物聯(lián)網(wǎng)(IoT)已經(jīng)存在了相當(dāng)長(zhǎng)一段時(shí)間。人工智能(AI)的迭代次數(shù)也超過(guò)了它的份額。但是兩者的結(jié)合呢?這是剛剛開(kāi)始成為人們關(guān)注的焦點(diǎn)。它實(shí)際上涉及將AI技術(shù)嵌入到物聯(lián)網(wǎng)組件中。
基于邊緣或基于云的 AI
AI和IoT的融合被稱為AIoT,無(wú)論是在邊緣還是在云中,都是一個(gè)強(qiáng)大的工具。該技術(shù)有時(shí)被稱為物聯(lián)網(wǎng)人工智能,其目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)更高效的物聯(lián)網(wǎng)操作,改善人機(jī)交互,并增強(qiáng)數(shù)據(jù)管理和分析。如果實(shí)施得當(dāng),這些人工智能分析可以將物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有用的信息,以改善決策過(guò)程。
雖然在AIoT中有一些基本問(wèn)題需要解決,但沒(méi)有什么是無(wú)法克服的。這些問(wèn)題主要在軟件方面,無(wú)論是在操作系統(tǒng)和應(yīng)用程序代碼中,還是在適當(dāng)?shù)馁Y源分配和分段方面。此外,后端管理和制造流程彼此不同,并將繼續(xù)分化。像Innodisk這樣的供應(yīng)商明白,具有AI和物聯(lián)網(wǎng)功能的智能產(chǎn)品和應(yīng)用程序是未來(lái),并將很快成為市場(chǎng)的主流。
在Edge,最新的微控制器正在與大量的傳感器進(jìn)行組合,以允許進(jìn)行相對(duì)高水平的處理,并在本地做出決策 - 所有這些都無(wú)需返回云端。這有一些明顯的優(yōu)勢(shì)。也就是說(shuō),它允許實(shí)時(shí)決策,因?yàn)榕c基于云的決策相關(guān)的延遲消失了。在自動(dòng)駕駛或醫(yī)療設(shè)備等應(yīng)用中,時(shí)機(jī)至關(guān)重要。第二個(gè)優(yōu)點(diǎn)是通過(guò)不必通過(guò)潛在的昂貴介質(zhì)(即蜂窩網(wǎng)絡(luò))進(jìn)行傳輸而節(jié)省的成本。
借助邊緣的這種新處理能力水平,開(kāi)發(fā)人員正在了解機(jī)器學(xué)習(xí)(AI的一個(gè)子集)在邊緣是可能的。隨著時(shí)間的推移,機(jī)器可以變得更加智能,并且可以改進(jìn)決策以提高準(zhǔn)確性,而不僅僅是以前沒(méi)有用戶交互。在某些情況下,它甚至比人類所能處理的要好得多。
同樣的性能提升也在云中發(fā)生,規(guī)模要大得多,這主要是由于功率和空間限制的消除(或減少)。正是在這里,人工智能真正有潛力大放異彩。很明顯,最新的微處理器能夠做什么。但是,當(dāng)您將這種處理能力與當(dāng)今(和明天)的AI算法相結(jié)合時(shí),可能性是無(wú)限的。
審核編輯:郭婷
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