据外媒报道，以数据为中心的AI（人工智能）类别制造商Akridata宣布推出行业首个边缘数据平台Akridata Edge Data Platform™，可创建和管理跨越Edge-Core-Cloud（边缘-核心-云）资源的智能数据管道和AI工作流。当来自物理分散的边缘（Edge）设备的丰富数据流创建无法组织、过滤、访问和处理的大量数据时，可能出现问题，而该Akridata软件可解决这些问题。目前，各个机构每天都会从单个自动驾驶设备收集数十TB（万亿字节）的数据。

凭借以数据为中心的AI类别中的第一个AI基础设施平台，Akridata提供了一个分散的结构和可扩展的流程，以提供精心策划、一致且相关的AI数据集。Akridata成立于2018年，旨在解决AI的数据问题。而解决这个百万兆级（Exascale-class）问题是将AI从实验引入现实世界生产的必要条件。

（图片来源：Akridata）

丰田汽车北美公司工程总监Kishore Jonnalagedda表示：“ADAS/AV（高级驾驶员辅助系统/自动驾驶汽车）的多样化要求很多，包括深度学习、云部署和车载服务等。而将所有这些联系在一起的是数据和海量数据问题。Akridata为我们带来了一个全面而新颖的解决方案，可以提高效率、降低成本并加速团队实现目标。我们将通过从边缘位置到云实现数据管道自动化，使数据科学和产品开发团队专注于眼前最重大的事情，即提供一流的ADAS/AV解决方案，并为所有人提供移动出行可能。”

该Akridata解决方案针对高级AI工作负载进行了优化，可为面向AI的数据组织、转换和过滤任务提供内置功能。该方案允许追踪和跟踪数据，从开始到结论，并支持可追溯的AI，进一步推动行业实现可解释人工智能（XAI）。此外，该方案还可以跟踪AI模型的演变过程，并将AI模型在该领域的行为与有助于特定设备或服务使用的特定模型的数据集联系起来。

Akridata联合创始人兼首席执行官Kumar Ganapathy表示：“通过推出集成的Edge-Core-Cloud数据平台，Akridata解决了所有现实世界AI系统的核心数据问题，从而使在全球实现自动驾驶成为可能。未来，AI与数据紧密相关。Akridata自成立以来就专注于AI数据，因此Akridata具有先发优势。我们很高兴推出以数据为中心的AI类别中的首个基础设施产品，并能与丰田汽车公司北美分公司（Toyota Motor Company North America）等客户合作。”

Akridata创新的解决方案支持深度学习与推理、边缘商务（Edge Commerce）、数据治理（Data Governance）和企业应用程序的集成。该方案专为解决因提供高级AI、自动驾驶备和无人值守服务而带来的百万兆级的数据挑战而开发。

AI数据复杂性

自动驾驶世界依赖于使用大量复杂AI数据集的持续深度学习，因此必须在Edge-Core-Cloud资源中组织、过滤、跟踪和处理数据流。而这些数据流十分丰富，如视频和激光雷达数据等，主要由固定或移动边缘设备生成。很多设备都会在Edge生成大量数据，例如，处于测试阶段的自动驾驶汽车可以在一天内生成数TB的数据。据行业专家称，到2025年，生成的175泽字节（Zettabytes）新数据中， 75%的数据将来自Edge。

Microsoft Azure的HPC（高性能计算）/AI生态系统和工作负载孵化首席项目经理Kurt Niebuhr表示：“特别是对于AD/ADAS开发等较新的工作负载，HPC/AI工作流越来越多地面对百万兆级数据挑战。对着从智能边缘设备到云的持续数据流输出，市场对于数据管理具有巨大需求，因为管理对于后续AI和软件开发及验证管道十分必要。以数据为中心的AI决方案，如Akridata的边缘数据平台就可满足上述需求，并能帮助客户将其分析和模型的精密性与高质量和相关的数据进行匹配。”

该智能Akridata边缘数据平台是分布式的，有助于优化跨边缘、核心和云的数据处理、存储和移动。Akridata平台现已上市，并已证明可以将访问正确数据的时间缩短十倍，计算和存储的使用效率提高四倍，数据科学家和机器学习工程师的生产力提高两倍。