為工業(yè) AIoT 選擇合適的邊緣計(jì)算機(jī) 在將人工智能引入工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用時(shí)，有幾個(gè)關(guān)鍵問題需要考慮。盡管與訓(xùn)練 AI 模型有關(guān)的 大部分工作仍然在云中進(jìn)行，但較終企業(yè)還是需要在現(xiàn)場部署經(jīng)過訓(xùn)練的推理模型。AIoT 邊緣計(jì)算本質(zhì)上是在現(xiàn)場進(jìn)行 AI 推理，而不是將原始數(shù)據(jù)發(fā)送到云端進(jìn)行處理和分析。為了有效運(yùn)行 AI 模型和算法，工業(yè) AIoT 應(yīng)用需要可靠的邊緣硬件平臺(tái)。要為工業(yè) AIoT 應(yīng)用選擇合適的邊緣計(jì)算機(jī)時(shí)，請考慮以下因素 ： 1. 人工智能不同實(shí)施階段的處理要求 ； 2. 邊緣計(jì)算水平 ； 3. 開發(fā)工具 ； 4. 環(huán)境問題。 “對于關(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)?！蹦募夜居猩址阑鸾鉀Q方案？武漢AI邊緣網(wǎng)關(guān)經(jīng)驗(yàn)豐富

2）解決視頻海量存儲(chǔ)的難題 人工智能模式的視頻智能分析，以管理部門的法律法規(guī)為依據(jù)，針對圖像本身進(jìn)行分析，當(dāng)檢測到違反行業(yè)監(jiān)管法律法規(guī)的問題時(shí)，將視頻圖像轉(zhuǎn)換成結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)并存儲(chǔ)，將無用的圖像數(shù)據(jù)拋棄或定期刪除，圖像按需存儲(chǔ)，容量可控，從根本上解決視頻數(shù)據(jù)海量存儲(chǔ)遇到的難題。 3）解決網(wǎng)絡(luò)傳輸帶寬的限制 采用邊緣計(jì)算方式的AI視頻分析方式，在局域網(wǎng)內(nèi)部署AI視頻分析網(wǎng)關(guān)，接入已有視頻點(diǎn)位進(jìn)行視頻分析，當(dāng)發(fā)現(xiàn)違規(guī)停車占用消防通道時(shí)，發(fā)出告警信息，并回傳到后端平臺(tái)，平時(shí)無需時(shí)刻傳輸視頻到后端平臺(tái)，從而實(shí)現(xiàn)分布式AI計(jì)算架構(gòu)，極度降低海量視頻回傳到數(shù)據(jù)中心的帶寬支撐要求，同時(shí)輕量級的告警結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)也極度節(jié)省流量，在光纖網(wǎng)絡(luò)無法覆蓋的場所，可通過4G/5G方式回傳，也不會(huì)造成高額流量費(fèi)用。大連AI邊緣網(wǎng)關(guān)口碑好哪家公司有地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測解決方案？

智慧平安社區(qū) 智慧社區(qū)解決方案以打造社區(qū)智慧平安為首要目標(biāo)面向的主要客戶為公安，政法委，街道，區(qū)市，將前端鋪設(shè)的IOT硬件，主要為人臉識(shí)別門禁，人卡，車卡攝像頭，次要為高空拋物，周界，地磁，煙感等智能硬件，通過網(wǎng)絡(luò)采集到數(shù)據(jù)中臺(tái)，通過分析數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)對人、房、車、地、物、情各類數(shù)據(jù)有效感知，實(shí)現(xiàn)預(yù)警分析，研判的效果，以小程序，app，安防，物業(yè)平臺(tái)等不同的形式呈現(xiàn)給居民、物業(yè)、街道、公安、綜治辦等，形成多級聯(lián)動(dòng)機(jī)制。在滿足安防基礎(chǔ)建設(shè)后通過整合京東生態(tài)能力，將快遞，社區(qū)團(tuán)購，菜籃子，京東健康，垃圾分類等智慧相關(guān)產(chǎn)品植入社區(qū)，提升社區(qū)整體智慧化運(yùn)轉(zhuǎn)水平。解決“社區(qū)治理”、“民生服務(wù)”，以此打造政體業(yè)務(wù)高效、環(huán)境安全、服務(wù)便捷、管理睿智、生活智能的社區(qū)新形態(tài)，從而各面提升社區(qū)居民的生活品質(zhì)和安全感、幸福感。

