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AI重新定义边缘计算的应用领域

随着智能手机、平板电脑等移动终端设备的迅速发展,高度分布式的架构最终演变成了移动性。但随着计算需求的增加,任务开始向云端转移,寻求更多的计算与存储资源、高可靠性以及低成本。5G、物联网的发展,海量数据开始涌入云端,云开始无法负担数据处理与分析压力,而边缘计算的出现提供了更优的解决路径。

在面对种种新场景应用时,需要智能设备拥有边缘端的计算处理能力。人工智能的迅速发展赋能更多的边缘计算场景,通过人工智能技术,如智能语音或面部识别等技术,让智能设备能够迅速适应变化的环境,发挥更大的功能。同时,通过应用机器学习技术,可以让这些设备基于不断收集的数据来学习和升级操作,协同终端设备与边缘服务器,整合二者的计算本地性与强计算能力。

AI赋能的边缘计算市场潜力巨大,潜在的应用范围从消费级应用延伸到工业级应用,使边缘计算的应用领域更加广阔。

(1)智能驾驶

目前来看,边缘计算解决方案最热门的市场之一是智能驾驶。AI赋能的边缘计算支持更为先进的驾驶员辅助系统,极大程度上提高了驾驶安全性。同时,移动终端市场的不断发展,为智能驾驶带来了新的功能与应用。人工智能将更多的视觉系统集成到汽车内,以监控汽车内部以及道路状况,通过在外部部署摄像头与传感器以支持紧急制动、车道检测、行人检测和交通标志识别以及盲点检测、泊车辅助等功能。

(2)智能工厂

在工业领域,AI和边缘应用有望在智能工厂的发展中发挥越来越重要的作用。在工业4.0模式的推动下,下一代智能工厂将先进的机器人技术、机器学习技术应用于软件服务和工业物联网,以提高组织和最大化生产率。

工业4.0模型通过引入网络物理系统,智能监控工厂中的工作过程,并利用人工智能资源进行分散决策。通过引入大数据和分析组件、物联网融合技术、机器人技术,推动工业制造领域数字化转型。

智能工业工厂如何与传统工厂不同?它提供高度通用的互操作性和更高级别的通信,并高度重视信息透明。此外,智能工厂的决策较为高度分散,允许网络物理系统自主运行,有利于实时监控与处理工业数据。

边缘计算与人工智能彼此赋能,将催生“边缘智能”的崭新范式,从而产生大量创新研究机会,并助力丰富多彩的智能未来。

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