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AI +邊緣計算——邊緣人工智能真的存在嗎?

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EdgeAI不再處于藍圖階段。它已經進入主流應用,并且以驚人的速度增長,但是EdgeAI到底是什么呢?

 EdgeAI不再處于藍圖階段。它已經進入主流應用,并且以驚人的速度增長,但是EdgeAI到底是什么呢?

Edge受到全球企業的喜愛,作為一種新時代的感應技術,它具有巨大的實時觀察用戶的能力,以獲得更多的意識,采取智能有力的行動。有爭議的問題仍然存在,邊緣人工智能真的存在嗎?專家說,是的!例如,帶上您的智能手機,只需注冊并識別您的臉部,它就能在幾秒鐘內解鎖您的手機。自動駕駛汽車是另一個復雜的例子,其中汽車無需任何人工干預即可自行駕駛。數據就在您的汽車或手機中,沒有時間將這些數據發送到云中并等待見解。

 

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行業中的邊緣人工智能

無論是在企業層面還是在個人層面,我們都在使用EdgeAI的許多其他實例。從提醒你交通狀況的谷歌地圖到語音再到文本算法,智能人工智能無處不在。EdgeAI擁有巨大的潛力,根據Itractica的一份報告,到2025年,AIEdge設備出貨量將從2018年的1.614億臺增加到26億臺。流行的人工智能支持的邊緣設備包括頭盔顯示器、智能揚聲器、手機、PC/平板電腦、汽車傳感器、機器人、安全攝像頭和無人機。此外,可穿戴健康傳感器將具有很高的可采用率。

EdgeAI最有可能使包括供應鏈和生產線在內的工業密集型應用受益。特別是在新興的工業物聯網(IIoT)中,企業將看到更實實在在的ROI。例如,制造業可以使用邊緣AI進行預測性維護、故障排除和識別復雜物理系統中的問題。此外,EdgeAI還可以用于自動化產品測試和檢查,以提高質量,同時減少資源消耗。

利用深度學習和邊緣人工智能

EdgeAI的另一個應用是支持深度學習的智能相機,它可以處理捕獲的圖像來跟蹤多個物體和人。直接在邊緣節點上檢測可疑活動,而不是依賴于云,這有時會很耗時。智能攝像機可以通過流式傳輸數據來減少與遠程服務器的通信。這也可以減少遠程處理和內存需求。深度學習和EdgeAI應用最受關注的包括入侵者監控系統,以保護房屋免受任何干預。這對于保護房屋和監視老年人至關重要。

文本到語音(TTS)和語音到文本(STT)是兩個利用人工智能和數字語言(DL)的應用將功能推向邊緣的兩個例子。例如,汽車中的免提文本讀寫功能,駕駛員可以在與信息娛樂系統交互的同時保持對汽車駕駛的注意力。

隨著AI邊緣的轉移,做好準備迎接一系列正在發生的變化。這些構造轉變包括5G網絡、智能設備等的出現,以及對物聯網設備的增長和需求。隨著未來的飛速發展,企業將越來越多地使其系統“智能化”,這意味著市場將獲得顯著收益,以滿足智能邊緣人工智能平臺的計算需求。

責任編輯:華軒 來源: 千家網
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