為工業(yè)AIoT選擇合適的邊緣計算機在將人工智能引入工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應用時，有幾個關(guān)鍵問題需要考慮。盡管與訓練AI模型有關(guān)的大部分工作仍然在云中進行，但較終企業(yè)還是需要在現(xiàn)場部署經(jīng)過訓練的推理模型。AIoT邊緣計算本質(zhì)上是在現(xiàn)場進行AI推理，而不是將原始數(shù)據(jù)發(fā)送到云端進行處理和分析。為了有效運行AI模型和算法，工業(yè)AIoT應用需要可靠的邊緣硬件平臺。要為工業(yè)AIoT應用選擇合適的邊緣計算機時，請考慮以下因素：1.人工智能不同實施階段的處理要求；2.邊緣計算水平；3.開發(fā)工具；4.環(huán)境問題?！皩τ陉P(guān)鍵任務的工業(yè)應用，必須能夠盡快分析原始數(shù)據(jù)?！蹦募夜居杏布a(chǎn)品定制化服務能力？合肥附近AI邊緣網(wǎng)關(guān)

如何選擇合適的邊緣計算機——將AI轉(zhuǎn)移到IIoT邊緣？在物聯(lián)網(wǎng)(IoT)基礎設施上使用人工智能(AI)的軟件應用，被稱為“AIoT”。構(gòu)建AIoT應用程序的3個階段包括：數(shù)據(jù)收集、訓練和推理。工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)和邊緣計算中的人工智能(AI)應用，為現(xiàn)場的實時決策和更智能的生產(chǎn)運營帶來了機遇。工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（IIoT）應用正在產(chǎn)生比以往任何時候都多的數(shù)據(jù)。在很多工業(yè)應用中，尤其是位于偏遠地區(qū)的高度分散的系統(tǒng)中，定期向中心服務器發(fā)送大量原始數(shù)據(jù)可能無法實現(xiàn)。為了減少延遲、降低數(shù)據(jù)通信和存儲成本，同時提高網(wǎng)絡可用性，企業(yè)正在將人工智能(AI)和機器學習(ML)轉(zhuǎn)移到邊緣，以便在現(xiàn)場進行實時決策和行動。這些在物聯(lián)網(wǎng)基礎設施上部署AI功能的應用，被稱為人工智能物聯(lián)網(wǎng)(AIoT)。盡管AI模型仍在云端進行訓練，但可以在邊緣計算機上部署經(jīng)過訓練的AI模型，從而在現(xiàn)場實現(xiàn)數(shù)據(jù)收集和推理。那么，如何為工業(yè)AIoT應用選擇合適的邊緣計算機呢？珠海AI邊緣網(wǎng)關(guān)招商加盟哪家公司有智慧監(jiān)所解決方案？

如何選擇合適的邊緣計算機——將AI轉(zhuǎn)移到IIoT邊緣？將AI轉(zhuǎn)移到IIoT邊緣IIoT系統(tǒng)的激增正在產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)。例如，在大型煉油廠內(nèi)，大量傳感器和設備每天都會生成1TB的原始數(shù)據(jù)。將所有這些原始數(shù)據(jù)，發(fā)送回公共云或私有服務器進行存儲或處理，需要相當大的帶寬、可用性和功耗。在很多工業(yè)應用中，尤其是位于偏遠地區(qū)的高度分散的系統(tǒng)中，不間斷向中心服務器發(fā)送大量數(shù)據(jù)是不可能的。即使企業(yè)擁有帶寬和足夠的基礎設施，部署和維護成本也非常高，數(shù)據(jù)傳輸和分析還存在大量延遲的情況。關(guān)鍵任務的工業(yè)應用必須能夠盡快分析原始數(shù)據(jù)。為了減少延遲、降低數(shù)據(jù)通信和存儲成本，并提高網(wǎng)絡可用性，IIoT應用正將AI和ML功能部署到網(wǎng)絡邊緣，以直接在現(xiàn)場啟用更強大的預處理功能。更具體地說，邊緣計算處理能力的進步，使IIoT應用能利用邊遠位置的AI決策能力。

