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中国电子元器件网：安富利：边缘人工智能将加速物联网的登陆
- 发布日期：2024-07-12 08:10 点击次数：164 人工智能不再只是科幻电影中的一个故事，而是实际上改变了企业的工作方式。 开发人员继续探索将人工智能与物联网相结合的各种方法，以便各行各业的公司都能从互联设备生成的数据中受益。最终目标是通过深入研究在多个点收集的实时数据获得可行的意见，从而提高生产率、提高效率和降低运营成本。 根据国际数据中心的报告，到2023年，全球物联网支出将达到1.1万亿美元，其中离散制造、流程制造和运输将是对物联网投资最多的行业 全球科技公司livePerson 2019年发布的一份研究报告指出，中国38%的企业正在广泛应用人工智能2 这也是他们数字战略的一部分。人工智能和物联网的结合可以大大提高运行应用程序的设备能力，并有助于改善业务流程。 在开发解决方案时，重要的是要考虑哪些基础架构能够最好地支持人工智能功能，以便实时做出正确的决策
尽管云解决方案目前最具吸引力，但延迟问题以及等待远程数据中心来促进实时现场决策的方式使其对许多应用不切实际。 边缘计算在许多情况下可以解决这个问题。 硬件和模块领域的新发展推动了人工智能的发展，创造了各种可能性。 边缘设备和网关到边缘设备现在功能更加强大，可以在本地收集、存储和分析数据，而无需等待从云中检索值后再返回设备 通过将人工智能与边缘计算相结合，物联网解决方案也更加强大，因为它消除了与云计算相关的延迟问题 将数据洪流转化为可操作的洞察力物联网设备收集的数据本身价值非常有限 此外，根据弗雷斯特研究公司的数据，可供企业分析的数据有60%至73%没有得到利用。 真正的价值来自于组合多个设备收集的数据集，并找出可用于预测设备未来性能的模型。 人工智能技术可以处理大量数据并识别数据中的模式 人工智能使用强大的算法来调整新的输入内容，并根据其长期学习做出决策，其目的是提供自动和正确的反馈并指导决策 它也是为物联网设备收集的各种数据增值的工具。 人工智能不仅可以发现过去的事件，还可以通过使用收集到的大数据分析和提出各种方法来帮助提高过程效率，并根据各种情况预测未来的情况。 数据的集中使用提高了人工智能进行机器学习的能力，这是这项技术的一个重要因素。 机器学习使用可计算的算法，这些算法可以从数据中“学习”，并根据其他输入随时间进行自我调整。 这样，人工智能和机器学习测试可以在有限的人员干预条件下，将数据分析结果转化为操作洞察，从而帮助检测异常情况，生成预测结果，加强风险管理，减少停机时间，提高操作效率。 云计算无法满足实时决策的需求越来越多的企业采用公共云托管更多数据已成为一种趋势。 目前，物联网生态系统中网络设备的大部分数据都被收集并传输到云中进行处理和分析。 云数据中心通过计算能力收集数据， 电子元器件采购网 并使用人工智能技术来支持决策 虽然这种方法已被证明是稳定可靠的，但往返于云之间的数据传输时间会导致延迟问题并影响实时决策。 云数据中心的地理位置越远，延迟时间就越长。 数据每传播100英里，速度就会损失大约0.82毫秒。 尽管云计算具有灵活性，但它无法满足医疗保健、制造业和运输业对高负载物联网应用日益增长的需求。 随着使用人工智能技术的物联网解决方案的数量和应用实例不断增加，云计算将继续成为复杂历史数据处理物联网生态系统的重要组成部分。 然而，如果要辅助实时决策，边缘计算对于许多应用来说是更理想和快速的方法，它可以为终端设备提供计算和分析功能。 人工智能即将释放物联网的潜力操作技术是一种能够检测和控制整个企业实际设备变化的软硬件堆栈。 采用人工智能技术的物联网设备通过结合数据输入促进智能实时决策，因此操作技术的概念是上一层楼 边缘计算转移物联网设备数据收集的收集、存储和分析，实现远离云的实时决策。 云中的人工智能由单一的大型处理中心管理，而边缘人工智能更像蜂窝结构，由小型但功能强大的设备共同操作，以促进基于数据的本地决策。 ，实时响应:由于不需要将数据传输到云进行处理，因此消除了影响实时决策正确性的延迟问题 实时响应对于制造业、医学成像和自动驾驶等许多应用都非常重要，其中物联网机器的实时性能是基于人工智能的。 ，更可靠的操作:与流程、机器状态和操作相关的决策是在本地做出的，而不太关心连通性 实时信息确保该过程不会因设备故障或突然故障而中断 用于识别何时执行预测性维护的参数也集成到物联网解决方案中 ，增强安全性:边缘计算将敏感数据存储在本地信息技术生态系统中，避免公共云中的安全问题 如果网络攻击者试图通过物联网设备访问网络，人工智能解决方案还可以检测网络边缘的异常情况，并快速采取缓解措施 风险分析负责确定所有可能的攻击入侵点，并建立预防方案来缓解安全问题 ]降低计算成本:因为边缘计算在本地聚合数据，而不是将其发送到云，所以可以降低昂贵的连接带宽要求 人工智能提供的优势颇具吸引力，有助于企业实现数字化转型。 随着部署的物联网设备数量的增加，对具有边缘计算能力和人工智能的解决方案的需求呈指数级增长。 依靠云进行数据处理和分析来促进实时决策不再可行。 边缘计算可以在本地处理人工智能算法和机器学习，并且云计算没有固有的延迟，这将提供更有效地驱动操作和提高生产力的洞察力。亿配芯城 - 电子元器件网上商城，提供上1400万种电子元器件采购、集成电路价格查询及交易，集成芯片查询，保证原厂正品，是国内专业的电子元器件采购平台，ic网,电子市场网,集成芯片,电子集成电路,ic技术资料下载,电子IC芯片批发,ic交易网,电子采购网,电子元器件商城,电子元器件交易,中国电子元器件网,电子元器件采购平台,亿配芯城
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