边缘智能技术指南：Palantir方案解析

全球正经历着来自边缘物联网传感器（涵盖无人机、风力涡轮机到制造机器人）所收集数据的急剧增长。随着数十亿新传感器和泽字节级额外数据即将上线，边缘领域既带来巨大机遇，也伴随显著挑战。过去，组织主要专注于获取将数据集成到集中平台的能力，以支持数据驱动的决策。但目前，这种策略逐渐变得不那么理想。许多高价值的潜在行动——无论是在军事作战还是制造过程中——都具有时间敏感性。将数据传回云端处理和分析，可能导致高优先级目标已移动位置，或运行故障已发生。竞争优势将属于那些能在边缘设备上、在可能断连的环境中于数秒内做出决策的组织。

Palantir边缘智能（Edge AI）是Palantir的人工智能编排与传感器融合引擎，支持在边缘设备和环境中实现自主决策。它专为时间和效率至关重要的场景设计，可在低带宽、低功耗条件下运行，包括无人机、飞机、船舶、机器人、建筑和卫星等平台。

本文探讨了组织通常如何实现边缘自主决策的目标，以及Palantir Edge AI的关键技术支柱。

01 开放模型管理基础设施

尽管大多数人工智能公司倾向于提供开箱即用的单一模型，但Palantir为组织提供端到端的人工智能/机器学习解决方案。Palantir可集成任何类型或复杂度的数据——例如海量传感器和流视频数据——然后执行数据质量、溯源和清洗等关键任务，从而为模型生成可用的数据资产。完整的人工智能/机器学习基础设施支持独立地对模型进行版本控制、测试、发布和部署。用户可插入来自任何供应商的模型，并并排比较其性能——从而避免人工智能解决方案常见的供应商锁定问题。

02 基于微模型的动态模型编排

当前人工智能/机器学习领域的最大挑战在于定义有价值、可解决的问题，并持续针对这些问题部署模型。Palantir Edge AI通过一项名为“微模型”的新技术来应对这一挑战。微模型是模块化的、围绕可衡量目标设计的、针对特定操作的模型。它们可以是自研的、开源的或第三方算法。

微模型与环境无关，能够独立运行或使用上游模型的输出。通过这种方式分离人工智能流水线的逻辑部分，Palantir Edge AI帮助组织将模型开发、评估和训练工作下放给内部团队和外部供应商——从而提升生产力、质量、迭代速度和发布节奏。

03 自适应运行时配置

为了在边缘提供灵活性，模型可以作为处理器串行或并行运行。串行运行允许模型利用上游模型的信息。并行运行有助于减少延迟并更高效地利用硬件。关键的是，用户可以实时热插拔模型，而不会中断系统中传感器数据的流动。这也意味着，如果一个模型崩溃，不会影响依赖该传感器输出的下游用户。Palantir Edge AI对模型及其依赖项进行容器化，允许组织将必要的库和驱动程序直接与模型打包，而无需依赖与Palantir或系统中第三方模型的协调。

04 轻量级、模块化接口，用于在远程或资源受限环境中执行关键计算过程

Palantir Edge AI可在组织的专用计算硬件或其他低SWaP（尺寸、重量和功耗）规格的设备上运行。在使用点部署可实现源自最高质量传感器、物联网和视频输入的最佳质量人工智能检测。该平台根据资源限制条件决定是否从设备传出信息。在限制较少的情况下，它可以传输所有原始输入和模型生成的丰富元数据。在限制较多的情况下，可将其配置为传输“仅元数据”流（例如，任何检测数据，以及位置经纬度/高程数据），这占用的可用带宽更少。在近期的操作测试中，Palantir Edge AI能够将比特率降低20倍，从而减轻了下行链路网络系统的压力。在微型规格设备上运行模型并校准数据传输，使得自主传感器工作成为可能。

05 简化并自动化复杂数据工程任务的工具

Palantir Edge AI提供了一个配置界面，允许所有用户（包括非技术人员）在实时传感器上配置高度复杂的人工智能流水线。该界面支持多种用例，包括视频稳定、目标检测、地理配准以及运动检测与预测。

06 实时便携式再训练

Palantir Edge AI中的算法可以在实时数据流上更新和部署，几乎无需停机，从而缩短模型再训练的反馈循环。团队可以根据输出质量、速度和带宽等因素对模型进行优化。

07 持续集成/持续交付

从边缘部署模型传回的决策和上下文元数据会流回核心的Palantir人工智能/机器学习基础设施，加速再训练过程。其结果是一个良性循环，实现了模型直至边缘的持续集成/持续交付。

·点击左下角“阅读原文”或复制以下网址查阅

https://www.zhuanzhiai.com/vip/c618d74225aca5886c421bfd8fc8f212

了解专知防务·欢迎微信添加专知助手，咨询服务：中文报告、资料定制

微信号：zhuanzhi_01