边缘AI能为你做什么(而云不能)?

边缘AI能为你做什么

延迟问题十分重要。因此,提升边缘计算能力具有重要意义。

最近,IBM Watson的CTO Rob High在接受采访时对PC Magzine杂志说:“边缘环境中有太多的数据,把云计算的一些性能引入到边缘设备是十分有意义的。”

他提出了一个很好的观点。数据处理和人工智能如果更靠近物联网设备,边缘计算机可以做出实时决策,以适合的速度、智能性和总体可靠性进行工作,这在基于云的解决方案中是不能实现的。

这是一种改变游戏规则的方法,最新的片上系统(SoC)神经处理器——就像威盛 ALTA DS 3边缘AI系统中的那些—有加速关键性“深度学习”应用的能力,包括图像识别、语音识别、数据分析和自然语言处理。

正如Gartner的Tom Bittman在《边缘会吃掉云》(The Edge Will Eat The Cloud) 一文中写道:“由于人们需要实时地与数字辅助现实进行交互,在数英里以外的数据中心等待是不行的。延迟这个问题十分重要。在这里我只会停留几秒钟时间,在我把目光移开之前,其实可以被展示吸引人的广告;当我开车时可以显示一直在找的那家商店;告诉我有个同事正朝我走来,帮我避开交通拥堵的路,现在立刻行动。”

零售行业的边缘AI

零售业将大大受益于边缘AI硬件。凭借威盛智能零售互动系统,商店可以立即发现被列入黑名单的购物者,而年龄和性别检测可以收集数据,让零售商更深入地了解他们的购物者。

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现代商店是有效的小型数据中心,边缘计算解决方案有助于弄清他们的销售数据。

有了这些统计数据,数字标牌就可以显示有针对性的广告,而人脸识别技术可以用来自动检测VIP客户,让员工立即欢迎他们。华侨银行已报道其自动VIP计划取得巨大成功。

边缘AI能够为商店提供更智能的方式处理库存和商店布局。例如,京东在印度尼西亚有一个无收银员商店,它使用摄像头和边缘系统来帮助优化库存、数字标识和店铺管理。

运输行业的边缘AI

完全无人驾驶车辆是城市交通的未来,边缘计算(与人工智能处理)将是其发展的关键。使用先进的传感器和摄像机,无人驾驶车辆可以通过技术提升性能,从而使其更加安全有效。

例如,恩驰汽车公司用威盛Mobile360 ADAS系统打造了一辆无人驾驶电动公交车。这辆公交车在中国浙江省湖州亮相。

实时捕捉数据和做出驾驶决策的能力至关重要。这里,道路扫描LIDAR传感器将数据馈送到威盛Mobile360系统,该系统提供四台高分辨率摄像头,可拍摄公交车的360度视图。其他驾驶员工具包括车道偏离、碰撞警告、盲点检测和限速监测。仅凭云计算,不能处理所有数据并提供所需的决策速度。

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智能公交车必须捕获和处理一系列的情况数据,而这些数据只能通过车载计算能力实现。

边缘AI与医疗

在医疗保健领域,边缘计算和边缘AI已准备好改善网络连接并增强远程医疗/远程监测应用。

可穿戴设备提供了边缘计算的基本形式。手表和健身带可以监测穿戴者的健康状况,然后在云端共享设备处理数据。人工智能也可以被运用,例如,持续的葡萄糖监测系统可以让佩戴者实时监测血糖水平,让他们在问题发生之前接收警报。

未来,边缘处理对机器人外科医生的发展至关重要。就像无人驾驶汽车不能依赖网络连接或者遭受与云连接相关的轻微延迟一样,未来的机器人医生必须要做到无延迟控制。在边缘(而不是在遥远的数据中心)部署人工智能往往决定了至关重要的生死。

边缘AI与制造业

边缘计算和人工智能在制造业发挥着重要的作用。使用本地传感器控制和管理输出,显著地提高了效率,减少了误差。其优点是,边缘系统可以在毫秒内响应输入,要么进行调整以修复问题,要么关闭生产线以防止出现严重问题。

边缘AI也可以引入预测性维护。也就是说,传感器可以用来监控关键系统,AI用来预测何时可能发生错误。例如,英特尔在其半导体生产设施中安装的风扇过滤单元(FFU)中使用了加速度计。允许它在检测到故障时发送自动警报,创建主动维护计划并减少非计划停机时间

边缘AI与你

边缘AI可以对来自传感器和物联网设备的输入做出快速反应,让您进行实时、业务主导的决定。更好的洞察力、提高效率和减少停机时间只是边缘AI带来的一些好处。点击此处,了解更多关于威盛ALTA DS 3边缘AI系统的信息,看看它能为你做什么。

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