行業(yè)智能化升級(jí),，邊緣AI的典型應(yīng)用場(chǎng)景 智慧城市 隨著城市規(guī)模的不斷擴(kuò)大,，數(shù)據(jù)呈現(xiàn)地理分布的特性,，需要邊緣AI提供對(duì)時(shí)延敏感設(shè)備的監(jiān)控和智能控制。 通過邊緣計(jì)算支撐智慧城市大規(guī)?；A(chǔ)設(shè)施的計(jì)算和服務(wù),，可以實(shí)現(xiàn)終端設(shè)備的低時(shí)延應(yīng)用，也可降低帶寬占用,，這對(duì)城市中海量物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備是很有必要的,。 通過AI來協(xié)同和調(diào)度城市基礎(chǔ)設(shè)施，應(yīng)用到公共安全,、城市管理,、交通出行、智慧社區(qū)等領(lǐng)域,，實(shí)現(xiàn)整個(gè)城市的資源較佳利用,。 制造業(yè) 在工業(yè)制造領(lǐng)域，邊緣AI將在智能工廠的發(fā)展中發(fā)揮越來越重要的作用,。在工業(yè)4.0模式的推動(dòng)下,，智能工廠將把先進(jìn)的機(jī)器人和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用到軟件服務(wù)和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)中，提高產(chǎn)能,，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)效率較大化,。 邊緣AI利用各種傳感器來控制和管理指令，明xian提高控制效率,，減少誤差,。 邊緣AI計(jì)算機(jī)可以單獨(dú)自主的在幾毫秒內(nèi)對(duì)輸入做出響應(yīng)，要么進(jìn)行調(diào)整以解決問題,，要么立即停止生產(chǎn)線以防止嚴(yán)重的安全事故發(fā)生,。哪家公司技術(shù)實(shí)力強(qiáng)，質(zhì)量過硬,？大連智能化AI邊緣網(wǎng)關(guān)

智慧地鐵車站 智慧新車站就是在原有的數(shù)字化,、智能化車站的基礎(chǔ)上，充分利用人工智能,、大數(shù)據(jù),、云計(jì)算AIOT、數(shù)字孿生等新一代技術(shù),，面向乘客提供多維度體驗(yàn),、面向維保提供智能運(yùn)維數(shù)據(jù)支撐、面向站務(wù)提供全景管控,、面向管理提供決策支持,，實(shí)現(xiàn)更安全的運(yùn)營(yíng),、更智慧的服務(wù)、更高效的管理目標(biāo),，在全息感知,、智能分析、全景管控,、準(zhǔn)確便捷,、主動(dòng)進(jìn)化五個(gè)方面開展智慧系統(tǒng)建設(shè)工作。 成都瀚視智能技術(shù)有限公司視頻AI邊緣網(wǎng)關(guān)助力地鐵車站智能化轉(zhuǎn)型升級(jí),。沈陽AI邊緣網(wǎng)關(guān)大概價(jià)格哪家公司有AI算法定制化服務(wù)能力,？

如何選擇合適的邊緣計(jì)算機(jī) 大多數(shù) IIoT 數(shù)據(jù)未經(jīng)分析 連接到互聯(lián)網(wǎng)的工業(yè)設(shè)備近年來增長(zhǎng)迅速，預(yù)計(jì)到 2025 年將達(dá)到 416 億個(gè)終端,。更令人難以置信的是每臺(tái)設(shè)備產(chǎn)生的驚人數(shù)據(jù)量,。手動(dòng)分析制造裝配線上傳感器生成的所有信息，可能需要花費(fèi)畢生的精力,。在《哈佛商業(yè)評(píng)論》的一篇關(guān)于數(shù)據(jù)策略的文章中指出,，在制定決策的過程中，組織的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)往往只有不到一半得到有效的利用,，不到 1% 的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)被分析或應(yīng)用,。 IP 攝像機(jī)每天生成的視頻數(shù)據(jù)將近 1.6 EB，其中只有 10% 得到分析,。盡管有能力收集更多信息,，但這些數(shù)字表明，數(shù)據(jù)分析存在驚人的差距,?？咳肆κ菬o法分析產(chǎn)生的所有數(shù)據(jù)的，這就是企業(yè)嘗試將 AI 和 ML 融入到 IIoT 應(yīng)用的原因,。 設(shè)想一下,，只靠人工目視，在制造裝配線上,，每周 5 天每天 8 小時(shí)手動(dòng)檢查高爾夫球上微小缺陷的應(yīng)用場(chǎng)景,。即使有一大批檢查人員，每個(gè)人仍然會(huì)容易疲勞,，犯人因錯(cuò)誤,。同樣，人工目視檢查鐵路軌道緊固件,，只能在列車停運(yùn)后的半夜進(jìn)行,，不只耗 時(shí)，而且做起來很困難。人工檢查高壓電力線和變電站設(shè)備,，還會(huì)使工作人員面臨額外的風(fēng)險(xiǎn),。