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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)。哪家公司算法效果好，可以持續(xù)升級？大連AI邊緣網(wǎng)關(guān)值得推薦

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構(gòu)建 AIoT 應(yīng)用的 3 個(gè)階段 一般來說，AIoT 計(jì)算的處理要求與應(yīng)用需要的計(jì)算能力以及是否需要中心處理單元 (CPU) 或加速器有關(guān)。由于在構(gòu)建 AI 邊緣計(jì)算應(yīng)用的 3 個(gè)階段中，每個(gè)階段都使用不同的算法來執(zhí)行不同的任務(wù)，因此每個(gè)階段都有自己的處理要求。 1 數(shù)據(jù)收集 這一階段的目標(biāo)是獲取大量信息來訓(xùn)練 AI 模型。未經(jīng)處理的原始數(shù)據(jù)本身幫助不大，因?yàn)樾畔⒖赡馨貜?fù)、錯(cuò)誤和異常值。在初始階段對收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理以識(shí)別模式、異常值和缺失的信息，允許用戶糾正錯(cuò)誤和偏差。根據(jù)收集數(shù)據(jù)的復(fù)雜程度，用于數(shù)據(jù)收集的計(jì)算平臺(tái)通?；?Arm Cortex 或英特爾 Atom/Core 處理器。一般來說，輸入 / 輸出 (I/O) 和 CPU 的規(guī)格，而不是圖形處理單元 (GPU)，對于執(zhí)行數(shù)據(jù)收集任務(wù)更為重要。武漢AI邊緣網(wǎng)關(guān)經(jīng)驗(yàn)豐富

成都瀚視智能技術(shù)有限公司是一家集研發(fā)、生產(chǎn)、咨詢、規(guī)劃、銷售、服務(wù)于一體的服務(wù)型企業(yè)。公司成立于2017-12-25，多年來在智能視頻分析邊緣網(wǎng)關(guān)，智慧漁政AI預(yù)警監(jiān)管系統(tǒng)，燃?xì)夤艿繟I安全預(yù)警系統(tǒng)，視覺AI硬件開發(fā)板行業(yè)形成了成熟、可靠的研發(fā)、生產(chǎn)體系。在孜孜不倦的奮斗下，公司產(chǎn)品業(yè)務(wù)越來越廣。目前主要經(jīng)營有智能視頻分析邊緣網(wǎng)關(guān)，智慧漁政AI預(yù)警監(jiān)管系統(tǒng)，燃?xì)夤艿繟I安全預(yù)警系統(tǒng)，視覺AI硬件開發(fā)板等產(chǎn)品，并多次以通信產(chǎn)品行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)、客戶需求定制多款多元化的產(chǎn)品。瀚視為用戶提供真誠、貼心的售前、售后服務(wù)，產(chǎn)品價(jià)格實(shí)惠。公司秉承為社會(huì)做貢獻(xiàn)、為用戶做服務(wù)的經(jīng)營理念，致力向社會(huì)和用戶提供滿意的產(chǎn)品和服務(wù)。成都瀚視智能技術(shù)有限公司以市場為導(dǎo)向，以創(chuàng)新為動(dòng)力。不斷提升管理水平及智能視頻分析邊緣網(wǎng)關(guān)，智慧漁政AI預(yù)警監(jiān)管系統(tǒng)，燃?xì)夤艿繟I安全預(yù)警系統(tǒng)，視覺AI硬件開發(fā)板產(chǎn)品質(zhì)量。本公司以良好的商品品質(zhì)、誠信的經(jīng)營理念期待您的到來！