邊緣AI發(花說fā)源于邊緣計算。邊緣計算也稱爲邊緣處理，是一種(zhǒng)將(ji機知āng)服務器放置在本地設備附近網絡技術, 這(zh不答è)有助于降低系統的處理負載，解決數據傳輸明廠的延遲問題。這(zhè)樣(yàn紅動g)的處理是在傳感器附近或設備産生數據的位置進(jìn)行的，因此姐遠稱之爲邊緣。邊緣計算的發(fā)展意味著(zhe)邊緣人工水對智能(néng)正變得越來越重要。各鄉北行各業莫不如是，特别是在降低處理延遲和保護數據隐私這(zhè)方面(m年山iàn)。邊緣AI是指在硬件設章算備上本地處理的AI算法，可以在沒(méi)有做小網絡連接的情況下處理數據。這(zhè)意味著低花(zhe)可以在無需流式傳輸或在雲端嗎近數據存儲的情況下進(jìn)行數據創小低建等操作。這(zhè)一點很重要，因爲出現了越來花遠越多的設備數據無法依賴雲端處理的情況。比如，工舞美廠的機器人和自動駕駛汽車都(dōu)需要以最小的延金花遲高速處理數據。爲了實現這(z人間hè)些目标，邊緣計算可以在雲上靠深度學(xué)習生成空民(chéng)數據，而在數據原點——即設備本身制西（邊緣）執行模型的推斷和預測。以工廠的工業機器人爲例。AI技術女道可以在這(zhè)裡(lǐ)以人類無法企及的速度，對(du船明ì)來自監控攝像頭和傳感器的大量多模态數據進(jìn)行可視化和評公都估，可以用它來檢測生産線上人類可能(冷影néng)忽略的故障數據。這(zhè)類物聯網結構可請議以存儲生産線上産生的大量數據，并通過(guò)機器學(xué)習進(jìn)公那行分析。它們也是能(néng)夠提高工廠智能(néng)化程度的AI模型的腦下核心。

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