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边缘智能:人工智能的下一波浪潮
作者: 发布日期:2020-05-12

跟着人工智能和机器学习(ML)的选用率上升,以算法方式处理很多数据以完结核算意图的才能变得越来越重要。为了让数十亿衔接设备之间的数据使用程序的运用变得更高效、更有价值,将处理从会集的第三方云服务器迁移到涣散的、本地化的设备上处理(一般称为边际核算)的趋势越来越强。依据SARInsight&Consulting的最新AI/ML嵌入式芯片数据库,在2019-2024年期间,在2019-2024年期间,全球具有边际核算才能的AI设备的数量将以64.2%的复合年添加率添加。

边际数据核算,不需求需网络

EdgeAI选用算法并尽可能挨近物理体系处理数据-在这种情况下,是在硬件设备上本地进行的。长处是数据处理不需求衔接。数据的核算发生在开发数据的网络边际邻近,而不是在会集式数据处理中心。关于设备、技能和组件供货商来说,在边际处理能够和应该完结的处理之间确认恰当的平衡将成为最重要的决议计划之一。

边际智能:人工智能的下一波浪潮

提出的边际核算参阅体系结构模型(图片:欧洲边际核算联盟)

考虑到发生深度学习猜测模型的练习和推理引擎,边际处理一般需求Intel、高通、Nvidia和Google等供货商供给的x86或Arm处理器。AI加速器;以及处理高达2.5GHz、10到14核速度的才能。

时刻灵敏型使用程序的实时成果

考虑到不断扩大的商场以及对核算数据和才能的不断扩大的服务和使用需求,有几个要素和优点推进了边际核算的添加。因为对牢靠、适应性强和上下文信息的需求不断改变,大部分数据都在本地迁移到设备上处理,然后提高了功能和呼应时刻(不到几毫秒)、更低的推迟、更高的电源功率,因为数据保留在设备上,所以提高了安全性,而且因为数据中心传输被最小化而节省了本钱。

边际核算的最大优点之一便是能够保证对时刻灵敏的实时成果。在许多情况下,能够直接搜集、剖析和通讯传感器数据,而不必将数据发送到时刻灵敏的云中心。跨各种边际设备的可伸缩性有助于加速本地决议计划的速度。供给即时牢靠数据的才能可树立决心,添加客户参加度,并在许多情况下可抢救生命。想想一切的职业——家庭安全、航空航天、轿车、智能城市、医疗保健——即时确诊和设备功能的解说是至关重要的。

人工智能优势开展

像亚马逊、谷歌、苹果、宝马、群众、特斯拉、空客、弗劳恩霍夫、沃达丰、德国电信、爱立信和Harting这样的创新式企业现在都在承受并对冲它们在人工智能方面的押注。其间一些公司正在组成职业协会,如欧洲边际核算联盟(EECC),以协助教育和鼓励中小型和大型企业推进边际核算在制造业和其他工业商场的使用。

EECC建议的方针包含指定边际核算的参阅体系结构模型、开发参阅技能栈(EECC边际节点)、经过评价多种计划中的方法来确认距离和引荐最佳做法,以及与相关建议/标准化安排同步。

从边际往下看

人工智能和机器学习的前进为发明智能设备供给了很多的时机,这些设备能够感知周围的环境。对智能机器的需求将获益于多感官数据的添加,这些数据能够以更高的精度和功能进行核算。边际核算供给了一个时机,让人工智能数据在简直一切职业都能转化为实时价值。智能优势是人工智能技能开展和成功的下一个阶段。

(来历:互联网)


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