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?
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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。
本文题目:AI+边缘计算――边缘人工智能真的存在吗?
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