智慧工地 邊緣計(jì)算：采用分布式AI算力設(shè)備，將多路視頻的AI算力需求分?jǐn)偟蕉鄠€(gè)子設(shè)備,，此方案相較于傳統(tǒng)的GPU服務(wù)器優(yōu)點(diǎn)是：1）同等算力體積更小,，機(jī)房部署占用更少空間，且可支持戶外的箱體內(nèi)部署,，功耗更低，綠色環(huán)保,，2）可擴(kuò)展性強(qiáng),，性價(jià)比高，當(dāng)所需分析視頻路數(shù)超過一定數(shù)量時(shí)比如16路或32路時(shí),，一臺(tái)主流GPU服務(wù)器難以承載,，且擴(kuò)充GPU服務(wù)器成本高昂，而選用低功耗AI邊緣計(jì)算網(wǎng)關(guān)可以支持4-16路的視頻分析,，成本更經(jīng)濟(jì),，3）可靠性高，多路視頻AI分析的分布式計(jì)算,，當(dāng)某一AI邊緣網(wǎng)關(guān)發(fā)生異常狀態(tài)時(shí),，不影響其他設(shè)備正常工作，對(duì)整體系統(tǒng)工作狀態(tài)影響面較小,，且小型化設(shè)備便于更換維護(hù),，系統(tǒng)故障恢復(fù)時(shí)間更短。 實(shí)時(shí)文字轉(zhuǎn)語音播放：視頻分析安全預(yù)警系統(tǒng)中采用實(shí)時(shí)文字轉(zhuǎn)語音技術(shù),，能將AI算法分析出的預(yù)警事件,，按照“某點(diǎn)位發(fā)生某某事件或行為”的方式，實(shí)時(shí)在后臺(tái)推送出語音廣播告警,，從而極大程度解放監(jiān)控中心工作人員的眼睛長(zhǎng)期盯屏的工作強(qiáng)度,，同時(shí)也避免了視頻畫面太多，監(jiān)控中心人員無法完全兼顧而漏掉一些安全隱患事件的可能性,。哪家公司有智慧門店解決方案,？

行業(yè)智能化升級(jí)，邊緣AI的典型應(yīng)用場(chǎng)景 智能汽車 具備智能駕駛輔助的汽車在行駛過程中會(huì)產(chǎn)生大量數(shù)據(jù),，這些數(shù)據(jù)可能是汽車自身數(shù)據(jù),、如時(shí)速、油門與剎車開度等,，也可能是雷達(dá),、視覺等外部傳感器探測(cè)的數(shù)據(jù)，在車路協(xié)同場(chǎng)景中,，甚至還會(huì)有其他車輛的位置,、速度,，及電子路政設(shè)施的交互數(shù)據(jù)。 汽車在道路上行駛時(shí),，如果這些數(shù)據(jù)全部需要上傳云端處理后再反饋車輛,，就會(huì)產(chǎn)生嚴(yán)重的安全隱患，如果恰巧汽車行駛在無信號(hào)的山洞,、隧道中,，或信號(hào)故障、干擾的區(qū)域,，云計(jì)算失聯(lián),，汽車無法自主進(jìn)行決斷是非常可怕的,。 所以要借助邊緣AI計(jì)算機(jī)給予汽車相應(yīng)思考能力,，讓汽車不需要云計(jì)算即可做出“潛意識(shí)”的正確反應(yīng)。哪家公司有現(xiàn)貨產(chǎn)品供應(yīng),？呼和浩特AI邊緣網(wǎng)關(guān)技術(shù)

哪家公司有智慧景區(qū)解決方案,？大連智能化AI邊緣網(wǎng)關(guān)

如何選擇合適的邊緣計(jì)算機(jī)——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(shè)備每天都會(huì)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(wù)器進(jìn)行存儲(chǔ)或處理，需要相當(dāng)大的帶寬,、可用性和功耗,。在很多工業(yè)應(yīng)用中，尤其是位于偏遠(yuǎn)地區(qū)的高度分散的系統(tǒng)中,，不間斷向中心服務(wù)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(chǔ)設(shè)施，部署和維護(hù)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(wù)的工業(yè)應(yīng)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(chǔ)成本,，并提高網(wǎng)絡(luò)可用性，IIoT 應(yīng)用正將 AI 和 ML 功能部署到網(wǎng)絡(luò)邊緣,，以直接在現(xiàn)場(chǎng)啟用更強(qiáng)大的預(yù)處理功能,。更具體地說，邊緣計(jì)算處理能力的進(jìn)步，使 IIoT 應(yīng)用能利用邊遠(yuǎn)位置的 AI 決策能力,。大連智能化AI邊緣網(wǎng)關(guān)

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