將AI與IIoT相結(jié)合在前面討論的每個工業(yè)應用中，“AIoT”都可以提供降低勞動力成本、減少人為錯誤和優(yōu)化預防性維護的能力。AIoT是指在物聯(lián)網(wǎng)(IoT)應用中采用人工智能技術(shù)，以提高運營效率、人機交互以及數(shù)據(jù)分析和管理。那么我們所說的人工智能到底是什么，它將如何融入工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)？AI是研究如何構(gòu)建智能程序和機器，來解決傳統(tǒng)上由人解決的問題的一般科學領域。AI包括ML，ML是AI的一個特定子集，它使系統(tǒng)能夠通過經(jīng)驗自主學習和改進，而無需進行編程，例如通過各種算法和神經(jīng)網(wǎng)絡。另一個相關(guān)術(shù)語是“深度學習”（DL），它是ML的一個子集，其中多層神經(jīng)網(wǎng)絡從大量數(shù)據(jù)中學習。由于AI是一門覆蓋面非常廣的學科，本文主要討論的重點是計算機視覺或AI驅(qū)動的視頻分析。AI的其它子領域，通常與ML結(jié)合使用，實現(xiàn)工業(yè)應用中的分類和識別。從遠程監(jiān)控和預防性維護中獲取的的數(shù)據(jù)，到智能交通系統(tǒng)中控制交通信號的車輛識別，到農(nóng)業(yè)無人機和戶外巡邏機器人，再到工業(yè)產(chǎn)品的微小缺陷自動光學檢測等，計算機視覺和視頻分析正在為工業(yè)應用釋放更大的生產(chǎn)力和效率。哪家公司有智慧市政解決方案？

產(chǎn)品亮點：高性能AI邊緣計算硬件平臺，內(nèi)嵌神經(jīng)網(wǎng)絡計算加速硬件引擎?視頻內(nèi)容邊緣計算，節(jié)省大量視頻傳輸帶寬成本消耗?支持4路/8路/16路1080P視頻流的實時視頻內(nèi)容分析，秒級結(jié)果輸出?嵌入式Linux系統(tǒng)低功耗、高穩(wěn)定性?實時視頻分析畫面通過HDMI接口直觀呈現(xiàn)?多個USB3.0高速接口方便易用，支持大容量、高速文件存取?支持告警推送API接口，便于快速系統(tǒng)集成?體積緊湊，適應多種安裝場景?支持定制化場景訓練模型，助力行業(yè)客戶應用快速落地?支持智能視頻分析安全預警平臺的接入與統(tǒng)一管理，進行設備集群管理、消息推送、數(shù)據(jù)應用、報警聯(lián)動、算法模型在線升級等應用，滿足客戶更高級的業(yè)務需求哪家公司有AI算法定制化服務能力？成都AI邊緣網(wǎng)關(guān)優(yōu)勢

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城市基層管理及視頻場景分析平臺-智慧治理城市基層管理及視頻場景分析平臺有高空拋物監(jiān)測、電動車上樓監(jiān)測及獨居老人預警監(jiān)測三個應用場景。高空拋物監(jiān)測和電動車上樓監(jiān)測應用場景，采用智能視頻分析技術(shù)，及時發(fā)現(xiàn)小區(qū)的人為拋物和電動車入電梯的不安全行為，實現(xiàn)自動預警，及時通知物業(yè)管理人員和社會治理工作組進行及時處置和批評教育，監(jiān)測預警截圖、視頻截圖和歷史數(shù)據(jù)為各種糾紛、事故提供了完整、清洗的證據(jù)支撐，為打造我們城市的平安、和諧社區(qū)提供了有效的技術(shù)支持手段。獨居老人預警監(jiān)測應用場景，采用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實現(xiàn)對老人健康數(shù)據(jù)的遠程監(jiān)測，實現(xiàn)健康數(shù)據(jù)預警、實現(xiàn)人員定位、實現(xiàn)健康養(yǎng)老聯(lián)動關(guān)懷和處置。新技術(shù)的運用，助力城市健康養(yǎng)老開創(chuàng)新的局面，提升老人的獲得感和幸福感。合肥附近AI邊緣網(wǎng)關(guān)

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