如何選擇合適的邊緣計(jì)算機(jī)——將 AI 轉(zhuǎn)移到 IIoT 邊緣？ 將 AI 轉(zhuǎn)移到 IIoT 邊緣 IIoT 系統(tǒng)的激增正在產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)。例如，在大型煉油廠內(nèi)，大量傳感器和設(shè)備每天都會(huì)生成 1TB 的原始數(shù)據(jù)。將所有這些原始數(shù)據(jù)，發(fā)送回公共云或私有服務(wù)器進(jìn)行存儲(chǔ)或處理，需要相當(dāng)大的帶寬、可用性和功耗。在很多工業(yè)應(yīng)用中，尤其是位于偏遠(yuǎn)地區(qū)的高度分散的系統(tǒng)中，不間斷向中心服務(wù)器發(fā)送大量數(shù)據(jù)是不可能的。 即使企業(yè)擁有帶寬和足夠的基礎(chǔ)設(shè)施，部署和維護(hù)成本也非常高，數(shù)據(jù)傳輸和分析還存在大量延遲的情況。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)。 為了減少延遲、降低數(shù)據(jù)通信和存儲(chǔ)成本，并提高網(wǎng)絡(luò)可用性，IIoT 應(yīng)用正將 AI 和 ML 功能部署到網(wǎng)絡(luò)邊緣，以直接在現(xiàn)場(chǎng)啟用更強(qiáng)大的預(yù)處理功能。更具體地說(shuō)，邊緣計(jì)算處理能力的進(jìn)步，使 IIoT 應(yīng)用能利用邊遠(yuǎn)位置的 AI 決策能力。哪家公司算法效果好，可以持續(xù)升級(jí)？上海AI邊緣網(wǎng)關(guān)技術(shù)

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(wèn)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(chǎng)部署經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的推理模型。AIoT 邊緣計(jì)算本質(zhì)上是在現(xiàn)場(chǎng)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(qǐng)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(kāi)發(fā)工具 ； 4. 環(huán)境問(wèn)題。 “對(duì)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)?！焙贾菽睦镉蠥I邊緣網(wǎng)關(guān)哪家公司有智慧礦山解決方案？

   智能視頻分析邊緣網(wǎng)關(guān)是一款針對(duì)多個(gè)網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)匯聚接入的高清視頻流，通過(guò)產(chǎn)品內(nèi)置的深度學(xué)習(xí)AI算法模型，對(duì)人、車、物等多種類型目標(biāo)進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測(cè)與識(shí)別，對(duì)異常行為事件進(jìn)行實(shí)時(shí)分析和預(yù)警，并實(shí)現(xiàn)AI事件結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)推送功能，產(chǎn)品搭載高性能硬件視頻解碼處理單元與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理加速計(jì)算單元，是一款具有高性價(jià)比的視頻AI邊緣計(jì)算智能設(shè)備。 成都瀚視智能技術(shù)有限公司視頻AI邊緣網(wǎng)關(guān)助力千行百業(yè)智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)。成都瀚視智能技術(shù)有限公司視頻AI邊緣網(wǎng)關(guān)助力千行百業(yè)智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)。

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(duì)圖像本身進(jìn)行分析，當(dāng)檢測(cè)到違反行業(yè)監(jiān)管法律法規(guī)的問(wèn)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(wú)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(wú)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(jí)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(wú)法覆蓋的場(chǎng)所，可通過(guò)4G/5G方式回傳，也不會(huì)造成高額流量費(fèi)用。哪家公司有智慧體育場(chǎng)館解決方案？

城市道路交通智慧管理系統(tǒng) 1、利用元宇宙技術(shù)讓基礎(chǔ)路網(wǎng)邏輯化——將車道、路口、路段1:1還原到計(jì)算機(jī)世界，建立通行規(guī)律，讓它具有計(jì)算能力。不只只是建模，而是讓計(jì)算機(jī)可以認(rèn)知我們道路。 2、通過(guò)充分利舊盤活外場(chǎng)的卡口、電子警察、信號(hào)機(jī)等感知設(shè)備數(shù)據(jù)，以及公交車、出租車、網(wǎng)約車、重點(diǎn)運(yùn)輸車輛等浮動(dòng)車，利用系統(tǒng)的數(shù)字孿生能力，掌握每一出行對(duì)象的動(dòng)靜狀態(tài)，從而掌握我們整座城市的交通宏微觀交通狀況； 3、基于屬地城市交通的特點(diǎn)，構(gòu)建感知、認(rèn)知、研判、處置、評(píng)價(jià)的治理體系，提供了全時(shí)空域交通運(yùn)行精確復(fù)刻、真實(shí)數(shù)據(jù)支撐“沙盤式推演”以及一系列的交通業(yè)務(wù)應(yīng)用。以早晚高峰交通擁堵治理為例，我們將基于系統(tǒng)能力，針對(duì)城市職住分離較嚴(yán)重的問(wèn)題，梳理出職住區(qū)域間主要通道的出行規(guī)律、職住區(qū)域交通交換規(guī)律，分析和研判擁堵時(shí)段的高頻車輛清單，實(shí)現(xiàn)精確的交通誘導(dǎo)，緩解主要通道的交通壓力。以道路規(guī)劃為例，可通過(guò)系統(tǒng)分析和推演交通變化趨勢(shì)，為規(guī)劃部門提供精確數(shù)據(jù)支撐。哪家公司有智慧酒店解決方案？桂林附近哪里有AI邊緣網(wǎng)關(guān)

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