智慧水利解決方案 水利是現(xiàn)代農(nóng)業(yè)建設(shè)不可或缺的首要條件，是生態(tài)環(huán)境改善不可分割的保障系統(tǒng)。但當(dāng)前智慧化、信息化建設(shè)發(fā)展也存在如下一些問題： ①人力投入大，成本高且效率低：a、人力監(jiān)控，人力記錄數(shù)據(jù)，而數(shù)據(jù)會根據(jù)環(huán)境、時間等存在差異，造成人工誤差；b、人工預(yù)警判斷，缺少完善預(yù)警機(jī)制； ②應(yīng)用智能化水平不夠：a、信息統(tǒng)計(jì)、匯總、分析缺少智能化手段；b、“四水問題”、“四亂”問題積弊深重，缺少智能化應(yīng)對手段； ③數(shù)據(jù)孤島，無統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)且難以共享，難管理、難監(jiān)督；哪家公司有管道管線解決方案？長春AI邊緣網(wǎng)關(guān)互惠互利

構(gòu)建 AIoT 應(yīng)用的 3 個階段 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 個階段中，每個階段都使用不同的算法來執(zhí)行不同的任務(wù)，因此每個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)處理以識別模式、異常值和缺失的信息，允許用戶糾正錯誤和偏差。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。常州AI邊緣網(wǎng)關(guān)客服電話哪家公司有產(chǎn)品檢測報(bào)告？

邊緣計(jì)算AI使用場景 3、邊緣計(jì)算AI--面部識別 面部識別系統(tǒng)是監(jiān)控?cái)z像機(jī)的發(fā)展方向，邊緣計(jì)算AI通過學(xué)習(xí)人臉可以識別出人類個體?？梢钥焖?、準(zhǔn)確地識別人臉，適合于針對性別、年齡等特點(diǎn)的營銷工具，以及解鎖手機(jī)的人臉識別場景。 4、邊緣計(jì)算AI--智能型電話 它是我們較熟悉的邊緣AI設(shè)備。智能手機(jī)語音助手是智能手機(jī)邊緣AI的好例子，因?yàn)檫@一技術(shù)實(shí)現(xiàn)了他們的語音界面。移動電話上的邊緣計(jì)算AI使數(shù)據(jù)處理發(fā)生在設(shè)備邊緣，這意味著無需向云傳輸設(shè)備數(shù)據(jù)。這樣可以保護(hù)隱私并減少通信。

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 億個終端。更令人難以置信的是每臺設(shè)備產(chǎn)生的驚人數(shù)據(jù)量。手動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 小時手動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，每個人仍然會容易疲勞，犯人因錯誤。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，而且做起來很困難。人工檢查高壓電力線和變電站設(shè)備，還會使工作人員面臨額外的風(fēng)險(xiǎn)。哪家公司有智慧高速公路解決方案？

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)場啟用更強(qiáng)大的預(yù)處理功能。更具體地說，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。哪家公司有秸稈焚燒解決方案？銀川AI邊緣網(wǎng)關(guān)產(chǎn)品

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將 AI 與 IIoT 相結(jié)合 在前面討論的每個工業(yè)應(yīng)用 中，“AIoT”都可以提供降低勞動力成本、減少人為錯誤和優(yōu)化預(yù)防性維護(hù)的能力。AIoT 是指在物聯(lián)網(wǎng) (IoT) 應(yīng)用中采用人工智能技術(shù)，以提高運(yùn)營效率、人機(jī)交互以及數(shù)據(jù)分析和管理。那么我們所說的人工智能到底是什么，它將如何融入工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)？ AI 是研究如何構(gòu)建智能程序和機(jī)器，來解決傳統(tǒng)上由人解決的問題的一般科學(xué)領(lǐng)域。AI 包括 ML，ML是 AI 的一個特定子集，它使系統(tǒng)能夠通過經(jīng)驗(yàn)自主學(xué)習(xí)和改進(jìn)，而無需進(jìn)行編程，例如通過各種算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。另一個相關(guān)術(shù)語是“深度學(xué)習(xí)”（DL）， 它是 ML 的一個子集，其中多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從大量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)。 由于 AI 是一門覆蓋面非常廣的學(xué)科，本文主要討論的重點(diǎn)是計(jì)算機(jī)視覺或 AI 驅(qū)動的視頻分析。AI 的其它子領(lǐng)域，通常與 ML 結(jié)合使用，實(shí)現(xiàn)工業(yè)應(yīng)用中的分類和識別。 從遠(yuǎn)程監(jiān)控和預(yù)防性維護(hù)中獲取的的數(shù)據(jù)，到智能交通系統(tǒng)中控制交通信號的車輛識別，到農(nóng)業(yè)無人機(jī)和戶外巡邏機(jī)器人，再到工業(yè)產(chǎn)品的微小缺陷自動光學(xué)檢測等，計(jì)算機(jī)視覺和視頻分析正在為工業(yè)應(yīng)用釋放更大的生產(chǎn)力和效率。長春AI邊緣網(wǎng)關(guān)互惠互利

成都瀚視智能技術(shù)有限公司主要經(jīng)營范圍是通信產(chǎn)品，擁有一支專業(yè)技術(shù)團(tuán)隊(duì)和良好的市場口碑。成都瀚視智能致力于為客戶提供良好的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，一切以用戶需求為中心，深受廣大客戶的歡迎。公司注重以質(zhì)量為中心，以服務(wù)為理念，秉持誠信為本的理念，打造通信產(chǎn)品良好品牌。成都瀚視智能立足于全國市場，依托強(qiáng)大的研發(fā)實(shí)力，融合前沿的技術(shù)理念，及時響應(yīng)客戶的需求。