Array|AI +边缘计算——边缘人工智能真的存在吗？
EdgeAI不再处于蓝图阶段 。它已经进入主流应用 ， 并且以惊人的速度增长 ， 但是EdgeAI到底是什么呢?
【Array|AI +边缘计算——边缘人工智能真的存在吗？】Edge受到全球企业的喜爱 ， 作为一种新时代的感应技术 ， 它具有巨大的实时观察用户的能力 ， 以获得更多的意识 ， 采取智能有力的行动 。有争议的问题仍然存在 ， 边缘人工智能真的存在吗?专家说 ， 是的!例如 ， 带上您的智能手机 ， 只需注册并识别您的脸部 ， 它就能在几秒钟内解锁您的手机 。自动驾驶汽车是另一个复杂的例子 ， 其中汽车无需任何人工干预即可自行驾驶 。数据就在您的汽车或手机中 ， 没有时间将这些数据发送到云中并等待见解 。
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行业中的边缘人工智能
无论是在企业层面还是在个人层面 ， 我们都在使用EdgeAI的许多其他实例 。从提醒你交通状况的谷歌地图到语音再到文本算法 ， 智能人工智能无处不在 。EdgeAI拥有巨大的潜力 ， 根据Itractica的一份报告 ， 到2025年 ， AIEdge设备出货量将从2018年的1.614亿台增加到26亿台 。流行的人工智能支持的边缘设备包括头盔显示器、智能扬声器、手机、PC/平板电脑、汽车传感器、机器人、安全摄像头和无人机 。此外 ， 可穿戴健康传感器将具有很高的可采用率 。
EdgeAI最有可能使包括供应链和生产线在内的工业密集型应用受益 。特别是在新兴的工业物联网(IIoT)中 ， 企业将看到更实实在在的ROI 。例如 ， 制造业可以使用边缘AI进行预测性维护、故障排除和识别复杂物理系统中的问题 。此外 ， EdgeAI还可以用于自动化产品测试和检查 ， 以提高质量 ， 同时减少资源消耗 。
利用深度学习和边缘人工智能
EdgeAI的另一个应用是支持深度学习的智能相机 ， 它可以处理捕获的图像来跟踪多个物体和人 。直接在边缘节点上检测可疑活动 ， 而不是依赖于云 ， 这有时会很耗时 。智能摄像机可以通过流式传输数据来减少与远程服务器的通信 。这也可以减少远程处理和内存需求 。深度学习和EdgeAI应用最受关注的包括入侵者监控系统 ， 以保护房屋免受任何干预 。这对于保护房屋和监视老年人至关重要 。
文本到语音(TTS)和语音到文本(STT)是两个利用人工智能和数字语言(DL)的应用将功能推向边缘的两个例子 。例如 ， 汽车中的免提文本读写功能 ， 驾驶员可以在与信息娱乐系统交互的同时保持对汽车驾驶的注意力 。
随着AI边缘的转移 ， 做好准备迎接一系列正在发生的变化 。这些构造转变包括5G网络、智能设备等的出现 ， 以及对物联网设备的增长和需求 。随着未来的飞速发展 ， 企业将越来越多地使其系统“智能化” ， 这意味着市场将获得显著收益 ， 以满足智能边缘人工智能平台的计算需求 。
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