务好消费者，商品往往需要具备“商品+服务+文化”三方面因素。
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图注：相隔100米，两家便利店完全是两个世界

对于零售企业来说，场地是一个十分重要的构建消费者粘性的因素，场地可以根据不同场景打造不同主题（例如日本零售行业的52周MD），为消费者提供不同的体验，从而提高消费者对品牌或门店的忠诚度。

在消费者方面，零售行业需要做好：全域接触+学会营销+做好私域
技术分享 | EdgeX应用落地——零售、能源行业创新业务对零售企业来说，未来行业的核心便是供应链，但这也正是目前许多服务商所忽视的。
图注：某品牌零售商及经销商的变化

技术分享 | EdgeX应用落地——零售、能源行业创新业务 图注：全流程无人化，规模化应用近千个机器人

1.3 企业技术需求与零售技术应用方向

（1）企业数字化转型需求：
数字化转型深水区
技术需求个性化/差异化
服务商角色转变

（2）零售技术应用方向：
端到端供应链数字化融合（基于CCFA零售数据新基建API专项标准）
数据资产和网络安全
数据科学（AI+机器学习+大数据）
区块链技术（Black Chain）
智能硬件与边缘计算
云计算
RPA+LCAP

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关于零售场景的联合预测，主要应当考虑以下方面：
（1）场景描述：零供双方根据商品日销、促销计划、库存水平及供应能力，预测销售额及订货额，并制定相应生产和配送计划。
（2）价值共创：现金流改善。
（3）案例收益：
库存天数降低5~7天
订单满足率+5~10%
（4）所需数据：
销售数据（零售商提供）
促销计划（零售商提供）
生产计划（品牌商提供）
执行据（双方提供）

2.电力世界与数字世界的融合

2.1 电力行业的数字化转型

朱昇伟首先介绍了电力的数字化转型：电力行业正在快速转型，分布式发电、可再生资源、智能电网、储能和专业消费者等因素则在加速这一转型。通过拥抱分析、大数据和数字平台等数字化趋势，公司可获得前所未有的洞察和创新型业务模式，从而创造更大的价值和实现更大的竞争优势。
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图注：分布式的边缘智能

对电力行业的市场趋势和2030年远景展望，讲师分享了以下预测：
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通过支持电力数字化转型，构建新型电力系统边缘计算平台，我们将会获得丰厚的价值与回报，其中包括减少故障、提升客户服务、减少电力损失以及升级电子科技等，预计将创造1.3万亿美元的产业价值、2+万亿美元的社会影响，以及3870亿美元的由资产绩效管理带来的价值。
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图注：以数据为中心的新商业模式——新型电力系统

2.2 电力巡检和变电站AI

在电力巡检和变电站AI方面，Intel提供的支持有：
（1）敏感性-英特尔提供AI架构和性能Benchmark
（2）视频OEMs+电网授权的OEM=全方案覆盖
（3）巡检端边生态-OEM，巡检机器人，算法
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图注：电力巡检和变电站AI案例

电力巡检和变电站AI——巡检移动机器人
（1）线路巡检
110kV+电力线路：150万公里
电力巡检规程：12次巡检/年
总计年线路巡检里程：1800万公里
3倍中国总公路里程
（2）站级巡检
35kV+变电站：8万座
10kV+二级变电站：500万座

2.3 数据中心碳中和计算技术

通过计算来降低由算力本生所带来的碳排放问题
数据中心PUE<1.4是当前政策层面下的碳中和刚需
通过在数据中心安装多种传感器收集历史和实时数据，包括温度传感器，湿度传感器
在本地边缘服务器通过历史和实时数据构建CFD热仿真模型
建立基于再增强学习的模型来通过PLC来实时调整空调和水冷参数

Infrastructure and set up
（1）数据中心深度冷却边缘服务器
Connect to Central Control system and Deep Cooling machine via Ethernet
Connect to Local power Environment monitoring system
（2）Deep Cooling Machine Edge Server
Connect to PLC via Ethernet
Connect to deep cooling local cloud server

碳中和计算技术-让碳中和进程通过计算来加速实现
计算本身是具有代价的
数据中心正在行动
碳迹追踪与数字化精益能源管理
跨数据中心动态降频技术和基于“绿色算法”的数据中心冷却技术（IT&OT）
实现平均20%的能效提升
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图注：VMware, Intel, Quarkdata共筑数据中心碳结晶