隨著我們向智能邊緣設(shè)備邁進(jìn),人工智能、邊緣計(jì)算和邊緣數(shù)據(jù)庫(kù)管理的融合將成為預(yù)示快速、實(shí)時(shí)和安全解決方案時(shí)代的核心。展望未來(lái),組織可以專注于實(shí)施復(fù)雜的邊緣策略,以高效、安全地管理人工智能工作負(fù)載并簡(jiǎn)化業(yè)務(wù)中數(shù)據(jù)的使用。
由智能中央實(shí)體控制的自主機(jī)器艦隊(duì)的概念可能類似于反烏托邦科幻小說(shuō)故事。因此,與涉及人工智能的任何事情一樣,需要施加行為參數(shù)。在不遠(yuǎn)的將來(lái),自動(dòng)化邊緣設(shè)備完全有可能具有相互學(xué)習(xí)的能力。這將使其有能力代表我們做出越來(lái)越明智的決策,這將對(duì)行業(yè)和社會(huì)產(chǎn)生變革性影響。
邊緣計(jì)算不會(huì)取代集中式服務(wù)器和云計(jì)算的需求。相反,其將與這些元素結(jié)合起來(lái)創(chuàng)建一個(gè)超級(jí)連接的世界。專家預(yù)計(jì),計(jì)算能力將繼續(xù)在邊緣和核心之間劃分,個(gè)別用例以及連接性、成本和延遲考慮因素決定何時(shí)應(yīng)使用邊緣計(jì)算,而不是集中計(jì)算資源。
邊緣計(jì)算是一種分布式計(jì)算模型,它使計(jì)算和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)更接近選定的位置。它減少了延遲并提高了整體性能。根據(jù)市場(chǎng)和市場(chǎng)最近的一份報(bào)告,“邊緣計(jì)算市場(chǎng)到2028年的全球預(yù)測(cè)”,到2028年,全球邊緣計(jì)算市場(chǎng)規(guī)模將增長(zhǎng)1113億美元。它的年復(fù)合增長(zhǎng)率將達(dá)到15.7%。不斷增長(zhǎng)的市場(chǎng)規(guī)模證實(shí)了邊緣計(jì)算將在未來(lái)幾年發(fā)揮關(guān)鍵作用。因此,...
邊緣計(jì)算正在推動(dòng)計(jì)算機(jī)視覺(jué)進(jìn)入智能系統(tǒng)、智能設(shè)備和沉浸式體驗(yàn)的新時(shí)代。 邊緣計(jì)算的優(yōu)勢(shì)包括更快的處理速度、更高的安全性和實(shí)時(shí)洞察力,使其成為計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用的關(guān)鍵工具。邊緣計(jì)算通過(guò)在傳感器、手機(jī)和相機(jī)等設(shè)備上實(shí)現(xiàn)超快速處理和分析來(lái)增強(qiáng)計(jì)算機(jī)視覺(jué),而無(wú)需基于云的服務(wù)器。
人工智能(AI)不僅僅是一個(gè)技術(shù)流行語(yǔ),其是一種迅速重塑我們生活和工作方式的變革力量。當(dāng)我們站在一個(gè)新時(shí)代的頂端時(shí),人工智能技術(shù)已經(jīng)做好了未來(lái)的準(zhǔn)備,在各個(gè)領(lǐng)域釋放出前所未有的可能性。從醫(yī)療保健到金融、從教育到自治系統(tǒng),人工智能的影響是普遍而深遠(yuǎn)的。
邊緣人工智能在保持計(jì)算靠近數(shù)據(jù)源方面提供了性能優(yōu)勢(shì),在優(yōu)先考慮隱私保護(hù)時(shí)確保安全性,并在難以到達(dá)的位置收集數(shù)據(jù)時(shí)提供后勤優(yōu)勢(shì)。 企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者應(yīng)該了解的邊緣人工智能用例出現(xiàn)在各個(gè)垂直市場(chǎng)中。
解決特定挑戰(zhàn)的技術(shù)進(jìn)步使這些設(shè)備能夠在受限的環(huán)境中本地執(zhí)行復(fù)雜的功能——即尺寸、功率和內(nèi)存——正在使這種以云為中心的人工智能技術(shù)延伸到邊緣,新的發(fā)展將使邊緣的人工智能視覺(jué)無(wú)處不在。
想象一下,一個(gè)獨(dú)立思考的城市,確保貨物第一時(shí)間到達(dá),“分流”交通,讓緊急車輛到達(dá)目的地,甚至讓人們與丟失的寵物團(tuán)聚。這就是下一代智慧城市的前景——被稱為“認(rèn)知城市”。
了解 2023 年物聯(lián)網(wǎng)和邊緣計(jì)算之間的差異 在數(shù)字化轉(zhuǎn)型時(shí)代,物聯(lián)網(wǎng) (IoT) 和邊緣計(jì)算等新興技術(shù)徹底改變了我們與數(shù)據(jù)和設(shè)備交互的方式。 雖然這兩個(gè)概念是相互關(guān)聯(lián)的,并且旨在優(yōu)化數(shù)據(jù)處理和提高效率,但它們?cè)谟?jì)算中具有不同的用途。 在本文中,我們將深入探討物聯(lián)網(wǎng)和邊緣計(jì)算之間的細(xì)微差別和區(qū)別,探討它們的特點(diǎn)、應(yīng)用...